人类基因组变异与基因型网络概念

基因型网络是系统生物学中用于研究具有相同表型的一组基因型“创新能力”的方法。过去，它们已被应用于确定代谢网络和 RNA 折叠等系统的遗传异质性及对突变的稳定性。最近，它们成为调和进化论中中性主义与选择主义两大学派的基础。在此，我们将基因型网络的概念适配于群体遗传学数据的研究，并将其应用于 1000 Genomes 数据集。我们使用了由单核苷酸变异（SNV）的短单倍型构成的网络，并将表型定义为某单倍型在人类群体中的存在或缺失。我们利用溯祖模拟来确定 1000 Genomes 数据集中的样本量是否足以代表真实群体的遗传变异。结果是对遗传异质性和突变稳定性相关属性在人类基因组中分布情况的扫描。我们发现，参与获得性免疫的基因（如某些 HLA 和 MHC 基因）倾向于拥有异质性最高且连接最紧密的网络；我们还发现，编码区网络与非编码区网络之间存在微小但显著的差异，这表明编码区不仅具有更丰富的基因型多样性，而且对突变更稳定。综上所述，本文所呈现的工作可能构成将基因型网络应用于基因组变异研究的起点，尤其是随着更大规模的下一代数据变得可用。