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):

PCAdmix: инструмент и методология для оценки происхождения хромосомных сегментов

В марте прошлого года  Сергей Козлов — один из соавторов данного блога, — опубликовал важную с точки зрения методологии генетико-генеалогического анализа заметку о принципах оценки вероятности определения времени жизни последнего общего предка при попарном сравнении аутосомных данных двух или более сравниваемых индивидов.  Действительно, в последние годы среди людей, интересующихся генеалогией, приобрели заметную популярность сервисы, производящие поиск генетических родственников по всем линиям, а не только по прямой мужской и прямой женской. В качестве примера можно привести Family Finder от FTDNA и DNA relatives от 23andMe. Участник получает достаточно длинный список так называемых «совпаденцев» — людей, имеющих с ним один или более участок половинного совпадения (УПС) на аутосомах (неполовых хромосомах). Если участок достаточно длинный (а его длина измеряется в сантиморганидах, обозначающих вероятность разрыва участка при каждой передаче в следующее поколение), то это говорит о наличии общего предка (от которого участок и получен).
Для значительной части клиентов сервисов персональной коммерческой геномики, интересующихся исключительно вопросами своего происхождения, вопрос о достоверном определении времени жизни общих предков имеет первостепенное значение. И вместе с тем, именно проблема с получением четкого ответа на этот краеугольный вопрос служит одной из главных причин недовольства и раздражения клиентов компаний вроде FTDNA или 23andme.

Действительно, изучив длинные сегменты генома, передававшихся от поколения к поколению и встречающиеся у многих людей, можно примерно определить степень и интенсивность предковых связей, берущих начало много тысяч лет назад.  Здравый смысл подсказыает — дальние родственники имеют такие длинные сегменты генома потому, что они унаследовали их от общих предков. У более далеких родственников длина сегментов общих геномов соответственно становится короче, поскольку происходит рекомбинация гомологичных хромосом, в результате чего с каждым следующим поколением происходит перемешивание всей совокупности генов или генотипа. Очевидно, что число и размер совпадающих общих по происхождению сегментов геномов у двоих произвольно взятых лиц из однородной метапопуляции коррелирует с географический дистанцией —  количество общих генетических предков резко уменьшается по мере увеличения географического расстояния.

Однако наряду с  географически близкими (в пределях 50-100 км)  «совпаденцами», нередко в списках «совпаденцев», предоставляемых в 23andme или FTDNA появляются совершенно экзотические «совпаденцы». Например, у финна может появится совпаденец из Италии, а у корейца — из  Великобритании. Совершенно очевидно, что подобные случаи очень сложно объяснить не только простым сопоставлением сведений о географическом происхождении предков, но даже и безотказной в простых случаях  моделью наложения «этнопопуляционного аутосомного фона в виде коротких реликтовых  IBD сегментов».

В этой связи возникает практический вопрос — как интерпретировать подобные случаи, при условии что подобные сегменты представляют собой не «ложно-позитивные», а вполне достоверные совпадения, указываюшие на существование в неопределенный момент прошлого некоего общего предка. И подобные случаи характерны не только для коммерческих «выборок», но и для вполне серьезных научных баз данных, например 1000 Genomes. В частности,  в этой базе данных при сравнении редких снипов у 89 британцев и 97 китайцев были обнаружены три англо-китайские пары с отдаленным генеалогическим родством ( в геноме этих пар были обнаружены идентичные по происхождению фрагменты (IBD сегменты) ДНК,  которые составляют 0,001%, 0,004% и 0,01%  их геномов).

Самое простое решение этой проблемы некоторые из любителей генетической генеалогии пытались найти в обращении к сервисам главного инструмента аутосомной генетической генеалогии  Gedmatch. В частности, как известно, данный сервер содержит онлайн-версии практически всех популярных среди любителей модификаций DIYDodecad калькуляторов. Например, выбрав разработанный мною калькулятор MDLP K23b в режиме Chromosome painting: Paint differences between 2 kits, 1 chromosome   и сравнив характер распределения предковых компонентов на гомологичных хромосомах у двух сравниваемых людей, можно получить примерное представление о географическом ареале, в котором мог жить общий предок этих людей (вероятно, на этот ареал будет указывать доминирующий на совпадающем сегменте компонент). Логика простая. Предположим, например, что мы сравниваем  сегменты хромосомы X в данных индивида A этнического происхождения D c данными индивида В этнического происхождения С. Здесь возможны три варианта

• С-происхождение предка или предков индивида A
• D-происхождение предка или предков индивида B
• Y-происхождение подмножества предков обоих индивидов

Используя эту логику,  можно предположить что если в попарном сравнении  сегмента обозначится хорошо выраженное преобладание (по отношению к средним значениям) компонента, характерного для этнопопуляции С, то следует выбрать первый сценарий; аналогично, если обнаружится избыток компонентов характерных для этнопопуляции D, то следует выбрать второй сценарий; если будет замечено преобладание редких  для этнопопуляций С и D компонентов, то следует остановится на третьем варианте.

 

---

Пример I.

В этом примере мы будем использовать свои данные и данные женщины, с которой у нас был обнаружен подтвержденный генеалогией общий предок, живший в середине 19 века.  При сравнении наших данных, алгоритм поиска достоверных генеалого-генетических совпадений обнаружил три сегмента с генетической дистанцией > 7 cантиморганов, cостоящих в блочной записи из более чем 700 последовательно совпадающих снипов

	Start Location	End Location	Centimorgans (cM)	SNPs
4	32232224	42421625	13.2	1115
7	8295405	13845989	9.8	885
11	36784445	45084878	8.0	881

Самый большой сегмент = 13.2 cM
Общий размер сегментов с сантиморганах > 7 cM = 30.9 cM
Приблизительное число поколений до общего предка  = 4.4

Задетектированные  сегменты хромосом идеографически отображаются при попарном сравнении в цветовой гамме — черный цвет означает несовпадающие сегменты, другие цвета — компонентную привязку к одному из компонентов моего калькулятора MDLP K23b.  Ниже приведены фрагменты идеографического отображения 2 из 3 вышеуказанных совпадающих сегментов на кариограмму 4 и 7 хромосомы.:

Сегмент на 4 хромосоме

Сегмент на 7 хромосоме

Самый значительный сегмент (13.2 сM) на 4 хромосоме имеют хорошо заметную привязку к северо-восточно-европейскому компоненту [зеленый цвет], в исторической перспективе связанному с наследием мезолитического населения этого региона. А вот сегмент на 7 хромосоме имеет более сложную структуру, в которой характерно преобладание кавказского компонента [голубой цвет]. Таким образом можно уверено утверждать, что общий предок (или предки) могли жить в регионе восточной Европы.

К сожалению, данный инструмент сегментного сравнения на  Gedmatch хотя и прост в обращении (в силу интуитивной понятности), однако  далек от совершенства. В первую очередь, на аккуратность определения «генографического»происхождения сегмента влияет отсутствие на сервере  гаплоидных фаз похромосомных данных. В результате, сравнение ведется не по конкретной фазе (т.е по конкретной хромосоме доставшейся ребенку от каждого из родителей), а по диплоидному составному блоку, т.е вместо настоящих IBD мы можем оперировать half-IBD (HBD), которые на слэнге русскоязычных любителей именуются УПС-ами. Во вторых, аккуратность генографического определения  зависит от аккуратности определения предковых компонентов в используемом варианте калькулятора, но это отдельная тема для разговора.

---

К счастью, парадокс «экзотических» совпаденцев имеет более точное решение с помощью одной из программ, позволяющих определять геногеографическую структуру или «локальное происхождение» совпадающих сегментов.  Можно использовать разные программы, HAPMIX, LAMP , HAPAA, ANCESTRYMAP — так как несмотря на ряд принципиальных отличий, все они используют алгоритмы моделнй скрытых марковских цепей (HMM) и поэтому выдают в целом схожие результаты. К этому же классу программ относится и более новая програма PCAdmix, которую я буду использовать в своем втором примере, в котором я задействую фазированные в BEAGLE генотипы.  В целях разжевывания принципов работы программы, следует вкратце описать рабочий процесс PCAdmix.
PCAdmix являет cобой метод, который оценивает локальное происхождение хромосомных сегментов с помощью анализа главных компонентов (PCA)  фазированных гаплотипов. В самом начале выполняется анализ главных компонентов в 2-3 референсных панелех, необходимых доя построения пространства главных компонентов, например, для хромосомы 22 . Поскольку метод использует фазированные данные, каждая копия хромосомы 22 в референсных панелях рассматривается как отдельная точка в пространстве главных компонентов. Первые две главные компоненты, как правило, представляют собой оси «предкового» расхождения популяций референсных панелей, что хорошо заметно на графиках. Если подобного рассхождения не наблюдается,  то скорее всего в популяциях референсных панелей «маскируется» присутствие неявной популяционной субструктуры. В построенное таким способом пространство главных компонентов в дальнейшем проецируется группа лиц «смешанного» происхождения, и затем определяется значение нагрузки главных компонентов для каждого снипа.  После этого метод переходит к анализу коротких «окон» снипов — для каждого из этих окон вычисляются  вероятности того, что данное окно в гаплотипе человека «смешанного» происхождения происходит от одной из референсных популяций. Вычисленные таким образоом вероятности различных вариантов происхождения каждого окна снипов, используются на заключительном этапе метода в  скрытой моделе Маркова (HММ) для сглаживания шума в определении происхождения «окон» снипов. Таким образом, данная скрытая модель Маркова НММ зависит от значений главных компонентов, доли каждого «компонента происхождения» на заданной хромосоме, а также матрицы перехода, которая, в свою очередь, зависит от числа поколений прошедших с момента смешивания популяций и генетического расстояния (сM) между двумя окнами снипов. В текущей версии метода, рекомбинаторные расстояния и число поколений определяются параметрами.
Конечным результатом рабочего процесса PCAdmix является матрица состяний скрытой модели Маркова, содержащая апостериорную вероятность каждого из возможных вариантов происхождения для данного «окна снипов», и эта вероятность обусловлена остальной частью данных для хромосомы. Важно отметить, что происхождение каждого окна снипов определяется только в том случае если апостериорная вероятность для одного из возможных происхождений > = 0,8. Любое окно, для которого максимальная апостериорная вероятность любого варианта происхождения <0,8, считается «неопределенным».

---

Пример 2

Данный пример основан на реальном случае, когда ко мне обратился человек, чьи предки происходят из центральных регионов Азии. Смущенный наличием в списке своих совпаденцев в сервисе Relative Finder 23andme  человека с корейскими и японскими корнями, а также  семейными легендами о «восточноазиатской»прабабушке, он попросил меня определить вероятность присутствия японцев в числе своих ближайших (в пределах 5 поколений) предков, опираясь исключительно на аутосомные данные.

В этом эксперименте, я решил скурпулезно следовать инструкциям разработчиков PCAdmix, и для начала произвел фазирование (биоинформатическую реконструкцию гаплотипных фаз аутосомных хромосом) в программе BEAGLE. Данные тестанта (ок 400 тыс. снипов) были фазированы в присутствии 3 контрольных референсных групп популяций — британцев GBR, китайцев CHB и японцев JPT — поскольку эти группы были позднее задействованы мной в качестве 3 референсных панелей. В целях уменьшения количества ошибок, которые неизбежно появляются в результате импутации пропущенных «генотипов» снипов, я использовал только те общие снипы, которые были определены как в аутосомных данных клиента 23andme, так и в трех референсных группах.

Затем фазированные данные тестанта были похромосомно обработаны в рабочих циклах программы PCAdmix. Программа отфильтровала cнипы с низким значением MAF и высоким значением LD, в результате чего число снипов уменьшилось почти вдвое. Оставшиеся снипы были разбиты на «окна снипов», каждое из которых состяло из 20 снипов.  При расчете по всем 22 хромосомах, общее количество полученных таким разбиением «окон» составило 11 997. В конце рабочего цикла (метод главных компонентов + HMM) программа выдала для каждой парной аутосомной хромосомы A и B  файл в формате bed, удобном для отображения дополнительной информации в аннотации генома (номер хромосомы, начало и конец сегмента, наиболее вероятный регион происхождения сегмента, cM, максимальная вероятность и апостериорная вероятность одного из трех вариантов происхождения — JPT, GBR, CHB, непоказана в таблице). В конечном отчете GBR используется как индикатор сегментов не-восточноазиатского происхождения (nEA), JPT — японского происхождения (JPA), CHB — неспецифичных сегментов восточноазиатского происхождения (EA) :

10	111955	468599	GBR	0.004885	0.134147	GBR*	0.636943
10	521723	811876	GBR	0.142147	0.582463	GBR*	0.646868
10	815149	1151723	GBR	0.585829	0.898724	GBR*	0.676252
10	1156487	1335849	GBR	0.901503	1.23673	GBR	0.925059
10	1337709	1449849	GBR	1.24246	1.60705	GBR	0.99999
10	1454864	1510208	GBR	1.61249	1.76798	GBR	0.999506
10	1512546	1623734	GBR	1.77039	2.12653	GBR	0.999647
10	1624900	1669347	GBR	2.13038	2.25357	GBR	0.999778

Выбор формата BED в качестве формата выходных в моем случае также был далеко неслучайным. C помощью одной из библиотеки платформы Bioconductor формат BED легко отображается в кариограмме 22 пар аутосомных хромосом человека (я использовал координаты геномного билда b37). Чтобы было понятно, что именно изображают эти «кариоплоты» (идеографические изображения хромосом), необходимо пояснить, что  «японское происхождение» (JPA) приписывалась 20-сниповому сегменту только в том случае, если апостериорная вероятность японского происхождения данного «окна из 20 снипов» составляла > = 0,8. Любое окно, для которого максимальная апостериорная вероятность любого варианта составляля <0,8, засчитывалось как окно  с «неопределенным» происхождением (UND).

Chromosomes A

 

Chromosomes B

Эксперимент показал, что среди 11997 «окн» число  «окон» не-восточноазиатского (nEA) происхождения (7650) почти в два раза больше чем число «восточноазиатских» сегментов. Происхождение 2750 геномных «окон» снипов невозможно определеить, и только 965 «окна» могут быть определены как «японские по происхождению». Вместе с 617 окнами «китайского» (EA),  восточно-азиатские сегменты составляют меньше, чем 10% генома.
Не менее важно и то обстоятельства, что значительная доля этих сегментов-окон пришлась на низких «консервативные, низкорекомбинантные» области хромосом,  — такие, как  например, теломеры, центромеры и регионы с низкой плотностью снипов: сегменты в таких регионах могут переходить от одного поколения к другому фактически в неизменном виде. Наконец, те же закономерности распределения родословной были отмечены в обеих фазированных наборах аутосомных хромосом, что опровергает версию о недавной «восточноазиатской» примеси со стороны одного из родитедей и скорее  свидетельствует о древнем эпизоде смешивание определенных центрально- и юго-западноазиатских групп с группами восточноазиатского происхождения (например, в ходе монгольских или тюркских нашествий).

Разумеется, как и во многих других моделях анализа, основанных на вероятностях, наше заключение нельзя считать окончательным вердикторм. Вместо этого, лучше сказать, что шансы в пользу существования «недавнего японского предка» против шансов отсутствия такого, составляют 10 к 90. Другими словами, вариант с недавней японской «примесью» нельзя полностью исключить, поскольку вероятность такого сценария  составляет 11%.

 

Новая российская компания на рынке персональной геномики

 

В сентябре в Москве открылся один из «сколковских стартапов» -медицинский центр «Атлас», который специализируется на «персонализированной» и «превентивной» медицине. Своим пациентам центр предлагает сначала cделать скрининговый тест http://www.atlas.ru, а потом уже разрабатывать план профилактики и лечения на основе его результатов — выявленных предрасположенностей и рисков возникновения заболеваний, а также генетически обусловленных реакций на лекарства.

Массовой расшифровкой генома в России занялись ещё в 2007 году, поэтому на рынке уже существует несколько похожих компаний. Однако «Атлас» назвал своей целью сделать генотипирование популярным и доступным — примерно так, как это удалось 23andMe, американской компании бывшей жены Сергея Брина Анны Войжитски, в которую Google инвестировала почти 4 миллиона долларов. Популярность 23andMe явно не даёт покоя владельцам «Атласа», поэтому даже домен 23&me.ru они зарегистрировали на себя. Биомедицинский холдинг Atlas основан в 2013 году. Команда Atlas включает в себя специалистов, уже сейчас внедряющих в клиническую практику концепцию персонализированной медицины и работающих на стыке фундаментальной науки и практической медицины.

Нужно сказать, что бизнес-модель «Атласа» действительно построена на основе модели 23andme. Спектр предлагаемых клиентам сервисов персональной геномики также похож на тот, что имеется в 23andme. Вместе с этим, имеется одно принципиальное отличие — в отличии от 23andme, предлагавшей в своем продукте в числе прочего и описание медицинских генетических рисков, продукт «Моя генетика» компании Atlas не просто представляет перечень рисков, но и предполагает консультацию профессионального специалиста по медицинской генетике в медицинском центре Atlas (входящего в состав холдинга).  На мой взгляд, это очень удачный ход. Как известно, в прошлом году у компании 23andme возникли серьезные проблемы с  FDA. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов[3] (англ. Food and Drug Administration, FDA, USFDA) — агентство Министерства здравоохранения и социальных служб США, один из федеральных исполнительных департаментов. Управление занимается контролем качества пищевых продуктов, лекарственных препаратов, косметических средств, табачных изделий и некоторых других категорий товаров, а также осуществляет контроль за соблюдением законодательства и стандартов в этой области. В прошлом году это агентство по жалобе нескольких клиентов инициировало проверки соответствия рынка персональной медицинской генетика законодательству, в результате которой 23andme было предписано временно прекратить включение данных о генетических рисках в свои отчеты. И хотя российским законодательством данная область практически не регулируется, тем не менее включение в продукт услуг профессионального врача-генетика, безусловно, правильный ход, так как позволяет клиенту получить профессиональную консультацию специалиста в довольно специфической и сложной области медцинской генетики.

Лицам, интересующимся генетической генеалогией и своим происхожден, будет интересен раздел, в котором можно посмотреть данные о своих гаплогруппах; проценте генов, доставшихся от неандертальцев; а также разбиение генетических вариантов своего «генома» по компонентам происхождения.  Поскольку я помогал компании Atlas разрабатывать этот раздел (в плане составления описания гаплогрупп и разработки алгоритмов определения компонентов происхождения), то могу поручиться своей репутацией за научную состоятельность выдаваемых результатов.

Процитирую отзыв одного из первых клиентов

«Самая серьёзная и достоверная рубрика — здоровье: в ней связь определённых типов генов с возможным заболеванием подтверждена научными исследованиями, в которых принимало участия более тысячи человек. Здесь риски развития заболеваний сгруппированы в процентах и сравниваются со средним риском по популяции, отображены наследственные заболевания, а также так называемая фармокогенетика, индивидуальная чувствительность к лекарствам (аллергические реакции, побочные эффекты).

Самыми высокими рисками для меня, согласно тесту, являются меланома (0,18 % при среднем риске 0,06 %), системная склеродермия (0,05 % при среднем 0,03 %), сахарный диабет первого типа (0,45 % при среднем 0,13 %), аневризма сосудов головного мозга (2,63 % при среднем 1,8 %), системная красная волчанка (риск 0,08 % при среднем риске 0,05 %), эндометриоз (1,06 % при среднем риске 0,81 %), артериальная гипертензия (42,82 % при среднем риске 40,8 %). Ну и так далее. Кроме того, тест выявил, что я являюсь здоровым носителем варианта гена, связанного с периодической болезнью. Моя же чувствительность к лекарствам оказалась совершенно среднестатистической, ничем не примечательной, поэтому никаких особых побочных эффектов или аллергических реакций тест не выявил.

В рубрике «Питание» мне рекомендовали то, что рекомендуют своим читателям все журналы о здоровом образе жизни, — сбалансированную диету и почему-то не больше 998 килокалорий в день (при норме для взрослого человека, который не занимается спортом, в 1 200). Не рекомендовали есть сладкое и жирное, пить крепкий алкоголь, закусывать его картошкой или заедать рисом, запретили сладкое и жареное. В общем, всё, что можно было бы посоветовать любому россиянину старше 18 лет. У меня заподозрили непереносимость лактозы и запретили молочные продукты, хотя никаких проблем с молоком у меня никогда не было. Несмотря на это, в разделе «Рекомендации» мне посоветовали есть «больше молочных продуктов каждый день» (потом разработчики сказали, что это — баг), потому что молоко «снижает риск развития сахарного диабета», который у меня повышен. Если пить его вместо сладкой газировки, то, наверное, снижает. Но сейчас прогрессивное человечество уже задумывается о том, насколько молоко вообще необходимо взрослому человеку, — связи потребления молока с крепкими костями и восполнением витамина D, о которой говорили раньше, так и не было найдено.

В разделе «Спорт» меня назвали «спринтером» и посоветовали силовые тренировки, поэтому рекомендовали гандбол, регби и плавание и запретили бег, баскетбол, конный спорт и зимние виды спорта. На мой удивлённый вопрос: «Почему запретили бег, который почти всем можно?» — врач-генетик Ирина Жигулина, с которой мы потом общались, ответила, что речь идёт о профессиональном спорте. Профессионального бегуна из меня, по их мнению, не выйдет.

В разделе «Происхождение» меня ждала интерактивная инфографика о том, как мои предки по материнской линии вышли из Восточной Африки 150–180 тысяч лет назад и двинулись в Северную Европу. У меня нет Y-хромосомы, поэтому, что там происходило с отцовской линией, совершенно непонятно. Мои надежды найти успешных родственников так и не оправдались — бегунок остановился на отметке «500 лет назад» и выдал результат, что 50,9 % моего ДНК — от жителей Северной Европы. Жаль, что это совсем не то, что получают, например, покупатели теста 23andMe, которым предоставляют доступ к социальной сети, где можно найти своих родственников. А так хотелось прожить такую историю, как Стэйси и Грета, которые узнали, что они сёстры, благодаря 23andMe!

Больше всего меня удивила информация под заголовком «Личные качества». Тут я узнала, что у меня снижен риск развития никотиновой зависимости, есть предрасположенность к абсолютному слуху, нет риска ранней менопаузы и есть склонность к избеганию вреда. Этот раздел создатели относят к «развлекательной генетике», потому что данные в ней строятся на основе экспериментов с небольшой выборкой испытуемых (меньше 500). Но они меня вовсе не развлекли, а расстроили. Во-первых, выяснилось, что у меня нет предрасположенности к кудрявым волосам: «у вас не выявлен генетический вариант, часто встречающийся у кудрявых людей», хотя я кудрявей, чем многие каракулевые шубы. А во-вторых, у меня «не выявлен вариант гена, встречающийся у большинства творческих людей». В-третьих, я и вовсе интроверт.

Результаты теста заканчиваются рекомендациями пройти консультацию с терапевтом (по поводу риска системной красной волчанки), с эндокринологом (по поводу сахарного диабета) и с дерматологом (склеродермия, меланома), а также ежегодно сдавать анализ крови, делать маммографию, с 40 лет — регулярно ЭКГ. Ещё рекомендовали пить кофе и молоко, витамины, регулярно заниматься спортом и редко загорать»

Этногеномика беларусов — часть IV

Анализ структуры аутосомного генофонда популяции беларусов: результаты анализа этнического адмикса.

 

После проведения анализа этно-популяционного адмикса мы получили следущие результаты, обсуждению которых будет посвящена следущая часть нашего исследования. Результаты представляют собой разбивку аллельных частот на 22 кластера, каждый из которых представляет собой гипотетическую предковую популяцию. Поскольку в цели данного небольшого исследования не входит подробный анализ всех популяций, мы ограничимся сравнительном анализом структуры (компонентов) беларусов c географически близкими популяциями, а также с теми популяциями, которые могли входить в исторические контакты с предками современных беларусов:

 

Рисунок 3. Результатыанализа ADMIXTUREK=22

У рассматриваемых здесь европейских популяций наиболее часто представлены следующие компоненты:

North-East-European,Atlantic_Mediterranean_Neolithic,North-European-Mesolithic, West-Asian, Samoedic, Near_East.

Разберем вкратце каждый из них. В ракурсе нашего исследования самым важным компонентом представляется – северо-восточно-европейский компонент North-East-European, он присутствует почти у всех европейцов, и в самой значительной степени — у балтов и славян: литовцы (81,9), латыши (79,5), беларусы (76,4), эстонцы (75,2), поляки (70,2), русские (67- 70,4), украинцы (62,1- 67,1), сорбы (65,9), карелы (60,2), вепсы (62,5), чехи (57,4), северные немцы (54,6), южные- 42,6, у британцев от 46 до 49, норвежцы- 48,1, шведы- (53,7).

Второй по значимости компонент — Atlantic_Mediterranean_Neolithic (юго-западно-европейский или просто западно-европейский неолитический компонент).[1]У восточноевропейцев он выражен в умеренной степени- чехи (27,8), поляки (18,4), украинцы ( от 17 до 21%), беларусы (13%), русские (от 11 у северных до 17,3 у южных), у коми (8,9 %), манси (8,8 %).

Третьй компонент – северо-европейский мезолитический компонент -North-European-Mesolithic[2]: cаамы (76,4 %), финны (от 30,1 до 37,3 %), вепсы (24,1), карелы (23,2), ижорцы (22, 7). Заметен этот компонент и у северных русских (10,5 %), норвежцев (9,8 %), шведов (7,8 %), эстонцев (7,1 %). У беларусов он практически отсутствует (1.1%).

Четвертый компонент – западно-азиатский (кавказский) West Asian[3]. На интересуемой нас территории этот компонент чаще встречается у казанских татар (9,9 %), южных немцев (8,4), украинцев (от 6,6 до 7,7 %), южных русских (6,2%). На западе высок процент у итальянцев (21,5 % у центральных итальянцев), французов (6,7 %), у беларусов (2.2%).

Пятый компонент — уральский Samoedic. Значительно присутствует у селькупов (68,1%), хантов (64,6), ненцы (37,1), манси (30,9 %-), удмурты (29,6), марийцы (27, 8), шорцы (22,0 %), башкиры (21,7%), чуваши и хакассы по 17,6 %, коми- 16,4 %, казанских татар (11,9 %). У западноевропейцев этот компонент практически не встречается, у русских (от 1,0% у центральных до 4,7 % у северных), у карел (1,6%), словаков (1,4%), западных украинцев (1,7 %), беларусы (0.5%).

Шестой компонент – ближневосточный Near_East[4]У южных немцев (3,5), украинцы (от 2,3 у восточных до 3,8 % у западных), чехи (3,0), беларусы (3,4), словаки (3,2), у русских от 1,0 до 1,5%, у литовцев- 1,4%, у поляков- 1,3 %.

[1]Больше всего у сардинцев (68,1 %), басков (59,2 %), иберийцев (48,8), корсиканцев (47,8), португальцев (46,6), северных итальянцев (44,3), французов (43,5 %). Данный компонент достаточно выражен у всех западноевропейцев- более 30 %

[1]Название связано с тем, что этот компонент достигает значительных частот в древней ДНК жителей мезолитической Иберии, неолитических жителей Швеции и современном ДНК жителей Фенноскандии

[1]Наибольший процент на Западном Кавказе- абхазы (64, 9%), имеретинцы (63,7), лазы (56,6), аварцы (56,8), лезгины (55,4).

[1]Евреи Йемена (60,9 %), Сауд. аравия (59,5), бедуины (56,7), евреи Эфиопии (52,5), египтяне (43,8).В Европе oтносительно много у итальянцев (центр- 17,4), португальцев (11,9).

 

Анализ разделяемых аутосомных сегментов между популяциями Северо-Восточной Европы.

С целью верификации результатов анализа главных компонентов генетического разнообразия я подготовил новую выборку популяций, которая включает в себя ряд референсных евразийских популяций и анализируемую группу участников моего проекта MDLP. В совокупности, выборка включала в себя 900 индивидов, каждый из которых был типирован по 350 000 снипам.В ходе нового экспериментального теста в ходе статистической обработки общих по генетическому происхождению сегментов хромосом в составе выборки было выделенно 15 групп кластеров генетически близких популяций Как нам представляется, ключевым моментом для понимания принципов этого анализа, а также результатов, является понятие эффективной популяции или эффективный размер (Ne) популяции, т.е размера той популяции которая участвовала в репродукции или обмене генами в некоем отдаленном временном промежутке. Собственно говоря, эффективная популяция – это даже не число уникальных предков, а математическая абстракция разброса гамет, размер которого оценивается исходя из разброса числа гамет относительного к гамет, передаваемых родителям репродуктивного возраста следующему поколению. Он отличается от репродуктивоного объема Nr в той мере, в какой существует неравный вклад лиц родительского поколения в генофонд следующего поколения. Это создает разброс значений числа гамет к, того родителя относительно числа гамет к, передаваемых родителям следующему поколению (Wright, 1931, Li Ch. Ch., 1955). Новая программа Chromopainter позволяет оценить этот размер, исходя из числа наблюдаемых рекомбинаторных гаплотипов и значений LD. Когда я производил оценку этого размера, то для каждой из 22 неполовых хромосом он получился разный, однако среднеарифметическое значение составило 22 000. Это близко к значениям Neрекомендованным к использованию профессионалами (например, авторами программы IMPUTE V2). Как видно из приведенных ниже результатов, даже 22 000 для совокупности эффективного размера элементарных популяций – это более, чем достаточно.

 

Рисунок 4. Расположение популяций в пространстве 1 и 3 главных генетических компонентов

 

Изложим ниже некоторые закономерности размещения популяци

 

1. Финны оказались ближе к русским и поволжским финно-угорам (эрзя и мокша)

2. Все литовцы (участники проекта + референсы из вышеупомянутой статьи Бехара) и часть референсных белорусов образовали отдельный кластер, тесно примыкающий к кластеру белорусов, поляков, украинцев

3. Следущим кластером является центрально-европейский кластер, представленный главным образом венграми, хорватами, а также частью немцев.

4. Ниже находится балканский кластер (румыны, болгары и часть венгров).

5. К этому кластеру примыкают турки и часть армян

6. В центре плота находятся западноевропейцы из моего проекта (французы, немцы, бельгийцы и жители британских островов).

7. Выше находятся два оркнейских кластера, в которых находится и часть скандинавских сэмплов.

8. Еще левее находится кластер образованный референсными северо-итальянцами и тосканцами.

9. Ниже находятся армяне и слево итало-иберийский кластер (часть итальянцев и испанцы).

10. Левее этой группы популяций находится кластер ашкеназов.

11. Наконец, самый крайний слева кластер представлен изолированной популяцией сардинцев.

12. Ниже итало-иберийского и армянского кластеров расположен целый ряд кавказский кластеров. Это прежде всего адыгейцы и абхазцы, затем северные осетины.

13. Вышеназванные кластеры частично перекрывают кластер ногайцев (что свидетельствует о наличии генетического обмена между северокавказскими популяциями и ногайцами)

14. Кластер ногайцев плавно переходит в кластер узбеков, который в свою очередь примыкает к изолированному кластеру чувашей

15. Наконец самым изолированным кластером является кластер французских басков (в нижнем левом углу плота).[5]

 

[1]Больше всего у сардинцев (68,1 %), басков (59,2 %), иберийцев (48,8), корсиканцев (47,8), португальцев (46,6), северных итальянцев (44,3), французов (43,5 %). Данный компонент достаточно выражен у всех западноевропейцев- более 30 %

[2]Название связано с тем, что этот компонент достигает значительных частот в древней ДНК жителей мезолитической Иберии, неолитических жителей Швеции и современном ДНК жителей Фенноскандии

[3]Наибольший процент на Западном Кавказе- абхазы (64, 9%), имеретинцы (63,7), лазы (56,6), аварцы (56,8), лезгины (55,4).

[4]Евреи Йемена (60,9 %), Сауд. аравия (59,5), бедуины (56,7), евреи Эфиопии (52,5), египтяне (43,8).В Европе oтносительно много у итальянцев (центр- 17,4), португальцев (11,9).

 

[5]Такое поведение на плоте объясняется только изолированным положением популяции и небольшим числом эффективной популяции.То есть все эти баски являются многократными родственниками между собой т.е., положение басков на графике есть следствие классического генного дрейфа, который можно наблюдать на карте.На самом деле положение басков на данном плоте не может ни подтвердить, ни опровергнуть гипотезу о континуитете баскской популяции , т.к PCA-координаты (eigenvalues и eigenvectors) вычислялись в Chromopainter исходя из количества sharedDNAchunks между популяциями-донорами и популяциями-рецепиентами.То есть баски изоляты в том смысле, что уровень обмена ДНК между ними и другими популяцими ничтожен.

Исходя из этого можно сделать вывод о том что баски эта экстремально-эндогенная популяция изолянтов, при этом генетическое разнообразие басков низко, т.к. размер эффективной популяции басков низок.

Этногеномика беларусов — часть III

Анализ этно-популяционного адмикса

 

В ходе следующеего этапа, окончательный набор данных по референсным популяциям (которые я храню в linkage-формате PLINK) был обработан в программеAdmixture. Во время выбора подходящей модели проведения теста на этно-популяционный адмикс, мы столкнулись с крайне трудной задачей: как было показано в профильных научных исследованиях (Pattersonetal.2006) количество маркеров, необходимых для надежной стратификации популяций в анализе обратно пропорциональна генетическому расстоянию (фСТ) между популяциями. Согласно рекомендациям пользователей программы Admixture, считается что примерно 10 000 генетических SNP-маркеров достаточно для выполнения интер-континентальной GWAS-коррекции обособленных популяций (например, уровень дивергенции между африканскими, азиатскими и европейскими популяциями FST> 0.05), в то время как для аналогичной коррекции между внутриконтинентальными популяциями требуется более чем 100000 маркеров (в Европе, например, ФСТ < 0.01). Для повышения точности результатов Admixtureмы решили использовать метод, предложенный Dienekes. Этот метод позволяетпреобразовать частот аллелей в “синтетические” индивиды (см. такжепример Зака Аджмалаиз проекта HarappaDNA). Идея метода довольно проста: сначала необходимо запустить unsupervisedанализ Admixtureс целью вычисления частот аллелей в так называемых предковых компонентов, а затем на основании аллельных частот сгенерировать “фиктивные популяции”. Именно эти фиктивные популяции и индивиды будут использоваться в ходе чистых референсов в ходе последующего анализа этно-популяционного анализа. Впрочем, как и любые другие исследователи, работающий над четким решением проблемы этно-популяционного адмикса, мы были вынуждены считаться с ограничениями этого подхода. Хотя мы отдаем себе отчет в существовании явных методологических подвохов в использовании смоделированных искусственных индивидов для определения адмикса в реальной популяции, мы полагаем что полученные в ходе аллельно-частотного моделирования “фиктивных индивидов” представляют самую лучшую аппроксимацию древних генетических компонентов предпологаемых древних компонентов. В ходе применения простого моделирующего метода, нами были получены значимые результаты в ходе создания нового калькулятора. Сначала мы произвели unsupervisedAdmixture(при значении К = 22, т.е 22 кластера частот аллель или предковых компонентов). По выполнению анализа нами были получены оценки коэффициентов адмикса в каждой из этих 22 аллельных кластеров, а также частоты аллелей для всех SNP-ов в каждой из 22 родовых популяций.

Затем мы использовали мнемонические обозначения для каждого компонента (имена для каждого из компонентов выведены в порядке их появления). Нужно помнить, что обозначения этих компонентов носят скорее мнемонический условный характер:

Pygmy

West-Asian
North-European-Mesolithic
Tibetan
Mesomerican
Arctic-Amerind
South-America_Amerind
Indian
North-Siberean
Atlantic_Mediterranean_Neolithic
Samoedic
Proto-Indo-Iranian
East-Siberean
North-East-European
South-African
North-Amerind
Sub-Saharian
East-South-Asian
Near_East
Melanesian
Paleo-Siberean
Austronesian

Вышеупомянутые частоты аллель, вычисленные в ходе unsupervised(безнадзорного) анализа (AdmixtureK= 22) объединенного набора данных, были затем использованы для симуляции синтетических индивидов, по 10 индивидов на каждую из 22 предковых компонент. Это симуляционное моделирование проводилось с помощью PLINKкоманды -simulateРасстояние между между симулированными «искусствеными» индивидами было визуаилизировано с использованием многомерного масштабирования.

На следущем этапе, я включил группу смоделированных индивидов (220 индивидов) в новую эталонную популяцию. После чего я запустил новый анализ А, на этот раз в полном “поднадзорном” режиме для K= 22, причем полученные в ходе симуляционного моделирования фиктивные популяции фиктивных индивидов использовались в качестве новых референсных эталонных групп. На конвергенцию 22 априорно заданых предковых компонентов было затрачено 31 итераций (3 7773,1 сек) с окончательным loglikelihood: -188032005,430318 (ниже, на следущей странице, приведена таблица значений Fst между расчетными ‘предковыми’ популяциями):

Рисунок 1. FST-дистанции между компонентами

 

Приведенная выше матрица Fstдистанций была использована для определения наиболее вероятной топологии NJ-дерева всех 22 предковых компонентов ( примечание: в качестве outgroup-таксона использовался South-Africancomponent).

О новых профессиях связанных с генетикой и молекулярной биологией

17 февраля известное российское Агентство стратегических инициатив и Московской школы управления «СКОЛКОВО» разродилось примечательным изданием — атласом новых профессий. Я не буду останавливаться на отдельных моментах этого издания (благо, что он находится в открытом доступе), и процитирую те фрагменты атласа, в которых описываются новые потенциальные области трудовой занятости, так или иначе связанных с генетикой

Генетический консультант. Проводит первичный и плановый генетический анализ в диагностических центрах, обрабатывает данные с диагностических устройств, дает заключение и рекомендации по дальнейшей схеме лечения (выявление наследственных заболеваний, онкомаркеров и т.д.
Сегодня генетические консультации нам известны, преимущественно благодаря компании 23andMe, которая предлагает частным заказчикам генетический анализ генома. Компания любопытна не столько даже тем, что предлагает за разумные деньги целый ворох прелюбопытной информации (посмотреть можно, например, тут) или тем, что основательница компании – супруга Сергея Брина, или тем, что одним из инвесторов в компанию является Юрий Мильнер, совладелец Mail.ru Group. Интересно, что сейчас компания проходит тот путь внешнего сопротивления регулирующих органов, который, вероятно, отражает общую судьбу новых технологий: в ноябре 2013 года FDA (Агентство Минздрава США по надзору за качеством продуктов и медикаментов) предписала 23andMe приостановить продажи тестов, поскольку компания нарушает закон, говоря, что на основе ее тестов можно определить более 250 заболеваний. Как авторитетно говорит агентство, утверждать это можно, только основываясь на медицинских тестах, одобренных FDA. Посмотрим, что будет дальше, но ясно, что запрос на первичный генетический анализ в ближайшее время будет расти, а значит, будут нужны генетические консультанты.

Клинический биоинформатик. В случае нестандартного течения болезни строит модель биохимических процессов болезни, чтобы понять первопричины заболевания (выявляет нарушения на клеточном и субклеточном уровне)
Клиническая биоинформатика на западе также существует не первый год. Сегодня на Западе клиническая биоинформатика (или трансляционная биоинформатика) направлена на то, чтобы по максимуму использовать весь багаж накопленной информации – генетической, биологической и медицинской – может быть применен для того, чтобы разработать персонализированную терапию и траектории лечения пациента. В основе клинической биоинформатики лежит использование IT-методов для анализа фундаментальной биомедицинской и генетической научной информации для применения в клинической медицине. Трансляционная медицина есть и в России, и специалисты прогнозируют появление большого количества рабочих мест в этой области (подробнее можно узнать в рассказе Сергея Румянцева для ПостНауки)

Новости от сибирских генетиков

Как сообщают СМИ,  новосибирские учёные научились разрезать ДНК человека с помощью особого фермента

Составлять «экономный» геномный портрет человека научились учёные Новосибирского предприятия SibEnzyme с помощью особого метода подготовки ДНК. Об этом ИТАР-ТАСС в рамках Первого международного форума технологического развития «Технопром» рассказал гендиректор предприятия Евгений Дубинин.

«С помощью современной методики геномного секвенирования можно получить персональный генетический «паспорт». Изучив его, врач заранее выявляет предрасположенность человека к генетическим заболеваниям, возможные способы лечения и наиболее эффективные лекарства. Стоимость создания геномного портрета в настоящее время высока, она не позволяет внедрить эту технологию в массовую медицину», — отметил Дубинин.

Он заявил, что можно вдвое удешевлять этот процесс, заранее расщепляя ДНК с помощью особого фермента. В геноме человека за кодирование информации отвечает только 5-7% его последовательностей. Фермент разрезает ДНК на фрагменты определенной длины в строго определенных местах. Для анализа выбирают только несколько фрагментов, исключив ненужные, и именно эта «ферментная» подготовка ДНК удешевляет исследование. Дубинин подчеркнул, что, несмотря на то что рынок геномного секвенирования находится на начальном этапе формирования, в ближайшее время его ждет интенсивный рост. По оценкам экспертов, его прогнозируемый объём в течение пяти-десяти лет — 100 миллиардов долларов.

В другом сибирского городе — Томске — также находится примечательная лаборатория Томский НИИ медицинской генетики (возглавляемая известным генетиком В.Степановым), одного из ведущих медико-генетических учреждений России. НИИ был основан в 1982 году и является первым специализированным институтом в области медицинской генетики на территории Сибири и Дальнего Востока. Сегодня деятельность института включает осуществление специализированной медико-генетической помощи населению, научные исследования и профессиональное образование в области медицинской генетики.

В лаборатории работает множество замечательных ученных, из которых для ДНК-генеалогии наиболее важен Владимир Харьков.

Благодаря его научному рвению была не только определена структура мужского генофонда многих сибирских народов, но и раскрыта недавняя серия тягчайших преступлений на сексуальной почве (в ходе анализа Y-хромосомы, Владимир установил не только национальность маньяка-насильника, но и место вероятного происхождения/жительства с точностью до села). Ув. Валерий Запорожченко поделился подробностями этой истории, озвученной на одной из последних конференций.

Не так давно к Владимиру Харькову из Томского института медгенетики обратились следователи СК по Новосибирской области. Искали они маньяка насиловавшего девочек-дошкольниц. Насилуя, он никого не убивал, иногда просто мастурбировал на глазах детей, и как правило оставлял на месте преступления биологический материал — сперму. Девочки описали его как описывают кавказцев. Следователи ловили местных выходцев с Кавказа всех подряд, типировали, но тщетно, профили не совпадали. Судебные генетики не справились, пришлось обратиться к эволюционистам. Владимир довольно быстро понял, что владелец спермы не кавказец, а выходец из Бурятии, причем выборки собранные лабораторией позволили точно идентифицировать не только национальность извращенца, но даже определить происхождение мужской линии с точностью до двух соседних районов. Получив ориентировку, следователи первым делом изучили местные «висяки», и обнаружили, что незадолго до первого новосибирского эпизода было несколько преступлений аналогичного почерка в Улан-Удэ. Пришлось перетрясти всю базу прописки — кто из указанных районов ее сменил на новосибирскую в последние годы. И что же, работа была вознаграждена — появился подозреваемый, идеально соответствующий ориентировке. Его тормознули на дороге под видом гибдд. Скрутили. Отпирался. Наперли. Признался! Впрочем, даже если бы не признался, его приперли по образцу ДНК который оказался идентичен полученному из спермы. Кстати, преступник бурят только по отцу, от которого и получил выдавшую его У-хромосому.

Таким образом была еще раз продемонстрирована плодотворность и перспективность изучения игрек-хромосомы в ДНК-криминалистике.

Кроме того, Владимир не чурается общения в Интернете с любителями ДНК-генеалогии, и некоторое время даже участвовал в работе форума Молген.

О прибыльности коммерческого генетического тестирования

Любопытная статистика, касающаяся прибыльности коммерческих компаний в сфере consumer genetic testing.

Источник: http://seqonomics.blogspot.ru/2013/10/is-direct-to-consumer-genetic-testing.html

 

The most well-known company in this space is 23andMe. That’s no coincidence: It is working hard at increasing its profile and even has its own commercials.

As of September this year, 23andMe has genotyped 400,000 customers. That’s220,000 more than a year earlier, meaning that at a current price of $99 per test 23andMe made around $22m in the last 12 months. Contrasting this with the $161m in investment the company has attracted since it was founded in 2007, that’s not great.

Competing companies are not doing much better. As the list below shows, 23andMe is currently to my knowledge the only company still active selling direct-to-consumer genetic testing services. The others have either declared bankruptcy or have otherwise stopped offering direct-to-consumer services.

• 23andMe: Active
• deCodeMe: Discontinued
• Existence Genetics: Discontinued
• Genome Liberty: No tests sold yet
• Lumigenix: Discontinued
• Navigenics: Sold to Life Technologies, probably discontinued
• Pathway Genomics: Active, selling via doctors only

It’s obvious that genetic testing by genotyping is a niche market. Since it’s unlikely that the value of these tests to consumers is going to increase dramatically, it’s not clear to me how this could change in the near future.