Un nouvel algorithme, le « Geographic Ancestor Inference Algorithm » (GAIA), reconstruit la variation génétique humaine en traçant un chemin à travers l'espace géographique et le temps.
Publié dans Science*, GAIA pourrait améliorer la précision des études d'association pangénomique en fournissant des moyens alternatifs de tenir compte de l'ascendance partagée et en offrant des informations sur les loci adaptatifs locaux.
Les génomes modernes héritent de schémas spatiaux de parenté génétique d'ancêtres ayant vécu à différents endroits géographiques à différentes époques. Comprendre ces schémas est essentiel pour identifier la base génomique des différences observables et de l'histoire démographique.
Les analyses traditionnelles reposent sur l'hypothèse que les humains choisissaient leurs partenaires reproductifs de manière uniforme au sein de populations régionales. GAIA déduit le moment et la position géographique de chaque ancêtre commun avec moins d'hypothèses. Il a permis de reconstituer avec précision les principaux mouvements de population en Europe, en Asie et en Afrique, démontrant ainsi leur origine africaine.
Les chercheurs ont déclaré que la capacité d'étudier la géographie des généalogies annonce une croissance passionnante de la capacité du domaine de la génétique des populations à éclairer les processus écologiques des populations qui régissent le mouvement, la distribution et la densité des individus dans l'espace et dans le temps.
Simon Gravel, PhD, de l'Université McGill, a noté que GAIA a le potentiel d'identifier les lacunes critiques dans les modèles de diversité humaine.
* Michael C. Grundler et al., A geographic history of human genetic ancestry. Science 387, 1391-1397 (2025).