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重变异基因如何通过人群来传播
,
而不是集中于动物如何随着时间可能有不同
形式的演变
,
这些被称为
“
群体遗传学家
”
的人开发数学模型，要从现有群体的
遗传变异
,
来推断在过去这些人口可能发生了什么事。
因为所有这些模型都来自他们的达尔文主义的根源，所以他们认为自然选择作
用在
随机过程
(stochastic process
即随机发生的过程，并没有考虑生物本身的
的需要
),
就足以说明一切进化改变。
产生遗传变异的随机过程包括突变
(
改变
DNA
序列
)
和基因重组
(
重排染色体之间遗传信息的交换
),
基因漂流
(
由于生育故
障遗传信息的随机丢失
)
有降低自然选择驱动遗传变化力量的趋势，特别是在一
百万以下的人口。
请注意
,
在新达尔文主义中不可能容许有方向或指导的进化。
随机的基
因变异在一次偶然的机会中发生
,
没有顾念到群体的任何需要。
自然选择会加
以筛选，基因漂流抛出更多的随机性
,
选择哪个变种基因可以实际生存和在人
群中传播。
群体遗传学需要简化某些数学方程式才能运作。
大多数模型使用目前的
遗传多样性，以模拟追溯过去的事件
,
它们假定不变的背景突变率，没有强大
的被选择偏向的遗传变化。
它们假定一个恒定的群众数目
,
无群体的迁移，和
它们假定共同祖先是
DNA
序列相似性的根本原因。
所有这些假设都受到质疑，
且看下文的分析。
群体遗传学挑战第一对人类的祖先
在
20
世纪
90
年代的名为弗朗西斯科
·
阿亚拉
(Francisco Ayala)
的群体生
物学家采用从
HLA
序列得来的遗传信息
,
开始着手挑战两个人的第一对人类祖先
的思想。
(
注
1)
阿亚拉选择了
HLA-DRB1
的一个原因，是那个时候有已经有数百
已知的
HLA-DRB1
不同的版本。
因此他有理由怀疑在假想当黑猩猩和人类的谱系
分歧进化时，在
HLA-DRB1
序列可能有已经相当大的差异。
图
5
.
2
：
HLA-DR
的肽连接结构域
(peptide binding domain)
Illustration: Ann Gauger, created using MacPymol and PDB 1aqd.