研究人员获得了全球人口结构模式的细大，基因组洞察力
（physorg.com） - 通过复杂的统计分析和先进的计算机模拟，研究人员正在更多地学习世界各地人口结构的基因组模式。
揭示这种模式提供了历史的见解人类进化，塑造局部种群的主要进化力以及人口之间的关系。
“研究人口结构的基因组模式也具有疾病 - 基因映射的实际应用，”华盛顿大学（UW）基因组科学助理教授Joshua M. Akey博士。AKEY是关于多元化人群的微量结构的新基因组研究结果的高级作者。结果将于5月15日发布美国人遗传学杂志。牵头作者是Shameek Biswas和Laura B. Scheinfeldt博士，这两个UW基因组科学系。
一种称为原理成分分析的统计方法允许研究人员通过厚重，巨大的遗传数据雾，并看到显着的变化。UW研究人员将这种方法应用于近650,000个SNP的数据集（发音为“剪辑”）。
单个核苷酸多态性是一个遗传变异其中DNA代码仅不同于同一物种的两个单独的DNA序列中的一个“字母”。650,000个SNP的数据集来自944个无关的人，代表七个大陆群体的几个地区的52个广泛分类的人群：非洲，美国，中南亚，东亚，欧洲，中东和大洋洲。这种全球抽样来自人类基因组多样性项目 - 人类多态性研究中心
UW研究人员注意到，对本质上的最先前的基因组研究专注于地理位置多样化的人群中的大规模结构模式。这些研究得出结论，85％至95％的人类遗传变异可以归因于个体之间的差异，5％至15％是由于人口之间的差异。
与这些广泛模式相比，最近的研究人员试图看待细微的人口结构。通常这些研究专注于从统计分析中出现的两三个遗传变异轴的遗传变异。例如，欧洲个体的研究表明了遗传变异的前两个轴与采样的实际地理位置之间的强烈相关性。
在新出版的调查结果中，UW研究人员展示了关于基因组数据更深入地隐藏有关人口结构的实质性信息。他们能够识别18个重要的，信息丰富的变异轴。其中一些特殊的人口。
UW研究人员还保守地估计了所有SNP或特定的微小DNA码差的集合，匹配每个最具信息丰富的变化轴。这些变化代表了人类基因组上的许多固定位置，其中不同的生物标志物可以静置，从而形成群体结构的“基因组特征”。他们还允许更详细的推论，UW研究人员指出，关于塑造人口结构细微缩放模式的进化力。
“这些标记的基因组分布，”Akey相信“，可以通过遗传漂移来占据占据概括。”遗传漂移是小群体基因库中随机变化的逐渐积累。AKEY补充说，一些这些变化，然而，在人类基因组的区域中进行群集被认为是最近的自适应演化的目标。
研究人员还观察到人类遗传变异模式，基本上每个大陆组都与地理相关。虽然这些地理模式已在欧洲样本中描述，但研究人员认为，在其他大陆中可能发现这种地理相关的程度可能无法得到完全理解。
在提及他的学习方法的局限性时，AKEY提醒说，仍然有关于在抽样个人和人口方面设计人口遗传学研究的最佳方式，但这一进展很可能。
“现在我们越来越密集的遗传变异目录，”Akey写道，“人口结构的细节变得更加易行。对越来越多的假设的测试人口结构应产生新的洞察人类基因组中的历史和关系。“
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