Использование «Частотного» критерия отбора фамилий для анализа структуры генофонда населения

УДК 577.17

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ «ЧАСТОТНОГО» КРИТЕРИЯ ОТБОРА ФАМИЛИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ ГЕНОФОНДА НАСЕЛЕНИЯ

© И.Н. Сорокина, М.И. Чурносов

Ключевые слова: популяция, генетика, генофонд, здоровье.

Проведена проверка эффективности использования «частотного» критерия отбора фамилий для описания популяционно-генетической структуры населения крупной областной подразделенной популяции Центрального Черноземья. Установлено, что частые фамилии, отобранные на основе «частотного» критерия, могут быть эффективно использованы только для описания уровня подразделенности населения без анализа генетических соотношений между элементарными популяциями (районами).

ВВЕДЕНИЕ

Фамилии являются одним из инструментом популяционной генетики. Методика применения фамилий в качестве аналога генетических маркеров общеизвестна. Она была разработана J.F. Crow и A.P. Mange [1], получила широкое распространение и дальнейшее развитие как за рубежом, так и в работах отечественных генетиков - Ю.Г. Рычкова, А.А. Ревазова, Е.К. Гинте-ра, их последователей и учеников. Частоты фамилий («квазигенетический» маркер) использовались в генетике для разных целей - анализа подразделенности популяции, оценки уровня инбридинга, изучения особенностей генофонда локальных групп населения.

При работе с фамилиями многие исследователи ис-нользуют не все фамилии, а их определенную выборку, как правило, наиболее распространенные фамилии. Одним из критериев отбора таких фамилий является «частотный» критерий. Согласно данного критерия фамилия включается в исследование, если ее распространенность превышает определенный порог. Различные варианты «частотного» критерия отбора фамилий и территориальные границы его использования при изучении популяционной структуры населения детально разработаны в работах Г.И. Ельчиновой [2-4].

При изучении генетической структуры различных популяций России (Кировская, Костромская области, республика Адыгея и др.) была показана допустимость использования только частых фамилий (частота более 0,001) и очень частых фамилий (ОЧФ) (частота более 0,01) для изучения структуры генофонда населения [4]. Авторами предполагается, что за счет отбрасывания единичных и редких фамилий, носителями которых являются, как правило, мигранты последних лет, получается выборка, в которой частоты генов (фамилий) относятся к коренному населению [4-6].

В настоящем сообщении представлены результаты изучения эффективности использования частых фамилий, отобранных по «частотному» критерию для изучения популяционно-генетических характеристик всего населения Белгородской области и для оценки генетических соотношений всех районных популяций одной

из крупных подразделенных областей Центрального Черноземья.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Объектом исследования послужила популяция Белгородской области (20 районов). Вся база данных по фамилиям включает 48902 фамилии среди 822316 человек, проживающих в 20 районах Белгородской области. Анализ популяционно-генетических характеристик осуществлялось на уровне района (элементарная популяция [7]).

Проведен анализ распределения среди населения частых фамилий (ЧФ), отобранных в соответствии с предложенным Г.И. Ельчиновой и др. [2, 4] «частотным» критерием.

В соответствии с «частотным» критерием, в исследование включались те фамилии, которые встречались в рассматриваемой элементарной популяции (район) с частотой 0,1 %.

Случайный инбридинг по частотам фамилий оценивался с помощью коэффициента изонимии /г, предложенного Grow и Mange [1, 8]. Значения/* рассчиты-

-Р * - -Р

вались как Jr (район-область) = /г (район) - Jr (область), где

/ (район) - это средний уровень инбридинга на уровне элементарной популяции (район), полученный в результате усреднения оценки /r по районам, а /r (область) -случайный инбридинг в области в целом [9].

Для изучения генетических соотношений районных популяций на основе матрицы генетических расстояний был проведен кластерный анализ, по результатам которого построена схема генетического ландшафта, проведено многомерное шкалирование, по корреляционной матрице - факторный анализ в программе Статистика (версия 6) (генетические соотношения оценивались для 22 районов Центрального Черноземья).

Полученные результаты о популяционных характеристиках и генетических соотношениях между районами на основе данных о частых фамилиях, отобранных по «частотному» критерию, сравнивались с аналогич-

ными показателями, полученными нами ранее по всем фамилиям [10, 11].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Использование «частотного» критерия (включение в анализ фамилий, встречающихся с частотой 0,1 %) привело к исключению значительного количества редких фамилий. После применения «частотного» критерия отбора фамилий для исследования осталось лишь 2212 распространенных фамилий из 48902 фамилий, т. е. более 95 % фамилий (46690 фамилий) были исключены из рассмотрения.

Изучение распределения частых фамилий, оставшихся после применения «частотного» критерия 0,001, показало наличие незначительной вариабельности числа ЧФ по районам (1,9 раз), при среднем значении по области 201 фамилия. Минимальное количество частых фамилий наблюдалось в Старооскольском районе (130 ЧФ), а максимальное - в Красногвардейском районе (243 ЧФ) (табл. 1). При анализе распределения всех фамилий вариабельность числа фамилий была значительно выше (17,5 раз), и наименьшее число фамилий отмечалось в Красненском районе (1272 фамилии), а самое большое в Старооскольском районе (22247 фамилий). Отмечена значительная вариабельность удельного веса ЧФ по районам области - от 0,6 % в Старооскольском районе до 16,3 % в Красненском районе

(27,2 раза), при среднем значении по области 3,7 % фамилий (табл. 1).

Применение «частотного» критерия приводит к значительным потерям в объеме изучаемого населения. Количество населения с ЧФ в целом по области составило лишь 313081 человек при общей численности населения старше 18 лет 822316 человек. Доля населения, описываемого с помощью данного критерия, в среднем по области составляет лишь 38,1 % от населения старше 18 лет. Минимальный удельный вес населения с частыми фамилиями наблюдается в Старооскольском районе (24,5 %), а максимальный в Красненском районе (78,5 %).

Значительно варьирует по районам области и минимальное количество населения, включаемого в анализ после применения критерия (14,5 раз). Так, в Крас-нояружском районе фамилия будет считаться частой, если отмечена у 12 человек, тогда как в Старооскольском районе она должна встречаться у 188 человек. В среднем данный показатель по области составил 42 человека (табл. 1).

Далее в исследуемых районных популяциях на основе частот фамилий, оставшихся после применения «частотного» критерия 0,1 %, был рассчитан уровень подразделенности /* (табл. 1), который сравнивался с аналогичным показателем по всем фамилиям, полученным ранее [10].

Таблица 1

Характеристика распределения фамилий и уровня подразделенности

Популяции (районы) В целом По данным списков избирателей с использованием «частотного» критерия (0,001 и выше) I*

Численность населения (тыс. человек) Кол-во населения старше 18 лет Кол-во фамилий Кол-во ЧФ Ф Ч Кол-во населения с ЧФ Удел. вес населения с ЧФ от населения старше 18 лет, % ,з ия зил н ла ле ан ле а св сан вог во- ом -ол еа § £ •3 ^ § я В целом По критерию 0,001

Алексеевский 66,0 50858 5401 203 3,8 21506 42,3 51 0,00028 0,00029

Борисовский 26,1 19366 3500 213 6,1 8446 43,6 20 0,00022 0,00021

Валуйский 74,0 56461 7628 172 2,3 18511 32,8 57 0,00015 0,00014

Вейделевский 25,8 19324 2825 217 7,7 9614 49,8 20 0,00033 0,00033

Волоконовский 36,6 28230 3704 216 5,8 12486 44,2 29 0,00024 0,00023

Г райворонский 27,7 20606 3388 207 6,1 9659 46,9 21 0,00029 0,00029

Губкинский 120,4 87900 10047 178 1,8 32032 36,4 88 0,00019 0,00019

Ивнянский 24,0 18802 2749 228 8,3 10637 56,6 19 0,00048 0,00049

Корочанский 40,1 30125 4388 212 4,8 13369 44,4 31 0,00022 0,00022

Красненский 15,5 12737 1272 207 16,3 9999 78,5 13 0,00125 0,00128

Красногвардейский 40,7 35027 3562 243 6,8 17540 50,1 36 0,00025 0,00025

Краснояружский 15,2 11589 2064 201 9,7 6112 52,7 12 0,00052 0,00052

Новооскольский 47,3 38108 5507 180 3,3 14006 36,8 39 0,00019 0,00018

Прохоровский 27,8 22878 3531 215 6,1 11767 51,4 23 0,00039 0,0004

Ракитянский 35,2 26744 3687 229 6,2 13601 50,9 27 0,00029 0,0003

Ровенской 25,5 18507 2311 229 9,9 11029 59,6 19 0,00062 0,00063

Старооскольский 250,6 187201 22247 130 0,6 45843 24,5 188 0,00007 0,00007

Чернянский 33,9 25871 3987 212 5,3 11283 43,6 26 0,00025 0,00025

Шебекинский 93,2 73120 9424 162 1,7 23653 32,3 74 0,00016 0,00017

Яковлевский 50,2 38862 6684 169 2,5 11988 30,8 39 0,00009 0,00009

В среднем по области 53,8 41116 5395 201 3,7 15654 45,4 42 0,00032 0,00033

В целом по области 1075,8 822316 48902 2212 4,5 313081 38,1 - 0,00013 0,00008

Уровень подразделенности, полученный по ЧФ, во всех рассмотренных районных популяциях и вариабельность данного показателя по районам не отличались от аналогичных значений по всем фамилиям (табл. 1). Минимальный уровень подразделенности отмечен в Красненском районе (0,00128), а максимальный в Старооскольском районе (0,00007) при среднем значении 0,00033. Коэффициент корреляции Спирмена между /* по всем фамилиям и /* по ЧФ составил 0,99 (р < 0,001). В целом по области по всем фамилиям составило 0,00013, а при использовании «частотного» критерия 0,001 = 0,00008.

Таким образом, использование «частотного» критерия 0,001 приводит к значительному отсеву как редких фамилий, так и населения, включаемого в анализ. После использования критерия в целом по области остается лишь 4,5 % ЧФ, которые встречаются у 38,1 % населения старше 18 лет. Априорно количество фамилий, включаемых в анализ, в первую очередь зависит от общей численности жителей в изучаемом районе. В соответствии с этим минимальное число населения, включаемого в анализ, по районам существенно различается - более чем на порядок (от 12 до 188 человек). Значения уровня подразделенности (/*) по ЧФ практически не отличаются от аналогичных показателей по всем фамилиям.

Далее мы оценили эффективность использования ЧФ, отобранных на основе «частотного» критерия 0,001, для оценки генетических соотношений между рассматриваемыми районными популяциями. На основе матрицы генетических расстояний по частотам ЧФ проведен кластерный анализ, построена дендрограмма, отражающая генетические соотношения между 22 исследуемыми районами (рис. 1).

Анализ дендрограммы позволил выделить шесть групп кластеров. Первая группа кластеров объединяет 7 районов Белгородской области: Чернянский, Новооскольский, Волоконский, Валуйский, Красногвардейский, Алексеевский и Борисовский районы. Следует отметить, что 6 районов данного кластера имеют общее территориальное расположение - восточная и юговосточная части области, тогда как Борисовский район находится на противоположной стороне области и уда-

лен от Алексеевского района, с которым он объединился в первую очередь, на 180 км. Второй крупный кластер объединил 5 районов - Шебекинский, Яковлев-ский, Ивнянский, Старооскольский и Губкинский районы. Третья группа кластеров сформирована Прохо-ровским и Корочанским районами Белгородской области и Пристенским районом Курской области. Четвертую группу образуют Краснояружский, Ракитян-ский и Грайворонский районы, располагающиеся на западе области и имеющие общие границы между собой. Пятая группа кластеров сформирована Ровеньским и Вейделевским районами, которые находятся на юго-востоке области и также характеризуются общностью территориального положения. Территориально расположенные рядом Красненский район Белгородской области и Репьевский район Воронежской области объединяются в отдельный шестой кластер.

В соответствии с данными кластерного анализа была построена схема генетического ландшафта всех анализируемых популяций. Эквидистантные линии были проведены через 0,2 единицы генетического расстояния. Анализ пространственного расположения результатов кластерного анализа (рис. 2) показал пересечение эквидистантных линий, объединяющих районы первых двух крупных кластеров, что не соответствует аналогичным результатам, полученным ранее по всем фамилиям (рис. 3) [11].

Объединение районных популяций в единый кластер не соответствует их реальному географическому положению. Полученные данные свидетельствуют о том, что использование ЧФ, отобранных по частотному критерию 0,001, не позволяет репрезентативно оценивать генетические соотношения между элементарными популяциями юга Центральной России.

Таким образом, полученные после применения «частотного» критерия 0,001 ЧФ могут быть использованы лишь для оценки ряда популяционногенетических характеристик населения. С целью описания генетических соотношений между районными популяциями Белгородской области данный критерий отбора фамилий не может быть использован.

5.0

4.5

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5 1,0 0,5 0,0

Рис. 1. Дендрограмма генетических соотношений двадцати районов Белгородской области, Пристенского района Курской области и Репьевского района Воронежской области (построена по ЧФ, отобранным по «частотному» критерию 0,001). 1 - Алексеевский, 2 - Борисовский, 3 - Валуйский, 4 - Вейделевский, 5 - Волоконовский, 6 - Грайворонский, 7 - Губкинский, 8 - Ивнянский, 9 -Корочанский, 10 - Красненский, 11 - Красногвардейский, 12 - Краснояружский, 13 - Новооскольский, 14 - Прохоровский, 15 -Ракитянский, 16 - Ровеньской, 17 - Старооскольский, 18 - Чернянский, 19 - Шебекинский, 20 - Яковлевский районы Белгородской области, 21 - Пристенский район Курской области, 22 - Репьевский район Воронежской области

1 :

к 1 “И : ТЧ ' Л 1

21 14 9 22 10 20 19 9 17 7 15 12 6 16 4 18 13 11 5 3 2 1

Рис. 2. Схема генетических взаимоотношений районных популяций Белгородской области

Рис. 3. Схема генетических взаимоотношений районных популяций Белгородской области

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5 1,0 0,5 0,0

Рис. 4. Дендрограмма генетических соотношений двадцати районов Белгородской области, Пристенского района Курской области и Репьевского района Воронежской области (построена по ЧФ, отобранным по «частотному» критерию 0,00005). 1 - Алексеев-ский, 2 - Борисовский, 3 - Валуйский, 4 - Вейделевский, 5 - Волоконовский, 6 - Грайворонский, 7 - Губкинский, 8 - Ивнянский, 9 - Корочанский, 10 - Красненский, 11 - Красногвардейский, 12 - Краснояружский, 13 - Новооскольский, 14 - Прохоровский, 15 - Ракитянский, 16 - Ровеньской, 17 - Старооскольский, 18 - Чернянский, 19 - Шебекинский, 20 - Яковлевский районы Белгородской области, 21 - Пристенский район Курской области, 22 - Репьевский район Воронежской области

1 г

22 10 21 14 9 8 18 13 20 19 17 7 11 5 3 15 12 6 2 16 4 1

В связи с имеющимися расхождениями в оценках генетического ландшафта по всем фамилиям и ЧФ (критерий 0,001) мы попробовали найти ту планку «частотного» критерия, которая позволила бы отобрать ЧФ, в полной мере корректно описывающие реальные генетические соотношения между популяциями. Для этого мы сделали следующее - поэтапно снижали уровень отбора ЧФ (в начале отбирали фамилии, встречающиеся с частотой 0,0009, затем с частотой 0,0008 и т. д.) с оценкой на каждом уровне отбора генетических соотношений между исследуемыми популяциями. Эту процедуру осуществляли до тех пор, пока «картина» генетических соотношений, установленных на основе ЧФ, не стала соответствовать генетическому ландшафту, полученному по всем фамилиям. В результате этого был определен частотный уровень отбора ЧФ, позволяющий адекватно описывать генетические соотношения популяций юга Центральной России, который оказался равен 0,00005.

Согласно этого уровня отбора ЧФ, в исследование включаются те фамилии, которые встречаются в рассматриваемой популяции (район) с частотой 0,005 %. Дендрограмма (рис. 4) и эквидистантные фигуры (рис. 3), построенные по матрице генетических расстояний, рассчитанной на основе частот ЧФ, отобранных по «частотному» критерию 0,00005, полностью соответствуют аналогичным данным, полученным по всем фамилиям [11].

На дендрограмме (рис. 4) можно выделить пять групп кластеров. Первая группа кластеров включает две подгруппы, объединяющие большинство районов (10) Белгородской области. Это Старооскольский, Губ-кинский, Шебекинский, Яковлевский, Чернянский, Новооскольский, Волоконовский, Валуйский и Красногвардейский районы. Вторую группу образуют Красно-яружский, Ракитянский, Грайворонский и Борисовский районы, располагающиеся на западе области и имеющие общие границы между собой. Третья группа кластеров сформирована Ровеньским, Вейделевским и Алексеевским районами, которые находятся на юго-востоке области и также характеризуются общностью территориального положения. Ивнянский и Прохоров-ский районы Белгородской области вместе с Пристен-ским районом Курской области образуют четвертую группу. Красненский район Белгородской области, граничащий с Репьевским районом Воронежской области, образуют самостоятельный пятый кластер.

Эквидистантные фигуры (рис. 3), описывающие результаты кластерного анализа на реальной территории, построены без пересечения (эквидистантные линии проведены через 0,2 единицы генетического расстояния). Районные популяции, располагающиеся в центре Белгородской области, последовательно группируются в три подсистемы, которые затем достаточно четко объединяются в единую большую группу. Параллельно с этим идет последовательное объединение двух других подсистем, располагающихся на западе и юго-востоке области. Пристенский район Курской области на самом последнем уровне присоединяется к Прохоровскому и Корочанскому районам Белгородской области. Крас-ненский район Белгородской области и Репьевский район Воронежской области образуют самостоятельную группу лишь на уровне 1,8.

Таким образом, частые фамилии, отобранные по «частотному» критерию 0,005 %, в полной мере репре-

зентативно описывают генетический ландшафт белгородской популяции.

Количество фамилий, включаемых при этом в анализ, т.е. встречающихся с частотой 0,00005, значительно возросло (в 10,4 раза) по сравнению с числом фамилий, отобранных по критерию 0,001. Наряду с этим численность населения, включаемого в анализ, также существенно увеличилась - в 2,3 раза. Минимальное количество ЧФ наблюдалось в Красненском районе (1272), а максимальное - в Яковлевском районе (4461), при среднем значении по области 2760 ЧФ (табл. 2). Вариабельность данного показателя составила 3,5 раза, что несколько выше изменчивости этого показателя, полученного по «частотному» критерию 0,001 (1,9 раз) и в 5 раз ниже показателя, полученного по всем фамилиям (17,5 раз). В целом по области после применения данного подхода в отборе частых фамилий из общей базы всех фамилий (48902 фамилий) в анализ включается 22919 ЧФ (46,9 %). Удельный вес частых фамилий по районам области изменялся от 12 % в Старооскольском районе до 100 % в шести районах области (8,3 раз). Следует отметить, что вариабельность данного показателя по ЧФ, отобранным по критерию 0,001, в районах области была более чем в 3 раза выше и составила 27 раз (от 0,6 до 16,3 %).

Удельный вес населения с ЧФ, отобранными по критерию 0,005 %, в среднем по области составил 87,9 % при минимальном значении данного показателя в Старооскольском районе (71,7 %) и максимальном в Борисовском, Вейделевском, Ивнянском, Красненском, Краснояружском и Ровеньском районах (100 %). Доля населения, описываемого с помощью данного критерия, в целом по области составила 87,9 %, что в 2,3 раза выше, чем по «частотному» критерию 0,001 (38,1 %).

После применения «частотного» критерия 0,0005 в 6 районах области (30 %) минимальное количество населения, включаемого в анализ, составило от 1 человека и выше, т.е. в этих районах в анализ включались все индивидуумы и все фамилии. В Старооскольском районе (максимальная численность населения) данный показатель составил 10 человек при среднем значении по области 3 индивидуума (табл. 2).

Значение уровня подразделенности /г(область) по ЧФ, отобранным в соответствии с критерием 0,005 % составило 0,00012, что сопоставимо с аналогичным значением по всем фамилиям - 0,00013, и выше, чем по критерию 0,1 % - 0,00008. Среднее значение уровня подразделенности /* (район) по «частотному» критерию 0,005 % составило 0,00033 (табл. 2), что сопоставимо со значением /* по всем фамилиям (0,00032), и по «частотному» критерию 0,1 % - 0,00033 (табл. 1). Коэффициент корреляции Спирмена между /* по всем фамилиям и /* по фамилиям, отобранным по критерию 0,005 % составил 0,99 (р < 0,001).

Итак, частые фамилии, отобранные с использованием «частного» критерия 0,00005, позволяют адекватно описывать не только отдельные популяционногенетические характеристики населения, но оценивать генетические соотношения между элементарными популяциями в Центральном Черноземье. Однако следует отметить, что при этом в подавляющем числе изученных районных популяций в анализ включаются практически все фамилии.

Таблица 2

Характеристика распределения фамилий и уровня подразделенности

Популяции (районы) В целом По данным списков избирателей с использованием «частотного» критерия (0,00005) f*

Численность населения (тыс. человек) Кол-во населения старше 18 лет Кол-во фамилий Кол-во ЧФ Ф Сґ Кол-во населения с ЧФ Удел. вес населения с ЧФ от населения старше 18 лет, % ,з ия зил н ла ле ан ле а св сан вог во- ом -ол еа ко ачю •3 ^ S 03 В целом По критерию 0,00005

Алексеевский 66,0 50858 5401 2724 50,4 47181 92,8 3 0,00028 0,00029

Борисовский 26,1 19366 3500 3500 100,0 19366 100,0 1 0,00022 0,00023

Валуйский 74,0 56461 7628 3391 44,5 50724 89,8 3 0,00015 0,00016

Вейделевский 25,8 19324 2825 2825 100,0 19324 100,0 1 0,00033 0,00034

Волоконовский 36,6 28230 3704 2632 71,1 27181 96,3 2 0,00024 0,00025

Г райворонский 27,7 20606 3388 2248 66,4 19497 94,6 2 0,00029 0,0003

Губкинский 120,4 87900 10047 2865 28,5 73688 83,8 5 0,00019 0,00019

Ивнянский 24,0 18802 2749 2749 100,0 18802 100,0 1 0,00048 0,00049

Корочанский 40,1 30125 4388 2912 66,4 28679 95,2 2 0,00022 0,00023

Красненский 15,5 12737 1272 1272 100,0 12737 100,0 1 0,00125 0,00126

Красногвардейский 40,7 35027 3562 2465 69,2 33962 97,0 2 0,00025 0,00026

Краснояружский 15,2 11589 2064 2064 100,0 11589 100,0 1 0,00052 0,00053

Новооскольский 47,3 38108 5507 3566 64,8 36213 95,0 2 0,00019 0,0002

Прохоровский 27,8 22878 3531 2259 64,0 21627 94,5 2 0,00039 0,0004

Ракитянский 35,2 26744 3687 2453 66,5 25551 95,5 2 0,00029 0,0003

Ровенской 25,5 18507 2311 2311 100,0 18507 100,0 1 0,00062 0,00063

Старооскольский 250,6 187201 22247 2676 12,0 134189 71,7 10 0,00007 0,00007

Чернянский 33,9 25871 3987 2714 68,1 24622 95,2 2 0,00025 0,00025

Шебекинский 93,2 73120 9424 3272 34,7 62958 86,1 4 0,00016 0,00017

Яковлевский 50,2 38862 6684 4461 66,7 36676 94,4 2 0,00009 0,0001

В среднем по области 53,8 41116 5395 2760 51,2 36154 94,1 3 0,00032 0,00033

В целом по области 1075,8 822316 48902 22919 46,9 723081 87,9 - 0,00013 0,00012

Таким образом, в результате проведенного исследования эффективности использования «частотного» критерия отбора фамилий для описания популяционногенетической структуры населения крупной областной подразделенной популяции Центрального Черноземья установлено, что ЧФ, отобранные на основе применения «частотного» критерия 0,001, позволяют корректно охарактеризовать уровень подразделенности (^г) населения. Однако использование их при описании генетического ландшафта крупной областной подразделенной популяции юга Центральной России приводит к искаженным оценкам генетических соотношений между элементарными популяциями. Репрезентативные данные по генетическим соотношениям 20 районных популяций Белгородской области (соответствующие результатам, полученным по всем фамилиям) можно получить только при использовании частых фамилий, отобранных по «частотному» критерию 0,00005. Но в этом случае в подавляющем большинстве районных популяций (17 из 20) в анализ будет включаться практически все население (минимальное количество исследуемого населения составляет от 1 до 3 человек, что в среднем по районам соответствует 94,1 % от всего населения района), т. е. на этом уровне частотного критерия (0,00005) как такового отбора частых фамилий не происходит.

Итак, подводя итог данной работы, можно сделать вывод о том, что частые фамилии, отобранные на осно-

ве «частотного» критерия, могут быть эффективно использованы только для описания уровня подразделенности населения Центрального Черноземья без анализа генетических соотношений между элементарными популяциями (районами).

ЛИТЕРАТУРА

1. Crow J.F., Mange A.P. Measurement of inbreeding from the frequency or marriages between person of the same surname // Eugen. Quart. 1965. V.12. P. 199-203.

2. Ельчинова Г.И., Кадошникова М.Ю., Мамедова Р.А. и др. О частотном критерии выбора фамилий для изучения генетической структуры популяций // Генетика. 1991. Т. 27. №2. С. 358-360.

3. Ельчинова Г.И., Кадошникова М.Ю., Мамедова Р.А. Выявление особенностей генетической структуры популяции с помощью метода описания «генетического ландшафта» // Г енетика. 1991. Т. 27. № 11.С. 1994-2001.

4. Ельчинова Г.И. Опыт применения методов популяционногенетического анализа при изучении популяций России с различной генетико-демографической структурой: автореф. дис ... д-ра биол. наук. М.: МГНЦ РАМН, 2001. 48 с.

5. Наследственные болезни в популяциях человека / под ред. Е.К. Гинтера. М.: Медицина, 2002. 304 с.

6. Балановская Е.В., Балановский О.П. Русский генофонд взгляд в прошлое. М.: Луч, 2007.

7. Чурносов М.И., Сорокина И.Н., Балановская Е.В. Генофонд населения Белгородской области. Динамика индекса эндогамии в районных популяциях // Генетика. 2008. Т. 44. № 8. С. 1117-1125.

8. Grow J.F. The estimation of inbreeding from isonymy // Human Biol. 1980. V. 52. P. 1-12.

9. Балановский О.П., Бужилова А.П., Балановская Е.В. Русский генофонд. Геногеография фамилий // Генетика. 2001. Т. 37. № 7. С. 974-990.

4G6

10. Сорокина И.Н., Балановская Е.В., Чурносов М.И. Генофонд населения Белгородской области. I. Дифференциация всех районных популяций по данным антропонимики // Генетика. 2007. Т. 43. № 6. С. 841-849.

11. Сорокина И.Н., Балановская Е.В., Чурносов М.И. Описание «генетического ландшафта» районных популяций Центральной России // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. X. № 1.

Поступила в редакцию 20 сентября 2008 г.

Sorokina I. N., Churnosov M.I. Use of "frequency" criterion of selection of surnames for the analysis of structure of the geno-fund of the population. Check of efficiency of use of "frequency" criterion of selection of surnames for the description of population-genetic structure of the population of the large regional subdivided population of the Central Chernozem region is lead. It is established, that the frequent surnames selected on the basis of "frequency" criterion can be effectively used only for the description of a level for the population without the analysis of genetic parities between elementary populations (areas).

Key words: population, genetics, gene pool, health.

LITERATURE

1. Crow J.F., Mange A.P. Measurement of inbreeding from the frequency or marriages between person of the same surname // Eugen. Quart. 1965. V. 12. P. 199-203.

2. Elchinova G.I., Kadoshnikova М.Yu., Mamedova RA. et al. On “frequency” criterion of the choice of surnames for studying the genetic structure of populations // Genetics. 1991. V. 27. №2. P. 358-360.

3. Elchinova G.I., Kadoshnikova М.Yu., Mamedova RA. Revelation of peculiarities of genetic structure of populations using the method of «genetic landscape» description // Genetics. 1991. V. 27. № 11. P. 1994-2001.

4. Elchinova G.I. The experience of using methods of population-genetic analysis in using populations of Russia with various genetic-demographic structure: Abstract of the Thesis of ... Doctor of Biological Sciences. M.: MGSC RAMS, 2001. 48 pp.

5. Hereditary diseases in human populations / Edited by E.K. Hinter. M.: Meditsina, 2002. 304 pp.

6. Balanovskaya Е.V., Balanovskiy О.P. Russian gene pool - hindsight. M.: Luch, 2007.

7. Churnosov М.I., Sorokina I.N., Balanovskaya Е.V. Gene pool of the population of Belgorod region. Dynamics of endogamy index in regional populations // Genetics. 2008. V. 44. № 8. P. 1117-1125.

8. Grow J.F. The estimation of inbreeding from isonymy // Human Biol. 1980. V. 52. P. 1-12.

9. Balanovsky О.P., Buzhilova А.P., Balanovskaya Е.V. Russian gene pool. Gene-geography of surnames // Genetics. 2001. V. 37. № 7. P. 974-990.

10. Sorokina I.N., Balanovskaya Е.V., Churnosov М.I. Gene pool of the population of Belgorod region I. Differentiation of all regional populations by the data of anthroponymy // Genetics. 2007. V. 43. № 6. P. 841-849.

11. Sorokina I.N., Balanovskaya Е.V., Churnosov М.I. Description of «genetic landscape» of regional populations of Central Russia // Reporter of New Medical Technologies. 2007. V. X. № 1.