«Генетическая карта Европы» очень похожа на политическую

Генетический анализ уже давно и прочно вошел в число рутинных процедур таких прикладных областей знания, как криминалистика и медицина. Совершенствование же методов распознавания генетических маркеров, как правило, находит применение в фундаментально научных задачах.

Например, благодаря новым техническим решениям была полностью секвенирована мтДНК доисторического человека неандертальского типа, и уже в ближайшем будущем ученые надеются расшифровать его полный ядерный геном и сравнить его с человеческим. Наша собственная история все чаще открывается нам не благодаря археологическим находкам, а при помощи методов генетического анализа. Например, мы узнали примерную хронологию заселения Земли и выяснили, что на самом раннем этапе своего развития человечество чуть было не исчезло с лица Земли из-за засухи.

Однако данные, закодированные в нескольких миллиардах нуклеотидов ДНК, могут рассказать гораздо больше и о конкретном человеке, и о человечестве в целом. Джон Новембр из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и его коллеги показали, как масштабный генетический анализ более чем трех тысяч европейцев позволил уже сегодня выявить структуру населения Европы и узнать, насколько различны генетически представители малых европейских государств.

Теперь учёные могут с точностью до нескольких сот километров определить место происхождения любого европейца только на основе его ДНК.

Работа учёных, наиболее примечательная часть которой — финальный график, принята к публикации в одном из ближайших номеров Nature.

Для получения подобного результата потребовалось задействовать в тестировании 3 192 человека из различных уголков Европы, которые добровольно в рамках проекта Population Reference Sample согласились на ДНК-секвенирование. Отличие данной работы от предыдущих состоит в том, что благодаря возросшей скорости экспериментальных методов учёным удалось проверить более полумиллиона (500 568, если быть точным) локусов в ДНК каждого задействованного в работе европейца на предмет мононуклеотидных полиморфизмов, или снипов — единичных замен генетических «букв» кода.

Чтобы результаты такого масштабного анализа были более надежными, ученым пришлось ввести существенные ограничения на полученные данные. Например, для каждого нового испытуемого ученые самостоятельно проверяли его географическое происхождение по данным о предках до второго колена, и, только если этих данных не было, доверяли паспортным сведениям.

Кроме того, ученые удалили из рассмотрения снипы с низким качеством оценки, уравняли, где было возможно, количество испытуемых из различных регионов до некоторого среднего по Европе и отбросили генетическую информацию о людях с родственниками из разных уголков Строго Света. Как проверили потом авторы, на итоговую картину эти ограничения практически не повлияли, однако в основной работе были учтены все же чуть менее 1 400 европейских геномов с данными о двухстах тысячах мононуклеотидных полиморфизмов.

Итоговые данные — это положение 1400 человек в пространстве 200 тысяч переменных (впрочем, каждая из них может принимать всего четыре значения, соответствующих четырём «буквам» генетического кода). Понятно, что анализировать такой массив не под силу даже самому феноменальному гению математики, и для анализа генетики сводят данные всего к нескольким координатам — как правило, двум, так как такой график можно представить коллегам в публикации; иногда используют несколько разных координат.

Определить «генетическое расстояние» между двумя людьми относительно несложно — можно, к примеру, посчитать общее количество ДНК-локусов, в которых эти два человека отличаются. А вот способов построить двумерный график можно придумать великое множество. Желательно при этом, чтобы положение точек на таком графике соответствовало двум требованиям. Во-первых, насколько это возможно, отражать «генетические расстояние»: две далёкие точки на графике должны соответствовать сильно отличающимся геномам, а две близкие — более или менее похожим. А во-вторых, чтобы группы геномов, отличающиеся от других какой-то группой снипов (притом что внутри группы они могут отличаться по каким-то другим признакам), такой же группой выглядели и на графике: так эти группы будет легче идентифицировать, а новую точку — легче поместить в нужную группу.

Для решения этой не совсем чётко сформулированной задачи существуют немало математических способов; самый распространённый в генетике — метод главных компонент, который позволяет определить такие «оси» в многомерном массиве данных, вдоль которых отличия геномов наиболее заметны. Им и воспользовались Новембр и его коллеги, ограничившись двумя такими осями.

Разместив на плоскости все без малого полторы тысячи точек, они увидели картину, поразительно напоминающую политическую карту Европы.

Португальские и испанские геномы оказались на этой карте левее французских, немцы — правее, «итальянцы» расположились под французами, а британцы — над ними. К счастью, крутить полученную карту можно как угодно — это не изменяет геометрических соотношений между положением точек. Так что учёным оставалось лишь сопоставить генетический график с географической картой — так называемой клинальностью по композитному параметру, соответствующему главной оси, — и определить, что самый главный «основной компонент» соответствует оси юго-юго-восток — северо-северо-запад, и именно в таком виде и представить карту коллегам.