Новий алгоритм, Geographic Ancestor Inference Algorithm (GAIA), реконструює людську генетичну варіацію, простежуючи шлях через географічний простір і час.
Опублікований у Science*, GAIA може покращити точність загальногеномних асоціативних досліджень, надаючи альтернативні способи врахування спільного походження та пропонуючи інформацію про локально адаптивні локуси.
Сучасні геноми успадковують просторові закономірності генетичної спорідненості від предків, які жили в різних географічних місцях у різний час. Розуміння цих закономірностей має життєво важливе значення для виявлення геномної основи спостережуваних відмінностей та демографічної історії.
Традиційні аналізи ґрунтуються на припущеннях про те, що люди вибирали репродуктивних партнерів рівномірно в межах регіональних популяцій. GAIA виводить час і географічне положення кожного спільного предка з меншою кількістю припущень. Він точно відновив основні переміщення населення в Європі, Азії та Африці, продемонструвавши їх походження в Африці.
Дослідники заявили, що здатність вивчати географію генеалогій віщує захоплююче зростання здатності галузі популяційної генетики пролити світло на популяційно-екологічні процеси, що регулюють рух, розподіл і щільність людей у просторі та часі.
Саймон Гравель, доктор філософії з Університету Макгілла, зазначив, що GAIA має потенціал для виявлення критичних прогалин у моделях людської різноманітності.
* Michael C. Grundler et al., A geographic history of human genetic ancestry. Science 387, 1391-1397 (2025).