wang - 哈佛醫學院、德國馬普所分子人類學博士后祖源分析

Gedrosia K12說我們有印度成分，但這是不對的。。。

如圖，這是我的結果，臥槽，我一99%北方漢啥時候變成了印度（S_INDIAN、INDO_TIBETAN）和東南亞（SE_ASIAN）混血了！
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本著科學研究認真負責、嚴謹求實的精神，我去查了這個Gedrosia K12所用的參考群體：
S_INDIAN：Hakkipikki, Nihali,UP_Chamar
SE_ASIAN: Ami
INDO_TIBETAN: Kusunda
W_SIBERIAN: Nganasan
E_SIBERIAN: Itelmen, Koryak
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首先，Hakkipikki, Nihali,UP_Chamar取自論文Metspalu M, et al. American Journal of Human Genetics. 2011 Dec 9;89(6):731-44，那我們回到原始論文中去看這幾個人群的遺傳背景，很明顯，它們有著不同程度的中國人群的混血,所以不適合作為“S_INDIAN”來劃分中國人群：

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其次，Ami是臺灣原住民，是東亞人群啊，啥時候被你換成東南亞了？東南亞的土著代表人群是Papuan，而Ami是來自東亞大陸的，幾乎沒有受到東南亞土著影響的。
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再次，Kusunda來自尼泊爾，是典型的東西方混合族群，約是90%東亞+10%的印歐，所以會顯示我們有高頻的這一成分，但這是說明你來自東亞人群啊，為啥老是往印度靠攏取名“INDO_TIBETAN”？
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最后，我想說，在不清楚群體遺傳背景的情況下，Gedmatch能不能別亂用“祖先群體”？在地理沒學好的情況下，能不能別亂取名（此處我又想起了K36的East_Central_Asian：達斡爾、赫哲、蒙古、鄂倫春和土族）？
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2017-01-21 ? IP屬地德國

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wakaimono

出現韓國、日本本來就不奇怪，日本主體民族血緣大都來自中國，韓國也是，不論是箕子朝鮮還是衛滿朝鮮時期大量中國血統的融入，以及歷代中國人進入朝鮮，所以被驗到有日韓血統，往往不是日韓人與你祖先發生了關系，而是你祖先的親戚后來的小孩留在了日韓。東南亞也一樣，除了早期遷徙路線外，更多被驗到東南亞血統的也是這樣，先秦的百越甚至楚國人被融合被驅離了中國本土，去了東南亞而已。印度北部尼泊爾有很多長相類似漢人的，可能查到的印度基因來自于這些你祖先的親戚罷了

獨立的ROBO1基因

事體重大，等待大牛們解答。

william0509 - 人文地理愛好者

在這個計算器中，我自己也是好幾種成分的組成的。最接近的是呼倫貝爾蒙古人。看來漢族的主體成分是類阿美族的SE Asian.
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Admix Results (sorted):

# Population Percent
1 SE_ASIAN 53.74
2 W_SIBERIAN 17.96
3 INDO_TIBETAN 15.75
4 E_SIBERIAN 8.76
5 S_INDIAN 3.53

Finished reading population data. 87 populations found.
12 components mode.

--------------------------------

Least-squares method.

Using 1 population approximation:
1 Mongola @ 8.546090
2 Naga @ 17.189821
3 Ulchi @ 31.183672
4 Uzbek @ 49.860725
5 Ami @ 52.900059
6 Turkmen_Afghan @ 55.268719
7 Yukagir @ 58.566460
8 Yukagir @ 58.566460
9 Tajik_Afghan @ 61.500229
10 Uzbek_Afghan @ 62.638397
11 Turks_Aydin @ 69.676689
12 Turks_Balikesir @ 71.316429
13 Tajik_Pomiri @ 72.663643
14 Kurds_SE @ 73.255203
15 Turks_Istanbul @ 73.315674
16 Pashtun_Afghan @ 73.449036
17 Kurds_C @ 74.038696
18 Kurds_N @ 74.722733
19 Turks_Adana @ 74.722801
20 Kurds_F @ 74.858879

Using 2 populations approximation:
1 50% Mongola +50% Mongola @ 8.546090

Using 3 populations approximation:
1 50% Mongola +25% Mongola +25% Mongola @ 8.546090

Using 4 populations approximation:
++++++++++++++++++++
1 Ami + Naga + Naga + Yukagir @ 5.680217
2 Ami + Naga + Naga + Yukagir @ 5.680217
3 Ami + Mongola + Naga + Yukagir @ 7.604910
4 Ami + Mongola + Naga + Yukagir @ 7.604910
5 Ami + Naga + Naga + Ulchi @ 7.773861
6 Mongola + Mongola + Mongola + Mongola @ 8.546090
7 Mongola + Mongola + Mongola + Naga @ 8.849555
8 Ami + Mongola + Naga + Ulchi @ 9.030851
9 Ami + Ami + Kusunda + Yukagir @ 9.705093
10 Ami + Ami + Kusunda + Yukagir @ 9.705093
11 Ami + Kusunda + Ulchi + Ulchi @ 10.062571
12 Ami + Mongola + Naga + Uzbek @ 10.478352
13 Ami + Naga + Ulchi + Uzbek @ 10.514200
14 Ami + Mongola + Mongola + Naga @ 10.598746
15 Ami + Mongola + Mongola + Yukagir @ 10.816162
16 Ami + Mongola + Mongola + Yukagir @ 10.816162
17 Mongola + Mongola + Naga + Naga @ 10.824735
18 Ami + Naga + Naga + Uzbek @ 10.990318
19 Mongola + Naga + Naga + Ulchi @ 11.053302
20 Ami + Mongola + Mongola + Mongola @ 11.108327

萩野谷樹

Population
S_INDIAN 3.43
SUB_SAHARAN 0.13
EARLY_EUROPEAN_FARMERS -
SW_ASIAN -
W_SIBERIAN 18.68
SE_ASIAN 55.63
BALOCHI -
SINTASHTA_STEPPE_HERDERS 0.27
INDO_TIBETAN 15.35
CAUCASUS -
E_AFRICAN 0.10
E_SIBERIAN 6.4

我也來一波

請輸入用戶名

{"result":[{"race_desc":"\u4e2d\u534e\u6c11\u65cf","race_en":"chinese_nation","race_probality":"0.842224","area":[{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u8499\u53e4\u8bed\u65cf\u7fa4","race_en":"mongolian","race_probality":"0.546612"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u5357\u65b9\u6c49\u65cf","race_en":"han_southern","race_probality":"0.159010"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u7eb3\u897f\/\u5f5d\u65cf","race_en":"ny","race_probality":"0.085570"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u7572\u65cf","race_en":"she","race_probality":"0.029563"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u62c9\u795c\u65cf","race_en":"lahu","race_probality":"0.011460"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u9ad8\u5c71\u65cf","race_en":"gaoshan","race_probality":"0.008584"},{"block":"chinese_nation","race_desc":"\u5176\u4ed6","race_en":"other","race_probality":"0.0017"}]},{"race_desc":"\u4e1c\u5317\u4e9a","race_en":"ne_asian","race_probality":"0.157505","area":[{"block":"ne_asian","race_desc":"\u65e5\u672c","race_en":"japanese","race_probality":"0.093987"},{"block":"ne_asian","race_desc":"\u97e9\u56fd","race_en":"korean","race_probality":"0.063508"},{"block":"ne_asian","race_desc":"\u5176\u4ed6","race_en":"other","race_probality":"0.0001"}]},{"race_desc":"\u5176\u4ed6","race_en":"other","race_probality":"0.0003","area":[]}],"case_id":"ANCESTRY","prefix":null,"description":"\u7956\u6e90\u5206\u6790","color":null,"detail_url":"\/report2\/ancestry\/"}

感覺微基因針對北方人的祖源分類也很混亂，我這個山東裔東北人祖源分裂了，并且北方漢族0%。另外希望微基因能取消以國籍定義族群的分類方式！

ctlbj

除此之外，Gedrosia K12號稱是給南亞和西亞人設計的，主要用于查看有沒有Gedosian Balochi祖先。解釋計算結果的第一段說：This calculator has been designed for individuals of predominately South Asian and West Asian ancestry for inferring gedrosian Balochi admixture. Since those populations were mostly used to source allele frequencies, individuals with majority ancestry from outside those regions will most likely find this calculator less accurate and informative.
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william0509 - 人文地理愛好者

作為臺灣對岸的漢族，在這個計算器里我和4500公里遠的烏茲別克族比200公里的阿美族更近。這個確實是顛覆了我以前的想法。

yixiaolan

為啥Wegene也給了我印度和藏族？胡建人表示，瑟瑟發抖啊。
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是不是你們算法問題？dna.land沒給我任何南亞的祖源成分。

yixiaolan

Population ?
S_INDIAN 2.49
SUB_SAHARAN 1.22
EARLY_EUROPEAN_FARMERS 1.04
SW_ASIAN - ? ?
W_SIBERIAN 20.57
SE_ASIAN 53.31
BALOCHI 0.05
SINTASHTA_STEPPE_HERDERS - ? ?
INDO_TIBETAN 16.51
CAUCASUS - ? ?
E_AFRICAN - ? ?
E_SIBERIAN 4.79
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所以它的算法給我的印度成分和Wegene真的差不多欸

kaji - 無

gedmatch部分計算器不適用東亞人，具體可以看計算器內的表格參照。南印度是棕色人種與暗白人種（少量）混合的成分，參照樣本是南印度的一個民族（忘了叫啥）

穩重的AJAP1基因

印度的計算器沒幾個準的，也就哈拉帕、World25等值得參考

禮貌的CDH12基因

S_INDIAN應該用一些南亞土著成分高的印度泰米爾納德邦，安德拉邦等南部人群，南亞約占7成以上。

Papuan和澳洲土著同為大洋洲的代表人群，和東南亞沒有關系。東南亞本來就是東亞的一個子集。

Kusunda是東亞和南亞人群的混血，它的南亞祖先人群可能保留了比較多的南亞土著成分，南亞約占3成以上。

阿悅1990

K36是指Eurogenes K36嗎？里面East_Central_Asian居然是達斡爾、赫哲、蒙古、鄂倫春和土族？

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Gedrosia K12說我們有印度成分，但這是不對的。。。

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