Новая модель SPA для анализа древнего происхождения

Три года назад я подробно разбирал программу SPA. В этой заметке я обсуждал перспективу расширения традиционных геногеографических методов, так как эксплицитное пространственное моделирования частот аллелей позволяет достаточно точно локализовать положение отдельно взятого человеческого индивида  на географической карте только на основании генетической информации. Если географическое происхождение лиц известно априори, то можно использовать эту информацию для определения функции частот аллелей в каждом SNP. Однако, если таковая информация отсутствует, то наша модель позволяет определить географическое происхождение физических лиц, используя только их генетические данные аналогично более известному методу  многомерного скалирования , основанному на определении пространственных координат статистических параметров.Это заключение подтверждается в независимом исследовании компании 23andme, согласно которому анализ главных компонентов генетического разнообразия в геноме человека позволяет точно определить его место происхождения в Европе.

Позднее разработчики SPA  выложили на своем 2 модели для анализа пространственного происхождения  в пределах Европы и всего мира, причем они были специально приспособлены под формат клиентских данных компании 23andme.  К сожалению, на практике выяснилось что модель World оказалась субоптимальной (малоэффективной) для анализа данных 23andme. Например, при тестировании модели на реальных данных 23andme, локации происхождения часто оказывались за пределами Европы. Например, вычисленные координаты  моего происхождения в модели World  указывали на точку посредине Атлантического океана.

Я решил исправить эту ошибку и подготовить файлы новой модели для анализа древнего происхождения.  Наилучшей (для анализа древних процессов формаирования генофондов ) выборкой cледует признать набор данных Reich Lab, и поэтому модель для анализа древнего ареала генографического  происхождения была получена путем «обучения» программы SPA на полной выборке HumanOrigins (версии 2016 года). Полученную на выходе модель SPA World можно скачать здесь.

В заключение привожу результаты использования модели SPA World для анализа геопространственного анализа происхождения на примере моих собственных данных (как и ожидалось от модели для анализа древнейшего происхождения, первая точка аппроксимирует происхождение от мезолитических охотников собирателей Европы, а вторая — от неолитических земледельцев.

  • первая точка — 64.4498874489 северной широты   25.3011398541 восточной долготы (Финляндия, Cилкайоки)
  • вторая точка — 24.5226652677 северной широты   28.4272662340 восточной долготы (Египет)
    Untitled

SNPweights: использование модели калькулятора K16 для анализа главных компонентов происхождения

Ранее я уже отрапортовал о создании двух новых моделей для стандартного этно-популяционного калькулятора, в разработке которых использовались геномы людей, cамостоятельно указавшими свое происхождение (self-reported ancestry).
К сожалению, очень часто субъективная оценка собственного происхождения (указываемого респондентами в опросниках) недостаточно надежна для статистических методов анализа происхождения, поскольку некоторые люди либо сообщают ложные сведения о своей родословной или же просто не знают о своем истинном происхождении. Что еще хуже, — во многих публичных популяционных выборках мы не находим никаких  сведений о точном этническом составе людей в выборке . Как многие из вас знают,  существует множество способов достаточно точной оценки происхождения индивида на основе данных SNP генотипирования.

Самый простой способ сводится к следующему: сначала исследователь объединяет генотипы из своего исследования с генотипами образцов в референсной панели (например: HapMap или 1000 геномов),  затем находит пересечение SNP-ов в каждом наборе данных, а затем запускает программу кластеризации, чтобы увидеть, каким образом образцы исследования группируются с популяциями референсных панелей.  В принципе,  сам процесс несложный, но требует немало времени

К счастью, в 2014 году лабораторией Alkes была предложена программа которая, по сути, значительно облегчает процесс, выполняя большую часть работу за вас. Программа называется SNPWEIGHTS и можно скачать здесь.  Говоря простым языком, программа принимает  в качестве входных данных генотипы SNP-ов, самостоятельно находит пересечение генотипов SNP с генотипами в эталонной выборке , рассчитывает веса SNP-ов на основе предварительно настроенных параметров, чтобы построить первую пару главных компонентов (иначе говоря,  cобственных векторов), а затем вычисляет процентное значение происхождения индивидуума из каждой предковой популяции (кластера).

Для того, чтобы запустить программу, необходимо убедится в том, что в вашей системе установлен Python, и что ваши данные генотипирования приведены в формате EIGENSTRAT. Краткую инструкции по преобразованию в формат EIGENSTRAT с помощью инструмента convertf можно почитать здесь.  Данные аутосомного генотипирования FTDNA или 23andme можно напрямую преобразовать в формат EIGENSTRAT с помощью утилиты aconv от Феликса Чандракумара (либо любого самописного софта).

Затем необходимо загрузить сам пакет SNPWEIGHTS и референтную панель с весами снипов.

  • Панель весов SNP для популяций Европы и Западной Африки можно скачать здесь.
  • SNP веса для населения Европы, Западной Африки и  Восточной Азии можно скачать здесь.
  • SNP веса для населения Европы, Западной Африки, Восточной Азии и популяций американских индейцев можно скачать здесь.
  • SNP веса для популяций северо-западной, юго-восточной части Европы, ашкеназских евреев и можно скачать здесь.

Затем необходимо создать файл параметров par.SNPWEIGHTS с названиями входных файлов EIGENSTRAT, референтной панели, и файл c результатами. Например:

input_geno: data.geno
input_snp: data.snp
input_ind: data.ind
input_pop: CO
output: ancestry.txt

И, наконец, нужно запустиь программу с помощью команды inferancestry.py —par par.SNPWEIGHTS. Для того чтобы программа работала, убедитесь, что inferancestry.info и  файл референтной панели  находятся в том же каталоге, что и файл inferancestry.py.

Полученные результаты можно использовать для разных целей. Например,  можно сгенерировать два информативные графика.

Первый график — обычный график PCA c двумя первыми компонентами (собственными векторами) и наложенный на график процентный расклад компонентов происхождения:

Второй треугольный график, на каждом отрезке которого , представлен процентный вклад одной из трех исконных групп популяции (например: Европы, Африки и Азии, в случае с нашими данными этот пример можно заменить на европейских охотников-собирателей, земледельцев неолита и степных скотоводов эпохи бронзы).

Вот простой код генерирования этих графиков в R. В программе R нет базовых пакетов для построения триангулярных графиков, поэтому  нужно будет сначала установить пакет plotrix. Ancestry.txt  — это файл полученный на выходе из SNPWEIGHTS:

# EV Plot with Percent Ancestry Overlay
data=read.table("ancestry.txt", as.is=T, header=F)
names(data)
plot(data$EV1, data$EV2, pch=20, col="gray", xlab="EV1", ylab="EV2")
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$EUR,2)100, cex=0.4, offset=0.1, pos=3)
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$AFR,2)
100, cex=0.4, offset=0.1, pos=2)
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$ASN,2)*100, cex=0.4, offset=0.1, pos=1)
#Triangle Plot
data$total=data$EUR+data$AFR+data$ASN # Need to account
data$European=data$EUR/data$total # for slight rounding
data$African=data$AFR/data$total # in the ancestry
data$Asian=data$ASN/data$total # estimation file for
data_p=data[c("European","Asian","African")] # triax.plot to work
library(plotrix)
triax.plot(data_p, pch=20, cc.axes=T, show.grid=T)

 

Разумеется, размещенные на сайте разработчика референтные панели носят ограниченный характер. Поэтому я решил заполнить пробелы, преобразовав аллельные частоты SNP-ов в 16 предковых компонентах в 16 синтетических «чистых» предковых популяций, каждая из которых состояла из 200 синтетических индивидов («симулянтов») состоящих на 100 процентов из одного компонента происхождения в модели K16). Файл с генотипами 3200 «симулянтов» я использовал для вычисления весов снипов в каждом компоненте. Продвинутые пользователи, желающие протестировать модель K16 до ее публичного релизма, могут скачать полученный файл с весами снипов  здесь, а затем, cледуя приведенным выше инструкциям, использовать его в качестве референтной панели (а затем сравнить свои результаты с усредненными результатами разных этнических популяций).

Я протестировал веса снипов в модели K16 (выражаю признательность автору программу Чену за помощь), и обнаружил, что между данными калькулятора и данными SNPWEIGHTS расхождения носят незначительный характер, хотя похоже, что SNPWEIGHTS не так сглаживает минорные компоненты происхождения (что позволяет легче выделить в пространстве главных компонент кластеры):

test (1)

Still seeing a triangle — Eurogenes Blog

Not a quadrangle, a triangle. The graph below is based on my new K7 model. Definitely a triangle. On a somewhat related note, it seems that comparing the coefficients from the K7 Basal-rich cluster to ElMiron affinity, as measured with double D-stats, suggests the persistence of ElMiron-specific ancestry in the Middle Neolithic and Chalcolithic Iberians,…

via Still seeing a triangle — Eurogenes Blog

New Study on Genetics of Common Type of Skin Cancer — The 23andMe Blog

With summer upon us many are hitting the beach or pool and taking in some rays. Of course we’re also slathering on sunscreen, since with sun exposure comes risk for skin cancer.In the largest-to-date study of the most common form of skin cancer, basal cell carcinoma, researchers at Stanford University School of Medicine identified 31…

via New Study on Genetics of Common Type of Skin Cancer — The 23andMe Blog

ALDER анализ происхождения белорусов и поляков

В качестве одного из метода проверки надежности импутированных снипов для анализа популяционной истории различных этнических групп, я использовал метод ALDER (он представляет собой более продвинутую версию алгоритма ROLOFF, описанного в известной работе Patterson et al. 2012).

Метод ALDER  выявляет нюансы популяционной истории через оценку двух важных параметров: а) рекомбинации — процесса обмена участками между разными молекулами ДНК, который напоминает перемешивание игральных карт в колоде (у человека он обязательно происходит при образовании половых клеток) и б) неравновесия по сцеплению — явления, при котором несколько участков ДНК передаются вместе блоками, которые формируются несколько по-разному в разных популяциях из-за того, что в разных популяциях наследуются разные комбинации сегментов ДНК. Таким образом, метод основан на выявлении специфических для каждой популяции сцепленных участков ДНК и на оценке доли общих сегментов в выборках сравниваемых популяций. При этом метод ALDER на основе оценки неравновесия по сцеплению определяет правдоподобность того, что две выбранные группы являются предковыми по отношению к анализируемым популяциям. Кроме того, метод позволяет также установить время смешения через оценку доли рекомбинаций на поколение.
Как было сказано выше, метод ALDER представляет собой расширенный вариант алгоритма ROLLOFF.Этот метод позволяет производить математическую оценку как времени, так как и уровня адмикса. Оценка производится на основании анализа неравновесия по сцеплению между SNP-ами. Тут необходимо вспомнить стандартное определение неравновесия по сцеплению.Неравновесием по сцеплению (часто используется английская аббревиатура LD) называется неслучайная связь между двумя аллелями, в силу которой определенные комбинации аллелей встречаются наиболее часть. В теории,  чем дальше друг от друга находятся SNP-ы ,тем меньше будет уровень LD. Темп угасания снижения  LD в адмиксе напрямую связана с числом поколений, прошедших с момента адмикса,  так как c возрастанием числа поколений увлечивается число рекомбинаций произошедших между  двумя отдельными SNP-ами. Проще говоря: Rolloff соответствует экспоненциальной кривой угасания уровня LD от расстояния, и эта скорость экспоненциального снижения как раз и используется  для оценки числа поколений, так и уровня адмикса в анализируемой популяии. Учитывая, что одно поколение примерно равно 29 лет, можно преобразовать число поколений в года.В качестве двух тестовых популяций я использовал две группы — выборку белорусов (данные публичной коллекции эстонского биоцентра, вошедшие позднее в стандартный набор популяций лаборатории Райха, а также данные белорусов, собранные мной в проекте MDLP) и выборку поляков (из публичной коллекции эстонского биоцентра, а также данные поляков из выборки моего проекта MDLP).   В 2012 году я уже проводил анализ ROLLOFF белорусов, поэтому было интересно посмотреть, как изменится картина после добавления новых палеогеномов и импутированных (негенотипированных) снипов. Для полноты эксперимента, я также включил данные поляков, чтобы посмотреть, работает ли метод на данных, полученных с помощью других платформ генотипирования (NB:когда я проводил анализ, у меня еще не было данных поляков из кураторской базы данных лаборатории Reich).

В качественных референсных популяций (кандидатов в предковые популяции) я использовал набор из 400 популяций в моей расширенной выборки.  Программа работает в три этапа:

  • На первом этапе определяется статистическая значимость сравнения амплитуд угасания 2-референсной LD(в случае наличия такой значимость программа пишет success)

Cледующие комбинации дали положительный результат

Belarusian Andronovo.SG Chukchis
Belarusian Andronovo.SG Koryaks
Belarusian Armenian_Martuni Karelia_HG
Belarusian Bashkir Turkish_Jewish
Belarusian Nordic_LN.SG Villabruna
Belarusian Turkish_Jewish Uzbek
Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui
Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho
Belarusian Anatolia_Neolithic Itelmen
Belarusian Anatolia_Neolithic Koryak
Belarusian Anatolia_Neolithic Mixtec
Belarusian Anatolia_Neolithic Pathan
Belarusian Anatolia_Neolithic Mala
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen
Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur
Belarusian Druze Selkup
Belarusian Mala Syrian
Belarusian Mixtec Spain_EN
Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui
Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho
Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi
Belarusian Anatolia_Neolithic Selkup
Belarusian Anatolia_Neolithic Sindhi
Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur
Belarusian British-Roman Koryak
Belarusian British-Roman Mixtec
Belarusian Chukchi Mala
Belarusian Itelmen Uzbek_WGA
Belarusian LBK_EN Selkup
Belarusian Selkup Turkish_Trabzon
Belarusian Abhkasian Lahu
Belarusian Ami_Coriell Uzbek_WGA
Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi
Belarusian Anatolia_Neolithic Daur
Anatolia_Neolithic Han
Anatolia_Neolithic Han_NChina
Anatolia_Neolithic Miao
Anatolia_Neolithic Turkmen
Belarusian Atayal_Coriell Uzbek_WGA
Belarusian British-Roman Mixtec
Belarusian Chukchi Mala
Belarusian Dai Greek_Islands
Belarusian Dai Uzbek_WGA
Belarusian Daur North_Ossetian
Belarusian Daur Uzbek_WGA
Belarusian Eskimo_Chaplin LBK_EN
Belarusian Georgian Lahu
Belarusian Georgian Yi
Belarusian Greek_Islands Han
Belarusian Greek_Islands Miao
Belarusian Greek_Islands Mixtec
Belarusian Greek_Islands Nganasan
Belarusian Greek_Islands Ulchi
Belarusian Greek_Islands Xibo
Belarusian Han Uzbek_WGA
Belarusian Han Yemenite_Jew
Belarusian Han_NChina Uzbek_WGA
Belarusian Han_NChina Yemenite_Jew
Belarusian Japanese Uzbek_WGA
Belarusian Korean Uzbek_WGA
Belarusian Lahu Turkish_Jew
Belarusian Lahu Uzbek_WGA
Belarusian Lahu Yemenite_Jew
Belarusian LBK_EN Selkup
Belarusian Miao Uzbek_WGA
Belarusian Miao Yemenite_Jew
Belarusian Naxi Uzbek_WGA
Belarusian Oroqen Uzbek_WGA
Belarusian She Uzbek_WGA
Belarusian Tu Uzbek_WGA
Belarusian Tujia Uzbek_WGA
Belarusian Tujia Yemenite_Jew
Belarusian Ulchi Uzbek_WGA
Belarusian Uzbek_WGA Xibo
Belarusian Uzbek_WGA Yi
Belarusian Uzbek_WGA Yukagir_Tundra
Belarusian Yemenite_Jew Yi
  • На втором — cоответствие скоростей угасания LD в попарном сравнении с референсными популяциями (программа выдает предупреждение, если амплитуды угасания LD несовместимы).  Как видно, большинство триплетов (таргетная популяция + 2 референса) имеет несовместимые амплитуды угасания LD.

DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.028 Belarusian Andronovo.SG Chukchis 4.64 2.80 2.11 85% 244.96 +/- 44.45 0.00055485 +/- 0.00011964 262.22 +/- 50.30 0.00029724 +/- 0.00010632 105.99 +/- 50.22 0.00013405 +/- 0.00003707
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 3.8e-05 Belarusian Andronovo.SG Koryaks 5.86 2.80 2.36 85% 241.36 +/- 36.30 0.00059837 +/- 0.00010219 262.22 +/- 50.30 0.00029724 +/- 0.00010632 105.75 +/- 44.80 0.00011083 +/- 0.00002791
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.037 Belarusian Armenian_Martuni Karelia_HG 4.58 2.20 3.48 53% 206.14 +/- 39.11 0.00072944 +/- 0.00015918 324.91 +/- 90.64 0.00018302 +/- 0.00008311 189.01 +/- 42.42 0.00043186 +/- 0.00012423
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.044 Belarusian Bashkir Turkish_Jewish 4.55 2.70 2.53 83% 121.78 +/- 24.93 0.00009384 +/- 0.00002064 153.64 +/- 48.19 0.00006384 +/- 0.00002366 296.25 +/- 73.05 0.00014988 +/- 0.00005929
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Nordic_LN.SG Villabruna 4.54 2.19 5.01 30% 160.01 +/- 35.24 0.00086280 +/- 0.00018037 139.86 +/- 63.88 0.00033916 +/- 0.00014340 117.88 +/- 23.51 0.00043952 +/- 0.00008295
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0032 Belarusian Turkish_Jewish Uzbek 5.07 2.53 2.35 112% 116.58 +/- 23.00 0.00008493 +/- 0.00001382 296.25 +/- 73.05 0.00014988 +/- 0.00005929 83.46 +/- 35.51 0.00004275 +/- 0.00001721
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0066 Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui 4.18 4.42 2.87 37% 63.78 +/- 15.17 0.00000803 +/- 0.00000192 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 88.94 +/- 27.82 0.00000775 +/- 0.00000270
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.019 Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho 3.93 4.42 2.19 47% 93.43 +/- 9.05 0.00001536 +/- 0.00000390 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 149.25 +/- 37.02 0.00001357 +/- 0.00000621
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.035 Belarusian Anatolia_Neolithic Itelmen 3.79 4.42 2.15 64% 69.11 +/- 15.92 0.00002889 +/- 0.00000762 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 134.23 +/- 58.31 0.00003278 +/- 0.00001523
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.023 Belarusian Anatolia_Neolithic Koryak 3.90 4.42 2.30 30% 82.94 +/- 21.28 0.00003363 +/- 0.00000828 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 111.83 +/- 48.56 0.00002562 +/- 0.00000985
DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.90 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Mixtec 3.87 4.42 2.73 71% 71.36 +/- 14.69 0.00003027 +/- 0.00000782 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 149.36 +/- 43.83 0.00002944 +/- 0.00001080
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.019 Belarusian Anatolia_Neolithic Pathan 3.93 4.42 2.02 42% 104.78 +/- 14.08 0.00001497 +/- 0.00000380 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 141.03 +/- 36.42 0.00001165 +/- 0.00000577
DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.026 Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur 3.87 4.42 2.54 56% 71.95 +/- 14.95 0.00001528 +/- 0.00000395 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 127.39 +/- 37.67 0.00001541 +/- 0.00000606
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.02 Belarusian Druze Selkup 3.93 2.02 3.14 73% 51.53 +/- 13.06 0.00001224 +/- 0.00000311 110.46 +/- 43.38 0.00001040 +/- 0.00000516 59.53 +/- 18.98 0.00000945 +/- 0.00000299
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.044 Belarusian Mala Syrian 3.73 3.87 2.84 28% 72.39 +/- 19.33 0.00000805 +/- 0.00000216 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277 96.31 +/- 27.52 0.00000993 +/- 0.00000350
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Mixtec Spain_EN 3.85 2.73 2.67 26% 114.65 +/- 21.37 0.00005462 +/- 0.00001417 149.36 +/- 43.83 0.00002944 +/- 0.00001080 117.07 +/- 30.31 0.00002193 +/- 0.00000820
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui 3.70 3.45 2.55 32% 63.07 +/- 15.18 0.00000871 +/- 0.00000235 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 87.19 +/- 27.66 0.00000771 +/- 0.00000303
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.039 Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho 3.74 3.45 2.00 61% 89.47 +/- 10.12 0.00001582 +/- 0.00000423 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 152.62 +/- 45.80 0.00001482 +/- 0.00000742
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0013 Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi 4.52 3.45 2.79 35% 77.64 +/- 16.37 0.00003602 +/- 0.00000797 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.038 Belarusian Anatolia_Neolithic Selkup 3.74 3.45 2.41 38% 55.27 +/- 13.63 0.00002155 +/- 0.00000576 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Anatolia_Neolithic Sindhi 3.83 3.45 2.68 61% 65.40 +/- 9.12 0.00001072 +/- 0.00000280 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 122.70 +/- 32.60 0.00001132 +/- 0.00000423
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.00000250 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur 3.85 3.45 2.16 37% 70.37 +/- 13.51 0.00001582 +/- 0.00000411 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 102.34 +/- 33.39 0.00001107 +/- 0.00000512
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.021 Belarusian British-Roman Koryak 3.89 2.37 2.28 74% 62.36 +/- 16.01 0.00003903 +/- 0.00000934 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 113.23 +/- 49.75 0.00002665 +/- 0.00001027
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0084 Belarusian British-Roman Mixtec 4.11 2.37 2.50 80% 64.78 +/- 15.52 0.00004703 +/- 0.00001145 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.01 Belarusian Chukchi Mala 4.06 2.79 4.06 60% 172.83 +/- 30.55 0.00002691 +/- 0.00000663 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981 93.18 +/- 21.71 0.00001222 +/- 0.00000301
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.047 Belarusian Itelmen Uzbek_WGA 3.69 2.36 2.20 54% 142.22 +/- 27.73 0.00006725 +/- 0.00001821 129.35 +/- 53.29 0.00003152 +/- 0.00001338 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.009 Belarusian LBK_EN Selkup 4.09 2.18 2.41 67% 67.83 +/- 16.58 0.00002655 +/- 0.00000641 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.05 Belarusian Selkup Turkish_Trabzon 3.68 2.41 2.11 32% 56.53 +/- 15.37 0.00001451 +/- 0.00000330 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386 77.83 +/- 33.34 0.00000751 +/- 0.00000355
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.017 Belarusian Abhkasian Lahu 4.21 2.47 2.97 174% 32.04 +/- 6.68 0.00001002 +/- 0.00000238 3.95 +/- 1.60 0.00000098 +/- 0.00000024 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00018 Belarusian Ami_Coriell Uzbek_WGA 5.15 2.09 2.20 63% 162.32 +/- 22.43 0.00007649 +/- 0.00001486 118.09 +/- 56.57 0.00002688 +/- 0.00001279 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0041 Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi 4.52 3.45 2.79 35% 77.64 +/- 16.37 0.00003602 +/- 0.00000797 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Daur 4.12 3.45 2.63 47% 73.39 +/- 17.81 0.00002378 +/- 0.00000569 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947
DATA: success 0.05 Belarusian Anatolia_Neolithic Han 3.96 3.45 3.00 17% 79.39 +/- 18.74 0.00002687 +/- 0.00000678 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.20 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.00000250 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00046 Belarusian Atayal_Coriell Uzbek_WGA 4.97 2.02 2.20 53% 179.16 +/- 31.95 0.00008213 +/- 0.00001654 130.82 +/- 54.40 0.00002576 +/- 0.00001275 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian British-Roman Mixtec 4.11 2.37 2.50 80% 64.78 +/- 15.52 0.00004703 +/- 0.00001145 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.033 Belarusian Chukchi Mala 4.06 2.79 4.06 60% 172.83 +/- 30.55 0.00002691 +/- 0.00000663 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981 93.18 +/- 21.71 0.00001222 +/- 0.00000301
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.009 Belarusian Dai Greek_Islands 4.35 3.05 2.28 32% 122.32 +/- 24.18 0.00004797 +/- 0.00001103 88.71 +/- 29.04 0.00001846 +/- 0.00000511 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.049 Belarusian Dai Uzbek_WGA 3.97 3.05 2.20 87% 160.47 +/- 30.16 0.00006276 +/- 0.00001582 88.71 +/- 29.04 0.00001846 +/- 0.00000511 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0015 Belarusian Daur North_Ossetian 4.73 2.63 2.09 122% 42.94 +/- 8.92 0.00000724 +/- 0.00000153 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947 178.58 +/- 51.90 0.00001887 +/- 0.00000901
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.047 Belarusian Daur Uzbek_WGA 3.97 2.63 2.20 62% 164.70 +/- 29.83 0.00008292 +/- 0.00002087 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00086 Belarusian Eskimo_Chaplin LBK_EN 4.84 2.29 2.18 73% 53.65 +/- 11.08 0.00002657 +/- 0.00000479 63.81 +/- 27.89 0.00001618 +/- 0.00000586 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Georgian Lahu 4.10 2.89 2.97 166% 43.55 +/- 10.61 0.00001537 +/- 0.00000311 5.27 +/- 1.82 0.00000079 +/- 0.00000023 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.05 Belarusian Georgian Yi 3.96 2.89 3.26 179% 35.28 +/- 8.91 0.00000897 +/- 0.00000226 5.27 +/- 1.82 0.00000079 +/- 0.00000023 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3.00 15% 108.92 +/- 26.70 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.50 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.20 2.28 3.37 15% 118.40 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.90 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.042 Belarusian Greek_Islands Xibo 4.00 2.28 2.59 37% 101.05 +/- 22.65 0.00003689 +/- 0.00000922 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 70.25 +/- 27.10 0.00001649 +/- 0.00000507
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 1.8e-05 Belarusian Han Uzbek_WGA 5.56 3.00 2.20 83% 145.83 +/- 21.23 0.00006518 +/- 0.00001171 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.023 Belarusian Han Yemenite_Jew 4.14 3.00 2.19 41% 101.08 +/- 19.78 0.00002665 +/- 0.00000644 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00017 Belarusian Han_NChina Uzbek_WGA 5.15 3.58 2.20 76% 147.58 +/- 21.48 0.00006493 +/- 0.00001261 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.021 Belarusian Han_NChina Yemenite_Jew 4.16 3.58 2.19 47% 88.25 +/- 14.91 0.00002464 +/- 0.00000593 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Japanese Uzbek_WGA 3.99 2.51 2.20 76% 158.76 +/- 32.98 0.00007182 +/- 0.00001802 101.02 +/- 40.27 0.00002259 +/- 0.00000766 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.034 Belarusian Korean Uzbek_WGA 4.05 3.28 2.20 72% 147.50 +/- 22.94 0.00006552 +/- 0.00001618 106.54 +/- 29.46 0.00002451 +/- 0.00000748 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0022 Belarusian Lahu Turkish_Jew 4.65 2.97 3.22 53% 53.69 +/- 9.97 0.00001763 +/- 0.00000379 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 92.56 +/- 21.52 0.00000780 +/- 0.00000242
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 7.8e-06 Belarusian Lahu Uzbek_WGA 5.70 2.97 2.20 119% 125.65 +/- 17.75 0.00006183 +/- 0.00001084 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.028 Belarusian Lahu Yemenite_Jew 4.10 2.97 2.19 85% 73.51 +/- 17.32 0.00002186 +/- 0.00000534 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.029 Belarusian LBK_EN Selkup 4.09 2.18 2.41 67% 67.83 +/- 16.58 0.00002655 +/- 0.00000641 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 3e-05 Belarusian Miao Uzbek_WGA 5.47 3.63 2.20 89% 141.79 +/- 17.01 0.00005964 +/- 0.00001090 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.012 Belarusian Miao Yemenite_Jew 4.29 3.63 2.19 49% 96.51 +/- 17.73 0.00002466 +/- 0.00000575 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.036 Belarusian Naxi Uzbek_WGA 4.04 2.35 2.20 87% 150.57 +/- 27.26 0.00006598 +/- 0.00001633 88.34 +/- 37.62 0.00001891 +/- 0.00000714 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0037 Belarusian Oroqen Uzbek_WGA 4.54 2.50 2.20 75% 159.87 +/- 26.32 0.00007776 +/- 0.00001713 102.18 +/- 40.85 0.00002369 +/- 0.00000834 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.043 Belarusian She Uzbek_WGA 3.99 3.16 2.20 70% 177.32 +/- 34.01 0.00008208 +/- 0.00002055 108.68 +/- 31.62 0.00002238 +/- 0.00000708 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.029 Belarusian Tu Uzbek_WGA 4.09 2.28 2.20 85% 150.44 +/- 31.12 0.00006074 +/- 0.00001485 91.29 +/- 40.04 0.00001929 +/- 0.00000802 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.001 Belarusian Tujia Uzbek_WGA 4.80 2.09 2.20 61% 164.13 +/- 25.59 0.00008133 +/- 0.00001693 120.48 +/- 57.69 0.00002290 +/- 0.00001057 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.00002290 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0053 Belarusian Ulchi Uzbek_WGA 4.47 3.37 2.20 65% 153.49 +/- 25.35 0.00007000 +/- 0.00001567 114.38 +/- 33.90 0.00002845 +/- 0.00000805 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00055 Belarusian Uzbek_WGA Xibo 4.93 2.20 2.59 105% 129.90 +/- 24.58 0.00005579 +/- 0.00001132 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 70.25 +/- 27.10 0.00001649 +/- 0.00000507
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00062 Belarusian Uzbek_WGA Yi 4.91 2.20 3.26 83% 156.22 +/- 22.94 0.00007252 +/- 0.00001478 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.011 Belarusian Uzbek_WGA Yukagir_Tundra 4.31 2.20 2.55 61% 182.09 +/- 32.35 0.00008497 +/- 0.00001970 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.048 Belarusian Yemenite_Jew Yi 3.97 2.19 3.26 41% 130.87 +/- 22.50 0.00003478 +/- 0.00000876 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624

После отсеивания не очень пригодных для дальнейшего анализа триплетов  у нас осталась следующие комбинации:

DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.9 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.05 Belarusian Anatolia_Neolithic Han 3.96 3.45 3 17% 79.39 +/- 18.74 0.00002687 +/- 0.00000678 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.0000231 +/- 0.00000644
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.2 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3 15% 108.92 +/- 26.7 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.5 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.2 2.28 3.37 15% 118.4 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.9 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.0000229 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.0000087

На третьем этапе программа определяет статистическая значимость комбинации (p-статистику):

P-значение (англ. P-value) — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Фактически это вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Проверка гипотез с помощью P-значения является альтернативой классической процедуре проверки через критическое значение распределения.

Обычно P-значение равно вероятности того, что случайная величина с данным распределением (распределением тестовой статистики при нулевой гипотезе) примет значение, не меньшее, чем фактическое значение тестовой статистики.

Отберем значения P меньше 0.05

DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.0000231 +/- 0.00000644
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.5 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.9 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.2 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.2 2.28 3.37 15% 118.4 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.9 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.0000229 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.0000087
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3 15% 108.92 +/- 26.7 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623

Получаем следующие пары (с датировкой адмикса в поколениях и годах)

Таргет Референс 1 Референс 2 Поколения Погрешность Года Погрешность
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 85.64 +/- 28.96 2483.56 +/- 839.84
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 72.89 +/- 23.73 2113.81 +/- 688.17
Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 101.71 +/- 28.43 2949.59 +/- 824.47
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 72.89 +/- 23.73 2113.81 +/- 688.17
Belarusian Greek_Islands Mixtec 121.19 +/- 40.18 3514.51 +/- 1165.22
Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 119.62 +/- 45.23 3468.98 +/- 1311.67
Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 87.55 +/- 18.75 2538.95 +/- 543.75
Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 86.31 +/- 23.79 2502.99 +/- 689.91
Belarusian Greek_Islands Ulchi 114.38 +/- 33.9 3317.02 +/- 983.1
Belarusian Tujia Yemenite_Jew 142.22 +/- 61.15 4124.38 +/- 1773.35
Belarusian Greek_Islands Miao 86.31 +/- 23.79 2502.99 +/- 689.91
Belarusian Greek_Islands Nganasan 97.92 +/- 45.95 2839.68 +/- 1332.55
Belarusian Greek_Islands Han 93.68 +/- 31.25 2716.72 +/- 906.25
Belarusian Anatolia_Neolithic Han 93.68 +/- 31.25 2716.72 +/- 906.25

О чем свидетельствует результаты? Результаты указывают на наличие сигнала смешивания предковых популяций белорусов с неолитическими земледельцами (ближневосточные популяции и популяции ближнего Востока здесь выступают в качестве суррогата неолитических популяций), и с рядом восточноазиатских, сибирских и америндских популяций (здесь они выступают в качестве суррогата сибирского вклада в генофонд восточной Европы) cо средним интервалом смешения примерно 2850 +- 950 лет назад, т.е в период бронзового века.

Ниже приведены графики угасания LD в комбинации Anatolian-Neolithic + Mala

Затем я уменьшил масштаб подгонки (fitting) кривых угасания LD до 0.5 сантиморганид и взял в качестве референса  палеогеномы с хорошим покрытием

Эксперимент с Loschbour + Stuttgart оказался неудачным.

Более правдоподобна комбинация андроновцев (Andronovo) и чукчей (дата адмикса — 125+-60 поколений тому назад)

Вторая попытка подгонки референсных популяций Loschbour и Stuttgart в качестве предковых групп оказался более удачным (дата адмикса — приблизительно 445 +- 56 поколений тому назад, времена энеолита)

Адмикс с сибирскими палеопопуляциями (MA1) примерно в два раза «моложе» (258 +- 42 поколения, бронзовый век)

Еще один вариант адмикса между палеолитическими жителями Европы и MA1 (датировка — 393 +- 75 поколений)

Теперь о поляках. К сожалению, результаты оказались гораздо более зашумленными, так как использовались данные генотипирования на платформе Illumina, имеющей меньшее пересечение снипов со снипами платформы Affymetrix HumanOrigins. Несмотря на это, программа ALDER нашла три комбинации, пусть и с несовместимой амплитудой угасания LD.

DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.011 Pole Eskimo_Sireniki Irish-BA 3.87 2.01 2.53 40% 146.66 +/- 27.30 0.00035747 +/- 0.00009228 161.51 +/- 69.51 0.00013202 +/- 0.00006577 107.56 +/- 33.31 0.00015435 +/- 0.00006109
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0068 Pole Eskimo_Sireniki Remedello_BA.SG 3.99 2.01 2.57 49% 110.88 +/- 21.02 0.00024049 +/- 0.00006022 161.51 +/- 69.51 0.00013202 +/- 0.00006577 182.60 +/- 39.99 0.00014922 +/- 0.00005796
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.035 Pole Eskimo_Chaplin Remedello_BA.SG 3.59 2.51 2.57 56% 102.38 +/- 21.46 0.00022199 +/- 0.00006181 126.26 +/- 42.96 0.00009643 +/- 0.00003846 182.60 +/- 39.99 0.00014922 +/- 0.00005796

Здесь тоже виден слабый сигнал адмикса популяций бронзового века из Западной Европы (Remedello и ирландского бронзового века) c америндскими популяциями.

Впрочем, дополнительный анализ в программе ROLLOFF (с уменьшенным масштабом подгонки — fitting) выдал правдоподобные (c низким значением P) варианты. Например, вариант Bichon + Georgian_Kakheti: 151.41 +/-38.18, p= 4.7e-06

Очень хорошим вариантом оказался вариант адмикса Esperstedt_MN-Halberstadt_LBA: (дата адмикса — 163.80 +/- 34.11), p=4.8e-07

Окончание процесса фазирования и импутирования геномов

К середине мая этого года я закончил трудоемкий процесс импутации сборной солянки из 9000 публично доступных образцовых представителей  700 различных человеческих популяций, генотипированных в разное время на разных снип-платформах (главным образом — Illumina и Affymetrix)
Строго говоря, я планировал завершить этот этап работы намного раньше, но в ходе выполнения работ возник ряд обстоятельств, помешавших завершить этот этап в срок. Главным из них является смена сервера где я выполнял импутирование геномов. Я начал работать на сервере Мичиганского университета, однако в ходе процесса перешел на аналогичный сервис Института Сэнгера (имени того самого нобелевского лауреата, предложившего первый метод полного сиквенирования генома).
Это решение было продиктовано необходимостью использовать новейшую референсную панель аутосомных гаплотипов — Haplotype Reference Consortium (в нее входит примерно 30 тысяч, а после предстоящего этим летом обновления — свыше 50 тысяч — аутосомных геномов, т.е свыше 60 тыс. гаплотипов). Надо сказать, этнический состав выборки референсных геномов впечатляет, хотя и там по-прежнему наблюдается перекос в сторону европейских популяций. К сожалению, и эта новейшая выборка представлена преимущественно европейцами (поэтому вероятность  импутированных генотипов для европейских популяций оказались лучше аналогичных результатов в африканской и азиатской когортах), однако даже с учетом этого обстоятельства ее надежность в определении негенотипированных аллелей снипов выше 1000 Genomes (не говоря уже о HapMap):

1 UK10K 3715 3781 6.5x
2 Sardinia 3445 3514 4x
3 IBD 4478 4478 4x + 2x
4 GoT2D 2710 2974 4x/Exome
5 BRIDGES 2487 4000 6-8x (12x)
6 1000 Genomes 2495 2535 4x/Exome
7 GoNL 748 748 12x
8 AMD 3305 3305 4x
9 HUNT 1023 1254 4x
10 SiSu + Kuusamo 1918 1918 4x
11 INGI-FVG 250 250 4-10x
12 INGI-Val Borbera 225 225 6x
13 MCTFR 1325 1339 10x
14 HELIC 247 2000 4x (1x)
15 ORCADES 398 399 4x
16 inCHIANTI 676 680 7x
17 GECCO 1131 3000 4-6x
18 GPC 697 768 30x
19 Project MinE — NL 935 1250 45x
20 NEPTUNE 403 403 4x
Totals 32611 38821
22 French-Canadian 2000 5-6X End 2014
23 Converge 12000 1x Now
24 UG2G Uganda 2000 4x 2015
25 Arab Genomes 100 30x
26 Ashkenazi 128 CG Now
27 INGI-Carlantino 94 4x Now
28 CPROBE 80 80 4x

 

Cледуя рекомендациям, я получил набор из 9000 образцов, каждый из которых включает в себя набор из 20-30 миллионов снипов. К сожалению, из-за субоптимальности результатов в некоторых выборках (Xing et al, Henn et al. и ряде других), их придется исключить из тех видов анализа, которые требует максимальной точности исходных данных. Импутированные генотипы (выраженные через оцененные вероятности) были трансформированы с помощью программы Plink 1.9 в генотипы, причем выбирались варианты полиморфизмов с вероятностью 0.8 (—hardcallthreshold 0.8)

Для оценки полезности импутированных генотипов для популяционного анализа я использовал метрику nearest в программе Plink (матрица с дистанцией между ближайшими геномами) и кластерограммы IBS (идентичности по генотипам).

Таблица метрики nearest (Z-статистика)

А это кластерограмма с хорошо видно географической локализацией кластеров. Я использовал для кластеризации матрицы IBS несколько разных алгоритмов — наиболее убедительный вариант был получен с помощью алгоритма Ward

Другие варианты топологии кластерограмм в формате NEWICK и TRE можно посмотреть здесь (их можно открыть в любой программе для визуализации филогенетических деревьев).

Таким образом, для некоторых типов анализа в популяционной генетике использование импутированных снипов может сослужить хорошую службу, смягчая (или, наоборот, увеличивая) градиент частот аллелей).

Дополнительные анализы — fastIBD, IBS, анализ главных компонентов — образцов в выборке, только подтверждает это наблюдение:


Но самое лучшее подтверждение надежности импутированных снипов для анализа компонентов происхождения  было получено с помощью p-теста Z-статистики во время оценки правильности определенной топологии дерева компонентов (с допущением фактора смешивания предковых компонентов). Для этой цели я использовал стандартный инструмент — программу TreeMix. Я использовал только те снипы, которые встречаются в моей контрольной выборке (референсов каждого из компонента) с частотой выше 99 процентов. Как видно из нижеприведенного графика, компоненты выбраны правильно, а топология определяется практически безошибочно, несмотря даже на малое количество снипов (6 тысяч). Правильно определились и направления потоков генов, дрейфов генов (указаны стрелками). Тут в принципе мало нового — большинство этих эпизодов уже были описаны в отдельных работах генетиков. Так, виден поток генов от «денисовского» человека к усть-ишимцу, от которого в свою очередь идет поток генов к австралоидным популяциями. То есть денисовская примесь у папуасов могла достаться от сибирских популяциях близких к «усть-ишимцу». Виден также вклад ANE/EHG в геном североамериканцев -в интервале 10-15 процентов.

Принципально новым является лишь определенный программой дрейф генов в направлении от африканцев Khoisan к североафриканцами (в качестве референса которых взяты египтяне, бедуины и алжирцы). Скорее всего, это и есть тот самый пресловутый сигнал «египтского выхода» человечества из Африки, о котором недавно писалось в новейшей статье, а сам компонент -идентичен пресловутому Basal-Eurasian component


В начале июля  в связи с публикацией препринта о генофонде древних ближневосточных земледельцев решился все таки подписать заявление на имя Давида Рейха и Иосифа Лазаридис с ходатайством о доступе к полной версии их выборки (она включает много новых интересных для меня популяций — например, около сотни новых образцов шотландцев, шетландцев, ирландцев из разных областей Ирландии, немцев, сорбов и поляков из восточной и западной Польши).

Г-н Лазаридис был весьма любезен и буквально на следующий день после получения подписанного заявления предоставил мне доступ к этим данным. Я займусь их плотным изучением чуть позже. А пока любопытно посмотреть результаты пилотного Admixture анализа 5900 публичных доступных образцов. В качестве проверки надежности своего нового метода изучения древних и современных популяций людей, я провел 4 параллельных анализа Admixture c разным дефолтным значением предковых популяций (K).

Разумеется, в нашем случае число компонентов K заведомо больше 3, авторы статьи эмпирически показали что меньший разброс значений был получен при K=11. Поэтому я исходил из этой цифры, назначив три разных значения K — 10,11,13.
В первом варианте я использовал т.н unsupervised режим Admixture, т.е. программа должна была сама угадать и реконструировать частоты аллелей снипов в 10 реконструируемых предковых «компонентах» популяций.

Как и ожидалась, таковыми оказались африканский (пик у пигмеев и бушменов), америндский (пик у эксимосов и американских индейцев), сибирский (пиковые значение у нганасанов), южно-индийский компонент (пик в народностях Paniya и Mala), австрало-меланизийский, южно-восточноазиатский, три западно-евразийских компонента — 2 компонента западноевроп ейских и кавказских охотников-собирателей и неолитический; и наконец ближневосточный.

Разумеется, за исключением трех компонентов с пиками в древних геномах, данное распределение отражает cовременное распределение предковых компонентов.

Пришлось вручную выделять из ближневосточного компонента популяцию базальных европейцев (в качестве основы я взял геномы натуфийцев, т.е ближневосточный компонент — Levant_N — может быть разложен на два отдельных предковых компонента — неолитический и мезолитический «натуфийский»), а затем сгенерировать гипотетическую популяцию из 20 образцов состоящих на 100 процентов из натуфийского компонента. Именно этот компонент был включен в модель K11 под названием Levant_Mesolithic ( или Natufian). Этот компонент не стоит путать с компонентом Basal-Eurasian в калькуляторе Eurogenes K7 Basal-rich, так в в моей модели K11 основная часть базального компонента ушла в неолитические компоненты (т.е Natufian=Basal-Rich — Neolithic)

Гораздо сложнее ситуация обстояла с разделением компонента кавказских охотников-собирателей, которые наряду с американскими аборигенами несут в своем геноме значительные доли компонента древних северо-евразийцев. По этому причине очень сложно, например, разделить восточных охотников-собирателей (из мезолитических культур Карелии и Самары) и синхронным им кавказских охотников-собирателей.
Из-за присутствия компонента древних северо-евразийцев в их геноме, в Admixture компонент древних кавказцев увеличивается только за счет компонент восточных охотников-собирателей — и наоборот. Правда, можно попытаться выделить отдельный мезолитический компонент населения горного Загроса (Иран).

В случае успеха древние геномы жителей мезолитической Грузии можно будет представить как 20% компонента степных охотников-собирателей + 80% местного мезолитического субстрата.