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http://hdl.handle.net/1843/80653
Type: | Dissertação |
Title: | Ancestralidade genômica e dinâmica de miscigenação: estimativas e aspectos computacionais |
Authors: | Lucas Faria Costa |
First Advisor: | Eduardo Martin Tarazona Santos |
Abstract: | Por conta da colonização europeia e o tráfico de pessoas escravizadas, a miscigenação nas Américas é uma característica marcante de suas populações que vai além da historicidade. Esse processo ficou também marcado nos genomas dos indivíduos americanos de forma que podemos recuperar informações sobre a história da miscigenação através do uso de dados genéticos. A ancestralidade genética pode ser inferida em três níveis: populacional (enfoque clássico), quando se infere a proporção de contribuição de cada população parental na formação da população miscigenada; individual, quando se infere a proporção de contribuição de cada população parental no genoma de um indivíduo, e local ou cromossômica, possível a partir da disponibilidade recente de dados de alta densidade genômica, quando se infere a ancestralidade de cada fragmento de cada cromossomo de um indivíduo miscigenado. Estatisticamente, se espera que o tamanho do fragmento de ancestralidade seja inversamente proporcional ao tempo em que o evento de miscigenação o inseriu naquela população: quanto mais antigo o evento, menor será o fragmento (e a recíproca verdadeira). Partindo desse conceito, nosso grupo desenvolveu um método baseado em Computação Bayesiana Aproximada para inferir as distribuições a posteriori de 9 parâmetros que representam as contribuições das populações ancestrais europeia, africana e nativa americana em 3 pulsos que ocorreriam ao longo dos 500 anos de miscigenação nas Américas (Kehdy et al. 2015). Esse projeto tem como objetivo inferir e analisar a ancestralidade de indivíduos latino-americanos no contexto de projetos em colaboração juntamente com a validação do método desenvolvido pelo nosso grupo que busca inferir a dinâmica do processo de miscigenação através dos estudos genéticos populacionais remontando a história genética de como as interações entre as populações parentais ocorreram e sua validação. |
Abstract: | Due to European colonization and the trafficking of enslaved people, admixture in the Americas is a defining characteristic of its populations that extends beyond historical context. This process is also imprinted in the genomes of American individuals, allowing us to retrieve information about the history of admixture through genetic data. Genetic ancestry can be inferred at three levels: population-level (classical approach), where the proportion of contribution from each parental population to the admixed population is estimated; individual-level, where the proportion of each parental population's contribution to an individual's genome is inferred; and local or chromosomal-level, made possible by the recent availability of high-density genomic data, where the ancestry of each fragment of each chromosome in an admixed individual can be determined. Statistically, the size of an ancestry segment is expected to be inversely proportional to the time elapsed since the admixture event introduced it into the population: the older the event, the smaller the fragment (and vice versa). Based on this concept, our group developed a method using Approximate Bayesian Computation to infer the posterior distributions of nine parameters representing the contributions of European, African, and Native American ancestral populations in three admixture pulses that occurred over 500 years of admixture in the Americas (Kehdy et al. 2015). This project aims to infer and analyze the ancestry of Latin American individuals in the context of collaborative projects, along with validating the method developed by our group, which seeks to infer the dynamics of the admixture process through population genetics studies, reconstructing the genetic history of how interactions between parental populations occurred and its validation |
Subject: | Bioinformática Genética Populacional Miscigenação Ancestralidade comum Marcadores Genéticos |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica |
Rights: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/80653 |
Issue Date: | 25-Sep-2023 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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