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腾讯登录Nat Genet：利用基因组中的‘GPS’来追踪一个人祖先的地理起源
| 导读 | <p align="center"><img src="http://www.bioon.com/biology/UploadFiles/201208/2012081911245444.jpg" alt="" width="225" height="225" border=&quo... |
<p align="center"><img src="http://www.bioon.com/biology/UploadFiles/201208/2012081911245444.jpg" alt="" width="225" height="225" border="0" /></p>
你的DNA不仅是独特的，而且它还告诉你所在家族的故事。它通过代代相传而携带你祖先的遗传历史。如今来自以色列特拉维夫大学的Eran Halperin教授和来自美国加州大学洛杉矶分校的研究人员说，他们也能够利用它来绘制一个人的家族过去的图谱。
在这项研究中，他们正在赋予术语“遗传图谱”新的含义。利用针对地球每个坐标点上的遗传特征的概率模型，研究人员开发出一种方法来更加精准地确定一个人祖先起源的地理位置。
<!--more-->
这种新方法能够精确描述每个人祖先更加具体的位置，比如将一个人的父系祖先放置在巴黎，将一个人的母系祖先放置在巴塞罗那。之前的方法采取一种折中的方法，不准确地将这种起源放置在这两座城市之间的地点，如里昂。
相关研究结果刊登在<em>Nature Genetics</em>期刊上。这种方法有潜力揭示许多不同人群和动物种群的祖先、起源和迁移模式。它可能也是一种了解基因组的新模型。
Halperin教授解释道，人基因组存在被称作SNPs的位点，而且这些位点在每个人身上是不同的。这些位点在过去某个时刻发生突变，然后这种突变能够传递到一个特定的地理区域中大部分人群身上。如今，一个人拥有这些突变的概率，依据他们早期祖先生活的地理位置，而存在不同。
为了验证研究人员开发出的方法，Halperin教授和他的同事们研究了来自整个欧洲的1157个人的DNA样品。利用基于基因组突变的概率数学算法，他们能够只根据DNA数据和这种新的数学模型而准确地确定他们祖先的起源地点，这些DNA数据和数学模型能够阐明遗传信息以便查明一个人父系祖先和母系祖先在图谱上的两个不同的位点。研究人员希望拓展这种模型以便鉴定出祖父母、曾祖父或曾祖母等以此类推的起源。
本文编译自<a href="http://medicalxpress.com/news/2012-08-gps-dna-genetics-reveal-geographic.html" target="_blank">A GPS in your DNA: Research says genetics can reveal your geographic ancestral origin</a>
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<img src="http://www.bioon.com/biology/UploadFiles/201208/2012080622254305.gif" alt="" width="113" height="149" border="0" />
<a title="" href="http://dx.doi.org/10.1038/ng.2285" target="_blank">doi: 10.1038/ng.2285</a>
PMC:
PMID:
</div>
<div>
<br/><strong>A model-based approach for analysis of spatial structure in genetic data</strong><br/>
Wen-Yun Yang, John Novembre, Eleazar Eskin & Eran Halperin
Characterizing genetic diversity within and between populations has broad applications in studies of human disease and evolution. We propose a new approach, spatial ancestry analysis, for the modeling of genotypes in two- or three-dimensional space. In spatial ancestry analysis (SPA), we explicitly model the spatial distribution of each SNP by assigning an allele frequency as a continuous function in geographic space. We show that the explicit modeling of the allele frequency allows individuals to be localized on the map on the basis of their genetic information alone. We apply our SPA method to a European and a worldwide population genetic variation data set and identify SNPs showing large gradients in allele frequency, and we suggest these as candidate regions under selection. These regions include SNPs in the well-characterized LCT region, as well as at loci including FOXP2, OCA2 and LRP1B.
<br/>来源：生物谷
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你的DNA不仅是独特的，而且它还告诉你所在家族的故事。它通过代代相传而携带你祖先的遗传历史。如今来自以色列特拉维夫大学的Eran Halperin教授和来自美国加州大学洛杉矶分校的研究人员说，他们也能够利用它来绘制一个人的家族过去的图谱。
在这项研究中，他们正在赋予术语“遗传图谱”新的含义。利用针对地球每个坐标点上的遗传特征的概率模型，研究人员开发出一种方法来更加精准地确定一个人祖先起源的地理位置。
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这种新方法能够精确描述每个人祖先更加具体的位置，比如将一个人的父系祖先放置在巴黎，将一个人的母系祖先放置在巴塞罗那。之前的方法采取一种折中的方法，不准确地将这种起源放置在这两座城市之间的地点，如里昂。
相关研究结果刊登在<em>Nature Genetics</em>期刊上。这种方法有潜力揭示许多不同人群和动物种群的祖先、起源和迁移模式。它可能也是一种了解基因组的新模型。
Halperin教授解释道，人基因组存在被称作SNPs的位点，而且这些位点在每个人身上是不同的。这些位点在过去某个时刻发生突变，然后这种突变能够传递到一个特定的地理区域中大部分人群身上。如今，一个人拥有这些突变的概率，依据他们早期祖先生活的地理位置，而存在不同。
为了验证研究人员开发出的方法，Halperin教授和他的同事们研究了来自整个欧洲的1157个人的DNA样品。利用基于基因组突变的概率数学算法，他们能够只根据DNA数据和这种新的数学模型而准确地确定他们祖先的起源地点，这些DNA数据和数学模型能够阐明遗传信息以便查明一个人父系祖先和母系祖先在图谱上的两个不同的位点。研究人员希望拓展这种模型以便鉴定出祖父母、曾祖父或曾祖母等以此类推的起源。
本文编译自<a href="http://medicalxpress.com/news/2012-08-gps-dna-genetics-reveal-geographic.html" target="_blank">A GPS in your DNA: Research says genetics can reveal your geographic ancestral origin</a>
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<a title="" href="http://dx.doi.org/10.1038/ng.2285" target="_blank">doi: 10.1038/ng.2285</a>
PMC:
PMID:
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<br/><strong>A model-based approach for analysis of spatial structure in genetic data</strong><br/>
Wen-Yun Yang, John Novembre, Eleazar Eskin & Eran Halperin
Characterizing genetic diversity within and between populations has broad applications in studies of human disease and evolution. We propose a new approach, spatial ancestry analysis, for the modeling of genotypes in two- or three-dimensional space. In spatial ancestry analysis (SPA), we explicitly model the spatial distribution of each SNP by assigning an allele frequency as a continuous function in geographic space. We show that the explicit modeling of the allele frequency allows individuals to be localized on the map on the basis of their genetic information alone. We apply our SPA method to a European and a worldwide population genetic variation data set and identify SNPs showing large gradients in allele frequency, and we suggest these as candidate regions under selection. These regions include SNPs in the well-characterized LCT region, as well as at loci including FOXP2, OCA2 and LRP1B.
<br/>来源：生物谷
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