Ein neuer Algorithmus, der Geographic Ancestor Inference Algorithm (GAIA), rekonstruiert die menschliche genetische Variation, indem er einen Pfad durch geografischen Raum und Zeit verfolgt.
GAIA, veröffentlicht in, könnte die Genauigkeit von genomweiten Assoziationsstudien verbessern, indem er alternative Möglichkeiten bietet, gemeinsame Vorfahren zu berücksichtigen und Informationen über lokal adaptive Loci zu liefern.
Moderne Genome erben räumliche Muster genetischer Verwandtschaft von Vorfahren, die zu unterschiedlichen Zeiten an unterschiedlichen geografischen Orten lebten. Das Verständnis dieser Muster ist entscheidend für die Identifizierung der genomischen Grundlage beobachtbarer Unterschiede und der demografischen Geschichte.
Traditionelle Analysen stützen sich auf die Annahme, dass Menschen ihre Fortpflanzungspartner einheitlich innerhalb regionaler Populationen auswählen. GAIA leitet die Zeit und geografische Position jedes gemeinsamen Vorfahren mit weniger Annahmen ab. Es konnte wichtige Bevölkerungsbewegungen in Europa, Asien und Afrika genau rekonstruieren und deren Ursprung in Afrika nachweisen.
Die Forscher erklärten, dass die Fähigkeit, die Geographie von Genealogien zu untersuchen, ein aufregendes Wachstum der Fähigkeit des Bereichs der Populationsgenetik einleitet, die populationsökologischen Prozesse zu beleuchten, die die Bewegung, Verteilung und Dichte von Individuen in Raum und Zeit bestimmen.
Simon Gravel, PhD, von der McGill University, merkte an, dass GAIA das Potenzial hat, kritische Lücken in Modellen der menschlichen Vielfalt zu identifizieren.
* Michael C. Grundler et al., A geographic history of human genetic ancestry. Science 387, 1391-1397 (2025).