基因组学研究中的错误尺度以及如何应对它

遗传学家使用标准来重建物种的历史或以分散在整个基因组中的遗传标记的形式评估突变的影响。如果这些标记是中性的，即它们是随机进化而不是通过选择性过程，它们可以可靠地用作标准来比较不同种群的各种参数。

然而，来自SIB瑞士生物信息学研究所和伯尔尼大学的Laurent Excoffier小组的科学家Fanny Pouyet及其同事最近发现，95%的基因组实际上似乎受到选择和其他遗传偏差的影响，以及之前认为的标记中立似乎提供了偏差的估计。他们的研究发表在eLife，要求重新审查过多的结果，并提供工具和建议，以便在将来纠正这些问题。

用于重建物种历史或发现种群如何相互关联的模型依赖于一个关键假设：受到详细检查的基因组区域由DNA的“中性”片段组成，即随机进化的部分而不是选择赞成还是反对。但根据SIB和伯尔尼大学科学家的最新发现，这些地区可能实际上并不像以前认为的那样中性：“我们发现不到5%的人类基因组实际上可以被视为'中性' “该研究的第一作者Fanny Pouyet说。“这是一个引人注目的发现：它意味着95%的基因组间接受功能位点的影响，功能位点本身仅占基因组的10%到15%，”她总结道。

中性标记的“通用”配方

科学家们早就设计出获得“无偏”基因组标记的最佳方法，并且在遗传研究中常常使用几种这样的组。Pouyet及其同事的研究现在关注这些标记的可靠性。“我们重新检查了所有现有的标记，表现为”中性“，并发现它们在一个或另一个方面提供了偏差估计，”Pouyet指出。然后，该团队继续确定了一组新的标记物，这些标记物与所有中性标准相匹配，使用了总共超过100个个体的两个全基因组数据集。这个中性数据集现已可供人类使用，但该方法理论上可用于在任何其他物种中找到此类标记。

到目前为止，非中性标记的使用如何影响人口统计推断?为了获得对情况的初步评估，该团队比较了当代非洲和日本人群中使用非中性和中性标记的结果。“我们发现，这种偏见可能导致人们错误地推断出规模不断扩大的人群，或者忽视了大幅减少人口规模的事件，”Excoffier指出。“虽然对于特定人群来说，偏见的性质和程度很难预测有一点可以肯定的是，应该根据新的中性标记重新检查所有人口的人口统计学。实际上不仅人口统计学：有偏见的中性参考也可能影响突变影响的衡量标准，“他总结道。

郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如有侵权行为，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。