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¿Cuánta variación en el genoma humano para los humanos?

¿Cuánta variación en el genoma humano para los humanos?



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Actualmente estamos aprendiendo sobre el Proyecto Genoma Humano en biología de la escuela secundaria. ¿No sería el genoma humano mapeado diferente de, digamos, el mío si estuviera mapeado? ¿Cuánta variación hay entre humanos individuales en nuestra secuenciación genética? Supongo que no hay mucha diferencia ya que se utilizaron varios voluntarios en el proyecto. Vi otra pregunta que hablaba sobre la tasa de mutación, así que no estoy seguro de si es lo mismo.


Tiene razón al decir que el genoma humano secuenciado en el proyecto fue aportado por una docena de voluntarios anónimos. Sin embargo, la secuencia final que se usa como referencia estándar es una construcción algo arbitraria que representa una colección de segmentos consecutivos tomados de uno u otro de los contribuyentes. Es un haploide secuencia, más un cromosoma Y y uno X.

Ahora pregunta qué tan diferentes son los genomas de dos sujetos, tomados al azar de una población. Imagine por simplicidad mirando su propio genoma. Para cada uno de los 22 autosomas, sabes que tienes dos copias, una transmitida por tu padre y la otra por tu madre (para el cromosoma X tienes dos copias, si eres una niña). Ahora imagine comparar la secuencia de cada uno de sus pares de cromosomas homólogos uno al lado del otro; recuerde que se derivan de individuos muy diferentes (a menos que sus padres sean parientes cercanos), por lo que no serán idénticos, ya que representan historias evolutivas independientes.

Entonces, la pregunta es: ¿cuánta variación hay entre las secuencias de sus cromosomas emparejados? Y la respuesta es conocida: aproximadamente cada 1.000 pares de bases, sus cromosomas muestran un par de bases en un cromosoma y un par de bases diferente en el otro; de lo contrario, son idénticos. Los sitios donde ocurre esta variación se denominan SNP, para polimorfismos de nucleótido único (existen muchos otros tipos de variación, pero los SNP son los más comunes). Podemos generalizar esta observación, ya que sigue siendo cierta para cualquier par de cromosomas elegidos al azar de cualquier par de sujetos. Por tanto, podemos decir que los humanos somos idénticos en el 99,9% de sus genomas, mientras que la variación genética responsable de las diferencias que nos permite reconocernos como únicos se limita al 0,1% de nuestro genoma.


Si bien la mayoría de las diferencias en los genomas de las personas, llamadas variantes, son inofensivas, algunas son beneficiosas, mientras que otras contribuyen a enfermedades y afecciones, que van desde discapacidades cognitivas hasta susceptibilidades al cáncer, obesidad, diabetes, enfermedades cardíacas y otros trastornos. Comprender cómo las variantes genómicas contribuyen a la enfermedad puede ayudar a los médicos a desarrollar mejores diagnósticos y tratamientos, además de nuevos métodos de prevención.

El Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano (NHGRI), parte de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), ayudó a financiar y dirigir este consorcio público-privado internacional de investigadores en los Estados Unidos, el Reino Unido, China, Alemania y Canadá.

En dos estudios publicados en línea el 30 de septiembre de 2015, en Naturaleza, los investigadores examinaron los genomas de 2.504 personas de 26 poblaciones de África, Asia oriental y meridional, Europa y América.

En general Naturaleza En el estudio, los investigadores identificaron alrededor de 88 millones de sitios en el genoma humano que varían entre las personas, estableciendo una base de datos disponible para los investigadores como una referencia estándar de cómo varía la composición genómica de las personas en las poblaciones y en todo el mundo. El catálogo duplica con creces el número de sitios variantes conocidos en el genoma humano, y ahora se puede utilizar en una amplia gama de estudios de biología y medicina humanas, proporcionando la base para una nueva comprensión de cómo las diferencias heredadas en el ADN pueden contribuir a la enfermedad. riesgo y respuesta a los medicamentos.

De los más de 88 millones de sitios variables identificados, alrededor de 12 millones tenían variantes comunes que probablemente fueron compartidas por muchas de las poblaciones. El estudio mostró que la mayor diversidad genómica se encuentra en las poblaciones africanas, en consonancia con la evidencia de que los humanos se originaron en África y que las migraciones de África establecieron otras poblaciones en todo el mundo.

Las 26 poblaciones estudiadas incluyeron grupos como los esan en Nigeria, los colombianos en Medellín, las poblaciones ibéricas de Colombia en España, los chinos han en Beijing y los tamil de Sri Lanka en el Reino Unido. Todas las personas estudiadas para el proyecto dieron su consentimiento para la divulgación amplia de sus datos, y los datos pueden ser utilizados por investigadores de todo el mundo.

"El Proyecto 1000 Genomas fue un esfuerzo ambicioso e históricamente significativo que ha producido un recurso valioso sobre la variación genómica humana", dijo Eric Green, M.D., Ph.D., director de NHGRI. "Los datos y conocimientos más recientes se suman a una comprensión cada vez mayor de los patrones de variación en los genomas de los individuos y proporcionan una base para obtener una mayor comprensión de la genómica de las enfermedades humanas".

Estos informes marcan la culminación del Proyecto 1000 Genomas, que encontró más del 99 por ciento de variantes en el genoma humano que ocurren con una frecuencia de al menos el 1 por ciento en las poblaciones estudiadas.

"Unos 88 millones de sitios en el genoma difieren entre las personas. Aproximadamente una cuarta parte de estas variantes son comunes y ocurren en muchas o todas las poblaciones, mientras que aproximadamente tres cuartas partes ocurren en solo el 1 por ciento de las personas o son incluso más raras", dijo Lisa. Brooks, Ph.D., director de programa del Programa de Variación Genómica del NHGRI. "Los datos del Proyecto 1000 Genomas son un recurso para cualquier estudio en el que los científicos busquen contribuciones genómicas a la enfermedad, incluido el estudio de variantes comunes y raras".

Uno de los usos más inmediatos de los datos del Proyecto 1000 Genomas es para los estudios de asociación de todo el genoma (GWAS), que comparan los genomas de personas con y sin una enfermedad para buscar regiones del genoma que contienen variantes genómicas asociadas con esa enfermedad. Estos estudios generalmente encuentran varias regiones genómicas asociadas con una enfermedad y muchas variantes en cada una de esas regiones. Los científicos ahora pueden combinar los datos de GWAS con los datos más detallados del Proyecto 1000 Genomas para ubicar las regiones que afectan la enfermedad con mayor precisión. En lugar de secuenciar los genomas de todas las personas en un estudio, que sigue siendo costoso, los investigadores pueden usar los datos del Proyecto 1000 Genomas para encontrar la mayoría de las variantes en esas regiones que están asociadas con la enfermedad.

"Cuando se lanzó por primera vez el Proyecto 1000 Genomas en 2008, no había mucha comprensión de cómo las variantes genómicas raras se distribuían entre las poblaciones de todo el mundo y su relación con otras variantes", dijo Adam Auton, Ph.D., el estudio principal autor principal e investigador principal que hasta hace poco era profesor asistente de genética en la Facultad de Medicina Albert Einstein de la ciudad de Nueva York.

"El proyecto ha sido un esfuerzo para construir un conjunto de datos de referencia de variación genómica. Realmente nos dice sobre la estructura de la variación y diversidad genómica humana", dijo el Dr. Auton, quien ahora trabaja en la compañía 23andMe en Mountain View, California.

En un documento complementario en Naturaleza, los científicos examinaron las diferencias en la estructura del genoma en las 2.504 muestras. Encontraron casi 69.000 diferencias, conocidas como variantes estructurales. Estas diferencias genómicas, muchas de las cuales afectan a los genes, incluyen deleciones (pérdida de ADN), inserciones (ADN agregado) y duplicaciones (copias adicionales de ADN). Los investigadores crearon un mapa de ocho clases de variantes estructurales que potencialmente contribuyen a la enfermedad.

"La variación estructural es responsable de un gran porcentaje de diferencias en el ADN entre los genomas humanos", dijo Jan Korbel, Ph.D., líder del grupo e investigador del Consejo Europeo de Investigación en la Unidad de Biología del Genoma del Laboratorio Europeo de Biología Molecular en Heidelberg, Alemania. . El Dr. Korbel es autor principal y co-investigador principal del estudio de variación estructural. "Ningún estudio ha examinado la variación estructural genómica con este tipo de amplia representación de poblaciones de todo el mundo".

El Dr. Korbel, el co-investigador principal Evan Eichler, Ph.D., profesor de ciencias del genoma e investigador del Instituto Médico Howard Hughes de la Universidad de Washington en Seattle, y sus colegas descubrieron que las variantes estructurales a menudo eran más complicadas de lo que pensaban originalmente. . Por ejemplo, la mayoría de las inversiones, que involucran secuencias de ADN que cambian su orientación en el genoma, ocurren con frecuencia junto con otros cambios estructurales.

A Gonçalo Abecasis, Ph.D., presidente de bioestadística de la Universidad de Michigan en Ann Arbor y co-investigador principal de la principal Naturaleza estudio, el valor del Proyecto 1000 Genomas se extiende mucho más allá de los datos. Los avances en la secuenciación del ADN y la bioinformática fueron vitales para completar el proyecto.

"Hemos aprendido mucho sobre cómo hacer genómica a gran escala", dijo el Dr. Abecasis. "En el transcurso del Proyecto 1000 Genomas, desarrollamos métodos nuevos y mejorados para la secuenciación de ADN a gran escala, el análisis y la interpretación de información genómica, además de cómo almacenar esta cantidad de datos. Aprendimos cómo hacer estudios genómicos de calidad en diferentes contextos y partes del mundo ".

"El Proyecto 1000 Genomas ha sentado las bases para que otros respondan preguntas realmente interesantes", dijo el Dr. Auton. "Todo el mundo ahora quiere saber qué nos dicen estas variantes sobre las enfermedades humanas".

Varias organizaciones, agencias y otros institutos de los NIH, incluido el Instituto Nacional del Cáncer, el Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre y el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales, también proporcionaron fondos para esta investigación.


Resumen del autor

Comprender el proceso de mutación es importante, no solo mecánicamente, sino también porque tiene implicaciones para el análisis de la evolución de la secuencia y la inferencia genética de poblaciones. Se sabe que la tasa de mutación difiere entre sitios dentro del genoma humano. El ejemplo más dramático de esto es cuando a C le sigue G, tanto el nucleótido C como el G tienen una tasa de mutación que es entre 10 y 20 veces mayor que la tasa en otros sitios. Además, se sabe que la tasa de mutación puede verse influenciada por los nucleótidos que flanquean el sitio. Aquí mostramos que también hay una variación muy sustancial en la tasa de mutación que no está asociada con los nucleótidos flanqueantes o el efecto CpG. Aunque esta variación no depende de los nucleótidos adyacentes, existen patrones no aleatorios de nucleótidos que rodean los sitios que parecen ser hipermutables, lo que sugiere que hay efectos de contexto complejos que influyen en la tasa de mutación.

Citación: Hodgkinson A, Ladoukakis E, Eyre-Walker A (2009) Variación críptica en la tasa de mutación humana. PLoS Biol 7 (2): e1000027. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1000027

Editor académico: Nick H. Barton, Universidad de Edimburgo, Reino Unido

Recibió: 8 de julio de 2008 Aceptado: 12 de diciembre de 2008 Publicado: 3 de febrero de 2009

Derechos de autor: © 2009 Hodgkinson et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia de Atribución Creative Commons, que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se acredite el autor y la fuente originales.

Fondos: AH y AEW fueron financiados por el Consejo de Investigación en Biotecnología y Ciencias Biológicas, EL y AEW por la Comunidad Europea, y AEW por el Centro Nacional de Síntesis Evolutiva.

Conflicto de intereses: Los autores han declarado que no existen intereses en competencia.

Abreviaturas: Mya, hace millones de años SNP, polimorfismo de un solo nucleótido


Categorización de la población mundial

Los nuevos datos sobre la variación genética humana han reavivado el debate sobre una posible base biológica para la categorización de los humanos en razas. La mayor parte de la controversia gira en torno a la cuestión de cómo interpretar los datos genéticos y si las conclusiones basadas en ellos son sólidas. Algunos investigadores argumentan que la raza autoidentificada puede usarse como un indicador de ascendencia geográfica para ciertos riesgos para la salud y medicamentos.

Aunque las diferencias genéticas entre los grupos humanos son relativamente pequeñas, estas diferencias en ciertos genes como duffy, ABCC11, SLC24A5, denominados marcadores informativos de ascendencia (AIM), sin embargo, pueden usarse para ubicar de manera confiable a muchos individuos dentro de agrupaciones geográficas amplias. Por ejemplo, los análisis informáticos de cientos de loci polimórficos muestreados en poblaciones distribuidas globalmente han revelado la existencia de agrupaciones genéticas que se asocian aproximadamente con grupos que históricamente han ocupado grandes regiones continentales y subcontinentales (Rosenberg et al. 2002 Bamshad et al. 2003).

Algunos comentaristas han argumentado que estos patrones de variación proporcionan una justificación biológica para el uso de categorías raciales tradicionales. Argumentan que las agrupaciones continentales se corresponden aproximadamente con la división de los seres humanos en africanos subsaharianos europeos, asiáticos occidentales, asiáticos centrales, asiáticos meridionales y africanos del norte asiáticos orientales, asiáticos sudorientales, polinesios y nativos americanos y otros habitantes de Oceanía (melanesios, Micronesios y aborígenes australianos) (Risch et al. 2002). Otros observadores no están de acuerdo, diciendo que los mismos datos socavan las nociones tradicionales de grupos raciales (King y Motulsky 2002 Calafell 2003 Tishkoff y Kidd 2004 [8]). Señalan, por ejemplo, que las principales poblaciones consideradas razas o subgrupos dentro de las razas no necesariamente forman sus propios grupos.

Además, debido a que la variación genética humana es clinal, muchos individuos se afilian a dos o más grupos continentales. Por lo tanto, la "ascendencia biogeográfica" de base genética asignada a cualquier persona dada generalmente se distribuirá ampliamente y estará acompañada de incertidumbres considerables (Pfaff et al.2004).

En muchas partes del mundo, los grupos se han mezclado de tal manera que muchos individuos tienen antepasados ​​relativamente recientes de regiones muy separadas. Aunque los análisis genéticos de un gran número de loci pueden producir estimaciones del porcentaje de antepasados ​​de una persona procedentes de diversas poblaciones continentales (Shriver et al. 2003 Bamshad et al. 2004), estas estimaciones pueden asumir un falso carácter distintivo de las poblaciones parentales, ya que los grupos humanos han intercambiado parejas de escalas locales a continentales a lo largo de la historia (Cavalli-Sforza et al. 1994 Hoerder 2002). Incluso con un gran número de marcadores, la información para estimar las proporciones de mezcla de individuos o grupos es limitada, y las estimaciones suelen tener amplios intervalos de confianza (Pfaff et al.2004).

Agrupación genética

Los datos genéticos se pueden utilizar para inferir la estructura de la población y asignar individuos a grupos que a menudo se corresponden con su ascendencia geográfica autoidentificada. Recientemente, Lynn Jorde y Steven Wooding argumentaron que "el análisis de muchos loci ahora produce estimaciones razonablemente precisas de similitud genética entre individuos, en lugar de poblaciones. La agrupación de individuos está correlacionada con el origen geográfico o la ascendencia". [7]

Antropología Forense

Los antropólogos forenses pueden determinar la ascendencia geográfica (es decir, asiática, africana o europea) a partir de restos óseos con un alto grado de precisión mediante la realización de análisis óseos. [41] Los estudios han demostrado que los métodos de prueba individuales, como las mediciones de la zona media de la cara y los rasgos del fémur, pueden tener una precisión superior al 80% y, en combinación, pueden ser muy precisos. Sin embargo, los esqueletos de individuos de ascendencia mixta pueden exhibir características de más de un grupo ancestral.

Mezcla

El flujo de genes entre dos poblaciones reduce la distancia genética promedio entre las poblaciones. La mezcla genética es el resultado de la interacción entre poblaciones bien diferenciadas. El mapeo de mezclas es una técnica utilizada para estudiar cómo las variantes genéticas causan diferencias en las tasas de enfermedad entre la población. [9] Las poblaciones de mezclas recientes que trazan su ascendencia a múltiples continentes son muy adecuadas para identificar genes de rasgos y enfermedades que difieren en la prevalencia entre las poblaciones parentales. Las poblaciones afroamericanas han sido el centro de numerosos estudios de mapeo genético y de mezclas de poblaciones, incluidos estudios de rasgos genéticos complejos como el recuento de glóbulos blancos, el índice de masa corporal, el cáncer de próstata y la enfermedad renal. [9]

Se llevó a cabo un análisis de la variación fenotípica y genética, incluido el color de la piel y el estado socioeconómico, en la población de Cabo Verde, que tiene una historia bien documentada de contacto entre europeos y africanos. Los estudios mostraron que el patrón de mezcla en esta población ha sido sesgado por el sexo y hay interacciones significativas entre el estatus socioeconómico y el color de la piel independientemente del color y la ascendencia de la piel. [9] Otro estudio muestra un mayor riesgo de complicaciones de la enfermedad de injerto contra huésped después del trasplante debido a variantes genéticas en el antígeno leucocitario humano (HLA) y proteínas no HLA. [9]


Árbol genealógico de primates

Debido a miles de millones de años de evolución, los humanos comparten genes con todos los organismos vivos. El porcentaje de genes o ADN que comparten los organismos registra sus similitudes. Compartimos más genes con organismos que están más estrechamente relacionados con nosotros.

Los humanos pertenecen al grupo biológico conocido como Primates y se clasifican con los grandes simios, uno de los principales grupos del árbol evolutivo de los primates. Además de las similitudes en anatomía y comportamiento, nuestro estrecho parentesco biológico con otras especies de primates está indicado por la evidencia del ADN. Confirma que nuestros parientes biológicos vivos más cercanos son los chimpancés y los bonobos, con quienes compartimos muchos rasgos. Pero no evolucionamos directamente de los primates que viven en la actualidad.

El ADN también muestra que nuestra especie y los chimpancés divergieron de una especie ancestral común que vivió hace entre 8 y 6 millones de años. El último ancestro común de los monos y simios vivió hace unos 25 millones de años.


El genoma humano

¿Qué nos hace únicos a cada uno de nosotros? Se podría argumentar que el medio ambiente juega un papel, y lo hace hasta cierto punto. Pero la mayoría estaría de acuerdo en que tus padres tienen algo que ver con tu singularidad. De hecho, es nuestro genes que hacen que cada uno de nosotros sea único y ndash o al menos genéticamente único. Todos tenemos los genes que nos hacen humanos: los genes de la piel y los huesos, los ojos y los oídos, los dedos de las manos y los pies, etc. Sin embargo, todos tenemos diferentes colores de piel, diferentes tamaños de huesos, diferentes colores de ojos y diferentes formas de orejas. De hecho, aunque tenemos los mismos genes, los productos de estos genes funcionan de manera un poco diferente en la mayoría de nosotros. Y eso es lo que nos hace únicos.

los Genoma humano es el genoma - todo el ADN - de Homo sapiens. Los seres humanos tienen alrededor de 3 mil millones de bases de información, divididas en aproximadamente 20,000 a 22,000 genes, que se extienden entre secuencias no codificantes y se distribuyen entre 24 cromosomas distintos (22autosomas más la X y la Y cromosomas sexuales) (debajo). El genoma es toda la información hereditaria codificada en el ADN, incluidos los genes y las secuencias no codificantes.

Genoma, cromosomas y genes humanos. Cada cromosoma del genoma humano contiene muchos genes, así como regiones intergénicas no codificantes (entre genes). Cada par de cromosomas se muestra aquí en un color diferente.

Gracias a Proyecto Genoma Humano, los científicos ahora conocen la secuencia de ADN de todo el genoma humano. El Proyecto Genoma Humano es un proyecto internacional que incluye a científicos de todo el mundo. Comenzó en 1990, y en 2003, los científicos habían secuenciado los 3 mil millones de pares de bases del ADN humano. Ahora están intentando identificar todos los genes de la secuencia. El Proyecto Genoma Humano ha producido una secuencia de referencia del genoma humano. El genoma humano consta de codificación de proteínas. exones, asociado intrones y secuencias reguladoras, genes que codifican otras moléculas de ARN y otras secuencias de ADN (a veces denominadas ADN “basura”), que son regiones en las que aún no se ha identificado ninguna función.

Puede ver un video sobre el Proyecto Genoma Humano y cómo descifró el & quot código de la vida & quot en este enlace: http://www.pbs.org/wgbh/nova/genome/program.html.

Nuestros Seres Moleculares El video analiza el genoma humano y está disponible en http://www.genome.gov/25520211 o http://www.youtube.com/watch?v=_EK3g6px7Ik.Genoma, desbloqueando el código de la vida es la exhibición del genoma humano del Museo Nacional de Historia Natural del Smithsonian. Consulte http://unlockinglifescode.org para visitar la exposición.

CODIFICAR: La enciclopedia de los elementos del ADN

En septiembre de 2012, ENCODE, The Encyclopedia oF DN / A milements, se anunció. ENCODE fue un proyecto colosal, que involucró a más de 440 científicos en 32 laboratorios de todo el mundo, cuyo objetivo era comprender el genoma humano. Se pensaba que alrededor del 80% del genoma humano era ADN "basura". ENCODE ha establecido que esto no es cierto. Ahora se cree que alrededor del 80% del genoma está activo. De hecho, gran parte del genoma humano son secuencias reguladoras, interruptores de encendido / apagado que le dicen a nuestros genes qué hacer y cuándo hacerlo. El Dr. Eric Green, director del Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano de los Institutos Nacionales de Salud que organizó este proyecto, afirma: "Es esta increíble coreografía en curso, de un número modesto de genes y un número inmenso de." interruptores que están coreografiando cómo se usan esos genes.

Ahora se cree que al menos tres cuartas partes del genoma están involucradas en la producción de ARN, y la mayor parte de este ARN parece ayudar a regular la actividad genética. Los científicos también han identificado alrededor de 4 millones de sitios donde las proteínas se unen al ADN y actúan con capacidad reguladora. Estos nuevos hallazgos demuestran que el genoma humano tiene controles notables, precisos y complejos sobre la expresión de la información genética dentro de una célula.


¿Cuánta variación en el comportamiento humano se debe a la variación en nuestros genes? Respuesta: bastante.

Las únicas personas que afirman que la variación de comportamiento entre las personas no tiene nada que ver con sus genes son los ideólogos: & # 8220 pizarras en blanco puro & # 8221 Basado en estudios de otras especies, sabemos que virtualmente todos los estudios de rasgos que varían entre individuos — be esos rasgos morfológicos, fisiológicos o conductuales muestran que una parte o incluso una gran parte de la variación en una población se basa en la variación en los genes de diferentes individuos. (Conozco solo tres estudios en animales, de los miles realizados, que no lograron encontrar una base genética para la variación entre los rasgos analizados. Dos de los tres estudios eran míos, y todos estaban en direccional asimetría: tratando de ver si existe una diferencia genética en, digamos, tener más cerdas en el lado derecho que en el izquierdo de una mosca).

Si bien los humanos tienen una fuente adicional de variación interindividual, la cultura, hay formas de sortear la herencia cultural para ver cuánta variación humana se basa en la variación genética. Hay varias formas de determinar y medir la contribución de la variación genética a la variación entre individuos.

Sin embargo, primero, aprendamos el término técnico en cuestión: heredabilidad. La heredabilidad es una medida que va de cero a uno (o del 0% al 100%) y le dice qué parte de la variación observada entre los individuos de una población se basa en la variación genética entre esos individuos. Cuanto mayor sea la heredabilidad, mayor será la determinación genética de variación en el rasgo. Entonces, por ejemplo, si la heredabilidad de la altura humana para las mujeres es 0.7 (o 70%), eso significa que si mide la variación en una población para la altura de las mujeres (la variación se estima convencionalmente calculando la diferencia-denotado por σ² o s² — entonces de la varianza total para la altura, el 70% de esa estimación se debe a la variación de genes individuales & # 8217s. En este caso, existe un alto grado de control genético de la variación en la altura. (Esto se acerca a la cifra real de la altura femenina.) Es confuso que el símbolo de la heredabilidad sea h².

Ahora es un poco más complicado que esto, ya que la heredabilidad incorpora solo lo que llamamos aditivo variación genética en lugar de otros tipos de variación genética (generalmente menor). Y, por supuesto, existen otras fuentes obvias de variación en la altura, principalmente la nutrición y la salud. Cuanto más contribuye ese entorno a las diferencias entre los individuos en un rasgo, menor es la heredabilidad genética. Así, por ejemplo, la heredabilidad del color del cabello entre los adultos se ha reducido mediante la introducción de una fuente de variación ambiental: los tintes para el cabello. Menos de la variación en el color del cabello que vemos, en comparación con, digamos, hace 200 años, se debe a la variación genética.

Es importante comprender varias advertencias sobre la heredabilidad. Primero, es una cifra que se aplica a una población de mestizaje a la vez—El momento de la medición. No se puede aplicar la heredabilidad en un grupo a un grupo diferente que puede tener diferentes genes y, lo que es más importante, diferentes cantidades y fuentes de variación ambiental que afectan un rasgo. Una población que sufre una hambruna, por ejemplo, puede mostrar una menor heredabilidad de la altura porque las alturas de los individuos pueden verse alteradas por cantidades muy diferentes de alimentos que obtienen.

En segundo lugar, la heredabilidad dice muy poco acerca de cuánto puede ser un rasgo. cambió, porque la genética no es el destino. Sí, la heredabilidad de la altura puede ser del 70%, pero eso no significa que no podamos hacer que las personas sean más grandes o más pequeñas dándoles mucha comida buena, inyectándoles hormonas de crecimiento o hambrientos. Cuando las personas se oponen a medir la heredabilidad del coeficiente intelectual, por ejemplo, a menudo piensan erróneamente que debido a que el coeficiente intelectual tiene una heredabilidad considerable, lo cual es cierto, no se puede cambiar. Pero eso es falso, hay muchas intervenciones posibles que pueden afectar el coeficiente intelectual.

En tercer lugar, como se indicó anteriormente, medir la heredabilidad dentro de un grupo nos dice muy poco, si es que algo, sobre la base genética de la diferencia. entre grupos. Eso es porque puede haber diferencias ambientales entre grupos que afectan al personaje de manera profunda y hacen inútiles las extrapolaciones de un grupo a otro. No se puede concluir, por ejemplo, que las medidas de comportamiento, mentalidad, etc., en una población o grupo étnico, incluso si las heredabilidades son grandes dentro de esa población, deben significar, por lo tanto, que las grandes diferencias entre grupos deben basarse en diferencias genéticas entre esos grupos. La heredabilidad de la altura en la población japonesa inmediatamente después de la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo, probablemente fue considerablemente menor al 70% debido a la amplia variación de la nutrición en los japoneses. Por lo tanto, puede concluir que su menor altura que la de los estadounidenses en ese momento se basaba en diferencias genéticas. De hecho, ¡la altura promedio de los japoneses aumentó de ocho a diez centímetros en unos treinta años! ¡Hasta aquí la idea de que una heredabilidad sustancial de un rasgo en un grupo significa que ese rasgo no se puede cambiar!

En cuarto lugar, existe & # 8217 una idea errónea de que la heredabilidad le dice & # 8220 cuánto de tu la altura (o el peso, o el coeficiente intelectual) es genético & # 8221. Una heredabilidad del 80% para la altura no significa que, si mide cinco pies de altura, cuatro pies provienen de los genes y un pie del medio ambiente. Esa conclusión carece de sentido biológico, ya que la altura de un individuo implica una interacción entre los genes y el medio ambiente. La única forma sensata de interpretar la heredabilidad es decir que nos dice cuánto de la VARIACIÓN que vemos de un individuo a otro dentro de una población se basa en diferencias en sus genes (o más bien, formas de sus genes: diferentes & # 8220 alelos & # 8221 ).

¿Cómo determinamos la heredabilidad? Hay varias formas. En especies como plantas y animales en las que podemos realizar una selección artificial, podemos estimar la heredabilidad al ver cuánto responde una población a la selección artificial del rasgo. Cuanto mayor sea la respuesta, mayor será la heredabilidad. Hay una ecuación que te dice esto: la respuesta a la selección artificial es aproximadamente igual a la fuerza de la selección (cuánta diferencia hay en el rasgo promedio en el grupo que eliges para la reproducción y el de la población en general) multiplicado por el heredabilidad. Si la heredabilidad de la longitud de la cabeza a la cola en los cerdos es del 50% y elige criar un grupo de cerdos cuyo tamaño promedio sea dos pies más largo que el de la población, esperaría que la próxima generación de cerdos sea un pie más largo que la población original (0,5 x 2 pies). Entonces, si sabe qué tan fuerte está seleccionando, qué hace y cuál es la respuesta en la próxima generación, puede calcular hacia atrás para estimar la heredabilidad del rasgo que seleccionó.

La selección artificial no se practica en humanos, por supuesto, por lo que generalmente determinamos la heredabilidad observando la correlación entre parientes, incluida la correlación entre padres e hijos y la correlación entre gemelos. La correlación entre padres e hijos es peligrosa si existe un componente ambiental en el rasgo que también se puede heredar. Creo recordar que los dos rasgos con mayor heredabilidad en los seres humanos son la religión y la riqueza, y eso se debe a la transmisión de estos rasgos entre generaciones a través de la cultura, no a través de los genes. Sin embargo, en animales que no tienen un cultivo transmisible, como las moscas de la fruta, se pueden realizar este tipo de estudios.

Los investigadores en humanos a menudo usan estudios de gemelos, comparando la similitud entre gemelos idénticos (que tienen los mismos genes) con la similitud entre gemelos fraternos, que comparten la mitad de sus genes. Todos sabemos que los gemelos idénticos son más similares para prácticamente todos los rasgos de comportamiento y morfológicos que los gemelos fraternos (¡solo mírelos!), Lo que implica que los genes juegan un papel importante en estos rasgos. De hecho, puede estimar la heredabilidad de los rasgos observando la diferencia en las correlaciones de gemelos idénticos frente a gemelos fraternos (necesita una muestra de gemelos de tamaño decente para hacer esto).

Sin embargo, aquí también hay una advertencia. Los gemelos idénticos suelen compartir más ambiental puntos en común que los gemelos fraternos. Pueden ser tratados de manera más parecida, vestidos igual, educados de la misma manera y educados de manera más parecida que los gemelos fraternos. Por lo tanto, una mayor similitud de gemelos idénticos no necesita reflejar la identidad de sus genes, sino una mayor similitud de sus entornos. Sin embargo, al menos para la apariencia física, ese no parece ser el caso: ¡usted puede & # 8217t & # 8220socializar & # 8221 a los gemelos idénticos para que se parezcan más que a los gemelos fraternos!

Una forma de evitar la posible similitud ambiental es comparar gemelos fraternos criados juntos con gemelos idénticos separados al nacer y criados separados. Si estos últimos todavía muestran similitudes apreciablemente mayores a pesar de sus diferentes entornos, eso es una señal segura de que los rasgos medidos tienen heredabilidades sustanciales. Sin embargo, como puede imaginar, no hay grandes muestras de gemelos idénticos separados al nacer.

Finalmente, podemos medir heredabilidades usando ADN, mediante & # 8220 estudios de asociación de todo el genoma & # 8221. Esto es más complicado, pero implica encontrar aquellas regiones del ADN asociadas con la variación en un rasgo (como la altura) y luego sumar los pequeños efectos de todas las regiones conocidas para ver cuánto pueden contribuir estos fragmentos conocidos del genoma a la variación entre individuos. Las heredabilidades medidas de esta manera son invariablemente menores que las medidas por correlaciones o selección, ya que los dos últimos métodos tienen en cuenta emisma región del genoma contribuyendo a la variación. La variación en la mayoría de los rasgos de comportamiento se debe a muchos genes de efecto muy pequeño, y es casi imposible encontrarlos todos mediante el mapeo de asociación.

Todo esto es un prólogo muy largo de una cifra muy corta que voy a mostrarles, una cifra que proviene de este nuevo artículo en Comportamiento humano de la naturaleza. Resume los datos de heredabilidad para una serie de rasgos de comportamiento, comparando las heredabilidades de los estudios de gemelos con los de los estudios de asociación. Haga clic en la captura de pantalla para ver el documento, y he puesto la referencia completa en la parte inferior:

Y aquí & # 8217s Figura 2 que muestra las heredabilidades medidas en ambos sentidos. Las líneas y los puntos azules proporcionan datos de estudios de gemelos o familias, las líneas naranjas y los puntos del mapeo de asociaciones. Puede ver que los estudios de asociación producen, como se esperaba, estimaciones más bajas de heredabilidad, pero espero que los valores verdaderos estén más cerca de los datos del estudio familiar). Se midieron 26 rasgos de comportamiento, que van desde el nivel educativo, el coeficiente intelectual en la niñez y la edad adulta, la cantidad de alcohol y tabaco, el neuroticismo y los trastornos mentales como la esquizofrenia.

Haga clic en la figura para ampliarla.

The values in the colored triangle to the left are the “genetic correlations” between traits, which tells us the degree to which pairs of traits are affected by variation in the same genes. We need not concern ourselves with that.

For the moment, look at the lengths of the blue bars to the right, which are probably pretty close to accurate estimates of heritabilities. And for most traits they are pretty big, with over 25% of the variation in a trait due to variation in the genes within that population. For some traits, like adult IQ, number of sexual partners, alcohol dependence, autism spectrum placement, and schizophrenia, heritabilities are over 50%

What all this does is refute the “blank slate” view that the differences between people in their behavior is completely due to culture and socialization. It also shows that a substantial portion, however, is due to other sources of variation: developmental, post-birth environmental differences, and so on. It also shows that you could select on any of these traits and get a response, increasing, for instance, the age of first intercourse (Christians take note!) or reducing alcohol dependence. NOTE: I AM NOT SUGGESTING THAT WE SELECT ON THESE TRAITS!


64 human genomes as new reference for global genetic diversity

In 2001, the International Human Genome Sequencing Consortium announced the first draft of the human genome reference sequence. The Human Genome Project, as it was called, had taken more than eleven years of work and involved more than 1000 scientists from 40 countries. This reference, however, did not represent a single individual but instead is a composite of humans that could not accurately capture the complexity of human genetic variation.

Building on this, scientists have carried out many sequencing projects over the last 20 years to identify and catalog genetic differences between an individual and the reference genome. Those differences usually focused on small single base changes and missed larger genetic alterations. Current technologies now are beginning to detect and characterize larger differences - called structural variants - such as insertions of several hundred letters. Structural variants are more likely than smaller genetic differences to interfere with gene function.

An international research team has now published an article in Ciencias announcing a new, considerably more comprehensive reference dataset obtained using a combination of advanced sequencing and mapping technologies. The new reference dataset reflects 64 assembled human genomes, representing 25 different human populations from across the globe. Importantly, each of the genomes was assembled without guidance from the first human genome and as a result better captures genetic differences from different human populations. The study was led by scientists from the European Molecular Biology Laboratory Heidelberg (EMBL), the Heinrich Heine University Düsseldorf (HHU), The Jackson Laboratory for Genomic Medicine in Farmington, Conn. (JAX), and the University of Washington in Seattle (UW).

"With these new reference data, genetic differences can be studied with unprecedented accuracy against the background of global genetic variation, which facilitates the biomedical evaluation of genetic variants carried by an individual," emphasizes the co-first author of the study, Dr. Peter Ebert from the Institute of Medical Biometry and Bioinformatics at HHU. The distribution of genetic variants can differ substantially between population groups as a result of spontaneous and continuously occurring changes in the genetic material. If such a mutation is passed on over many generations, it can become a genetic variant specific to that population.

The new reference data provide an important basis for including the full spectrum of genetic variants in so-called genome-wide association studies. The aim is to estimate the individual risk of developing certain diseases such as cancer and to understand the underlying molecular mechanisms. This, in turn, can be used as a basis for more targeted therapies and preventative medicine.

This work might enable further applications in precision medicine. Drug efficacy, for example, can vary between individuals based on their genomes. The new reference data now represent the full range of different genetic variant types and incorporates human genomes of great diversity. Therefore, this new resource might contribute to developing novel approaches in personalized medicine, where the selection of therapies is tailored to a patient's individual genetic background.

This study builds on a new method published by these researchers last year in Biotecnología de la naturaleza) to accurately reconstruct the two components of a person's genome - one inherited from a person's father, one from a person's mother. When assembling a person's genome, this method eliminates the potential biases that could result from comparisons with an imperfect reference genome.

Peter Ebert*, Peter A. Audano*, Qihui Zhu*, Bernardo Rodriguez-Martin*, David Porubsky, Marc Jan Bonder, Arvis Sulovari, Jana Ebler, Weichen Zhou, Rebecca Serra Mari, Feyza Yilmaz, Xuefang Zhao, PingHsun Hsieh, Joyce Lee, Sushant Kumar, Jiadong Lin, Tobias Rausch, Yu Chen, Jingwen Ren, Martin Santamarina, Wolfram Höps, Hufsah Ashraf, Nelson T. Chuang, Xiaofei Yang, Katherine M. Munson, Alexandra P. Lewis, Susan Fairley, Luke J. Tallon, Wayne E. Clarke, Anna O. Basile, Marta Byrska-Bishop, Andre Corvelo, Uday S. Evani, Tsung-Yu Lu, Mark J.P. Chaisson, Junjie Chen, Chong Li, Harrison Brand, Aaron M. Wenger, Maryam Ghareghani, William T. Harvey, Benjamin Raeder, Patrick Hasenfeld, Allison A. Regier, Haley J. Abel, Ira M. Hall, Paul Flicek, Oliver Stegle, Mark B. Gerstein, Jose M.C. Tubio, Zepeng Mu, Yang I. Li, Xinghua Shi, Alex R. Hastie, Kai Ye, Zechen Chong, Ashley D. Sanders, Michael C. Zody, Michael E. Talkowski, Ryan E. Mills, Scott E. Devine, Charles Lee#, Jan O. Korbel#, Tobias Marschall#, Evan E. Eichler#, Haplotype-resolved diverse human genomes and integrated analysis of structural variation, Ciencias 2021
*Co-first authors #Co-senior and co-corresponding authors

"For each human individual that participated in the study, we identified not one but two genomes - one for each set of chromosomes," says Jan Korbel, Ph.D., Head of Data Science at the European Molecular Biology Laboratory (EMBL) in Heidelberg who led the research at EMBL. Korbel added: "Humans have two sets of chromosomes which they receive from their parents. Previously we could not distinguish whether genetic variation came from one chromosome set or the other, and we were now able to solve this thanks to advances made by the Human Genome Structural Variation Consortium. It represents a remarkable achievement for the discovery of genetic variation in humans, which can now be studied much more comprehensively, leading the way to better find disease-causing genes."

"These genomes will pave the way to a new wave of scientific discoveries about the biology of the human genome and the connection between genetic variation and disease", says Bernardo Rodriguez-Martin, researcher at EMBL and co-first author. Rodriguez-Martin added: "As an example, we were able to estimate the age of highly mutagenic L1 repeats. Very surprisingly, although these sequences originated up to 3 Million of years ago, they continue to mutate the human genome frequently, which occasionally leads to diseases such as cancer."

"Just a few years ago, I would not have imagined that resolving genomes to this completeness would become possible so fast. This was enabled by exciting advances both of biotechnological and computational methods." says Dr. Peter Ebert, co-first author and computational biologist at Heinrich Heine University Düsseldorf, Germany. "Great to see this technology applied to a diversity panel of human genomes. These genome sequences will be an important resource for fundamental research and clinical genomics going forward."

Senior author Prof. Dr. Tobias Marschall, who led the research at HHU, added that "it was especially exciting to see that these new genome sequences enable a much more detailed analysis of data from standard sequencing technologies, which are routinely applied to millions of genomes by researchers and clinicians across the globe." He believes that "future studies to find associations between genetic variants and disease susceptibility will clearly benefit from this new approach."

"The first human genome sequence was a huge step forward, but was incomplete," said Charles Lee, Ph.D., FACMG, director and professor, The Jackson Laboratory for Genomic Medicine. "In addition to single base variation, we now know that structural variants also contribute very substantially to genomic differences between individuals. Our work provides a far more thorough and accurate window into that genomic variation across individuals and populations, and it represents an incredibly valuable new resource for the research community."

"Capturing the full spectrum of structural variation found in human genomes is vital for clinical applications," says Qihui Zhu, Ph.D., computational scientist. "These variants affect gene function and can contribute to diseases, drug response differences, and more. Knowing how they differ across individuals and across populations is needed to implement more effective genomic medicine."

"Each of these individual genomes is being resolved more completely for a fraction of the price of the first human genome" commented senior author, Evan Eichler, Professor of Genome Sciences, University of Washington School Medicine who was also a member of the original Human Genome Project. "We are discovering remarkable differences in genomic organization which have been missed until now, understanding these differences will enhance our ability to make genetic discoveries related to health and disease especially in groups that have been traditionally under-served by genomics research".

Peter Audano, co-first author, University of Washington School Medicine, adds, "the technology we have today can see into blindspots that have hidden information about diseases and our history. With these advances, we have discovered more than 100,000 structural variants, many of which are novel and affect genes or gene regulatory elements."

EMBL is Europe's flagship laboratory for the life sciences. Established in 1974 as an intergovernmental organisation, EMBL is supported by 27 member states, 2 prospective member states and 2 associate member states.

EMBL performs fundamental research in molecular biology, studying the story of life. The institute offers services to the scientific community trains the next generation of scientists and strives to integrate the life sciences across Europe.

EMBL is international, innovative and interdisciplinary. Its more than 1800 staff, from over 80 countries, operate across six sites in Barcelona (Spain), Grenoble (France), Hamburg (Germany), Heidelberg (Germany), Hinxton (UK) and Rome (Italy). EMBL scientists work in independent groups and conduct research and offer services in all areas of molecular biology.

EMBL research drives the development of new technology and methods in the life sciences. The institute works to transfer this knowledge for the benefit of society.
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Heinrich Heine University Düsseldorf is one of the younger higher education institutions in the state of North Rhine-Westphalia - founded in 1965. Since 1988 our university has carried the name of one of the city's finest sons. Today around 35,000 students study at a modern campus under conditions ideally suited to academic life.

As a campus university where everything is close together, all buildings including the University Hospital and the specialised libraries are easily reachable. Our university departments enjoy an excellent reputation due to an exceptionally high number of collaborative research centres. Moreover, the state capital Düsseldorf provides an attractive environment with a high quality of life.
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About The Jackson Laboratory

The Jackson Laboratory is an independent, nonprofit biomedical research institution with more than 2,300 employees. Headquartered in Bar Harbor, Maine, it has a National Cancer Institute-designated Cancer Center, a genomic medicine institute in Farmington, Conn., and facilities in Ellsworth and Augusta, Maine, in Sacramento, Calif., and in Beijing and Shanghai, China. Its mission is to discover precise genomic solutions for disease and empower the global biomedical community in the shared quest to improve human health. For more information, please visit http://www. jax. org.

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Human Genetics: A Look in the Mirror

Who are we? Where did we come from? How did we get here? Throughout the ages, humans have sought answers to these questions, pursuing wisdom through religion, philosophy, and eventually science. Evolutionary analyses published by Genome Biology and Evolution (GBE) allow us to peer into the mirror and better understand ourselves as a species, bringing us closer than ever to uncovering the answers to these long-held questions.

Taking over a decade to complete, the original Human Genome Project cost nearly $3 billion and involved the collective effort of hundreds of scientists. Since then, advances in sequencing technology have resulted in an explosion in human genetics and genomics research, with an estimated one million human genomes sequenced to date. Although this wealth of data has the potential to answer some of our most fundamental questions, unlocking its mysteries has necessitated the invention of new analytic and computational methods and the integration of techniques and ideas from diverse biological sciences, including physiology, anatomy, medicine, population genetics, bioinformatics, and computational, molecular, and evolutionary biology.

To aid in this challenge, since its first issue in 2009, GBE has sought to play a key role in this endeavor by publishing original research articles, letters, reviews, and commentaries that contribute to the rapidly growing body of literature on this topic and drive innovation in this field. Our virtual issue on human genetics highlights some of the most exciting research published in the journal within the last year and a half, demonstrating the wide variety of evolutionary approaches to this avenue of research as well as a number of fascinating insights into our own biology.

A key area of investigation involves identifying ways in which humans differ from other primates—in other words, what makes us human? Several studies published over the last 18 months suggest that part of the answer may be found in transcriptional regulation and changes in gene expression. Edsall et al. (2019) evaluated differences in chromatin accessibility, which impacts access of the transcriptional machinery to the DNA, across five primates including humans. They found high levels of differentiation across species, as well as classes of sites that differed based on selection, genomic location, and cell-type specificity. More specifically, Swain-Lenz et al. (2019) found that differences in chromatin accessibility near genes involved in lipid metabolism may provide a mechanistic explanation for the higher levels of body fat observed in humans compared with other primates. Arakawa et al. (2019) showed that human-specific increases in the transcription of four structural protein genes may give rise to morphological features specific to human skin, including increased thickness and strength compared with the skin of other primates. Finally, a catalog of proteins involved in transcriptional regulation by Perdomo-Sabogal and Nowick (2019) showed that certain types of transcription factors are associated with genes under positive selection, including those associated with schizophrenia, eye development, and fertility in humans.

Another area of interest is the role of mutation in shaping the human genome and our evolutionary history. For example, there has been considerable debate over how much of the human genome is subject to natural selection. It has been argued that this fraction cannot be too large, or else humans would suffer a loss of fitness due to the number of deleterious mutations. However, Galeota-Sprung et al. (2020) countered this argument by showing that the mutational load would be tolerable even if much of the human genome were subject to selection. Additional analyses by Castellano et al. (2020) revealed how the recombination rate, gene density, and mutation rate interact to shape patterns of DNA diversity across humans and other closely related homininae. A study by Prendergast et al. (2019) further uncovered unique biases in mutations that occur at adjacent nucleotide sites in humans, suggesting the existence of distinct evolutionary forces acting on such sites and identifying differences in these forces across human populations.

A particularly fascinating topic in this field is concerned with investigating genetic differences between human populations and their association with the natural history of these groups. For example, Harris et al. (2019) found that the ancestors of Native Americans carried the ancestral, rather than the derived, version of an ancient polymorphism that predates the split with Neanderthals. This polymorphism encompasses the fatty acid desaturase genes, and thus those with Native American ancestry may be at risk for low levels of nutrients derived from dietary omega-3 and omega-6 fatty acids. Jonnalagadda et al. (2019) identified a number of alleles associated with iris color and skin pigmentation in South Asians, whereas Vicuña et al. (2019) discovered genetic variants that may have helped the Andean Native American ancestors of people living in the Atacama Desert in northern Chile to adapt to high arsenic levels in the water. Analysis of another desert-dwelling population by Eaaswarkhanth et al. (2020) showed evidence for positive selection of a genomic region encompassing the TNKS gene in Kuwaiti individuals. Because this gene influences metabolic traits and hypertension risk, selection for this haplotype may have provided an advantage to Kuwaiti ancestors living in the desert of the Arabian Peninsula but has health implications for their modern-day descendants.

Indeed, as revealed by these studies, one of the greatest potential benefits of this line of inquiry is the elucidation of new knowledge that informs our understanding of human health and disease. Reher et al. (2019) found that genes of the major histocompatibility complex, which helps the immune system recognize foreign substances, retain higher levels of diversity than other genes. This was true in both archaic and modern humans, even though archaic humans and Neanderthals had reduced levels of genetic diversity compared with modern humans. Lin and Gokcumen (2019) characterized fine-scale structural variation in the human genome and revealed hotspots that were associated with both adaptive and biomedically relevant variants. For example, they identified hotspots associated with alpha and beta hemoglobin gene clusters as well as idiopathic short stature. Finally, a study by Liu et al. (2019) of samples taken from within a single tumor of a patient with hepatocellular carcinoma showed that the mitochondrial genome was evolving neutrally, providing evidence that refutes the hypothesis that selection acts on mitochondrial DNA to promote tumor development.

Together, this selection of manuscripts highlights some of the latest findings and new approaches in the study of human genetics, a field that promises to help define who we are as a species and to reveal mysteries of human migration and adaptation that may otherwise have been lost to human history. GBE seeks to be a resource for this exciting area of research and will continue to publish new data that will help inform, challenge, and direct new lines of inquiry.


What Scientists Mean When They Say 'Race' Is Not Genetic

If a team of scientists in Philadelphia and New York have their way, using race to categorize groups of people in biological and genetic research will be forever discontinued.

The concept of race in such research is "problematic at best and harmful at worst," the researchers argued in a new paper published in the journal Science on Friday.

However, they also said that social scientists should continue to study race as a social construct to better understand the impact of racism on health.

So what does all this mean? HuffPost Science recently posed that question and others to the paper's co-author, Michael Yudell, who is associate professor and chair of community health and prevention at the Dornsife School of Public Health at Drexel University in Philadelphia.

Why is it problematic to view race as a biological concept?

For more than a century, natural and social scientists have been arguing about whether race is a useful classificatory tool in the biological sciences -- can it elucidate the relationship between humans and their evolutionary history, between humans and their health. In the wake of the U.S. Human Genome Project, the answer seemed to be a pretty resounding "no."

In 2004, for example, Francis Collins, then head of the National Human Genome Research Institute and now director of the National Institutes of Health, called race a “flawed” and “weak” concept and argued that science needed to move beyond race. Yet, as our paper highlights, the use of race persist in genetics, despite voices like Collins, like Craig Venter -- leaders in the field of genomics -- who have called on the field to move beyond it.

We believe it is time to revisit this century-long debate and bring biologists, social scientists and scholars from the humanities together in a constructive way to find better ways to study the ever-important subject of human diversity.

The race concept should be removed from genetics research for the following reasons: Genetic methods do not support the classification of humans into discrete races, [and] racial assumptions are not good biological guideposts. Races are not genetically homogenous and lack clear-cut genetic boundaries. And because of this, using race as a proxy to make clinical predictions is about probability.

Of course, medicine can be about best guesses, but are we serving patients well if medical decisions are made because a patient identifies as part of a certain racial group or are identified as belonging to a specific race? What if, for example, the probability is that if you are white you are 90 percent likely to have a beneficial or at least non-harmful reaction to a particular drug? That sounds pretty good, but what if you are that 1 in 10 that is likely to have a harmful reaction? That doesn’t sound so good, and that is the problem with most race-based predictions. They are best guesses for an individual.

We also believe that a variable so mired in historical and contemporary controversy has no place in modern genetics. Race has both scientific and social meanings that are impossible to tease apart, and we worry that using such a concept in modern genetics does not serve the field well.

Based on your research, what es race?

Genetics has long struggled with the definition of race. In the first decades of the 20th century, race was defined by discrete types, the belief that one member of a race was thought to share the same physical and social traits with other members of that race. In these early ideas about race, races generally mapped onto continental populations. Beginning in the 1930s, with the rise of modern population genetics and evolutionary biology, race was reimagined in the context of evolutionary biology and population genetics. Instead of racial groups being fixed between continents, the race concept was a way to understand the frequency of individual genes in different human populations.

In this way, race was a methodological tool that biologists could utilize to study human genetic diversity that did not reflect an underlying hierarchy between human populations. This was simply about gene frequencies between groups. And it is this understanding of race that is still largely the way modern science understands the term.

But the scientist who helped rethink race in the 1930s and 1940s -- the great evolutionary geneticist Theodosius Dobzhansky, a Russia-trained scientist who spent most of his career at Columbia University -- would later in his career voice concern that the use of the race concept in biology had "floundered in confusion and misunderstanding."

In the 1950s, Dobzhansky was moved by factors, both internal and external to science, to call into question the utility of racial classifications. The rise of the civil rights movement, the appropriation of biological conceptions of race to counter civil rights advances, and his own disputes with colleagues over the imprecise and sometimes inappropriate use of the term race led him to call on biologists to develop better methods for investigating human genetic diversity.

The problem today is that modern genetics is stuck in a paradox that reflects Dobzhansky’s own struggle with the race concept: both believing race to be a tool to elucidate human genetic diversity, and believing that race is a poorly defined marker of that diversity and an imprecise proxy for the relationship between ancestry and genetics. This paradox is rooted in the nature of the field. Like Dobzhansky, we and many others in genetics, anthropology and the social sciences have called on scientists to devise better methods to improve the study of human genetic diversity. The field is still trying to respond to Dobzhansky, and we hope that our paper spurs scientists to rethink the use of race in human genetic research.

Race also, of course, has social meanings. And by suggesting that race is not a useful tool for classifying humans, we do not mean to say that somehow race is not real. Race is, of course, real. We live in a country and a world where skin color has long been used as a way to systematize discrimination and brutality.

But that is not what we are arguing in this paper. We are arguing simply that race is not a useful tool to study human genetic diversity and that there is potential harm in doing so. We acknowledge in the paper that using race as a political or social category to study racism and its biological effects, although fraught with challenges, remains necessary.

For example, we need to continue to study how structural inequities and discrimination produce health disparities between groups. Your race can impact your health, but your genetics is not a good window into how race affects your health. This line of thinking goes all the way back to the sociologist and civil rights pioneer W.E.B. Du Bois. Du Bois was the first to synthesize data from anthropology and the social sciences to conclude, for example, that race-based disparities stem from social, not biological, inequalities.

How would you explain some of the differences that we see between various groups and the prevalence of certain genetic diseases, such as sickle cell anemia in the African-American community?

That’s a great example. Sickle cell is not an African-American or African disease, although it occurs in higher frequency in these populations. But this is not a racial difference it is a matter of ancestry, geography and evolution. Sickle-cell occurs in higher frequency in populations from regions of the world where malaria is or once was common, as sickle cell is a disease that is an evolutionary adaptation to exposure to malaria.

The sickle-cell trait is believed to be protective against malaria. Thus, sickle-cell disease is at its highest frequency in West Africans and people of West African descent. But this trait is not common in other regions of Africa, where malaria is not as prevalent. Therefore, it is not an "African" disease. Sickle cell also appears in other regions of the globe, in other human populations, including populations in the Mediterranean Basin, the Arabian Peninsula, and on the Indian subcontinent, where these populations also saw this adaptation to resist malaria.

How is race currently used in genetics research?

Race is used widely in human biological research and clinical practice to elucidate the relationship between our ancestry and our genes. In the laboratory, race can be used to investigate disease-causing genes within and between populations, and, more generally to classify groups in studies of human populations. Race is also used clinically to inform decisions about a patient’s risk for certain diseases and to help predict how one might metabolize drugs.

Some scientists have argued that relevant genetic information can be seen at the racial level that race is the best proxy we have for examining human genetic diversity. Other scientists have concluded race is neither a relevant nor accurate way to understand or map human genetic diversity. Finally, others have argued that race-based predictions in clinical settings, because of the heterogeneous nature of racial groups, are of questionable use. So, despite a widespread use of race in scientific and clinical research, race is the most controversial tool for making sense of human diversity that scientists have at their disposal.

We would prefer the field of genetics use concepts like ancestry instead of race in human studies. It is important to distinguish ancestry from race. Ancestry is a process-based concept that helps us understand the admixing events that lead to one’s existence. Ancestry is also a statement about an individual's relationship to other individuals in their genealogical history. Thus, it is a very personal understanding of one's genomic heritage.

Race, on the other hand, is a pattern-based concept that has led scientists and laypersons alike to draw conclusions about a hierarchical organization of humans, connecting an individual to a larger, preconceived, geographically circumscribed or socially constructed group.

With that being said, are some of the biological concepts of race used in genetics research examples of scientific racism?

Unlike earlier disagreements concerning race and biology, today’s discussions generally lack clear ideological and political antipodes of “racist” and “non-racist.” Most discussions today about race among scientists concern examination of differences between groups with the goal of understanding human evolutionary history, and the relationship between our genes and our health with the goal of determining the best course of medical treatments. However, this doesn’t mean that the race concept in biology can’t be used to support racism.

An example of this is the concern many had in the wake of Nicholas Wade’s book A Troublesome Inheritance, which made claims about the genetic basis of social differences between races. Wade’s book forced a large group of leading genetics to publicly refute the idea that genetics supported such ideas. Other examples include outrageous and incorrect claims about the relationship between race, genetics and intelligence.

What will it require to take race out of human genetics?

Well, we make two proposals in our paper. The first is that we call upon journals to encourage the use of alternative variables to study human genetic diversity and to rationalize their use. Journals should require scientists publishing in their pages to clearly define how they are using such variables in order to allow scientists to understand and interpret data across studies and would help avoid confusing, inconsistent and contradictory usage of such terms. This has been tried before, but only in piecemeal fashion, making sustained change unfeasible.

We also recognize that the use of terms changes nothing if the underlying racial thinking remains the same. But we believe that language matters and that the scientific language of race has a considerable influence on how the public understands human diversity.

Second, we are calling upon the U.S. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine to convene an interdisciplinary panel of experts to help the field improve the study of human genetic diversity.

As an honest broker in science policy, the Academies can play a constructive role in bringing together natural scientists, social scientists and scholars from the humanities to find ways to study human genetic diversity that do not recapitulate the confusion and potential harm that comes with using the race concept.


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