Анализ принадлежности человеческой популяции с помощью ДНК, по нашему опыту, поднимает у общественности три больших вопроса: возможно ли связать гены и этнические группы, как работает анализ предков с технической точки зрения и могут ли генетические тесты «идентифицировать евреев».
».
Почему-то именно вопрос еврейской идентичности по ДНК жизненно волнует как тех, кто имеет неоспоримые доказательства принадлежности к избранному Б-гом народу, так и тех, кто не ест мацу и не читает Тору.
В новом материале Genotek на Geektimes мы постараемся ответить на все по порядку.
И да, мы будем идентифицировать и евреев.
Расы или группы населения в биологии, медицине и генетике
Человечество имеет дурную привычку оправдывать насилие «врожденным» превосходством одной расы над другой – именно поэтому современные биологи подходят к вопросу генетических различий между популяциями с осторожностью сапера.Существование (отсутствия) биологических границ между расовыми и этническими группами яростно обсуждалось на протяжении всего 20-го века, но окончательный консенсус по этому вопросу еще не был достигнут ( 1 ).
Были надежды, что секвенирование человеческого генома принесет мир всем.
Перечитывание генома «от» до «до» покажет, что границы между группами носят социальный характер, а гены у всех одинаковы.
Вышло иначе: тщательное изучение нуклеотидного кода человека возродило и усилило интерес к биологическим различиям между расовыми и этническими популяциями.
Было обнаружено, что в целом идентичные гены имеют несколько разные аллельные варианты, связанные с риском заболевания ( 2 ), метаболизм лекарств ( 3 ), реакция организма на условия окружающей среды ( 4 ), и эти варианты встречались в разных популяциях с разной частотой.
Поиск несуществующих «индийских» или «африканских» генов был прекращен, но исследования в области медицинской и популяционной генетики продолжают проводить параллели между биологическими характеристиками и этнической принадлежностью участников.
Использование терминов «раса» и «этническая принадлежность» в таких работах активно обсуждается (и часто осуждается).
Были попытки ввести правила, которые заставят исследователей обосновать необходимость использования «скользких» категорий и уточнить, что именно подразумевается под конкретными терминами.
В феврале прошлого года Science, один из самых уважаемых естественнонаучных журналов, опубликовал скандальную статью ( 5 ), предлагая полностью отказаться от использования термина «раса» в генетических исследованиях, заменив его более правильным и нейтральным «родословной».
Но даже в условиях неопределенности со сроками все равно необходимо разделить человечество на группы населения: в частности, для правильного проведения клинических испытаний лекарств и оценки риска заболеваний.
Например, три аллельных варианта гена NOD2 — R702W, G908R и 1007fs — связаны с повышенным риском болезни Крона у американцев европейского происхождения ( 6 , 7 ), однако ни один из этих вариантов не связан с болезнью Крона у японцев ( 8 ).
Известно, что аллели гена CCR5 влияют на скорость развития иммунодефицита у ВИЧ-инфицированных пациентов ( 9 ): Среди них был обнаружен вариант, замедляющий прогрессирование заболевания у американцев европейского происхождения, но ускоряющий его развитие у афроамериканцев ( 10 ).
У азиатов обнаружена корреляция между полиморфизмом гена белка р53, регулирующего стрессовую реакцию и подавляющего развитие опухолей, и средними зимними температурами в местах обитания популяций - генетической адаптацией к морозу ( 11 ).
И если раньше информация, сообщаемая самим человеком, использовалась исключительно для разделения выборок на этнические группы, то в постгеномную эпоху она все чаще дополняется и уточняется генетической оценкой происхождения субъекта.
Генетические различия между популяциями
В повседневной жизни мы делим людей на группы по внешнему виду или языку общения.Большинство датчан больше похожи друг на друга, чем каждый из них на итальянца ( Здесь крутая визуализация со среднестатистическими портретами разных национальностей).
Датчане и итальянцы гораздо ближе друг к другу, чем каждый из них к жителям Африки к югу от Сахары: человеческие фенотипы группируются в географических закономерностях.
Распределение генотипов имеет сходную структуру: члены локальной группы, как правило, более тесно связаны, чем жители отдаленных территорий, а популяции, населяющие один и тот же регион, более тесно связаны, чем те, чьи ареалы разделены географическими барьерами (например, горный массив или водный массив).
При этом генетическое разнообразие человеческой популяции ниже, чем у многих биологических видов.
Это объясняется тем, что человечество — молодой вид: у отдельных групп было относительно мало времени для накопления различий.
Два случайно выбранных человека отличаются друг от друга примерно на 1000 нуклеотидов, а два шимпанзе отличаются примерно на 500 «букв».
И тем не менее, всего в геноме человека насчитывается около 3 миллионов потенциальных «точек расхождения».
Большинство этих несоответствий, называемых однонуклеотидными полиморфизмами (SNP), нейтральны или почти нейтральны, но некоторые из них ответственны за фенотипические различия между людьми.
Распространение нейтральных полиморфизмов (поскольку они не несут биологического значения, не подлежат направленному эволюционному отбору и переносятся миграционным ветром) в мировой популяции отражает демографическую историю нашего вида.
Генетические и археологические данные показывают, что численность человеческой популяции значительно увеличилась за последние 100 000 лет. Люди расселились из Африки, колонизируя остальной мир.
Процесс расселения повлиял на географическое распространение аллелей двояко: во-первых, «эффект основателя» затронул популяцию переселенцев, как правило, была представлена лишь часть генетических вариантов из всего пула разнообразия в предковой популяции; во-вторых, имело место так называемое «ассортативное скрещивание», т.е.
пары образовывались преимущественно внутри своей группы, что ограничивало распространение существующих и возникающих de novo полиморфизмов среди особей, населяющих разные географические области.
Эти процессы привели к постепенному накоплению генетических различий.
В разрезе групп населения геномные маркеры начали изучаться в 70-е и 80-е годы, а в 90-е годы их стали использовать для выявления популяционной принадлежности конкретного человека.
Исследователи снова и снова демонстрировали, что генетический полиморфизм может успешно различать группы населения и определять принадлежность человека к группе.
При этом они показали, что люди, живущие на одном континенте, как правило, генетически ближе друг к другу, чем люди с разных континентов.
Первоначально в таких исследованиях информация о месте рождения, расе и этнической принадлежности была известна с самого начала и использовалась в сочетании с генетическими данными; Если испытуемые были случайным образом распределены по кластерам на основе исключительно генетических особенностей, соответствие между географическим происхождением, этнической принадлежностью и структурой населения было менее ясным.
Как показали дальнейшие исследования, успех зависел от используемых генетических маркеров и их количества (чем больше, тем лучше), правильного выбора референтных популяций и других факторов ( 12 ).
К 2004 году в США генетическое определение принадлежности населения стало использоваться не только в биомедицинских исследованиях, но и при расследовании преступлений: здесь этот Статья в журнале Nature рассказывает захватывающую историю о том, как полиция, отчаявшись найти преступника, заказала у коммерческой компании анализ ДНК, определила цвет кожи подозреваемого и раскрыла дело.
Предложения по анализу генетического происхождения успешно догнали волну общего интереса людей к собственному прошлому.
«Корни-мания», как назвали это увлечение в статье в «Тайм», посвященной «последнему увлечению Америки» — генеалогическим исследованиям.
Геномные методы активно используют специалисты, изучающие происхождение и эволюцию народов.
Например, в 2013 году международная группа исследователей с помощью генетического анализа опровергла гипотезу о том, что евреи-ашкенази произошли от хазар ( 13 ).
Набор геномных данных, используемый авторами, общедоступен и представляет более 100 популяций мира.
Предлагаем вам смоделировать вместе с нами небольшое исследование: определить место клиентов Genotek в этой выборке, а заодно разобраться в технических деталях определения принадлежности населения.
Цель исследования
Определить место клиентов «Генотек» среди референтных популяций.Выясним, есть ли в нашей выборке представители евреев-ашкенази.
Продемонстрировать принципы и методы анализа популяции особи.
Научно-исследовательские цели
Обработайте данные генотипирования 722 субъектов с помощью программы ADMIXTURE, используя набор данных Behar et al., 2013 в качестве обучающей выборки.
Материалы и методы
В оригинальной работе Бехара и др., 2013, использовались данные 1774 человек: среди них были представители 88 нееврейских популяций (из Аравии, Центральной Азии, Восточной Азии, Европы, Ближнего Востока, Северной Африки, Сибири, Южной Азии).
и страны Африки к югу от Сахары).
Сахара, Африка) и 18 еврейских популяций.
Авторам потребовался обширный набор данных, чтобы точно определить место ашкенази в контексте мирового населения: задачей было представить все три географических региона, из которых гипотетически могла произойти эта группа, — Европу, Ближний Восток и Хазарский каганат. Авторы подчеркнули разницу между подходом к отбору выборок, представляющих современное европейское, ближневосточное и еврейское население - прямых потомков предкового населения - и выборок, соответствующих Хазарскому каганату, прекратившему свое существование примерно 1000 лет назад. Загвоздка в том, что ни одно из существующих популяций не является прямым наследником Каганата.
В качестве возможных современных представителей хазар авторы выбрали жителей Южного Кавказа (абхазов, армян, азербайджанцев, грузин), Северного Кавказа (адыгов, балкарцев, чеченцев, кабардинцев, осетин и ряда других национальностей), чувашей и татар.
Мы добавили в набор данных выборки 722 человек из разных регионов России.
Для статистического анализа мы использовали программу ADMIXTURE, которая позволяет оценить наиболее вероятное происхождение особи на основе данных генотипа.
Помимо этого, авторы обсуждаемой статьи использовали и другие статистические методы, давшие аналогичный ответ на поставленный вопрос.
Мы остановимся на ADMIXTURE, поскольку именно этот алгоритм позволяет оценить процентный вклад предковых популяций в изучаемые геномы.
ADMIXTURE использует методы Монте-Карло цепи Маркова (MCMC).
Здесь связь к статье авторов алгоритма для тех, кто хочет разобраться в математической стороне процесса подробнее.
Давайте посмотрим, как работает ADMIXTURE, на примере выборок и популяций из нашего набора.
Всего у нас имеется 2496 экземпляров/особей, каждый из которых принадлежит к одной из 106 современных популяций.
Мы предполагаем, что современные популяции, вероятно, произошли от относительно небольшого числа предковых популяций.
«Предковые популяции» в данном анализе представляют собой некие древние геномные кластеры, объединенные по принципу генетического сходства.
ADMIXTURE позволяет как делать произвольные предположения о количестве таких кластеров в выборке, так и выбирать их оптимальное количество, наиболее правильно описывающее фактическое распределение геномных данных.
Учитывая информацию о генотипе и предполагаемое количество предковых популяций (K), ADMIXTURE строит модель, которая оценивает вклад каждой предковой популяции в каждую выборку.
При интерпретации данных важен как количественный состав генома (процент кластеров), так и качественный состав — их наличие или отсутствие в конкретных геномах.
На основании этих данных можно делать предположения об эволюционных процессах в популяции, в частности о наличии или отсутствии общих «корней» среди групп населения.
Однако выводы будут правомерны, если построенная нами модель хороша: выбрано оптимальное значение К.
Подберем оптимальное значение К
Как мы можем определить, какое количество «предковых» популяций наиболее точно соответствует истинному числу для данной выборки? Ээмпирически! ADMIXTURE — умная программа: построение модели генетической структуры популяций на основе данных о генотипах особей (оценка вклада каждого из древних геномных кластеров в каждый из выборочных геномов) для заданного числа K, она не забудьте в конце сделать сравнение с реальностью.Проверьте, насколько хорошо входные данные описываются построенной моделью.
Мерой сравнения является «ошибка» — величина, описывающая несоответствие модели и реальных данных.
Чем больше ошибка, тем хуже предположение о численности предковых популяций соответствует действительности.
Как выбрать оптимальное значение К? Запускаем алгоритм ADMIXTURE на этой выборке, подставляя разные значения К, и получаем для каждого К свое значение ошибки.
Строим график зависимости величины ошибки от К.
Вот график авторов статья вышла: 
Оптимальное значение K находится в точке минимума функции.
Если минимум на графике не найден (функция постоянно растет или убывает), вам придется строить модели, выбирая новые K, пока не найдете нужное.
Даже при оптимально выбранном К достоверность результатов анализа зависит от правильности выборки: 1. Лица не должны быть связаны друг с другом.
2. Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), используемые для генотипирования, должны быть равномерно распределены по геному с достаточно высокой плотностью.
3. Аллели SNP должны находиться в равновесии по сцеплению, то есть вероятность наличия данного аллеля у конкретной особи должна зависеть только от частоты этого аллеля в популяции, но не от других аллелей в геноме.
Как видно из графика, оптимальным К для данной выборки было 10 «предковых» популяций.
Результаты
ADMIXTURE визуализирует результаты анализа следующим образом (на рисунке видна только часть данных):
Каждый кластер имеет свой цвет, а популяции различаются (или не различаются) пропорциями кластеров в геноме.
Прямо здесь Для детального изучения существует интерактивная версия картинки: наведите курсор мыши и прокрутите, чтобы увидеть все популяции или рассмотреть одну из групп подробнее.
В целом внутри генотекской «популяции» ожидается, что соотношение кластеров будет соответствовать закономерности, характерной для популяций восточноевропейского происхождения.
Самое интересное начинается на уровне отдельных образцов: 
Хотя точная популяция, наиболее близкая к заданному шаблону, определяется числовыми значениями, большую часть информации можно получить путем визуального сравнения шаблонов.
Мы предлагаем вам самостоятельно определить ближайшие популяции по образцам четырех клиентов Genotek, представленных на картинке.
Отвечать На этом снимке образцы 1 и 2 имеют азиатское происхождение: преобладание розового кластера характерно для японцев и ханьцев в нашей выборке, синего — для якутов, третий образец демонстрирует соотношение компонентов, характерное для русских , белорусы, украинцы и поляки, а четвертый - типичный еврей-ашкенази.
Всего среди 722 проб мы обнаружили 9 евреев-ашкенази.
Заключение
Принадлежность населения – далеко не единственный фактор, определяющий этническую самоидентификацию человека.Однако выявить корреляцию между этническими группами и структурой генома их представителей все же возможно.
Этот анализ используется как в научных и медицинских целях, так и для изучения собственных корней.
Важно понимать, что модели постоянно совершенствуются, и полученные результаты необходимо рассматривать в совокупности с другими данными, например, семейно-генеалогическим древом, для большей точности.
Авторы оригинальной статьи не нашли доказательств хазарского происхождения ашкеназов.
Генетические тесты, конечно, «могут» идентифицировать евреев, но нельзя забывать, что «еврейство» — это, прежде всего, состояние души.
В ближайшее время Генотек запустит обновленный ДНК-тест «Генеалогия» с расширенными результатами: мы увеличим количество популяций до сотен и добавим еврейское население.
Мы обновим информацию в личном кабинете для всех, кто когда-либо передал нам свой генетический материал.
Если вы еще не прошли генотипирование, приглашаем вас присоединиться .
Библиография
- Фостер М.
, Шарп Р.
(2002).
Раса, этническая принадлежность и геномика: социальные классификации как показатели биологической гетерогенности.
Геном Рез.
- Коллинз Ф.
С.
, МакКьюсик В.
А.
(2001).
Значение проекта «Геном человека» для медицинской науки.
ДЖАМА.
- Неберт Д.
В.
, Менон А.
Г.
(2001)Фармакогеномика, этническая принадлежность и гены восприимчивости.
ФармакогеномикаДж.
- Олден К.
, Гатри Дж.
(2001).
Геномика: значение для токсикологии.
Мутат. Рез.
- Юделл М.
, Робертс Д.
, ДеСалле Р.
, Тишкофф С.
(2016).
Убрать расу из человеческой генетики.
Наука.
- Огура Ю.
и др.
(2001).
Мутация сдвига рамки считывания NOD2 связана с предрасположенностью к болезни Крона.
Природа.
- Хьюго, Дж.
П.
и др.
(2001).
Ассоциация вариантов повторов, богатых лейцином NOD2, с предрасположенностью к болезни Крона.
Природа.
- Иноуэ, Н.
(2002).
Отсутствие распространенных вариантов NOD2 у японских пациентов с болезнью Крона.
Гастроэнтерология.
- Мартин, член парламента и др.
(1998).
Генетическое ускорение прогрессирования СПИДа с помощью промотора CCR5. Наука.
- Гонсалес ?.
и др.
(1999).
Расово-специфичные эффекты, модифицирующие заболевание ВИЧ-1, связанные с гаплотипами CCR5. Учеб.
Натл Акад. наук.
США.
- Ши, Хонг и др.
(2009).
Зимняя температура и УФ-излучение тесно связаны с генетическими изменениями в пути подавления опухолей p53 в Восточной Азии.
Американский журнал генетики человека.
- Бамшад М.
, Вудинг С.
, Солсбери Б.
и др.
(2004).
Деконструкция связи между генетикой и расой.
Нат преподобный Жене.
- Бехар Д.
М.
и другие.
(2013).
Полногеномные данные не подтверждают хазарского происхождения евреев-ашкенази.
Человеческая биология.
-
Проблемы С Паролями
19 Oct, 24 -
02 Ссылки Для Ux-Специалистов
19 Oct, 24 -
День Разработчиков Bada
19 Oct, 24
