Citat:
Ursprungligen postat av ikh
Hamilkar jag hoppas du är nöjd med mina referenser till de uttalanden jag fällt. Och om möjligt skulle jag vilja att du besvarar de studier som jag hänvisat till som visar på genkluster./mvh ikh
Vad jag begriper avser du med "Pritchard et al" själva metodpeket. Det är ett matamatskt snårigt pek med några "proof of concept"- demonstrationer, som visar att metoden är användbar, men inte är avsedda till att dra några ytterligare slutsatser, vare sig om fågelgenetik eller om humangenetik.
Rosenberg et al: Genetic Structure of Human populations, Science 298, 2381-2385 (2002) är däremot ett ambitiöst försök att analysera den totala mänskliga populationen med genetisk klustring. (Alltså inte genkluster, som tyvärr är något helt annat, och handlar om när flera likartade gener med gemensam historia finns i närheten av varandra till exempel alfa- och betaglobinklustren, för att ta ett ganska litet kluster, eller tunga antikroppskedjans kluster för variabla gener, för att ta ett ganska stort.)
Problemet med det peket är i första hand att det inte stöder de slutsatser du vill dra. Man understryker att man också med den här metoden konstaterar att den överväldigande delen av all genetisk variation finns inom grupper, och en väldigt liten del mellan dem - eller, med andra ord att den mänskliga populationen, som global population betraktat, är mycket homogen. Du finner
inget stöd för att de kluster som man hittar skulle betraktas som biologiska underarter i arbetets diskussion - snarare tvärtom.
Sedan är det sant att arbetet ger en lite annan bild av människans härstamning än vad de klassiska mitokondrieträdsanalyserna gör. I stället för att först splittra inom den afrikanska populationen, kommer den första splittringen mellan orientaler/indianer och resten. Och fortfarande på sexklusternivå klustrar de sex afrikanska populationerna ihop, fast några av dem ligger mycket långt ifrån varandra i mitokondrieträdet. Medan mitokondrieträden skulle göra kategoriseringen "svarta" ointressant, eftersom den mesta variationen finns inom den gruppen, antyder Rosenbergs klusterdata att det faktiskt finns en någorlunda enhetlig subsaharisk svart grupp - även om denna "enhetliga" grupp fortfarande har störst genetisk variation inom gruppen. Men han ser bara variation, inga tydliga kluster bland subsahariska svarta, trots att han har med mbuti-pygmeer och san-folk, två grupper som får en mycket tydlig distinkt härstamning långt tillbaka i tiden med mitokondrier-DNA.
Vad betyder nu det här? För det första ska man ha klart för sig vad Rosenberg har studerat för genetisk variation. Han har studerat mikrosatelliter. Mikrosatelliter är jättebra på det viset att de ger väldigt mycket variation. Men de ger väldigt mycket variation för att de har en extremt hög mutationsfrekvens - 1-2% per generation i många fall. Samtidigt finns det ett begränsat antal möjliga alleler för ett givet mikrosatellitlocus. Det betyder att över tillräckligt lång tid blir en massa "back mutations" som homogeniserar resultatet. Det är inte alls självklart att Pritchards klustringsmetod kan skilja på populationer som separerades för 10 000 år sedan och populationer som separerades för 100 000 år sedan, när man använder mikrosatellitvariation som indata. Och om det, dessutom, till följd av det korta geografiska avståndet, skett ett visst genflöde från en dominerande population till de populationer som, som helhet är avgränsade sedan länge, så kan det räcka med ett ganska litet genflöde för att få de resultat som Rosenberg får.
Man ska vidare ha klart för sig att den generella teoretiska kritiken mot mitokondriedata eller Y-kromosomdata är att det begränsade urvalet kan förväntas att
underskatta genetiska skillnader mellan populationer. Om vi nu har mitokondriedata som säger att san-folk och mbuti-pygmeer skiljer sig
mer från andra svarta än vad klustringsdata från de autosomala kromosmerna gör, måste man noga överväga om det inte i själva verket är
klustringsdata som underskattar åldern på populationerna, eftersom det är svårt att hitta mekansimer för att mitokondriedata konsekvent skulle överskatta dem.
Så det är inte alltid så enkelt som att senaste resultat självklart är bäst. Man måste kunna få ihop de senaste resultaten med tidigare resultat också.