Analysis of co-ancestry links in modern and ancient human populations
- Autores: Manuel Ferrando Bernal
- Directores de la Tesis: Carles Lalueza Fox (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: David Comas (presid.), Sergi Valverde Castillo (secret.), Marc Via García (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Biomedicina por la Universidad Pompeu Fabra
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
El campo del ADN antiguo ha permitido la unión de disciplinas tan diferentes como la biología, la arqueología y la historia. Esta aproximación ha revelado algunos eventos importantes sobre la evolución de nuestra especie. Métodos de genética de poblaciones que han sido desarrollados y aplicados en el campo del ADN antiguo han permitido descubrir diferencias genéticas importantes entre individuos actuales y pasados; sin embargo, genomas de personas que vivieron hace pocos siglos pueden ser genéticamente similares a personas actuales, lo que puede complicar la aplicabilidad de estos métodos. Además, muy pocos genomas pertenecientes a épocas históricas han sido secuenciados. En esta tesis hemos aplicado métodos desarrollados para identificar haplotipos idénticos por descendencia que determinan enlaces de parentesco lejano entre diferentes individuos. Hemos utilizado esta aproximación en una población aislada de la costa oeste del continente africano y también en amplia base de datos de Europeos actuales y un genoma de hace 700 años de una mujer que vivió en la península ibérica. Nuestros resultados muestran que estas conexiones genéticas son moldeadas por patrones demográficos recientes, especialmente aquellos que generan una gran endogamia. Estos análisis pueden determinar enlaces de parentesco lejano que difícilmente podrían detectarse con otros métodos más tradicionales. Además, hemos explorado estas conexiones mediante métodos basados en la teoría de grafos. Esperamos que este trabajo pueda ayudar a desarrollar futuras estrategias cuando nuevos genomas de épocas históricas sean secuenciados, ayudando a conectar el pasado con el presente.
