Origines géographiques des personnes identifiables grâce à une nouvelle méthode génétique

Avez-vous déjà regardé une carte du monde et demandé d'où venaient vos ancêtres? Eh bien, il est possible de savoir simplement en échantillonnant votre génome, grâce à une nouvelle méthode génétique mise au point par des chercheurs aux États-Unis et en Israël pour déterminer l'origine géographique d'un individu.
L’équipe de l’École d’ingénierie et des sciences appliquées Henry Samueli de l’Université de Californie - Los Angeles (UCLA), du Département d’écologie et de biologie évolutive de l’Université de Californie, et l’Université de Tel Aviv, écrivent Génétique de la nature le 20 mai.
Les chercheurs espèrent que leur méthode, qu'ils appellent «analyse de l'ascendance spatiale» ou SPA, permettra de mieux comprendre la diversité génétique parmi les populations, ce qui nous aidera à mieux comprendre les maladies et l'évolution humaines.
Les domaines de recherche susceptibles de bénéficier de la nouvelle méthode comprennent la recherche de liens entre les variantes génétiques et la maladie et la localisation de parties de génomes ayant fait l’objet d’une sélection positive.
SPA est un outil logiciel pour analyser la structure spatiale des données génétiques. Il modélise les génotypes dans un espace bidimensionnel et tridimensionnel.
Avec SPA, les chercheurs peuvent modéliser la distribution spatiale de chaque variante génétique. Et dans cette étude, l’équipe a montré que des schémas de fréquence particuliers de la distribution spatiale des variants de gènes sont liés à des emplacements géographiques particuliers.
Pour les variants génétiques, l'équipe a utilisé des SNP ("snips", abréviation de polymorphismes mononucléotidiques) provenant de diverses parties du génome, y compris "la région LCT bien caractérisée, ainsi qu'aux locus, y compris FOXP2, OCA2 et LRP1B".
Un SNP est une variation de séquence d'ADN où il existe une différence de nucléotide unique (A, T, C ou G) dans "l'orthographe" de la séquence.
Le co-auteur Eleazar Eskin est professeur agrégé d'informatique à l'UCLA Engineering. Il a dit à la presse:
"Si nous savons d’où vient chaque individu de notre étude, nous observons qu’une certaine variation est plus courante dans une partie du monde et moins commune dans une autre partie du monde."
Eskin et ses collègues ont développé le logiciel SPA en tant que «modèle probabiliste simple» qui trace la fréquence avec laquelle une variante génétique change en fonction de la localisation géographique de l'individu. En d'autres termes, la fréquence du gène est fonction des coordonnées x et y d'un individu sur une carte.
Ils ont introduit dans le modèle des données sur la variation génétique et la localisation géographique provenant d'une collection européenne et mondiale.
À partir de cela, ils ont découvert qu'ils pouvaient placer des individus sur une carte du monde en se basant uniquement sur leur information génétique, montrant ainsi que l'on pouvait considérer que la fréquence de la variation génétique était liée à un endroit particulier du monde.
Eskin a dit que cela nous donne une façon différente de penser aux populations. Au lieu d'ascendance ayant des propriétés discrètes, vous la voyez comme un "continuum":
"Si vous pensez à l'ascendance d'une personne, il ne s'agit plus d'être d'une population spécifique - mais plutôt, l'ascendance de chaque personne est définie par l'endroit d'où elle provient", a-t-il expliqué.
Le premier auteur, Wen-Yun Yang, un étudiant en informatique de l'UCLA, a expliqué comment le modèle peut être utile:
"Si l'emplacement d'un individu est inconnu, notre modèle peut en fait déduire des origines géographiques pour chaque individu en utilisant uniquement leurs données génétiques avec une précision surprenante."
Le co-auteur John Novembre, professeur adjoint au département d'écologie et d'évolution de l'UCLA, a déclaré:
"Le modèle permet d'inférer l'ascendance géographique des parents d'un individu, même si ces parents diffèrent par leur ascendance. Les approches existantes changent quand il s'agit de cette tâche."
Les chercheurs proposent également que le modèle fournisse une méthode pour trouver des gènes en cours de sélection chez l'homme.
La National Science Foundation et les National Institutes of Health ont apporté un soutien financier à cette étude.
Écrit par Catharine Paddock PhD

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