Un nuevo algoritmo, el Algoritmo de Inferencia de Ancestros Geográficos (GAIA), reconstruye la variación genética humana trazando una ruta a través del espacio geográfico y el tiempo.
Publicado en Science*, GAIA podría mejorar la precisión de los estudios de asociación del genoma completo al proporcionar formas alternativas de tener en cuenta la ascendencia compartida y ofrecer información sobre loci adaptativos locales.
Los genomas modernos heredan patrones espaciales de relación genética de antepasados que vivieron en diferentes ubicaciones geográficas en diferentes momentos. Comprender estos patrones es vital para identificar la base genómica de las diferencias observables y la historia demográfica.
Los análisis tradicionales se basan en suposiciones de que los humanos eligieron parejas reproductivas de manera uniforme dentro de las poblaciones regionales. GAIA infiere el tiempo y la posición geográfica de cada ancestro compartido con menos suposiciones. Recuperó con precisión los principales movimientos de población en Europa, Asia y África, demostrando su origen en África.
Los investigadores declararon que la capacidad de estudiar la geografía de las genealogías anuncia un crecimiento emocionante en la capacidad del campo de la genética de poblaciones para arrojar luz sobre los procesos ecológicos de la población que gobiernan el movimiento, la distribución y la densidad de los individuos en el espacio y el tiempo.
Simon Gravel, PhD, de la Universidad McGill, señaló que GAIA tiene el potencial de identificar lagunas críticas en los modelos de diversidad humana.
* Michael C. Grundler et al., A geographic history of human genetic ancestry. Science 387, 1391-1397 (2025).