Геномика экспериментальные и теоретические аспекты Новые и

Геномика: экспериментальные и теоретические аспекты

Новые и не очень новые области биологической науки Молекулярная биология и генная инженерия Молекулярная филогенетика Био информатика Геномика Протеомика

Разделы геномики структурная геномика – содержание и организация геномной информации функциональная геномика – реализация информации, записанной в геноме, от гена – к признаку сравнительная геномика – сравнительные исследования организации геномов разных организмов, анализ эволюции геномов

Структурная геномика: задачи Read What? TCACGTACCA CGGGCTCGGG GGAAGACCTG CTTCACGTTG TAACGGCCGC CCTTCTGGAC GAAGTGCAAC ATTGCCGGCG AAGCAACGTC CAAGTCGCTG GGTGGCGGCC GAAAGCGGCT TTCAACAACG CCACCGCCGG CTTTCGCCGA AAGTTGTTGC GCGACGCCGT TGGTCG TGAAGGCGAT TCAACATCGG GTGGCGGCAT ACTTCCGCTA AGTTGTAGCC CACCGCCGTA GTACCAAAGCAACGTCGCGACGCCGTCGGGCAAGTCGCTGTGGTCGGCGCCGGCGTCGACCAAAGCCGTTTCGGTCTCACGTACCAAAGCAACGTCGCGACGC CGTCGG GTACCAAAGCAACGTCGCGACGCCGTCGGGCAAGTCGCTGTGGTCGGCGCCGGCGTCGACCAAAGCCGTTTCGGTCTCACGTACCAAAGCAACGTCGCGACGC Where?

Структурная геномика: задачи Идеал: получение последовательности нуклеотидов (сиквенс от англ. sequence), которая представляла бы геном полностью, с первого нуклеотида до последнего; Выявление всех структурных элементов сиквенса: открытых рамок считывания (ORF), кодирующих последовательностей (CDS), регуляторных сигналов, repeat-последовательностей и т. д. и т. п. ; Определения порядка расположения структурных элементов на тотальном сиквенсе – построение комплексной физической и генетической карты генома

Структурная геномика: предварительное физическое и генетическое картирование

Структурная геномика: предварительное физическое и генетическое картирование

Рестриктазы - инструмент анатомирования генома Арбер, Смит, 1970 Рестриктазы (рестрикционные эндонуклеазы) ферменты бактериального происхождения специфически расщепляющие молекулу ДНК в сайте с определенной короткой последовательностью нуклеотидов Сайт рестрикции - место, распознаваемое рестриктазой (4 -8 п. н. ). Палиндром Роль в бактериальных клетках - расщепление чужеродной (вирусной ДНК) рестриктаза/метилаза «Липкие» концы - короткие одноцепочечные концы двухцепочечных молекул ДНК, комплиментарные другу Частота встречаемости сайтов рестрикции (1/4)n, где n - длина сайта узнавания Сайты узнавания из 4 п. н. Встречаются в среднем один раз на 256 п. н. , из 6 п. н. - 1 на 4096 п. н. Из 8 п. н. - 1 на 65500 п. н. Мелкощепящие и крупнощепящие рестриктазы

Технология рекомбинантных молекул ДНК Рекомбинантная молекула ДНК - молекула, содержащая генетический материал разного происхождения Плазмида - автономно реплицирующаяся внехромосомная кольцевая молекула ДНК (существующая как правило в бактериальной клетке) Несут гены устойчивости к антибиотикам Несущественны в неселктивных усл. Некоторые способны к интеграции в геном Вектор - рекомбинантная молекула ДНК на основе самореплицирующейся молекулы, в которую встроен фрагмент чужеродной (клонируемой) ДНК Типы векторов для клонирования: Плазмиды (вставка до 5 т. п. н. ) Космиды (векторы на основе фага лямбда, вставка до 50 т. п. н. ) YAC (yeast artificial chromosome) искусственная хромосома дрожжей (до 1000 т. п. н. ) BAC (bacterial artificial chromosome) искусственная бактериальная хромосома PAC (P-1 artificial chromosome) искусственная хромосома фага P-1)

Клонирование ДНК Клонирование - процесс получения генетически идентичной группы клеток (клона) из одной первоначальной клетки. Клонирование ДНК - процесс получения множества идентичных копий фрагмента ДНК или гена 1. Рестрикция клонируемой ДНК и вектора том же ферментом рестрикции 2. Инкубация вектора и фрагментов клонируемой ДНК и создание рекомбинантных молекул ДНК 3. Введение рекомбинантных векторов в бактериальную или дрожжевую клетку 4. Отбор клеток, несущих рекомбинантные молекулы от нетнесущих - рост на селективных средах 5. Рост культуры клеток, несущих рекомбинантные векторы со вставками клонируемой ДНК - клонирование (размножение) фрагментов ДНК

Библиотеки фрагментов ДНК Библиотека ДНК - набор клонированных фрагментов ДНК. Существующая в виде культуры клеток, несущих рекомбинантые векторы (набора клонов) Библиотека геномной ДНК Библиотека к. ДНК Библитека геномной ДНК - набор клонов, в которых представлены все фрагменты ДНК генома или его определенного участка Библиотека к. ДНК - набор клонов, в которых представлены только кодирующие участки генома к. ДНК - копия м. РНК (кодирующей части генома)

Подходы к физическому картированию: картирование «сверху вниз» и «снизу вверх» Контиг (контига) - группа перекрывающихся клонов, охватывающих протяженный участок генома

Типы геномных карт

Структурная геномика: предварительное физическое и генетическое картирование

Структурная геномика: собственно секвенирование

Структурная геномика: собственно секвенирование

Одна молекула оц. ДНК на одну частицу Библиотека фрагментов оц. ДНК, после фрагментации геномной ДНК амплификация при помощи эмульсионной ПЦР этой молекулы ДНК Независимое секвенирование фрагментов ДНК на каждой частице в лунках планшета Одна частица = прочтение одного фрагмента ДНК в настоящее время до 400 п. н. 28

- Компактность и простота системы - Высокая скорость секвенирования (до 1 Gb (35 Mb) обработанных оснований за 10 -12 часов) - Большая длина секвенируемых фрагментов (400 п. н. и до 1100 к 2011 г. ) -Точность прочтения фрагмента >99, 99% - Замена стадии клонирования секвенируемых фрагментов на амплификацию позволяет проводить количественное сравнение их представленности в образцах - Легкость обработки «сырой» информации

Структурная геномика: секвенирование предварительно картированных клонированных фрагментов и сборка контига Contiguity – примыкание, смежность YAC – Yeast Artifical Chromosome BAC – Bacterial Artifical Chromosome

Структурная геномика: секвенирование shotgun-клонированных фрагментов и сборка контига Whole Genome Shotgun Sequence

Распознавание генов Поиск открытых рамок считывания Использование статистики (отличия белоккодирующих и некодирующих областей) Идентификация начал генов – участки связывания рибосом (прокариоты) Экзон-интронная структура (эукариоты) Сравнения с известными генами Геномные сравнения

Картирование геномов

Human Genome Project: Summary q В результате проделанной работы вышло две статьи: статья Вентера в журнале Science и статья Лэндера – лидера мирового сообщества - в журнале Nature. q Проект генома человека начат в 1990 г. Первая (черновая) версия последовательности нуклеотидов была закончена в 2000 г. Конечная версия, которая больше не будет совершенствоваться (названная Build 35) - закончена в 2004 г. q Последняя версия последовательности содержит 2, 85 миллиардов пар нуклеотидов с 341 брешью, то есть в этих местах по каким-то причинам секвенировать геномную ДНК не удалось. Сиквенс покрывает около 99% той части генома человека, которая представлена в некомпактизированной форме – эухроматине. Аккуратность сиквенса в конечной версии – 1 ошибка на 100 тысяч позиций. Секвенировать весь геном с большей точностью уже никто не будет. q Предсказанное число генов у человека теперь 20 -25 тысяч, что немного меньше, чем предсказывалось раньше. q Кроме данных о последовательности нуклеотидов геномной ДНК человека (референтная последовательность) созданы также базы данных: 1) БД последовательностей нуклеотидов транскрибируемых участков ДНК (EST database, EST = Expressed Sequence Tags), которая характеризует не геномную ДНК, а то, транскрибировалось с ДНК. 2) БД полиморфизмов по нуклеотидным заменам последовательностей ДНК человека от референтной последовательности (SNP database, SNP = Single Nucleotide Polymorphism)

Функциональная геномика: задачи How? Why?

Функциональная геномика: задачи Идеал: Понять, как транскрибируются и транслируются последовательности генома; Идентифицировать конечные продукты трансляции кодирующих последовательностей и обозначить их функциональную роль; Выявить регуляторные механизмы экспрессии генов; Обозначить функциональные группы генов, экспрессия которых ассоциирована с тем или иным физиологическим состоянием организма

Функциональная аннотация генома Результатом функциональной аннотации генома должна быть более или менее детальная функциональная характеристика предполагаемых продуктов отдельных CDS. Например, отнесение формально транслированной аминокислотной последовательности к той или иной функциональной группе протеинов: Ферменты n Метаболизм (катаболизм, анаболизм) n Биосинтез макромолекул Транспортеры Регуляторы n Рецепторы n Белки сигнальных каскадов n Факторы транскрипции и т. п. Структурные и «вспомогательные» белки n Цитоскелет, движение, деление n Межклеточные взаимодействия (рецепторы) n Шапероны n и т. д.

Функциональная геномика: основные экспериментальные методы

Функциональная геномика: классический генетический анализ

Функциональная геномика: транскрипционный анализ (транскриптомика)

Типы ПЦР с учетом результатов в режиме реального времени - с применением интеркалирующих флуоресцентных агентов, таких как SYBR Green I - с использование меченых флуоресцентными метками олигонуклеотидных зондов, комплиментарных участку ПЦРпродукта Taq. Man assay Molecular Scorpion Beacons primers Light Cycler

Окраска интеркалирующим красителем SYBR Green I

Taq. Man Assay Структура Taq-полимеразы

Taq. Man Assay 5’-нуклеазная активность Taq-полимеразы

Taq. Man Assay

Molecular Beacons

Molecular Beacons

Light Cycler Принцип FRET – fluorescence resonance energy transfer

Результаты ПЦР в режиме реального времени 1 х103 1 х104 1 х105

Молекулярно-генетические средства индикации Rotor-Gene™ - Real-Time термоциклер роторного типа

Новые возможности технологии ПЦР «в режиме реального времени» с использованием прибора Rotor-Gene 6000 NASBA-Real-Time Детекция по конечной точке Качественная и количественная ПЦР Выявление точечных мутаций + –

Функциональная геномика: транскрипционный анализ (транскриптомика)

Функциональная геномика:

Функциональная геномика: транскрипционный анализ (транскриптомика)

Функциональная геномика: белковый анализ (протеомика)

Функциональная геномика: белковый анализ (протеомика)

MALDI - matrix assisted laser desorption / ionization лазерная десорбция и ионизация в присутствии вспомогательного вещества - матрицы Матрицы для УФ лазера (336 нм) Анализируемое вещество (раствор 10 -4 -10 -8 М, <1 мкл) смешивается с матрицей (раствор 10 -1 -10 -2 М, <1 мкл), высушивается на подложке, образуя кристаллоиды МАТРИЦА: * Поглощает энегрию лазерного излучения, “вскипая”, увлекает в газовую фазу молекулы анализируемого вещества * Способствует ионизации Лазер: 2 нс, 50 -300 мк. Дж/имп , 50 мкм

Пример MALDI масс-спектра: триптический гидролизат фрагмента белка М 1 вируса гриппа MLLTQVQTYVLSIIPSGPLKAEIAQRLEDVFAGKNTDLEVLMEWLKTRPILSPLTKGILGFVFTLTVPSERGLQ RRRFVQNALNGNGDPNNMDKAVKLYRKLKREITFHGAKEISLSYSAGALASCMGLIYNRMGAVTTEVAFGL VCATCEQIADSQHRSHRQMVTTTNPLIRHENRMVLASTTAKAMEQMAGSSEQAAEAMEVASQARQMVQAM RTIGTHPSSSAGLKNDLLENLQAYQKRMGVQMQRFK

Функциональная геномика: белковый анализ (протеомика)

Функциональная геномика: белковый анализ (протеомика)

Биоинформатика

Что такое биоинформатика? • Исследование информационных процессов в биологических системах (клетках, организме, популяции). • Изучение и внедрение в компьютерную науку «биологических» методов анализа информации (нейросетей, генетических алгоритмов, нечеткой логики и др. ). • Применение компьютерных методов для решения биологических задач. • Телепатия, парапсихология, информационные поля и т. п. ?

Что такое биоинформатика? q Применение компьютерных методов для решения биологических задач

Биоинформатика и её связи с другими дисциплинами Информатика (в том числе теория алгоритмов) Теория вероятностей и математическая статистика Биоинформатика (компьютерная молекулярная биология) Молекулярная биология

Основные объекты современной биоинформатики Последовательности нуклеиновых кислот Последовательности белков Пространственные структуры макромолекул (белков, ДНК и РНК) и их комплексов (друг с другом и с малыми молекулами)

Биоинформатика как область науки зарождалась в 1976 -1978 годах, окончательно оформилась в 1980 году со специальным выпуском журнала «Nucleic Acid Research» (NAR). Биоинформатика включает в себя: q базы данных, в которых хранится биологическая информация q набор инструментов для анализа тех данных, которые лежат в таких базах q правильное применение компьютерных методов для правильного решения биологических задач

Пионеры биоинформатики 1962 Лайнус Полинг • Анализ аминокислотных последовательностей глобинов нескольких позвоночных • Гипотеза молекулярных часов Zuckerkandl, E. , and L. Pauling. 1962. Molecular disease, evolution, and genic heterogeneity. Horizons in Biochemistry, Academic Press, New York, 189 -225. Zuckerkandl, E. , and L. Pauling. 1965. Evolutionary divergence and convergence in proteins. Evolving Genes and Proteins, Academic Press, New York, 97 -166.

Пионеры биоинформатики 1965 Маргарет Дейхофф • Однобуквенный код аминокислот A, C, D, E, F, G, H… • Матрицы аминокислотных замен PAM (Point Accepted Mutation) Атлас последовательностей белков и их структур (1965)

Первый “банк данных” 1965 -1978 Атлас белковых последовательностей и их структур Первая версия атласа содержала описание 65 (!) последовательностей белков

Gene. Bank EMBL DDBJ

Основные биоинформационные базы данных (БД) Архивные БД ü Gene. Bank & EMBL –первичные нуклеотидные последовательности ü PDB – пространственные структуры белков Курируемые БД ü Swiss- Prot – наиболее качественная база данных, содержащая аминокислотные последовательности белков ü KEGG – информация о метаболизме (карты метаболических путей) ü COG – информация об ортологичных генах Производные БД ü SCOP – База данных структурной классификации белков (описывается структура белков) ü PFAM – База данных по семействам белков ü GO (Gene Ontology) – Классификация генов (попытка создания набора терминов, упорядочивания терминологии, чтобы один ген не назывался по разному, и чтобы разным генам не давали одинаковые названия) ü Pro. Dom – белковые домены ü As. Mam. DB – альтернативный сплайсинг у млекопитающих Интегрированные БД ü NCBI Entrez – доступ к информации о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах ü EMBL-EBI - доступ к информации о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах ü Многочисленные БД по геномным проектам

Gen. Bank — архивная база данных Один эксперимент — один документ Зачем в документе Gen. Bank’а описательная часть? 1) чтобы пользователь банка мог найти интересующую его последовательность; 2) для хранения дополнительной информации (откуда ДНК, кто проводил эксперимент по секвенированию, биологическая роль данной последовательности и т. д. )

Структура документа Gene. Bank Описание Последовательность

Поля БД Gene. Bank Локус Идентификатор Определение Источник (организм) Публикация / авторы Аннотационные поля • размер последовательности • организм • тип ДНК • продукт • аминокислотная последовательность Нуклеотидная последовательность

Поиск (search engine)

BLAST – Basic Local Alignment Search Tool

Модификации BLAST: BLAST q BLASTp (выравнивание аминокислотных последовательностей) q BLASTn (выравнивание нуклеотидных последовательностей) q BLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нуклеотидной последовательности против банка аминокислотных последовательностей) q TBLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нуклеотидной последовательности против всех транслятов банка нуклеотидных последовательностей)

BLAST на NCBI

Распознавание генов Поиск открытых рамок считывания Использование статистики (отличия белок-кодирующих и некодирующих областей) Идентификация начал генов – участки связывания рибосом (прокариоты) Экзон-интронная структура (эукариоты) Сравнения с известными генами Геномные сравнения

Поиск открытых рамок в заданной последовательности

Молекулярная эволюция (молекулярная филогенетика)

Молекулярная филогенетика ─ изучение филогенеза и эволюции путем анализа нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

Основные этапы биоинформатического анализа молекулярной эволюции Выбор последовательностей и их выравнивание Построение/выбор эволюционной модели Реконструкция эволюции n реконструкция филогенетического дерева n оценка силы давления и направления отбора n сравнение скоростей эволюции n. . . Оценка статистической значимости реконструкции ?

Программное обеспечение - Биоинформатика Назначение Первичная обработка сиквенсов (ДНК, белок) Программы Auto. Editor, Assembler, Lucy Выравнивание BLAST, Mummer, AAT последовательностей (ДНК, белок) Аннотация последовательностей (ДНК, белок) Artemis Поиск генов и функциональных сигналов Glimmer, Genscan, TIGRscan Сравнительный и PHYLIP, Clustal. X филогенетический анализ последовательностей (ДНК, белок) Анализ данных microarray (биочипов) TM 4, Spotfinder Комплексные пакеты программ коммерческое ПО Vector NTI, DNASTAR

Систематика современного человека Класс Млекопитающие Отряд Primates (приматы) Подотряд Anthropoidea (Высшие человекоподобные) Секция Catarrhini (Узконосые) Надсемейство Cercopithecoidea (Гоминдоиды) Семейство Hominidae (Гоминиды, человекообразные) Род Homo (Человек) Вид Homo sapiens (Человек разумный) Подвид (вид) Homo sapiens

Родословная современного человека Эволюция семейства гоминид: 5 млн лет

Ardipithecus ramidus 4. 3 - 4. 5 млн. лет назад Эфиопия Первый прямоходящий (Силеши Симоу, 2004) A. kadabba – 5. 2 – 5. 8 млн

Australopithecus anamensis (с) Geo, Музей г. Дармштадт, Германия Кения, 1994, Мив Лики Возраст: 3. 8 - 4. 2 млн лет Двуногий, 120 см, 35 -55 кг Зубы, челюсти и череп сходны с совр. Человекообразными Обезъянами, главное отличие - двуногость

Australopithecus afarensis 1950 -e, 1970 -e – полный скелет, Луис Лики ( «Люси» ) Возраст: 2. 9 – 3. 7. млн лет 150 см, 30 -70 кг, объем черепа 430 см 3 «обезьяньи» признаки черепа, зубов

Australopithecus africanus 1924, Южная Африка, Раймонд Дарт Возраст: 2 – 3 млн лет 140 см, 30 -60 кг Более округлый череп и больший объем мозга Охотник на павианов? (Дарт) – жертва (Брейн) Разнообразная животная и растительная пища

Paranthropus ( «окололюди» ) P. aethiopicus - 2. 7 млн P. robustus - 2. 0 – 1. 5 млн P. boisei - 2. 4 – 1. 1 млн 1954, Восточная Африка, Мив Лики 140 си, 40 -80 кг, объем мозга 530 см 3 Грубая растительная пища (зубы) Примитивные костяные орудия (термитники)

Homo rudolfensis 1972, Кения (озеро Рудольф), Ричард Лики Возраст: 2. 5 – 1. 8 млн 155 см, объем мозга 775 см 3

Homo habilis 1960, Танзания, пещера Олдувай, Джонатан Лики Возраст: 2. 1 – 1. 5 млн 145 см, 40 кг, объем мозга 500 -800 см 3 Примитивные каменные орудия – рубила из крупной гальки

Homo erectus 1891, о. Ява (питекантроп), Ктай (синантроп) Возраст: 1. 2 млн – 40 тыс лет назад (Китай – 100 тыс, Ява – 40 тыс. лет) Ранние орудия Homo ergaster – 1. 9 – 1. 6 млн 165 см, 65 кг, объем мозга 750 – 1250 см 3 Скелет напоминал скелет современного человека Выход из Африки и заселение Евразии (южная Азия) Пользовался огнем (1 млн лет) «Продвинутые» орудия – обюдоострые рубила Каннибализм (расщепленные вдоль кости) Поздние орудия

Homo sapiens neanderthalensis 1856, долина Неандерталь Возраст: 250 – 29 тыс. лет 160 см, до 80 кг, мозг 1200 – 1570 см 3 Отличия от совр чел: более мощнное строение тела, массивные кости, Выпуклые надбровные дуги Населял Европу и Зап. Азию (от Испании до Ср. Азии) Примитивная речь, зачатки религии и искусства, ритуалы погребения Развитые орудия: рубила, отщепы, деревянные копья с каменными Наконечниками; охота, огонь, распространен каннибализм Homo sapiens – современный человек

Модели происхождения современного человека: моноцентризм и полицентризм • Модель недавнего африканского происхождения (модель “садов Эдема”, “Ноева ковчега”, “митохондриальной Евы”) • Модель мультирегиональной эволюции (гибридизационная модель, модель региональной преемственности) Franz Weidenreich, 1943 Milton Wolpoff, Alan Thorne Генетические доказательства 1) коалесценция эволюционных деревьев для генов и популяций; 2) генетическое разнообразие внутри популяций; 3) межпопуляционное генетическое разнообразие; 4) генетическая демография древних популяций; 5) сравнение ДНК современного человека и неандертальца

Генетическое расстояния и генетические деревья Популяция А. Популяция В. Популяция С Частоты аллеля p Ген X Ген Y Ген Z 0. 1 0. 4 0. 0 0. 2 0. 3 0. 1 0. 5 0. 1 0. 2 Средняя разница в частотах генов между популяциями A-B (|0. 1 -0. 2| + |0. 4 -0. 3| + |0. 0 -0. 1|)/3 = 0. 1 A-C (|0. 1 -0. 5| + |0. 4 -0. 1| + |0. 0 -0. 2|)/3 = 0. 3 B-C (|0. 2 -0. 5| + |0. 3 -0. 1| + |0. 0 -0. 2|)/3 = 0. 2 Генетическое расстояние между популяциями - функция от различий по частотам аллелей между этими популяциями Метод объединения «ближайших соседей» Длина ветвей на древе пропорциональна генетическим расстояниям между популяциями

Эволюционные деревья последовательностей ДНК и теория коалесценции a b c d e f A A A T C T T T C A A G G C C C G G G C G G Метод максимальной экономии числа мутационных шагов на древе длина ветвей пропорциональна числу мутаций Коалесценция (coalescence) - схождение последовательностей к общему предку Вероятность для 2 последовательностей, взятых из выборки численностью N иметь общего предка в предыдущем поколении (t=1) равна 1/2 N, поскольку имеется 2 N последовательностей (диплоидный локус) и одна и та же последовательность может быть собрана дважды вероятность не иметь общего предка равна 1 - 1/2 N Вероятность иметь ОП 2 поколения назад равна (1 -1/2 N) (1/2 N) Вероятность иметь ОП t поколений назад равна Время коалесценции (число пколений t) обратно пропорционально вероятности, т. е. равно 2 N

es nc sce ale co n-1 1 lin i 4 2 lin i 3 3 lin 4 lin i 2 i 1 1 Вероятность коалесценции m линиджей за поколение 2 3 4 5 вер. Li 1=5 x 4/4 N= 5/N Li 2=4 x 3/4 N= 3/N Li 3=3 x 2/4 N=3/2 N Li 4=2 x 1/4 N=1/2 N длина ветви (t) N/5 N/3 2 N 16 N/5 Время схождения m последовательностей к одному общему предку равно 4 N(1 -1/m) 4 N (для диплоидного локуса если нет рекомбинации!). Для Х-хромосомы - 3 N, для Y-хромосомы и мт. ДН Наименее древний общий предок MRCA - most recent common ancestor настоящее t 0

мт. ДНК и Y-хромосома

Происхождение человека: колесценция деревьев мт. ДНК и Y-хромосомы Ребекка Канн, Марк Стоункинг, Ала Уилсон, 1987 Гипотеза «митохондриальной Евы» 133 последовательности мт. ДНК у африканцев и неафриканцев внешний корень - мт. ДНК шимпанзе TMRCA = 140 -290 тыс. лет (Cann et al. , 1987) 166 -249 тыс. лет (Vigilant et al. , 1991) 298 тыс. лет (Ruvolo et al. , 1993) 143 тыс. лет (Horai et al. , 1995) 137 тыс. лет (Stoneking et al. , 1992) Африка Европа Азия Индостан Разнообразие вариантов мт. ДНК в популяциях других регионов - лишь фракция разнообразия африканских линий мт. ДНК

Происхождение человека: генетическая демография древних популяций Распределение мисматчей. Пики: Африка ~ 70 000 лет назад (17 мисматчей) Европа ~ 35 000 лет (10 мисматчей) Азия ~ 25 000 лет (8 мисматчей) Долговременная эффективная численность предковой популяции современного человека - в пределах 10 000 индивидов Экспансия численности в Африке началась значительно раньше, чем в других регионах Климатические изменения частое вымирание локальных популяций и реколонизация новыми основателями?

Происхождение человека: сравнение ДНК современного человека и неандертальц GATCACAGGT CTATCACCCT ATTAACCACT CACGGGAGCT CTCCATGCAT TTGGTATTTT CGTCTGGGGG GTATGCACGC GATAGCATTG CGAGACGCTG GAGCCGGAGC ACCCTATGTC Секвенирован ГВС мт. ДНК (D-петля) у 3 неандертальцев (Фельдхофер, Сев. Кавказ, Испания) Отличия неандертальца от совр. людей - в среднем 27 позиций из 378 в ГВСI 35 в ГВСII из ~400 в ГВСII - неандертальцы эквидистантны от населения Африки, Европы и Азии Отличия совр. людей между собой - в среднем 8 позиций в ГВСI 11 в ГВСII Отличия неандертальцев - в среднем 15 позиций в ГВСI и в ГВСII TMRCA неандертальцев - 150 - 350 тыс. лет TMRCA неандертальца и современного человека - ~ 500 (350 -850) тыс. лет

Расселение современного человека: out of Africa

Гены и языки Индоевропейская семья Австронезийская семья Индейские языковые семьи

Исследование региональных генофондов: Северная Евразия - генетические взаимоотношения с другими популяциями (древо) - уровень генетической дифференциации - GST = 7 -8% (внутри этносов - 0 -3%) - гипотезы происхождения народов (якуты, узбеки, киргизы, кеты) - корреляция генетического разнообразия с антропологическим типом (наибольшая), географическими расстояниями (значительная), языком (слабая)