İnsan Genetik Çeşitliliğinin Görselleştirilmesi: Genetik Çeşitliliği Şemalarla Anlayabilir miyiz?
İnsan Türü İçindeki Çeşitliliği Bu Şemalar Yardımıyla Kolayca Anlayın!
Pexels
İnsan genetiğinden elde edilen temel bilgilerden biri, tür olarak genetik açıdan oldukça benzediğimiz ve genetik çeşitliliğimizin büyük bir bölümünü paylaştığımız gerçeğidir. Genomumuz, DNA içerisinde bulunan dört nükleobazın (A, T, G ve C) oluşturduğu bir harf dizisi olarak düşünülebilir. Rastgele seçilmiş iki insanın genomunda yaklaşık olarak %99.9 oranında benzerlik bulunur.[1] Uyuşmayan küçük bir bölgede (~1/1000 bölge), bir kişinin kromozomu A taşırken diğerininki T taşıyabilir. Bu varyasyonlu bölgelerin büyük bir kısmının belirgin bir işlevi olmayabilir ve aslında bir A yerine T taşımanın kişinin özellikleri üzerinde fark edilir bir etkisi de olmayabilir. Genetik farklılıkların çoğu, farklı insan grupları arasında paylaşılır. [2] İnsan genetiği uzmanları hem genomdaki hangi bölgelerin işlevsel olduğunu anlamakla hem de ortak tarihimizi vurgulayan bireyler ve gruplar arasındaki ince farklılıkları ortaya çıkarmakla ilgilenmektedir.
İnsan genetik varyasyon modellerini anlamak ve görselleştirmek ilgili verilerin karmaşıklığı sebebiyle zor olabilir. Varyasyonun dağılımını görselleştirmek amacıyla genom içindeki farklı bölgelerdeki varyantların küresel frekanslarını incelemek, bu konuda bir başlangıç noktası olabilir. Bu amaçla Marcus ve Novembre tarafından geliştirilen Genetik Varyantların Coğrafyası Tarayıcısı gibi etkileşimli araçlar kullanılabilir.[3] Ancak insan genomu yaklaşık 3 milyar farklı bölge içerdiğinden, böylesi bir gezinti ömür boyu sürebilir. Bu nedenle araştırmacılar, genellikle genetik varyasyon modellerini anlamak için genom genelinde özet istatistiklere odaklanırlar.
Bu bağlamda, Donovan ve ekibinin ve Biddanda ve ekibinin çalışmalarından esinlenerek, insan genetiğini öğretmek amacıyla 1000 Genom Projesi verileri kullanılarak oluşturulan kaynaklar paylaşılmıştır.[4], [5] Bu görselleştirmeler öncelikle Amerika kıtasındaki farklı örneklerdeki varyasyonlara odaklanmıştır. Daha sonra ise bu görselleştirmeler, küresel olarak dağılmış örnekleri içerecek şekilde genişletilmiştir.
İnsan genomunun küçük bir örneği incelendiğinde, genellikle genomun tamamında sadece sınırlı bölgelerde değişiklikler olduğunu gözlemlenmektedir. Bu varyasyonların büyük bir kısmı nadirdir ve tıbbi bağlamda önem taşıdıkları halde, genellikle belirli bireyler ve ailelerinin özellikleri olarak öne çıkarlar. Daha yaygın olarak paylaşılan varyasyonları anlamak için ise Biddanda ve ekibinin kullandığı yöntemlere benzer bir yaklaşım izlenebilir. Eğer bir varyant, insanların %5'inden fazlasının kromozomlarında bulunuyorsa bu varyant "yaygın" olarak değerlendirelebilir. Bu kriter doğrultusunda veriler filtrelenir.
Yukarıdaki küçük mavi daire, Amerika'da bu frekansa ulaşan varyasyonların ne kadar nadir olduğunu gösterir. Bu yazının geri kalanı, bu ortak varyantların paylaşımına odaklandığı için insan genomunun büyüklüğüne göre bu farklılıkların ölçeğini anlamak önemlidir.
Amerika kıtasından 1000 Genom Projesi veri setinde yedi farklı örnek bulunmaktadır.[5] Her bir örnek, 60-105 bireyden oluşmaktadır ve bu örneklerde bulunan ortak varyant sayıları hesaplanmıştır.
Ortak varyant sayılarındaki farklılıklar, genetik çeşitlilik seviyelerinin farklı örnekler arasında değiştiğini gösterir: Örneğin, Barbados'taki Afrika Karayipleri ve Güneybatı ABD'deki Afrika Soyundan gelen örnekler en yüksek varyasyon seviyelerini gösterir. Donovan ve ekibinin oluşturduğu ilk şekle benzer bir yaklaşımla, örnekler arasındaki ortak genetik varyasyonun örtüşme miktarını görselleştirmek için bir Euler diyagramı kullanılmıştır.[4] Bu tür bir görselleştirme, Venn diyagramına benzer bir yapıya sahiptir ve şekillerin alanları ile üst üste binmeleri, ilgili örneklerdeki ortak varyant sayısıyla orantılıdır.
Şekil incelendiğinde, yaygın varyantların genellikle tek bir örneğe özgü olmadığı açıkça görülür. Bunun yerine, bu yaygın varyantlar genellikle geniş bir alana yayılmış ve farklı örnekler arasında paylaşılmış durumdadır, bu da elipsler arasında büyük ölçüde örtüşmeye neden olur. Afrika Karayip ve Afrika Amerikalı (ACB ve ASW) örneklemleri, diğer örneklerde bulunan ortak varyasyonların neredeyse tamamını paylaşıyor gibi görünmektedir. Ancak, yukarıda belirtildiği gibi bu örneklemler diğerlerine göre daha fazla, yani genetik daha geniş bir alanı kapsayan varyasyona sahiptir ve bu varyasyonların bazıları Amerika'daki diğer örneklerde yaygın olarak bulunmamaktadır. Ancak bu, ilgili varyantların diğer gruplarda hiç bulunmadığı anlamına gelmez; bu varyantların şekilde yer almayan diğer örneklerde nadir olduğu veya belirlenemediği anlamına gelir. Örneğin, ACB örneğindeki kişilerin kromozomlarının belirli bir bölgesinde A yerine T taşıma olasılığı %10 olabilirken, bu T varyantı CEU örneğinde yalnızca %1 oranında bulunabilir.
Farklı bir bakış açısıyla örtüşmeyi incelemek için öncelikle belirli bir örnekte yaygın olan (%5'ten fazla) varyantlar ele alınmış ve ardından bu varyantların hangi diğer örneklerde yaygın olduğu belirlenmiştir.
Bu filtreleme yöntemi, vurgulanan örnek elipsinin diğer elipsleri tamamen içine aldığı bir Euler diyagramı oluşturur. Diğer örneklerde daha yaygın olmayan daha fazla ortak varyanta sahip bir örnek, diğer elipslerle kıyaslandığında boyut olarak daha belirgin bir farklılık gösterecektir. Öncekiler gibi bu şekiller de Amerika kıtasındaki örnekler arasında yüksek derecede varyasyon paylaşımının olduğunu gösterir. Barbados'taki Afrika Karayipleri (ACB) ve Güneybatı ABD'deki Afrika Soyundan (ASW) gelen örnekler, en fazla genetik çeşitliliğe sahiptir ve bu çeşitliliğin bir kısmı sadece bu iki örnek arasında paylaşılmaktadır. Bunun aksine, diğer örneklerde daha az yaygın varyasyon bulunur (daha küçük diyagram boyutu) ve neredeyse tümü paylaşılmaktadır.
Tekrar uzaklaşıp iki önceki şekli tüm genom ölçeğine geri getirdiğimizde, Euler diyagramı genomdaki yaygın varyant oranına uyacak şekilde küçülmektedir.
Amerika kıtasındaki genetik çeşitlilik, son birkaç yüz yıl içinde dünyanın dört bir yanından insanları bölgeye taşıyan sömürgecilik ve transatlantik köle ticareti tarihini yansıtmaktadır. Bu bağlamda, yüksek örtüşme derecesi Amerika'nın bu yakın tarihini mi yansıtıyor yoksa coğrafi olarak uzak örneklerde bulunan paylaşımı mı temsil ediyor diye merak edilebilir. Bu soruyu incelemek amacıyla, Biddanda ve ekibinin kullandığı geniş coğrafi gruplamalardan her birinden bir örnek seçilerek toplam beş örneklik bir Euler diyagramı oluşturulmuştur.
Genel olarak, bu diyagram Amerika'dan elde edilen örneklerle oluşturulan diyagrama oldukça benzer bir yapıya sahiptir. Tüm örnekler arasında yüksek derecede örtüşme gözlenir. Ancak Nijerya, Ibadan'daki Yoruba örneği; diğer elips kümesinin dışına uzanan daha büyük bir elipsle ifade edilen daha yüksek genetik çeşitliliğe sahiptir. Bu örüntü, önceki bahsedilen Amerika'daki Afrika Karayip ve Afrika Amerikalı (ACB ve ASW) örneklerinde görülen yüksek çeşitlilik örüntüsüne benzemektedir. Bu, coğrafi olarak birbirlerine oldukça uzak olan insan örneklerinde bile paylaşılan genetik çeşitliliğin belirgin bir özelliğidir.
Son olarak, bu küresel bakış açısıyla 1000 Genom Projesi veri setindeki 26 örneğin tamamını kullanarak varyasyonun daha ayrıntılı coğrafi ölçeklerde nasıl dağıldığına bakılabilir. Afrika'daki örneklerin en yüksek genetik çeşitliliği içerdiği görülmektedir. Bu ortak genetik varyasyonun büyük bir bölümü paylaşılmaktadır, ancak her bir örneğin diğerlerinde bulunmayan bazı varyasyonları içerdiği de gözlemlenebilir. Afrika dışında yaşayan örneklerde ise mevcut olan varyasyonda hafif bir azalma dikkat çeker. Bu durum, insanların evrimlerine Afrika'da başladığı ve ilk göçlerinde Afrika'da bulunan genetik çeşitliliğin yalnızca bir alt kümesini yanlarında taşıdıkları hipoteziyle uyumludur.
Sonuç olarak, insanların genetik olarak büyük ölçüde farklı olduğu yanılgısına düşmek oldukça kolaydır. Tarihsel olarak insan biyolojik çeşitliliği hakkındaki görüşlerimiz, özellikle cilt rengi gibi coğrafi bir kalıntıya sahip belirgin fiziksel özellikler tarafından şekillendirilmiştir. Ancak cilt pigmentasyonuna etki eden genetik varyantlar, dünyanın dört bir yanından örneklenen insan grupları arasında bulunan daha genel genetik paylaşım modellerini yansıtmamaktadır. Deri pigmentasyonu farklılıklarını içeren genetik değişiklikler, belirgin coğrafi desenler gösterebilir (örneğin SLC24A5); ancak bunun temel nedeni, insanların Dünya çapında farklı iklim koşullarına uyum sağlarken oluşturduğu yerel adaptasyonlardır. Bu genler adaptasyonun dikkate değer örnekleridir, ancak aynı zamanda insan genetik varyasyonunun çoğunda gördüğümüz yüksek paylaşım derecesine kıyasla istisnai durumları temsil ederler.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git-
2
-
1
-
1
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
- Çeviri Kaynağı: James Kitchens | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Mallick, et al. (2016). The Simons Genome Diversity Project: 300 Genomes From 142 Diverse Populations. Nature, sf: 201-206. doi: 10.1038/nature18964. | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. C. Lewontin. (1972). The Apportionment Of Human Diversity. Evolutionary Biology, sf: 381-398. doi: 10.1007/978-1-4684-9063-3_14. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. H. Marcus, et al. (2017). Visualizing The Geography Of Genetic Variants. Bioinformatics, sf: 594-595. doi: 10.1093/bioinformatics/btw643. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b B. M. Donovan, et al. (2019). Toward A More Humane Genetics Education: Learning About The Social And Quantitative Complexities Of Human Genetic Variation Research Could Reduce Racial Bias In Adolescent And Adult Populations. Wiley, sf: 529-560. doi: 10.1002/sce.21506. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b A. Biddanda, et al. (2020). A Variant-Centric Perspective On Geographic Patterns Of Human Allele Frequency Variation. E Life Sciences Publications. doi: 10.7554/eLife.60107. | Arşiv Bağlantısı
- A. Lex, et al. (2014). Upset: Visualization Of Intersecting Sets. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), sf: 1983-1992. doi: 10.1109/TVCG.2014.2346248. | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 28/04/2024 14:08:29 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/15486
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in James Kitchens. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.
