Nowy algorytm, Geographic Ancestor Inference Algorithm (GAIA), rekonstruuje ludzką zmienność genetyczną, śledząc ścieżkę przez przestrzeń geograficzną i czas.
Opublikowany w Science* GAIA może poprawić dokładność badań asocjacyjnych całego genomu, zapewniając alternatywne sposoby uwzględniania wspólnego pochodzenia i oferując informacje na temat lokalnie adaptacyjnych loci.
Nowoczesne genomy dziedziczą przestrzenne wzorce pokrewieństwa genetycznego od przodków, którzy żyli w różnych lokalizacjach geograficznych w różnym czasie. Zrozumienie tych wzorców jest niezbędne do identyfikacji genomowego podłoża obserwowalnych różnic i historii demograficznej.
Tradycyjne analizy opierają się na założeniach, że ludzie wybierali partnerów reprodukcyjnych jednolicie w obrębie populacji regionalnych. GAIA wnioskuje o czasie i położeniu geograficznym każdego wspólnego przodka przy mniejszej liczbie założeń. Dokładnie odtworzył główne ruchy ludności w Europie, Azji i Afryce, demonstrując ich pochodzenie w Afryce.
Naukowcy stwierdzili, że zdolność do badania geografii genealogii zwiastuje ekscytujący wzrost zdolności dziedziny genetyki populacyjnej do rzucenia światła na populacyjne procesy ekologiczne rządzące ruchem, rozmieszczeniem i gęstością osobników w przestrzeni i czasie.
Simon Gravel, PhD, z McGill University, zauważył, że GAIA ma potencjał do identyfikacji krytycznych luk w modelach różnorodności ludzkiej.
* Michael C. Grundler et al., A geographic history of human genetic ancestry. Science 387, 1391-1397 (2025).