Race et génétique

Les scientifiques qui étudient les variations humaines ont utilisé une série de méthodes pour caractériser la façon dont les différentes populations varient.

Études des traits, des protéines et des gènesEdit

Les premières tentatives de classification raciale mesuraient les traits de surface, notamment la couleur de la peau, la couleur et la texture des cheveux, la couleur des yeux, la taille et la forme de la tête. (Les mesures de cette dernière par craniométrie ont été discréditées à plusieurs reprises à la fin du 19e et au milieu du 20e siècle.)

L’adaptation biologique joue un rôle dans ces caractéristiques corporelles et le type de peau.

Une poignée relative de gènes explique les facteurs héréditaires qui façonnent l’apparence d’une personne. On estime que les humains possèdent entre 19 000 et 20 000 gènes codant pour des protéines humaines. Richard Sturm et David Duffy décrivent 11 gènes qui affectent la pigmentation de la peau et expliquent la plupart des variations de la couleur de la peau humaine, dont les plus importants sont MC1R, ASIP, OCA2 et TYR. Il existe des preuves que jusqu’à 16 gènes différents pourraient être responsables de la couleur des yeux chez l’homme ; cependant, les deux principaux gènes associés à la variation de la couleur des yeux sont OCA2 et HERC2, et tous deux sont localisés sur le chromosome 15.

Analyse des protéines sanguinesEdit

Distribution géographique du groupe sanguin A

Distribution géographique du groupe sanguin B

Avant la découverte de l’ADN, les scientifiques ont utilisé les protéines sanguines (les systèmes de groupes sanguins humains) pour étudier la variation génétique humaine. Les recherches menées par Ludwik et Hanka Herschfeld pendant la Première Guerre mondiale ont révélé que l’incidence des groupes sanguins A et B différait selon les régions ; par exemple, parmi les Européens, 15 % étaient du groupe B et 40 % du groupe A. Les Européens de l’Est et les Russes avaient une incidence plus élevée du groupe B ; les personnes originaires de l’Inde avaient la plus grande incidence. Les Herschfelds ont conclu que les humains étaient constitués de deux « races biochimiques », nées séparément. Ils ont émis l’hypothèse que ces deux races se sont mélangées par la suite, ce qui a donné naissance aux groupes A et B. Il s’agissait de l’une des premières théories sur les différences raciales à inclure l’idée que la variation humaine ne correspondait pas à la variation génétique. On s’attendait à ce que les groupes ayant des proportions similaires de groupes sanguins soient plus étroitement liés, mais au lieu de cela, on a souvent constaté que des groupes séparés par de grandes distances (comme ceux de Madagascar et de Russie), avaient des incidences similaires. On a découvert plus tard que le système de groupes sanguins ABO n’est pas seulement commun aux humains, mais partagé avec d’autres primates, et qu’il est probablement antérieur à tous les groupes humains.

Génétique des populationsEdit

Les chercheurs utilisent actuellement des tests génétiques, qui peuvent impliquer des centaines (ou des milliers) de marqueurs génétiques ou le génome entier.

StructureEdit

L’analyse en composantes principales de cinquante populations, avec un code couleur par région, illustre la différenciation et le chevauchement des populations trouvées en utilisant cette méthode d’analyse.

Plusieurs méthodes pour examiner et quantifier les sous-groupes génétiques existent, y compris l’analyse en grappes et en composantes principales. Les marqueurs génétiques des individus sont examinés pour trouver la structure génétique d’une population. Alors que les sous-groupes se chevauchent lorsqu’on examine les variantes d’un seul marqueur, lorsqu’on examine un certain nombre de marqueurs, les différents sous-groupes ont une structure génétique moyenne différente. Un individu peut être décrit comme appartenant à plusieurs sous-groupes. Ces sous-groupes peuvent être plus ou moins distincts, en fonction du degré de chevauchement avec d’autres sous-groupes.

Dans l’analyse de clusters, le nombre de clusters à rechercher K est déterminé à l’avance ; le degré de distinction des clusters varie. Les résultats obtenus par les analyses en grappes dépendent de plusieurs facteurs :

• Un grand nombre de marqueurs génétiques étudiés facilite la recherche de clusters distincts.
• Certains marqueurs génétiques varient plus que d’autres, il en faut donc moins pour trouver des clusters distincts. Les marqueurs informatifs sur l’ascendance présentent des fréquences sensiblement différentes entre les populations de différentes régions géographiques. Grâce aux AIM, les scientifiques peuvent déterminer le continent d’origine ancestral d’une personne en se basant uniquement sur son ADN. Les AIM peuvent également être utilisés pour déterminer les proportions d’admixture d’une personne.
• Plus le nombre d’individus étudiés est important, plus il devient facile de détecter des clusters distincts (le bruit statistique est réduit).
• Une faible variation génétique rend plus difficile la détection de clusters distincts. Une plus grande distance géographique augmente généralement la variation génétique, ce qui facilite l’identification des clusters.
• Une structure de cluster similaire est observée avec différents marqueurs génétiques lorsque le nombre de marqueurs génétiques inclus est suffisamment important. La structure en grappes obtenue avec différentes techniques statistiques est similaire. Une structure de cluster similaire est trouvée dans l’échantillon original avec un sous-échantillon de l’échantillon original.

Des études récentes ont été publiées en utilisant un nombre croissant de marqueurs génétiques.

DistanceEdit

La distance génétique est la divergence génétique entre les espèces ou les populations d’une espèce. Elle peut comparer la similarité génétique d’espèces apparentées, comme l’homme et le chimpanzé. Au sein d’une espèce, la distance génétique mesure la divergence entre les sous-groupes.

La distance génétique présente une corrélation significative avec la distance géographique entre les populations, un phénomène parfois appelé « isolement par la distance ». La distance génétique peut être le résultat de frontières physiques restreignant le flux de gènes, comme les îles, les déserts, les montagnes ou les forêts.

La distance génétique est mesurée par l’indice de fixation (FST). Le FST est la corrélation entre des allèles choisis au hasard dans un sous-groupe et une population plus large. Il est souvent exprimé comme une proportion de la diversité génétique. Cette comparaison de la variabilité génétique au sein des populations (et entre elles) est utilisée en génétique des populations. Les valeurs vont de 0 à 1 ; zéro indique que les deux populations se croisent librement, et un indiquerait que deux populations sont séparées.

De nombreuses études situent la distance FST moyenne entre les races humaines à environ 0,125. Henry Harpending a soutenu que cette valeur implique à l’échelle mondiale une « parenté entre deux individus de la même population humaine est équivalente à la parenté entre grand-parent et petit-enfant ou entre demi-frères et demi-sœurs ». En fait, les formules dérivées dans l’article de Harpending dans la section « Kinship in a subdivided population » impliquent que deux individus non apparentés de la même race ont un coefficient de parenté plus élevé (0,125) qu’un individu et son demi-frère ou sa demi-sœur métisse (0,109).

Histoire et géographieEdit

Cavalli-Sforza a décrit deux méthodes d’analyse de l’ascendance. La structure génétique de la population actuelle n’implique pas que les différents clusters ou composants n’indiquent qu’un seul foyer ancestral par groupe ; par exemple, un cluster génétique aux États-Unis comprend des Hispaniques ayant des ancêtres européens, amérindiens et africains.

Les analyses géographiques tentent d’identifier les lieux d’origine, leur importance relative et les causes possibles de la variation génétique dans une zone. Les résultats peuvent être présentés sous forme de cartes montrant la variation génétique. Cavalli-Sforza et ses collègues affirment que si les variations génétiques sont étudiées, elles correspondent souvent à des migrations de population dues à de nouvelles sources de nourriture, à l’amélioration des transports ou à des changements de pouvoir politique. Par exemple, en Europe, la direction la plus significative de la variation génétique correspond à la diffusion de l’agriculture du Moyen-Orient vers l’Europe entre 10 000 et 6 000 ans. Une telle analyse géographique fonctionne mieux en l’absence de migrations récentes, rapides et à grande échelle.

Les analyses historiques utilisent les différences de variation génétique (mesurées par la distance génétique) comme une horloge moléculaire indiquant la relation évolutive des espèces ou des groupes, et peuvent être utilisées pour créer des arbres évolutifs reconstituant les séparations de population.

ValidationEdit

Les résultats de la recherche génétique-ancestrale sont soutenus s’ils concordent avec les résultats de recherche d’autres domaines, tels que la linguistique ou l’archéologie. Cavalli-Sforza et ses collègues ont fait valoir qu’il y a une correspondance entre les familles de langues trouvées dans la recherche linguistique et l’arbre de population qu’ils ont trouvé dans leur étude de 1994. Les distances génétiques sont généralement plus courtes entre les populations utilisant des langues de la même famille linguistique. On trouve également des exceptions à cette règle, par exemple les Sami, qui sont génétiquement associés à des populations parlant des langues d’autres familles linguistiques. Les Samis parlent une langue ouralienne, mais sont génétiquement essentiellement européens. Cette situation résulterait d’une migration (et d’un métissage) avec les Européens, tout en conservant leur langue d’origine. Il existe également une concordance entre les dates de recherche en archéologie et celles calculées à l’aide de la distance génétique.

Taille du groupeEdit

Les techniques de recherche peuvent être utilisées pour détecter les différences de population génétique si suffisamment de marqueurs génétiques sont utilisés ; les populations japonaises et chinoises d’Asie de l’Est ont été identifiées. Les Africains subsahariens ont une plus grande diversité génétique que les autres populations.

Génétique entre groupesEdit

En 1972, Richard Lewontin a effectué une analyse statistique FST en utilisant 17 marqueurs (y compris les protéines des groupes sanguins). Il a constaté que la majorité des différences génétiques entre les humains (85,4 %) se trouvaient au sein d’une population, 8,3 % entre les populations d’une même race et 6,3 % pour différencier les races (caucasiens, africains, mongoloïdes, aborigènes d’Asie du Sud, amérindiens, océaniens et aborigènes australiens dans son étude). Depuis, d’autres analyses ont trouvé des valeurs de TSF de 6 à 10 % entre les groupes humains continentaux, de 5 à 15 % entre les différentes populations d’un même continent et de 75 à 85 % au sein des populations. Ce point de vue a été affirmé par l’American Anthropological Association et l’American Association of Physical Anthropologists depuis.

Tout en reconnaissant l’observation de Lewontin selon laquelle les humains sont génétiquement homogènes, A. W. F. Edwards dans son article de 2003 « Human Genetic Diversity : Lewontin’s Fallacy », a soutenu que l’information distinguant les populations les unes des autres est cachée dans la structure de corrélation des fréquences alléliques, ce qui rend possible la classification des individus à l’aide de techniques mathématiques. Selon Edwards, même si la probabilité de mal classer un individu sur la base d’un seul marqueur génétique peut atteindre 30 % (comme Lewontin l’a indiqué en 1972), cette probabilité est proche de zéro si suffisamment de marqueurs génétiques sont étudiés simultanément. Edwards considère que l’argument de Lewontin est basé sur une position politique, niant les différences biologiques pour plaider en faveur de l’égalité sociale. L’article d’Edwards est réimprimé, commenté par des experts tels que Noah Rosenberg, et bénéficie d’un contexte supplémentaire dans une interview avec le philosophe des sciences Rasmus Grønfeldt Winther dans une anthologie récente.

Comme mentionné précédemment, Edwards critique l’article de Lewontin car il a pris 17 traits différents et les a analysés indépendamment, sans les regarder en conjonction avec une autre protéine. Ainsi, il aurait été assez commode pour Lewontin de parvenir à la conclusion que le naturalisme racial n’est pas tenable, selon son argument. Sesardic a également renforcé le point de vue d’Edwards, car il a utilisé une illustration faisant référence à des carrés et des triangles, et a montré que si vous regardez un trait de manière isolée, alors il sera très probablement un mauvais prédicteur du groupe auquel l’individu appartient. En revanche, dans un article de 2014, réimprimé dans le volume 2018 d’Edwards Cambridge University Press, Rasmus Grønfeldt Winther soutient que le « Lewontin’s Fallacy » est en fait une erreur d’appellation, car il existe réellement deux ensembles différents de méthodes et de questions en jeu dans l’étude de la structure génomique de la population de nos espèces : le « partitionnement de la variance » et « l’analyse de regroupement ». Selon Winther, ce sont « les deux faces d’une même pièce de monnaie mathématique » et ni l’une ni l’autre « n’implique nécessairement quoi que ce soit sur la réalité des groupes humains. » Winther intègre cette discussion avec une variété d’autres « modèles empiriques » du génome humain, y compris le fait que la variation génétique non africaine dans notre espèce est fondamentalement un sous-ensemble de la variation africaine (pour la plupart des définitions, des mesures et des types de variation génétique), et que l’hétérozygotie des populations humaines est fortement corrélée à leur distance de l’Afrique, le long des routes migratoires humaines.

Tout en reconnaissant que la TSF reste utile, un certain nombre de scientifiques ont écrit sur d’autres approches pour caractériser la variation génétique humaine. Long & Kittles (2009) a déclaré que la TSF n’a pas réussi à identifier une variation importante et que lorsque l’analyse comprend uniquement des humains, la TSF = 0,119, mais l’ajout de chimpanzés ne l’augmente que jusqu’à la TSF = 0,183. Mountain & Risch (2004) a soutenu qu’une estimation de la TSF de 0,10-0,15 n’exclut pas une base génétique pour les différences phénotypiques entre les groupes et qu’une estimation faible de la TSF implique peu de choses sur le degré auquel les gènes contribuent aux différences entre les groupes. Pearse & Crandall 2004 a écrit que les chiffres du TSF ne peuvent pas distinguer entre une situation de forte migration entre les populations avec un long temps de divergence, et une situation d’histoire commune relativement récente mais sans flux de gènes en cours. Dans leur article de 2015, Keith Hunley, Graciela Cabana et Jeffrey Long (qui avaient déjà critiqué la méthodologie statistique de Lewontin avec Rick Kittles) recalculent la répartition de la diversité humaine en utilisant un modèle plus complexe que Lewontin et ses successeurs. Ils concluent : « En somme, nous sommes d’accord avec la conclusion de Lewontin selon laquelle les classifications raciales basées sur l’Occident n’ont aucune signification taxonomique, et nous espérons que cette recherche, qui tient compte de notre compréhension actuelle de la structure de la diversité humaine, place sa découverte séminale sur une base évolutionnaire plus ferme. »

Les anthropologues (comme C. Loring Brace), le philosophe Jonathan Kaplan et le généticien Joseph Graves ont fait valoir que s’il est possible de trouver des variations biologiques et génétiques correspondant grossièrement à la race, cela est vrai pour presque toutes les populations géographiquement distinctes : la structure en grappes des données génétiques dépend des hypothèses initiales du chercheur et des populations échantillonnées. Lorsqu’on échantillonne des groupes continentaux, les clusters deviennent continentaux ; avec d’autres modèles d’échantillonnage, les clusters seraient différents. Weiss et Fullerton notent que si l’on échantillonne uniquement des Islandais, des Mayas et des Maoris, trois grappes distinctes se formeront ; toutes les autres populations seront composées de mélanges génétiques de matériel maori, islandais et maya. Kaplan conclut donc que, si les différences de fréquences alléliques particulières peuvent être utilisées pour identifier des populations qui correspondent vaguement aux catégories raciales courantes dans le discours social occidental, ces différences n’ont pas plus de signification biologique que les différences trouvées entre n’importe quelles populations humaines (par ex, les Espagnols et les Portugais).

Auto-identificationModifier

Jorde et Wooding ont constaté que si les grappes provenant des marqueurs génétiques étaient corrélées avec certains concepts traditionnels de la race, les corrélations étaient imparfaites et imprécises en raison de la nature continue et chevauchante de la variation génétique, notant que l’ascendance, qui peut être déterminée avec précision, n’est pas équivalente au concept de race.

Une étude réalisée en 2005 par Tang et ses collègues a utilisé 326 marqueurs génétiques pour déterminer les grappes génétiques. Les 3 636 sujets, originaires des États-Unis et de Taïwan, se sont identifiés comme appartenant à des groupes ethniques blancs, afro-américains, est-asiatiques ou hispaniques. L’étude a trouvé « une correspondance presque parfaite entre le cluster génétique et le SIRE pour les principaux groupes ethniques vivant aux États-Unis, avec un taux de divergence de seulement 0,14 % ».

Paschou et al. ont trouvé une concordance « essentiellement parfaite » entre 51 populations d’origine auto-identifiées et la structure génétique de la population, en utilisant 650 000 marqueurs génétiques. La sélection de marqueurs génétiques informatifs a permis de réduire ce nombre à moins de 650, tout en conservant une précision quasi-totale.

La correspondance entre les grappes génétiques d’une population (comme la population américaine actuelle) et les groupes raciaux ou ethniques auto-identifiés ne signifie pas que cette grappe (ou ce groupe) correspond à un seul groupe ethnique. On estime que les Afro-Américains ont un mélange génétique européen de 20 à 25 % ; les Hispaniques ont des ancêtres européens, amérindiens et africains. Au Brésil, les Européens, les Amérindiens et les Africains se sont largement mélangés. Par conséquent, les différences de couleur de la peau au sein de la population ne sont pas progressives, et les associations entre la race autodéclarée et l’ascendance africaine sont relativement faibles. L’auto-classification ethnoraciale chez les Brésiliens n’est certainement pas aléatoire par rapport à l’ascendance individuelle du génome, mais la force de l’association entre le phénotype et la proportion médiane d’ascendance africaine varie largement à travers la population.

Augmentation de la distance génétiqueEdit

Un changement dans un pool génétique peut être abrupt ou clinal.

Les distances génétiques augmentent généralement de façon continue avec la distance géographique, ce qui rend une ligne de démarcation arbitraire. N’importe quelles deux colonies voisines présenteront une certaine différence génétique l’une par rapport à l’autre, qui pourrait être définie comme une race. Par conséquent, les tentatives de classification des races imposent une discontinuité artificielle à un phénomène qui se produit naturellement. Cela explique pourquoi les études sur la structure génétique des populations donnent des résultats variables, selon la méthodologie.

Rosenberg et ses collègues (2005) ont fait valoir, sur la base d’une analyse en grappes des 52 populations du Human Genetic Diversity Panel, que les populations ne varient pas toujours de façon continue et que la structure génétique d’une population est cohérente si suffisamment de marqueurs génétiques (et de sujets) sont inclus.

L’examen de la relation entre la distance génétique et la distance géographique soutient un point de vue dans lequel les clusters apparaissent non pas comme un artefact du schéma d’échantillonnage, mais à partir de petits sauts discontinus dans la distance génétique pour la plupart des paires de populations des côtés opposés des barrières géographiques, par rapport à la distance génétique pour les paires du même côté. Ainsi, l’analyse de l’ensemble de données de 993 locus corrobore nos résultats antérieurs : si suffisamment de marqueurs sont utilisés avec un échantillon mondial suffisamment grand, les individus peuvent être répartis en groupes génétiques qui correspondent aux principales subdivisions géographiques du globe, certains individus de lieux géographiques intermédiaires ayant une appartenance mixte aux groupes qui correspondent aux régions voisines.

Ils ont également écrit, concernant un modèle avec cinq clusters correspondant à l’Afrique, l’Eurasie (Europe, Moyen-Orient et Asie centrale/sud), l’Asie de l’Est, l’Océanie et les Amériques :

Pour les paires de population provenant du même cluster, lorsque la distance géographique augmente, la distance génétique augmente de manière linéaire, ce qui est cohérent avec une structure de population clinale. Cependant, pour les paires provenant de clusters différents, la distance génétique est généralement plus grande que celle entre les paires intra-clusters qui ont la même distance géographique. Par exemple, les distances génétiques pour les paires de populations dont l’une se trouve en Eurasie et l’autre en Asie de l’Est sont plus grandes que celles des paires à distance géographique équivalente en Eurasie ou en Asie de l’Est. En gros, ce sont ces petits sauts discontinus dans la distance génétique – à travers les océans, l’Himalaya et le Sahara – qui fournissent la base de la capacité de STRUCTURE à identifier des clusters qui correspondent à des régions géographiques.

Cela s’applique aux populations dans leurs foyers ancestraux lorsque les migrations et le flux génétique étaient lents ; les grandes migrations rapides présentent des caractéristiques différentes. Tang et ses collègues (2004) ont écrit :  » nous n’avons détecté qu’une modeste différenciation génétique entre les différents lieux géographiques actuels au sein de chaque groupe de race/ethnie. Ainsi, l’ascendance géographique ancienne, qui est fortement corrélée à la race/ethnicité auto-identifiée – par opposition à la résidence actuelle – est le principal déterminant de la structure génétique dans la population américaine ».

Nombre de clustersEdit

Clusters de gènes de Rosenberg (2006) pour K=7 clusters. (L’analyse par grappes divise un ensemble de données en n’importe quel nombre préspécifié de grappes). Les individus ont des gènes de plusieurs clusters. Le cluster prévalent uniquement chez les Kalash (jaune) ne se sépare qu’à K=7 et plus.

L’analyse de cluster a été critiquée car le nombre de clusters à rechercher est décidé à l’avance, avec différentes valeurs possibles (bien qu’avec des degrés de probabilité variables). L’analyse en composantes principales ne décide pas à l’avance du nombre de composantes à rechercher.

L’étude de 2002 de Rosenberg et al. illustre pourquoi les significations de ces regroupements sont contestables. L’étude montre qu’au niveau de l’analyse en grappes K=5, les regroupements génétiques correspondent grossièrement à chacune des cinq grandes régions géographiques. Des résultats similaires ont été recueillis dans d’autres études en 2005.

Cependant, en plus des cinq principaux clusters supposés géographiques, un sixième groupe, les Kalash, un groupe ethnique minoritaire du Pakistan, a commencé à apparaître à partir de K=6. Le naturaliste racial Nicholas Wade considère que ces résultats « n’ont aucun sens génétique ou géographique ». Ils sont donc omis dans son livre A Troublesome Inheritance en faveur de l’analyse des clusters K=5.

Ce parti pris reflète toutefois la façon dont la recherche est intrinsèquement défectueuse. La population de l’échantillon est choisie en fonction de la représentation géographique et des concepts folkloriques de la race, au lieu de tenir compte de la diversité génétique au sein des différentes régions géographiques. Les Kalash ne s’inscrivent pas dans ce schéma général, car il s’agit d’une population génétiquement isolée qui s’est retrouvée dans cette étude. De potentiellement nombreux groupes génétiquement dérivés, tels que les Sentinelles non contactées, ne sont pas représentés dans l’étude.

UtilitéEdit

Il a été avancé que la connaissance de la race d’une personne a une valeur limitée, puisque les personnes de la même race varient les unes des autres. David J. Witherspoon et ses collègues ont fait valoir que lorsque les individus sont affectés à des groupes de population, deux individus choisis au hasard dans des populations différentes peuvent se ressembler davantage qu’un membre de leur propre groupe choisi au hasard. Ils ont constaté que plusieurs milliers de marqueurs génétiques devaient être utilisés pour que la réponse à la question « À quelle fréquence une paire d’individus d’une même population est-elle génétiquement plus dissemblable que deux individus choisis dans deux populations différentes » soit « jamais ». Cela supposait trois groupes de population, séparés par de grandes distances géographiques (Europe, Afrique et Asie de l’Est). La population humaine mondiale est plus complexe, et l’étude d’un grand nombre de groupes nécessiterait un nombre accru de marqueurs pour obtenir la même réponse. Ils concluent que « la prudence est de mise lorsqu’on utilise l’ascendance géographique ou génétique pour faire des déductions sur les phénotypes individuels » et que « le fait qu’avec suffisamment de données génétiques, les individus puissent être correctement assignés à leur population d’origine est compatible avec l’observation que la plupart des variations génétiques humaines se trouvent au sein des populations et non entre elles. Il est également compatible avec notre constatation que, même lorsque les populations les plus distinctes sont prises en compte et que des centaines de loci sont utilisés, les individus sont fréquemment plus similaires aux membres d’autres populations qu’aux membres de leur propre population ».

Cette conclusion est similaire à celle à laquelle est parvenu l’anthropologue Norman Sauer dans un article de 1992 sur la capacité des anthropologues judiciaires à attribuer une « race » à un squelette, sur la base des caractéristiques craniofaciales et de la morphologie des membres. Selon Sauer, « l’attribution réussie de la race à un spécimen squelettique n’est pas une justification du concept de race, mais plutôt une prédiction qu’un individu, de son vivant, a été assigné à une catégorie « raciale » particulière construite par la société. Un spécimen peut présenter des caractéristiques qui indiquent une ascendance africaine. Dans ce pays, cette personne est susceptible d’avoir été étiquetée noire, indépendamment du fait que cette race existe réellement ou non dans la nature ».

Marqueurs informatifs d’ascendanceModifié

Les marqueurs informatifs d’ascendance (AIM) sont une technologie de traçage généalogique qui a fait l’objet de nombreuses critiques en raison de sa dépendance à l’égard des populations de référence. Dans un article de 2015, Troy Duster explique comment la technologie contemporaine permet de retracer la lignée ancestrale mais uniquement le long d’une ligne maternelle et d’une ligne paternelle. Autrement dit, sur un total de 64 arrière-arrière-arrière-arrière-grands-parents, seul un de chaque parent est identifié, ce qui implique que les 62 autres ancêtres sont ignorés dans les efforts de traçage. En outre, les « populations de référence » utilisées comme marqueurs d’appartenance à un groupe particulier sont désignées de manière arbitraire et contemporaine. En d’autres termes, l’utilisation des populations qui résident actuellement dans des lieux donnés comme références pour certaines races et certains groupes ethniques n’est pas fiable en raison des changements démographiques qui se sont produits au cours de plusieurs siècles dans ces lieux. En outre, les marqueurs informatifs sur l’ascendance étant largement partagés dans l’ensemble de la population humaine, c’est leur fréquence qui est testée, et non leur simple absence/présence. Il faut donc fixer un seuil de fréquence relative. Selon Duster, les critères de fixation de ces seuils sont un secret commercial des entreprises qui commercialisent les tests. Nous ne pouvons donc pas dire de manière concluante s’ils sont appropriés. Les résultats des AIM sont extrêmement sensibles à l’endroit où cette barre est fixée. Étant donné que de nombreux traits génétiques se retrouvent très similaires au sein de nombreuses populations différentes, le taux de fréquence considéré comme suffisant pour faire partie d’une population de référence est très important. Cela peut également conduire à des erreurs, étant donné que de nombreuses populations peuvent partager les mêmes caractéristiques, voire exactement les mêmes gènes. Cela signifie qu’une personne originaire de Bulgarie dont les ancêtres remontent au XVe siècle pourrait (et c’est parfois le cas) être considérée comme partiellement « amérindienne ». Cela se produit parce que les MIA reposent sur l’hypothèse d’une « pureté à 100 % » des populations de référence. C’est-à-dire qu’ils supposent qu’un modèle de traits serait idéalement une condition nécessaire et suffisante pour assigner un individu à une population de référence ancestrale.