理论教育 人类六万年:基因中的人类历史研究成果

人类六万年:基因中的人类历史研究成果

时间:2023-11-23 理论教育 版权反馈
【摘要】:此前,人类只能用间接的方法研究变异,主要研究对象是DNA编码构成的蛋白质。理查德·列文庭是几个大学的兼职教授,必须四处上课。他们的数据来自全球的15个群体,在不可胜数的无数种多态性中,他们采用简约方式筛选出几十种典型多态性数据。沃特·吉尔伯特,美国物理学家、分子化学家,世界上最早的分子生物化学领域的开拓者之一弗雷德里克·桑格,英国生物化学家,历史上获得两次以上诺贝尔奖的四个人之一。这是一个巨大的进步。

人类六万年:基因中的人类历史研究成果

人类具备考察DNA能力的时间不长,分子遗传学直接研究DNA的能力出现仅仅20多年。此前,人类只能用间接的方法研究变异,主要研究对象是DNA编码构成的蛋白质。1901年,人类发现了第一种亚细胞蛋白质——血型,第一次定义了遗传差异。1960年代,美国的统计学与遗传学结合,研究发现了许多个体的根是遗传的,这个根就是蛋白质多态性(protein polymorphism)。达尔文收集了大量有趣的证据证明他的进化理论,但是达尔文没有进行直接的统计学显著性的任何实验,他的各种结论长期停留在外在的观察分类上。

理查德·列文庭(Richard Lewontin)是几个大学的兼职教授,必须四处上课。他在从芝加哥路易斯安娜的巴士上,用统计学分析计算证明现存人类属于一个种,亚种分化不存在,种族不存在。从此,群体遗传学(Population genetics)诞生了。

美国生物学家、遗传学家理查德·列文庭(1929—),是通过数学手段研究群体遗传学(population genetics)和进化理论的先驱人物

1970年代,欧洲的一批科学家尝试用数学方法解决遗传学问题。费希尔的两个学生,遗传学家卡瓦利·斯福扎(Cavalli-Sforza)和安东尼·爱德华(Anthony Edwards)经过20多年合作,不是参照外在的形态数据,而是根据内在的多态性,计算绘制出了一棵与众不同的谱系树。他们的数据来自全球的15个群体,在不可胜数的无数种多态性中,他们采用简约(parsimony)方式筛选出几十种典型多态性数据。从此,计算遗传学(Computational biology)诞生了。

列文庭和斯福扎的研究成果,激起巨大反响,他们的结论与我们以前的猜测相反—人类的关系原来如此互相接近。列文庭的统计分析发现,如果人类确实进化了几百万年,为什么人类的“种族”之间没有发生显著的遗传变异?斯福扎的各种谱系树,一个又一个分支都向同一个主干的根部靠拢。

其他科学家参照他们的新方法进行了更多的分析计算,都得出类似的结论:

列文庭研究显示各个群体中人类遗传变异主体85%+7%=92%属于一个群体

卡瓦利·斯福扎的谱系树,根据经典的多态性显示若干人类群体之间的关系

群体遗传学发现,所有人类属于一个大家族。

计算遗传学发现,各个群体指向同一个主根。(www.daowen.com)

于是,一个共同的疑问产生了:人类是不是有一个共同的先祖?

千变万化的肤色和外观区分了各种人,但是我们身体内在的遗传数据悄悄告诉我们,我们之间的差异并不像想象的那样大。那么,我们互相接近的程度到底有多大呢?1970年代早期,蛋白质的数据无法解答这个疑问。1970年代后期,DNA的测序技术得到的各种基因数据令人瞠目结舌。

沃特·吉尔伯特(1932—),美国物理学家、分子化学家,世界上最早的分子生物化学领域开拓者之一

弗雷德里克·桑格(1918—),英国生物化学家,历史上获得两次以上诺贝尔奖的四个人之一。
他们两人和另一位美国生物化学家保罗·伯格(Paul Berg,1926—)分享了1980年诺贝尔化学奖(保罗·伯格发明了DNA的重组技术)

1977年,美国哈佛大学的沃特·吉尔伯特(Walter Gilbert)和英国剑桥大学的弗雷德里克·桑格(Frederick Sanger),分别独立开发出两种DNA快速测序方法。这是一个巨大的进步。其中,弗雷德里克·桑格的方法适合实验室而获得广泛运用,最终引导人们尝试开展基因组的大规模测序,引发了人类起源和多样性认识的一场革命。

1980年代,被DNA测序技术武装起来的擅长统计学的群体遗传学家,深入他们的前辈不敢想象的多样性和多态性的数据海洋里,用硅谷的最新电脑技术和不断升级换代的软件系统开始了新的探索。

1980年代,分别面向女性DNA和男性DNA的探索开始了。加利福尼亚大学伯克利分校的阿伦·威尔逊研究只在母女之间代代传承的线粒体DNA;斯坦福大学的卡瓦利·斯福扎研究只在父子之间代代传承的Y染色体的遗传标记。这两套办法的成功运用勾勒出人类的早期迁移过程,并且发展出一批新的工具和方法学,可以破译我们的DNA记录的历史信息。

生物学,尤其是遗传学,正在转换为一种大规模的计算科学。

现在,我们一起回顾一下这段崎岖不平的科学研究的道路。

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