集団層別化とヒトの遺伝的多様性

ヒトの遺伝的多様性には構造があり、対立遺伝子頻度は地理的および祖先的にパターン化された形で変化するため、集団は単一の未分化なプールではなく分化しています。集団層別化とは、この構造と、症例群と対照群の祖先が系統的に異なる場合に遺伝学的研究にもたらされうるバイアスを指します。

Definition

集団層別化とは、サンプル内の亜集団間で対立遺伝子頻度に系統的な違いが存在することであり、これは異なる祖先に由来します。ここでの遺伝的多様性とは、その変異がヒト集団内および集団間でどのように配分されているかを指します。

Scope

本項目では、集団間の遺伝的分化の尺度、世界的なヒトの多様性の広範なパターン、および関連研究における交絡因子としての層別化と、それを検出・補正するための方法について扱います。これは方法論的かつ記述的なトピックであり、集団カテゴリーの臨床的または社会的な解釈は避けています。

Core questions

• 集団間の遺伝的分化はどのように定量化されますか？
• ヒトの遺伝的変異は集団内と集団間でどのように配分されますか？
• 集団層別化は遺伝学的関連研究にどのようにバイアスをもたらしますか？
• 層別化は統計的にどのように検出され、補正されますか？

Key concepts

• F統計量とFST
• 集団内多様性と集団間多様性
• 距離による隔離
• 祖先の主成分
• 関連研究における交絡
• 参照集団パネル

Key theories

F統計量と多様性の配分

Wrightの階層的F統計量（Nei、WeirおよびCockerhamによって推定のために定式化されたもの）は、遺伝的差異を集団内および集団間の成分に配分します。FSTは、集団間の違いに起因する全多様性の割合を要約し、分化の標準的な尺度です。

Mechanisms

分化は、遺伝的浮動、限られた移動、および局所的な選択によって集団間で対立遺伝子頻度が乖離するにつれて蓄積されます。集団間の違いに起因する全多様性の割合はFSTによって捉えられます。ヒトの場合、ほとんどの遺伝的変異は集団内に存在し、より小さいながらも構造化された集団間の成分が地理を反映しています。関連研究において、症例群と対照群の間で祖先が異なり、かつそれが対立遺伝子頻度と相関する場合、偽の関連が生じます。祖先を要約する方法、特にゲノムワイドな遺伝子型データを用いた主成分分析は、この層別化を検出し、調整するために使用されます。

Clinical relevance

集団構造を考慮することは、医学的知識に資する遺伝学的関連研究の妥当性にとって不可欠です。なぜなら、補正されていない層別化は誤った関連を生み出す可能性があるからです。多様性の認識は、ゲノム研究の知見が集団間でどの程度転用可能かにも影響します。本項目は、集団構造を方法論的な考慮事項として記述しており、個人の診断や治療の決定の根拠となるものではありません。

Evidence & guidelines

分化の推定は、Neiの遺伝的多様性分析とWeir-CockerhamのF統計量に基づいています。一方、世界的なヒトの変異に関するゲノムワイド調査と大規模な参照パネルは、ヒトの多様性の経験的構造を記述しています。主成分補正は、関連研究における層別化を扱うための標準的な方法です。

History

Wrightは構造化された集団を記述するためにF統計量を導入し、Nei、そしてWeirとCockerhamが実用的な推定量を提示しました。ヒトの変異がどのように配分されるかについての議論は、1970年代のLewontinの研究にまで遡ります。その後、ゲノムワイドな遺伝子型解析によって世界中のヒトの関連性が詳細にマッピングされ、大規模な遺伝子型データセットが出現してからは、主成分分析法が層別化を制御するための標準となりました。

Key figures

• Sewall Wright
• Masatoshi Nei
• Bruce Weir
• David Reich
• Alkes Price

Seminal works

• nei-1973
• weir-cockerham-1984
• price-2006

Frequently asked questions

FSTは実際に何を測定するのですか？

FSTは、全遺伝的多様性のうち、集団内の変異ではなく集団間の対立遺伝子頻度の違いに起因する割合です。値がゼロに近いほど分化が少なく、値が大きいほど分化が大きいことを示します。

集団層別化が関連研究において問題となるのはなぜですか？

症例群と対照群の間で異なる祖先の割合が異なる場合、その頻度が祖先によっても変動するいかなる変異も、たとえそれが因果的役割を持たない場合でも、形質と関連しているように見える可能性があります。そのため、層別化を検出し、補正する必要があります。