ゲノミクスの急速な発展に伴い、科学者は人類の遺伝史についての洞察をますます得ています。遺伝子分析を通じて、異なる個体間の共通の祖先を何千年も遡ることができます。これは興味深い疑問を引き起こします: どうやって 2 人の人物を同じ祖先まで遡ることができるのでしょうか?この記事では、この背後にある科学的原理、特に「共通祖先理論」が遺伝継承のプロセスを理解するのにどのように役立つかを探っていきます。
共通祖先理論は、集団の対立遺伝子がどのようにして共通の祖先に由来するかを説明するモデルです。最も単純なケースでは、組換え、自然選択、遺伝子流動や集団構造が存在しないことを前提としています。これは、すべての変異がある世代から次の世代に等しく受け継がれる可能性が高いことを意味します。このモデルは時間を遡って動作し、共通の祖先のコピーが形成されるまで確率過程に従って対立遺伝子を結合します。
このモデルでは、予想される共通祖先時間は世代が進むごとにほぼ指数関数的に増加し、大きな変動が生じます。
例として 2 人の半数体個体からサンプリングされた単一の遺伝子座を使用すると、その祖先を最新の共通祖先 (MRCA) まで追跡できます。共通祖先理論は、この期間の予想されるタイミングとその変動を推定しようとします。有効集団サイズ Ne
の集団に潜在的な親が 2Ne
人いる場合、2 つの血統が前の世代で共通の祖先を共有する確率は 1/ ( 2Ne)コード>。
これらの計算は、遺伝子が世代間でどのように受け継がれるかを理解し、遺伝子がどのように関連しているかを明らかにするのに役立ちます。
共通祖先理論は、遺伝的浮動や突然変異から予想される DNA 配列の変動量をモデル化するためにも使用できます。この値は平均ヘテロ接合性と呼ばれます。その計算では、単一世代で突然変異が発生する確率と、あらゆる「イベント」(突然変異または共祖先) の確率が考慮されます。
4Neμ ≫ 1
の場合、大部分の対立遺伝子ペアには少なくとも 1 つのヌクレオチド配列の違いがあります。
遺伝病の位置特定などの分野で、共通祖先理論の可能性が徐々に注目を集めています。この理論の実用化はまだ初期段階ですが、多くの研究者が共通祖先理論を使用してヒトの遺伝データを分析するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
研究者は家系図を使用して、特定の疾患に関連する遺伝マーカーを追跡し、それらの遺伝子がどのように受け継がれるかを理解できます。
ヒトの一塩基多型 (SNP) マッピングにより、単なるランダムではなく集団遺伝学の影響を受ける遺伝的ヘテロ接合性の地域的変動が明らかになります。一部の遺伝子座には比較的最近の共通祖先があり、他の遺伝子座にはより古い家系図が存在する場合があります。
共通祖先理論は、古典的な集団遺伝学の中立進化の概念の自然な拡張であり、1980 年代に多くの研究者によって独自に発見されました。技術の進歩により、現在では、共通祖先プロセスに基づいてデータセットをシミュレートしたり、遺伝データから集団サイズや移動速度などのパラメーターを推測したりするために使用できるさまざまなソフトウェアが存在します。
科学者たちは、これらのツールを使用して、遺伝子が私たちの健康と病気のリスクをどのように形成するかをより深く理解するために取り組んでいます。
遺伝学のさらなる発展に伴い、共通祖先理論の理解と応用はますます重要になるでしょう。この理論は、過去の遺伝的謎を解明するのに役立つだけでなく、将来の健康問題の可能性も明らかにします。次の質問は、この遺伝的つながりのネットワークの中で、私たちが探索するのを待っている未知の共通祖先が何人存在するのかということです。