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Les modèles d'accouplement pourraient en fait aider à expliquer de nombreuses relations supposées biologiques entre les traits, selon les chercheurs :

De nombreuses estimations de la drive avec laquelle les traits et les maladies partagent les signaux génétiques peuvent être gonflées, selon une nouvelle étude dirigée par l’UCLA qui indique que les méthodes actuelles d’évaluation des relations génétiques entre les characteristics ne tiennent pas compte des schémas d’accouplement.

Grâce à l’utilisation d’une puissante technologie de séquençage du génome, les scientifiques ont cherché ces dernières années à comprendre les associations génétiques entre les traits et le risque de maladie, espérant que les découvertes de la génétique partagée pourraient indiquer des indices pour lutter contre les maladies. Cependant, les chercheurs de l’UCLA ont déclaré que leur nouvelle étude, publiée le 17 novembre dans Science, achieved en garde contre une trop grande confiance dans les estimations de corrélation génétique. Ils disent que de telles estimations sont faussées par des facteurs non biologiques as well as qu’on ne l’avait estimé auparavant.

Les estimations de corrélation génétique supposent généralement que l’accouplement est aléatoire. Mais dans le monde réel, les partenaires ont tendance à s’associer en raison de nombreux intérêts et constructions sociales partagés. En conséquence, certaines corrélations génétiques dans des travaux antérieurs qui ont été attribuées à la biologie partagée peuvent plutôt représenter des hypothèses statistiques incorrectes. Par exemple, les estimations précédentes du chevauchement génétique entre l’indice de masse corporelle (IMC) et le niveau d’instruction sont susceptibles de refléter ce form de structure de population, induite par «l’accouplement assorti entre traits», ou la façon dont les individus d’un trait ont tendance à s’associer avec des individus de un autre trait.

Les auteurs de l’étude ont déclaré que les estimations de corrélation génétique méritaient un examen furthermore approfondi, motor vehicle ces estimations ont été utilisées pour prédire le risque de maladie, glaner des indices pour des thérapies potentielles, éclairer les pratiques de diagnostic et façonner les arguments sur le comportement humain et les problèmes de société. Les auteurs ont déclaré que certains membres de la communauté scientifique ont accordé trop d’importance aux estimations de corrélation génétique sur la foundation de l’idée que l’étude des gènes, parce qu’ils sont inaltérables, peut surmonter les facteurs de confusion.

“Si vous regardez simplement deux attributes qui sont élevés dans un groupe de personnes, vous ne pouvez pas conclure qu’ils sont là pour la même raison”, a déclaré l’auteur principal Richard Border, chercheur postdoctoral en génétique statistique à l’UCLA. “Mais il y a eu une sorte d’hypothèse selon laquelle si vous pouvez retracer cela jusqu’aux gènes, alors vous auriez l’histoire causale.”

Sur la base de leur analyse de deux grandes bases de données de features conjugaux, les chercheurs ont découvert que l’accouplement assorti entre traits est fortement associé aux estimations de corrélation génétique et représente de manière plausible une partie “substantielle” des estimations de corrélation génétique.

“L’accouplement assorti de qualities croisés a affecté tous nos génomes et a provoqué des corrélations intéressantes entre l’ADN que vous héritez de votre mère et l’ADN que vous héritez de votre père sur l’ensemble du génome”, a déclaré le co-auteur de l’étude Noah Zaitlen, professeur de médecine informatique et neurologie à UCLA Health and fitness.

Les chercheurs ont également examiné les estimations de corrélation génétique des difficulties psychiatriques, qui ont suscité un débat dans la communauté psychiatrique car or truck elles semblent montrer des relations génétiques entre des problems apparemment peu similaires, tels que le problems déficitaire de l’attention avec hyperactivité et la schizophrénie. Les chercheurs ont découvert que les corrélations génétiques pour un particular nombre de features non liés pouvaient être attribuées de manière plausible à l’accouplement assorti de attributes croisés et à des pratiques de diagnostic imparfaites. D’un autre côté, leur analyse a trouvé des liens furthermore forts pour certaines paires de traits, comme les problems anxieux et la dépression majeure, suggérant qu’il existe vraiment au moins une biologie partagée.

“Mais même lorsqu’il y a un vrai sign là-bas, nous suggérons toujours que nous surestimons l’étendue de ce partage”, a déclaré Border.

Les autres auteurs de l’étude incluent Georgios Athanasiadis, Alfonso Buil, Andrew J. Schork, Na Cai, Alexander I. Youthful, Thomas Werge, Jonathan Flint, Kenneth S. Kendler, Sriram Sankararaman et Andy Dahl. Les auteurs déclarent aucun conflit d’intérêts. Veuillez consulter l’étude pour une liste complète des bailleurs de fonds.