Рис. 14. Кластеры отдельных популяций в базе данных для исследования популяционного состава.

Третий шаг – это анализ популяционного состава человека не из этой базы (условного клиента, сдавшего свой биоматериал для анализа). Комбинация методов из предыдущего шага и различных вероятностных подходов позволяет установить принадлежность образца к тому или иному кластеру (популяции), определенному на этапе анализа базы популяций. Здесь важно отметить тот факт, что анализ целого генома не производится. Напротив, исследуется несколько десятков или сотен тысяч участков генома, которые меньше всего «смешиваются» при формировании половых клеток, ведь для исследования популяционного состава лучше всего подходят наиболее стабильно передающиеся участки ДНК из поколения в поколение.

Для каждого участка генома можно получить «принадлежность» к той или иной популяции из базы популяций, где какая-либо популяция имеет максимальную схожесть с анализируемым участком по сравнению с остальными популяциями из базы. Каждый участок получает свой результат «принадлежности» (к какой популяции относится участок), а дальнейшая обработка для всех участков дает популяционный состав в виде процентов той или иной популяции, «обнаруженной» в исследуемом геноме.

Разумеется, в случае наличия предков из разных популяций и этнических общностей ДНК человека, можно сказать, «накапливает» в себе различные паттерны, присущие этим популяциям. Эти паттерны накапливаются и часто накладываются друг на друга, что мешает получать результаты, указывающие на какие-либо узкие группы популяций. Более того, наличие прадеда из Италии или отца из Польши абсолютно не гарантирует обнаружение значимого количества участков генома, схожих с указанными популяциями, вследствие случайного характера рекомбинации и не совсем равномерной передачи участков ДНК при образовании половых клеток. Сам анализ популяционного состава сложен и зависит от множества независимых факторов, которые влияют на конечный результат. Саму концепцию популяционного состава как продукта внутри генетического анализа необходимо воспринимать как информационно-познавательную.

Важно понимать, что если результаты популяционного состава не устраивают или есть сомнения из-за собственного представления о своем происхождении, то это не должно отбрасывать тень на результаты исследования в области здоровья, так как в их интерпретации используются другие алгоритмы.

Геном человека содержит более 20 тысяч генов, но не все они фактически являются исконно человеческими. Примерно 8 % нашей ДНК состоит из остатков древних вирусов. Бóльшая часть нашей вирусной ДНК происходит, в частности, из группы ретровирусов, в которую в том числе входит ВИЧ. Ретровирус вторгается в клетку-хозяина и внедряет свои гены в ДНК этой клетки. Эти вирусные гены используют клеточные ресурсы для создания новых вирусов, которые затем покидают клетку, чтобы заражать другие. Если ретровирус заразит яйцеклетку или сперматозоид, его ДНК потенциально может быть передана следующему поколению. Как только ретровирусы начинают передаваться по наследству, ученые называют их эндогенными ретровирусами.

Сначала эндогенные ретровирусы еще заставляют клетки-хозяева производить новые вирусы, но постепенно вирусная ДНК мутирует, и со временем эта способность теряется. Вместо этого они могут только создавать копии своих генов, которые затем вставляются обратно в ДНК хозяина. Чтобы ограничить ущерб, который могут нанести эти вирусы, хозяева производят специальные блокирующие белки. В конце концов большинство эндогенных ретровирусов настолько сильно изменяются, что превращаются в обычную последовательность, пусть и несущую в себе признаки вирусной. Однако некоторые вирусные белки все еще могут производиться.

Польза

Исследователи высказывают предположения, что эти вирусные последовательности могут быть и полезными. Они могут влиять на гены, важные для функции плаценты, собственно, благодаря таким вирусам и появилась возможность вынашивать плод и питать его через плаценту у млекопитающих. Также есть доказательства того, что они играют роль в раннем развитии эмбриона, помогая бороться с инфекциями и развивать различные ткани. На раннем этапе клетки эмбриона могут превратиться в любую ткань. Когда эти универсальные клетки превращаются в более узкоспециализированные, они обычно «отключают» свои вирусные гены. Вирусные белки, вероятно, помогают удерживать стволовые клетки от потери универсальности.

Вред

Существуют противоречивые исследования, предполагающие, что некоторые виды онкологических заболеваний, такие как лимфомы, возникают, когда эндогенные ретровирусы вмешиваются в нормальную функцию генов.

1. Gallardo-Pujol, David, Antonio Andrés-Pueyo, and Alberto Maydeu-Olivares. «MAOA genotype, social exclusion and aggression: An experimental test of a gene – environment interaction». Genes, Brain and Behavior 12.1 (2013): 140–145.

2. McDermott, Rose, et al. «Monoamine oxidase A gene (MAOA) predicts behavioral aggression following provocation». Proceedings of the National Academy of Sciences 106.7 (2009): 2118–2123.

1. Wang, Qiuju et al. «Genetic basis of Y-linked hearing impairment.» American journal of human genetics vol. 92, 2 (2013): 301–6. doi:10.1016/j.ajhg.2012.12.015

2. Vogt, Peter H. «Genetic disorders of human infertility». eLS (2017): 1–8.

3. Lotti, Francesco, and Mario Maggi. «Sexual dysfunction and male infertility». Nature Reviews Urology 15.5 (2018): 287–307.

4. Krausz, Csilla, et al. «Genetics of male infertility». Emery and Rimoin’s Principles and Practice of Medical Genetics and Genomics (2022): 121–147.

5. https://www.nichd.nih.gov/health/topics/menshealth/conditioninfo/ infertility

6. Lotti, Francesco, and Mario Maggi. «Sexual dysfunction and male infertility». Nature Reviews Urology 15.5 (2018): 287–307.

7. Krausz, Csilla, et al. «Genetics of male infertility». Emery and Rimoin’s Principles and Practice of Medical Genetics and Genomics (2022): 121–147.

8. Kolb, Stephen J., and John T. Kissel. «Spinal muscular atrophy». Neurologic clinics 33.4 (2015): 831–846.

9. Paracha, Noman, et al. «Systematic literature review to assess economic evaluations in spinal muscular atrophy (SMA)». Pharmacoeconomics (2021): 1–21.

10. Danilov, Kirill A., et al. «In vitro assay for the efficacy assessment of AAV vectors expressing microdystrophin». Experimental cell research 392.2 (2020): 112033.

11. Shindyapina, Anastasia V., et al. «Germline burden of rare damaging variants negatively affects human healthspan and lifespan» Elife 9 (2020): e53449.

12. Pyrkov, Timothy V., et al. «Longitudinal analysis of blood markers reveals progressive loss of resilience and predicts human lifespan limit» Nature communications 12.1 (2021): 1–10.

13. https://www.lvrach.ru/medcalc/heart-risk

14. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6995538/

15. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5867612/

16. http://cardio-eur.asia/media/files/clinical_recommendations/Diagnosis_and_correction_of_lipid_metabolism_disorders_for_the_prevention_and_treatment_of_atherosclerosis.pdf

1. https://medicalxpress.com/news/2017-03-genetic-linksbaldness.html

2. https://academic.oup.com/biomedgerontology/article/60/8/ 1077/545174