ゲノミクス

ギリシャ語の ΓΕΝ ^{[ 9 ]} gen、「遺伝子」（ガンマ、イプシロン、ニュー、イプシロン）、「なる、創造する、創造、誕生」を意味し、その後の派生語として、genealogy、genesis、genetics、genic、genomere、genotype、genus などがあります。genome という単語（ドイツ語の Genom に由来し、ハンス・ウィンクラーに帰属）は1926 年という早い時期に英語で使用されていましたが^{[ 10 ]} 、 genomicsという用語は、ジャクソン研究所（メイン州バーハーバー）の遺伝学者トム・ロデリックが、1986 年にメリーランド州で開催されたヒトゲノムのマッピングに関する会議で、ジェームズ・E・ウォマック、トム・ショーズ、スティーブン・オブライエンとビールを飲みながら造語しました。 ^{[ 11 ]}最初は新しいジャーナルの名前として、次にまったく新しい科学分野として。^{[ 12 ]}

ロザリンド・フランクリンによるDNAのらせん構造の確認^{[ 13 ]} 、1953年のジェームズ・D・ワトソンとフランシス・クリックによるDNA構造の発表、 1955年のフレッド・サンガーによるインスリンのアミノ酸配列の発表に続き、核酸配列決定は初期の分子生物学者の主要な目標となった^{[ 14 ]}。1964年、ロバート・W・ホリーらは、史上初めて決定された核酸配列であるアラニン転移RNAのリボヌクレオチド配列を発表した^{[ 15 ] [ 16 ]}。この研究を発展させ、マーシャル・ニーレンバーグとフィリップ・レーダーは遺伝暗号のトリプレットの性質を明らかにし、実験で64個のコドンのうち54個の配列を決定することができた。 ^{[ 17 ]} 1972年、ベルギーのゲント大学分子生物学研究所のウォルター・フィアーズとそのチームは、バクテリオファージMS2外被タンパク質の遺伝子の配列を初めて決定した。^{[ 18 ]}フィアーズのグループはMS2外被タンパク質の研究を発展させ、1976年と1978年にそれぞれバクテリオファージMS2-RNA（ゲノムは3569塩基対[ bp ]の中にわずか4つの遺伝子をコードしている）とシミアンウイルス40の完全なヌクレオチド配列を決定した。^{[ 19 ] [ 20 ]}

フレデリック・サンガー

ウォルター・ギルバート

フレデリック・サンガーとウォルター・ギルバートは、 DNA配列決定法をそれぞれ独自に開発した功績により、1980年のノーベル化学賞を共同受賞した。

フレデリック・サンガーとその同僚は、インスリンのアミノ酸配列に関する画期的な研究に加えて、包括的なゲノム配列決定プロジェクトの確立を可能にしたDNA配列決定技術の開発において重要な役割を果たした。^{[ 8 ]} 1975年、彼とアラン・コールソンは、放射性標識ヌクレオチドを用いたDNAポリメラーゼによる配列決定法を発表し、これをプラス・アンド・マイナス法と呼んだ。^{[ 21 ] [ 22 ]}これは、3'末端が明確に定義された短いオリゴヌクレオチドを生成する2つの密接に関連した方法を含む。これらはポリアクリルアミドゲル電気泳動（ポリアクリルアミドゲル電気泳動と呼ばれる）によって分画され、オートラジオグラフィーを使用して可視化できる。この手順では一度に最大80ヌクレオチドを配列決定することができ、大きな進歩であったが、それでも非常に手間がかかった。それにもかかわらず、1977年に彼のグループは一本鎖バクテリオファージφX174の5,386ヌクレオチドの大部分を配列決定し、最初の完全な配列決定されたDNAベースのゲノムを完成させた。^{[ 23 ]}プラスマイナス法の改良により、鎖終結法、またはサンガー法（下記参照）が開発され、これは、その後の四半世紀の研究で最も広く使用されたDNAシーケンス、ゲノムマッピング、データストレージ、およびバイオインフォマティクス解析の技術の基礎となった。^{[ 24 ] [ 25 ]}同年、ハーバード大学のウォルター・ギルバートとアラン・マクサムは、既知の塩基で優先的にDNAを切断する、効率の低い方法であるマクサム・ギルバート法（化学法としても知られる）によるDNAシーケンスを独自に開発した。^{[ 26 ] [ 27 ]}核酸の配列決定における画期的な業績により、ギルバートとサンガーは、ポール・バーグ（組換えDNA ）とともに1980年のノーベル化学賞の半分を受賞した。

これらの技術の出現により、ゲノムシーケンスプロジェクトの範囲と完了速度が急速に強化されました。真核生物のオルガネラの最初の完全なゲノム配列であるヒトミトコンドリア（16,568 bp、約16.6 kb [キロベース]）は1981年に報告され^{[ 28 ]}、最初の葉緑体ゲノムは1986年に続きました^{[ 29 ] [ 30 ]。} 1992年には、最初の真核生物染色体であるビール酵母Saccharomyces cerevisiaeの染色体III （315 kb）が配列されました。^{[ 31 ]}最初にゲノム配列が解読された自由生活生物は、1995年のインフルエンザ菌（1.8 Mb [メガベース] ）であった。 ^{[ 32 ]}翌年、北米、ヨーロッパ、日本の研究室の研究者からなるコンソーシアムが、真核生物であるサッカロミセス・セレビシエ（12.1 Mb）の最初の完全ゲノム配列の完成を発表し、それ以来、ゲノム配列は指数関数的に増加するペースで解読され続けている。^{[ 33 ]} 2011年10月現在 完全な配列が利用可能なのは、2,719のウイルス、1,115の古細菌と細菌、および36の真核生物（その約半分は真菌）である。^{[ 34 ] [ 35 ]}

ゲノムが完全に解読された微生物のほとんどは、インフルエンザ菌などの問題のある病原体であり、その結果、微生物の多様性の広さと比較して、系統発生分布に顕著な偏りが生じている。^{[ 36 ] [ 37 ]}他の解読された種のほとんどは、よく研究されたモデル生物であるか、優れたモデルになる見込みがあるという理由で選ばれた。酵母（Saccharomyces cerevisiae）は長い間、真核細胞の重要なモデル生物であり、ショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）は（特に初期の分子遺伝学以前の段階で）非常に重要なツールであった。線虫（Caenorhabditis elegans）は、多細胞生物の単純なモデルとしてよく使用される。ゼブラフィッシュ（Brachydanio rerio）は、分子レベルでの多くの発生研究に使用され、植物（Arabidopsis thaliana）は、顕花植物のモデル生物である。トラフグ（Takifugu rubripes）とミドリフグ（Tetraodon nigroviridis ）は、ゲノムが小さくコンパクトで、ほとんどの種に比べて非コードDNAが非常に少ないため興味深い。 ^{[ 38 ] [ 39 ]}哺乳類のイヌ（Canis familiaris）^{[ 40 ]} 、ドブネズミ（Rattus norvegicus）、マウス（Mus musculus）、チンパンジー（Pan troglodytes）はすべて、医学研究において重要なモデル動物である。^{[ 27 ]}

ヒトゲノムのラフドラフトは、2001 年初頭にヒトゲノムプロジェクトによって完成し、大きな話題を呼んだ。 ^{[ 41 ]}このプロジェクトは 2003 年に完了し、特定の 1 人のゲノム全体をシーケンスし、2007 年までにこのシーケンスは「完了」したと宣言された (20,000 塩基あたり 1 つ未満のエラーで、すべての染色体が組み立てられた)。^{[ 41 ]}それ以降、他の多くの個人のゲノムがシーケンスされ、その一部は1000 ゲノムプロジェクトの支援の下で行われ、2012 年 10 月に 1,092 のゲノムのシーケンスが発表された。^{[ 42 ]}このプロジェクトの完了は、劇的に効率的なシーケンス技術の開発によって可能になり、大規模な国際協力からの重要なバイオインフォマティクスリソースの投入が必要だった。^{[ 43 ]}ヒトゲノムデータの継続的な分析は、人類社会に深刻な政治的および社会的影響をもたらす。^{[ 44 ]}

英語の新語であるomics は、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど、 -omicsで終わる生物学の研究分野を非公式に指します。関連する接尾辞-ome は、ゲノム、プロテオーム、メタボローム(脂質オーム)など、これらの分野の研究対象を指すために使用されます。分子生物学で使用される接尾辞-ome は、何らかの全体性を指します。同様に、 omics は、大規模で包括的な生物学的データセットの研究を一般的に指すようになりました。この用語の使用の増加により、一部の科学者 (ジョナサン・アイゼンなど^{[ 45 ]} ) は、過剰に宣伝されていると主張していますが^{[ 46 ]}、これは、システムのすべての構成要素の完全またはほぼ完全な集合体の定量的分析への方向性の変化を反映しています。^{[ 47 ]}例えば、共生の研究において、かつては単一の遺伝子産物の研究に限定されていた研究者が、現在では複数の種類の生物学的分子の総体を同時に比較することができるようになった。^{[ 48 ] [ 49 ]}

歴史的に、シーケンスはシーケンスセンターで行われていました。シーケンスセンターは、必要な高価な機器と技術サポートを備えた研究室を含む集中型施設です（年間数十テラベースのシーケンスを行うジョイントゲノム研究所のような大規模な独立機関から、地域の分子生物学コア施設まで）。しかし、シーケンス技術が継続的に改善されるにつれて、新しい世代の効率的で高速な卓上シーケンサーが平均的な学術研究室でも利用できるようになりました。^{[ 50 ] [ 51 ]}全体として、ゲノムシーケンスのアプローチは、ショットガンシーケンスとハイスループット（または次世代）シーケンスの2つの大きなカテゴリに分類されます。^{[ 8 ]}

ショットガンシーケンス

ショットガンシーケンスは、1000塩基対より長いDNA配列、染色体全体を含む配列の解析用に設計されたシーケンス法です。^{[ 52 ]}この名前は、ショットガンの急速に広がる準ランダムな発射パターンにちなんで付けられました。ゲル電気泳動シーケンスは比較的短い配列（100～1000塩基対）にしか使用できないため、より長いDNA配列はランダムな小さなセグメントに分割され、その後シーケンスされてリードを取得する必要があります。この断片化とシーケンスを数回実行することにより、ターゲットDNAの複数の重複するリードが得られます。コンピュータプログラムは、異なるリードの重複する末端を使用して、それらを連続した配列に組み立てます。^{[ 52 ] [ 53 ]}ショットガンシーケンスはランダムサンプリングプロセスであり、再構築された配列に特定のヌクレオチドが 確実に含まれるようにするためにオーバーサンプリングが必要です。ゲノムがオーバーサンプリングされるリードの平均数はカバレッジと呼ばれます。^{[ 54 ]}

ショットガンシーケンシングの歴史の大部分において、その基盤となる技術は、in vitro DNA複製中にDNAポリメラーゼによる鎖終結ジデオキシヌクレオチドの選択的取り込みに基づく古典的な鎖終結法、すなわち「サンガー法」であった。^{[ 23 ] [ 55 ]}近年、ショットガンシーケンシングは、特に大規模な自動ゲノム解析において、ハイスループットシーケンシング法に取って代わられつつある。しかし、サンガー法は、主に小規模なプロジェクトや、特に長い連続DNA配列リード（>500ヌクレオチド）を取得するために、依然として広く使用されている。^{[ 56 ]}鎖終結法には、一本鎖DNAテンプレート、DNAプライマー、DNAポリメラーゼ、通常のデオキシヌクレオシド三リン酸（dNTP）、およびDNA鎖伸長を終結させる修飾ヌクレオチド（ジデオキシNTP）が必要である。これらの鎖終結ヌクレオチドは、 2つのヌクレオチド間のホスホジエステル結合の形成に必要な3'- OH基を欠いているため、ddNTPが取り込まれるとDNAポリメラーゼはDNAの伸長を停止します。ddNTPは、DNAシーケンサーでの検出のために放射性または蛍光標識されることがあります。^{[ 8 ]}通常、これらの装置は、1回のバッチ（ラン）で最大96個のDNAサンプルをシーケンスでき、1日に最大48回のランを実行できます。^{[ 57 ]}

ハイスループットシーケンス

低コストのシーケンスに対する高い需要により、シーケンス処理を並列化し、一度に数千または数百万のシーケンスを生成するハイスループットシーケンス技術の開発が進められてきました。 ^{[ 58 ] [ 59 ]}ハイスループットシーケンスは、標準的なダイターミネーター法で可能な範囲を超えてDNAシーケンスのコストを下げることを目的としています。超ハイスループットシーケンスでは、最大50万のシーケンスバイシンセシス操作を並列実行できます。^{[ 60 ] [ 61 ]}

イルミナ色素シーケンス法は可逆色素ターミネーターに基づいており、1996 年にジュネーブ生物医学研究所でパスカル・メイヤーとローラン・ファリネリによって開発されました。^{[ 62 ]}この方法では、まず DNA 分子とプライマーをスライドに固定し、ポリメラーゼで増幅して、当初「DNA コロニー」と呼ばれていた局所的なクローンコロニーを形成します。配列を決定するために、4 種類の可逆ターミネーター塩基 (RT 塩基) を追加し、組み込まれなかったヌクレオチドを洗い流します。パイロシーケンスとは異なり、DNA 鎖は一度に 1 ヌクレオチドずつ伸長され、画像取得は遅延したタイミングで実行できるため、1 台のカメラで連続的に撮影した画像によって非常に大きな DNA コロニーのアレイをキャプチャできます。酵素反応と画像キャプチャを分離することで、最適なスループットと理論的には無制限のシーケンス容量を実現できます。最適な構成では、装置の最終的なスループットはカメラのA/D変換レートのみに依存します。カメラは蛍光標識されたヌクレオチドの画像を撮影し、その後、色素と末端3'ブロッカーがDNAから化学的に除去され、次のサイクルが可能になります。^{[ 63 ]}

イオン半導体シーケンシングという別の手法は、標準的なDNA複製化学に基づいています。この技術は、塩基が組み込まれるたびに放出される水素イオンを測定します。テンプレートDNAを含むマイクロウェルに単一のヌクレオチドを注入すると、ヌクレオチドがテンプレート鎖と相補的であれば、それが組み込まれ、水素イオンが放出されます。この放出によってISFETイオンセンサーが作動します。テンプレート配列にホモポリマーが存在する場合、1回の注入サイクルで複数のヌクレオチドが組み込まれ、検出される電気信号は比例して高くなります。^{[ 64 ]}

重複するリードはコンティグを形成し、既知の長さのコンティグとギャップはスキャフォールドを形成する。

次世代シーケンシングデータのペアエンドリードをリファレンスゲノムにマッピングした。

複数の断片化された配列リードは、それらの重複領域に基づいて組み立てる必要がある。

配列アセンブリとは、元の配列を再構築するために、はるかに長いDNA配列の断片を整列させてマージすることを指します。 ^{[ 8 ]}これは、現在のDNA シーケンシング技術では、ゲノム全体を連続した配列として読み取ることができないため、使用する技術に応じて 20 ～ 1000 塩基の小さな断片を読み取るため必要です。PacBio や Oxford Nanopore などの第 3 世代シーケンシング技術では、通常 10 ～ 100 kb の長さのシーケンシング リードが生成されますが、エラー率は約 1 パーセントと高くなっています。^{[ 65 ] [ 66 ]}通常、リードと呼ばれる短い断片は、ゲノムDNA または遺伝子転写産物( EST ) のショットガン シーケンシングによって生成されます。^{[ 8 ]}

DNA配列アセンブリだけでは、追加の分析なしではほとんど価値がありません。^{[ 8 ]}ゲノムアノテーションは、配列に生物学的情報を付加するプロセスであり、3つの主要なステップで構成されています。^{[ 68 ]}

1. タンパク質をコードしないゲノム領域を特定する
2. ゲノム上の要素を特定するプロセスは遺伝子予測と呼ばれ、
3. これらの要素に生物学的情報を付加する。

自動アノテーションツールは、人間の専門知識と潜在的な実験的検証を伴う手動アノテーション（キュレーションとも呼ばれる）とは対照的に、これらのステップをコンピュータ上で実行しようとします。 ^{[ 69 ]}理想的には、これらのアプローチは同じアノテーションパイプライン内で共存し、互いに補完し合います（下記も参照）。

従来、基本的なアノテーションのレベルは、BLASTを使用して類似性を見つけ、相同性に基づいてゲノムにアノテーションを付けることでした。^{[ 8 ]}最近では、アノテーション プラットフォームに情報が追加されています。追加情報により、手動アノテーターは、同じアノテーションが付けられた遺伝子間の不一致をデコンボリューションできます。一部のデータベースは、ゲノム コンテキスト情報、類似性スコア、実験データ、および他のリソースの統合を使用して、サブシステム アプローチを通じてゲノム アノテーションを提供します。他のデータベース ( Ensemblなど) は、キュレーションされたデータ ソースと、自動化されたゲノム アノテーション パイプライン内のさまざまなソフトウェア ツールの両方に依存しています。^{[ 70 ]}構造アノテーションは、主にORFとその局在、または遺伝子構造などのゲノム要素の識別で構成されます。機能アノテーションは、ゲノム要素に生物学的情報を付加するものです。

ゲノムプロジェクトに関連する大量のデータの再現性と効率的な管理の必要性から、計算パイプラインはゲノミクスにおいて重要な応用分野を持つ。^{[ 71 ]}

機能ゲノミクスは、ゲノムプロジェクト（ゲノムシーケンスプロジェクトなど）によって生成される膨大なデータを活用して、遺伝子（およびタンパク質）の機能と相互作用を解明しようとする分子生物学の一分野です。機能ゲノミクスは、 DNA配列や構造といったゲノム情報の静的な側面とは対照的に、遺伝子転写、翻訳、タンパク質間相互作用といった動的な側面に焦点を当てています。機能ゲノミクスは、遺伝子、RNA転写産物、タンパク質産物のレベルで、DNAの機能に関する疑問に答えようとします。機能ゲノミクス研究の重要な特徴は、これらの疑問に対してゲノム全体にわたるアプローチを採用することであり、従来型の「遺伝子ごとの」アプローチではなく、一般的にハイスループット法が用いられます。

ゲノミクスの主要な分野の一つは、依然として様々な生物のゲノム配列決定に関わっているが、全ゲノムの知識によって、主に様々な条件下での遺伝子発現パターンを研究する機能ゲノミクスという分野が誕生した。この分野で最も重要なツールは、マイクロアレイとバイオインフォマティクスである。

構造ゲノミクスは、特定のゲノムによってコードされるすべてのタンパク質の3 次元構造を記述することを目指しています。^{[ 72 ] [ 73 ]}このゲノムベースのアプローチは、実験的アプローチとモデリングアプローチを組み合わせることで、構造決定のハイスループットな方法を可能にします。構造ゲノミクスと従来の構造予測の主な違いは、構造ゲノミクスは、特定の 1 つのタンパク質に焦点を当てるのではなく、ゲノムによってコードされるすべてのタンパク質の構造を決定しようとすることです。完全なゲノム配列が利用可能であるため、実験的アプローチとモデリングアプローチを組み合わせることで、構造予測をより迅速に行うことができます。特に、多数の配列決定済みゲノムと以前に解決されたタンパク質構造が利用可能であるため、科学者は以前に解決された相同体の構造に基づいてタンパク質構造をモデル化することができます。構造ゲノミクスは、ゲノム配列を使用した実験的方法、または既知の構造のタンパク質との配列または構造相同性に基づくモデリングベースのアプローチ、または既知の構造と相同性のないタンパク質の化学的および物理的原理に基づくアプローチなど、構造決定に多くのアプローチを採用しています。従来の構造生物学とは異なり、構造ゲノミクスによるタンパク質構造の決定は、多くの場合（常にではないが）、タンパク質の機能について何も知られていない段階で行われる。これは、構造バイオインフォマティクス、すなわち3D構造からタンパク質の機能を決定するという新たな課題を提起する。^{[ 74 ]}

エピゲノミクスは、細胞の遺伝物質上のエピジェネティック修飾の完全なセット、すなわちエピゲノムの研究である。^{[ 75 ]} エピジェネティック修飾は、DNA配列を変化させることなく遺伝子発現に影響を与える、細胞のDNAまたはヒストン上の可逆的な修飾である（Russell 2010 p.  475）。最もよく特徴づけられているエピジェネティック修飾の2つは、DNAメチル化とヒストン修飾である。^{[ 76 ]} エピジェネティック修飾は、遺伝子発現と制御において重要な役割を果たし、分化/発生^{[ 77 ]}や腫瘍形成^{[ 75 ]}などの多数の細胞プロセスに関与している。 ゲノムハイスループットアッセイの適用により、グローバルレベルでのエピジェネティクスの研究はごく最近になって可能になった。^{[ 78 ]}

メタゲノミクスは、環境サンプルから直接回収された遺伝物質であるメタゲノムの研究です。この広範な分野は、環境ゲノミクス、エコゲノミクス、またはコミュニティゲノミクスとも呼ばれます。従来の微生物学と微生物ゲノムシーケンスは培養クローン培養に依存していますが、初期の環境遺伝子シーケンスでは、特定の遺伝子（多くの場合16S rRNA遺伝子）をクローン化して、自然サンプルの多様性のプロファイルを作成しました。このような研究により、微生物の生物多様性の大部分が培養ベースの方法では見逃されていたことが明らかになりました。 ^{[ 79 ]}最近の研究では、「ショットガン」サンガーシーケンスまたは大規模並列パイロシーケンスを使用して、サンプリングされたコミュニティのすべてのメンバーからすべての遺伝子のほぼ偏りのないサンプルを取得しています。^{[ 80 ]}これまで隠されていた微生物の多様性を明らかにする力があるため、メタゲノミクスは微生物の世界を見るための強力なレンズを提供し、生物界全体の理解に革命を起こす可能性を秘めています。^{[ 81 ] [ 82 ]}

次世代ゲノム技術により、臨床医や生物医学研究者は、大規模な研究集団で収集されるゲノムデータの量を劇的に増やすことができます。^{[ 87 ]}疾患研究において、ゲノムデータとさまざまな種類のデータを統合する新しい情報学的手法と組み合わせることで、研究者は薬剤反応や疾患の遺伝的基盤をよりよく理解することができます。^{[ 88 ] [ 89 ]}

ゲノムを医学に応用する初期の取り組みとしては、ハワード・ジェイコブ率いるウィスコンシン医科大学のチームが2009年にエクソームとヒトゲノム全体の医学的解釈のための最初のツールを開発したことが挙げられます^{[ 90 ] [ 91 ]}。同時期に、ユアン・アシュリー率いるスタンフォード大学のチームもヒトゲノムの医学的解釈のためのツールを開発していました^{[ 92 ] [ 93 ] [ 94 ]。}ブリガム・アンド・ウィメンズ病院、ブロード研究所、ハーバード大学医学部によるGenomes2People研究プログラムは、ゲノミクスを健康に応用するための実証研究を行うために2012年に設立されました。ブリガム・アンド・ウィメンズ病院は2019年8月に予防ゲノミクスクリニックを開設し、マサチューセッツ総合病院は1か月後にそれに続きました。^{[ 95 ] [ 96 ]} All of Us研究プログラムは、100 万人の参加者からゲノム配列データを収集し、精密医療研究プラットフォームの重要な構成要素となることを目指しています^{[ 97 ]}また、UK バイオバンクの取り組みでは、50 万人以上の個人を対象に、詳細なゲノムおよび表現型データが研究されています。^{[ 98 ]}

ゲノム知識の増大により、合成生物学の高度な応用が可能になった。^{[ 99 ]} 2010年、J.クレイグ・ベンター研究所の研究者らは、マイコプラズマ・ジェニタリウムのゲノムから派生した部分的に合成された細菌種、マイコプラズマ・ラボラトリウムの創出を発表した。^{[ 100 ]}

集団ゲノミクスは、集団遺伝学で従来使用されてきた短距離PCR産物やマイクロサテライトなどの遺伝マーカーの限界を超えて、集団間のDNA配列の大規模な比較を行うためにゲノムシーケンス法を使用する人気の研究分野として発展してきました。集団ゲノミクスは、ゲノム全体にわたる影響を研究して微小進化の理解を深め集団の系統発生史と人口動態を解明し^{ます。 [ 101 ]}集団ゲノム法は、進化生物学、生態学、生物地理学、保全生物学、漁業管理など、さまざまな分野で使用されています。同様に、景観ゲノミクスは景観遺伝学から発展し、ゲノム法を使用して環境と遺伝的変異のパターン間の関係を特定します。

保全活動家は、ゲノム配列決定によって収集された情報を使用して、集団の遺伝的多様性や個体が劣性遺伝性疾患のヘテロ接合体であるかどうかなど、種の保全に重要な遺伝的要因をより適切に評価することができます。 ^{[ 102 ]}ゲノムデータを使用して進化プロセスの影響を評価し、特定の集団全体における変異のパターンを検出することで、保全活動家は、標準的な遺伝学的アプローチでは対処できない変数よりも多くの未知の変数を残すことなく、特定の種を支援するための計画を策定することができます。^{[ 103 ]}