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Thread: Resultados Dodecad World 9

  1. #1
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    Brazil Rio Grande do Sul

    Resultados Dodecad World 9

    Fala pessoal, boa sexta feira para todos nós..

    andei refazendo meu Gedmatches para aproveitar o ócio laboral.. Eu sei que grande parte disso é bobagem, entretanto os dados que colarei foram bastante curiosos principalmente os do Mixed Mode Population Sharing. Gostaria de dar uma olhada nos de vocês para ver o quanto disso é mero devaneio.. Obrigado!


    Admix Results (sorted):

    # Population Percent
    1 Atlantic_Baltic 55.46
    2 Southern 25.04
    3 Caucasus_Gedrosia 8.84
    4 African 5.68
    5 Amerindian 4.76
    6 Australasian 0.21
    7 East_Asian 0.01

    Single Population Sharing:

    # Population (source) Distance
    1 Brazilian (Dodecad) 2.57
    2 Extremadura (1000 Genomes) 8.71
    3 Murcia (1000 Genomes) 8.92
    4 Canarias (1000 Genomes) 8.94
    5 Portuguese (Dodecad) 8.98
    6 Andalucia (1000 Genomes) 9.4
    7 Baleares (1000 Genomes) 9.43
    8 Galicia (1000 Genomes) 9.6
    9 North_Italian (HGDP) 10.24
    10 N_Italian (Dodecad) 10.34
    11 Castilla_La_Mancha (1000 Genomes) 10.41
    12 Spaniards (Behar) 10.65
    13 Castilla_Y_Leon (1000 Genomes) 10.65
    14 Spanish (Dodecad) 11.47
    15 Valencia (1000 Genomes) 11.47
    16 Cataluna (1000 Genomes) 12.18
    17 Cantabria (1000 Genomes) 13.14
    18 Aragon (1000 Genomes) 13.35
    19 Bulgarians (Yunusbayev) 13.9
    20 Bulgarian (Dodecad) 14.37

    Mixed Mode Population Sharing:
    # Primary Population (source) Secondary Population (source) Distance
    1 82.1% Brazilian (Dodecad) + 17.9% N_Italian (Dodecad) @ 1.25
    2 82.2% Brazilian (Dodecad) + 17.8% North_Italian (HGDP) @ 1.34
    3 86.5% Brazilian (Dodecad) + 13.5% Bulgarians (Yunusbayev) @ 1.38
    4 86.9% Brazilian (Dodecad) + 13.1% Bulgarian (Dodecad) @ 1.39
    5 87% Brazilian (Dodecad) + 13% TSI30 (Metspalu) @ 1.41
    6 87.6% Brazilian (Dodecad) + 12.4% Tuscan (HGDP) @ 1.46
    7 65.5% Baleares (1000 Genomes) + 34.5% PUR30 @ 1.51
    8 89.2% Brazilian (Dodecad) + 10.8% O_Italian (Dodecad) @ 1.55
    9 90.9% Brazilian (Dodecad) + 9.1% C_Italian (Dodecad) @ 1.7
    10 88.7% Brazilian (Dodecad) + 11.3% Romanians (Behar) @ 1.73
    11 92.8% Brazilian (Dodecad) + 7.2% Greek (Dodecad) @ 1.76
    12 84.1% Brazilian (Dodecad) + 15.9% Baleares (1000 Genomes) @ 1.88
    13 75% Baleares (1000 Genomes) + 25% Puerto_Rican @ 1.92
    14 94.2% Brazilian (Dodecad) + 5.8% S_Italian_Sicilian (Dodecad) @ 1.94
    15 94.4% Brazilian (Dodecad) + 5.6% S_Italian (Dodecad) @ 1.95
    16 94.1% Brazilian (Dodecad) + 5.9% Sicilian (Dodecad) @ 1.96
    17 94.2% Brazilian (Dodecad) + 5.8% Ashkenazy_Jews @ 1.98
    18 96.9% Brazilian (Dodecad) + 3.1% Armenians (Behar) @ 2.01
    19 97.2% Brazilian (Dodecad) + 2.8% Georgians (Behar) @ 2.01
    20 94.6% Brazilian (Dodecad) + 5.4% Ashkenazi (Dodecad) @ 2.02

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     Endovelicus (08-24-2019),  Piquerobi (08-24-2019),  RCO (08-23-2019)

  3. #2
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    J1a1 FGC6064+ M365+
    mtDNA (M)
    H1ao1

    Suebi Kingdom Portugal 1143 Portugal 1485 Portugal Order of Christ Brazilian Empire Brazil
    O meu
    Admix Results (sorted):

    # Population Percent
    1 Atlantic_Baltic 60.28
    2 Southern 23.5
    3 Caucasus_Gedrosia 6.51
    4 Amerindian 4.69
    5 African 3.33
    6 Australasian 1.34
    7 South_Asian 0.35

    Single Population Sharing:

    # Population (source) Distance
    1 Brazilian (Dodecad) 5.81
    2 Extremadura (1000 Genomes) 6.75
    3 Portuguese (Dodecad) 7.02
    4 Galicia (1000 Genomes) 7.1
    5 Spaniards (Behar) 7.44
    6 Castilla_La_Mancha (1000 Genomes) 7.51
    7 Spanish (Dodecad) 7.74
    8 Castilla_Y_Leon (1000 Genomes) 7.79
    9 Valencia (1000 Genomes) 7.81
    10 Andalucia (1000 Genomes) 7.81
    11 Baleares (1000 Genomes) 8.05
    12 Cataluna (1000 Genomes) 8.05
    13 Cantabria (1000 Genomes) 8.82
    14 Murcia (1000 Genomes) 8.84
    15 Aragon (1000 Genomes) 9.26
    16 Canarias (1000 Genomes) 10.37
    17 N_Italian (Dodecad) 11.05
    18 North_Italian (HGDP) 11.07
    19 French (Dodecad) 11.45
    20 French (HGDP) 12.01

    Mixed Mode Population Sharing:

    # Primary Population (source) Secondary Population (source) Distance
    1 67.5% Brazilian (Dodecad) + 32.5% French (Dodecad) @ 2.12
    2 59.1% Brazilian (Dodecad) + 40.9% Cataluna (1000 Genomes) @ 2.35
    3 73.9% Cataluna (1000 Genomes) + 26.1% PUR30 @ 2.35
    4 73.5% Brazilian (Dodecad) + 26.5% Pais_Vasco (1000 Genomes) @ 2.4
    5 69% Brazilian (Dodecad) + 31% French (HGDP) @ 2.41
    6 83.9% Cataluna (1000 Genomes) + 16.1% Colombian @ 2.44
    7 74% Brazilian (Dodecad) + 26% French_Basque @ 2.46
    8 61.7% Brazilian (Dodecad) + 38.3% Cantabria (1000 Genomes) @ 2.51
    9 79.3% Cataluna (1000 Genomes) + 20.7% CLM30 @ 2.54
    10 84.5% Valencia (1000 Genomes) + 15.5% Colombian @ 2.71
    11 63.4% Brazilian (Dodecad) + 36.6% Aragon (1000 Genomes) @ 2.78
    12 84.7% Spanish (Dodecad) + 15.3% Colombian @ 2.82
    13 80.1% Valencia (1000 Genomes) + 19.9% CLM30 @ 2.84
    14 58.9% Brazilian (Dodecad) + 41.1% Valencia (1000 Genomes) @ 2.84
    15 58.7% Brazilian (Dodecad) + 41.3% Spanish (Dodecad) @ 2.86
    16 78.8% Brazilian (Dodecad) + 21.2% Cornwall (1000 Genomes) @ 2.89
    17 79.1% Brazilian (Dodecad) + 20.9% Kent (1000 Genomes) @ 2.91
    18 81% Cataluna (1000 Genomes) + 19% Puerto_Rican @ 2.91
    19 80.3% Spanish (Dodecad) + 19.7% CLM30 @ 2.93
    20 79.9% Brazilian (Dodecad) + 20.1% British_Isles (Dodecad) @ 2.94
    J1 FGC5987 to FGC6175 (188 new SNPs)
    MDKAs before Colonial Brazil
    Y-DNA - Milhazes, Barcelos, Minho, Portugal.
    mtDNA - Ilha Terceira, Azores, Portugal
    North_Swedish + PT + PT + PT @ 3.96 EUtest 4

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  5. #3
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    G-L91
    mtDNA (M)
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    Portugal 1143 Portugal 1485 Portugal Order of Christ
    Admix Results (sorted):

    # Population Percent
    1 Atlantic_Baltic 56.39
    2 Southern 28.78
    3 Caucasus_Gedrosia 10.46
    4 African 4.14
    5 Amerindian 0.22


    Single Population Sharing:

    # Population (source) Distance
    1 Murcia (1000 Genomes) 4.55
    2 Canarias (1000 Genomes) 4.93
    3 Baleares (1000 Genomes) 5.52
    4 Andalucia (1000 Genomes) 5.63
    5 Extremadura (1000 Genomes) 5.64
    6 North_Italian (HGDP) 5.81
    7 Portuguese (Dodecad) 5.96
    8 N_Italian (Dodecad) 6.62
    9 Galicia (1000 Genomes) 6.74
    10 Castilla_La_Mancha (1000 Genomes) 7.65
    11 Castilla_Y_Leon (1000 Genomes) 7.91
    12 Spaniards (Behar) 8.05
    13 Brazilian (Dodecad) 8.6
    14 Valencia (1000 Genomes) 9.19
    15 Spanish (Dodecad) 9.3
    16 Cataluna (1000 Genomes) 10.41
    17 TSI30 (Metspalu) 10.84
    18 Aragon (1000 Genomes) 11.26
    19 Cantabria (1000 Genomes) 11.44
    20 Tuscan (HGDP) 11.6


    Mixed Mode Population Sharing:

    # Primary Population (source) Secondary Population (source) Distance
    1 93.1% Baleares (1000 Genomes) + 6.9% Ethiopians (Behar) @ 1.39
    2 84.5% Cataluna (1000 Genomes) + 15.5% Yemenese (Behar) @ 1.43
    3 93.4% Baleares (1000 Genomes) + 6.6% Somali (Dodecad) @ 1.46
    4 93.1% Baleares (1000 Genomes) + 6.9% Ethiopian_Jews (Behar) @ 1.51
    5 87.7% Spaniards (Behar) + 12.3% Yemenese (Behar) @ 1.57
    6 86.1% Valencia (1000 Genomes) + 13.9% Yemenese (Behar) @ 1.59
    7 91.2% Extremadura (1000 Genomes) + 8.8% Yemenese (Behar) @ 1.59
    8 94.7% Baleares (1000 Genomes) + 5.3% MKK30 (Dodecad) @ 1.74
    9 83.7% Cataluna (1000 Genomes) + 16.3% Egyptans (Behar) @ 1.77
    10 72.5% Canarias (1000 Genomes) + 27.5% Bulgarians (Yunusbayev) @ 1.8
    11 86% Spanish (Dodecad) + 14% Yemenese (Behar) @ 1.85
    12 95% Baleares (1000 Genomes) + 5% Sandawe_He @ 1.87
    13 73.5% Canarias (1000 Genomes) + 26.5% Bulgarian (Dodecad) @ 1.92
    14 90.6% Extremadura (1000 Genomes) + 9.4% Jordanians (Behar) @ 1.98
    15 83.3% Cantabria (1000 Genomes) + 16.7% Yemenese (Behar) @ 2.05
    16 89.7% Galicia (1000 Genomes) + 10.3% Yemenese (Behar) @ 2.05
    17 91% Extremadura (1000 Genomes) + 9% Egyptans (Behar) @ 2.07
    18 75.6% Canarias (1000 Genomes) + 24.4% Romanians (Behar) @ 2.2
    19 90.8% Extremadura (1000 Genomes) + 9.2% Palestinian (HGDP) @ 2.21
    20 95.5% Baleares (1000 Genomes) + 4.5% Hadza_He @ 2.21


    Na minha perspectiva os testes que valem a pena fazer são o Eurogenes K13 e K15.

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     Amarelo (08-24-2019),  RCO (08-25-2019)

  7. #4
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    Quote Originally Posted by Endovelicus View Post


    Na minha perspectiva os testes que valem a pena fazer são o Eurogenes K13 e K15.
    Concordo, entretanto, o k13 e o k 15 por não constarem os brasileiros, acabam por me dar um mix genérico medio de 93% português + 7% índio ou africano. Esse world 9 e o k36 conseguem me mostrar essa pitada mais leste (east balkan no k 36) que eu ainda estou tentando descobrir de onde veio.

  8. #5
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    Quote Originally Posted by Amarelo View Post
    Concordo, entretanto, o k13 e o k 15 por não constarem os brasileiros, acabam por me dar um mix genérico medio de 93% português + 7% índio ou africano. Esse world 9 e o k36 conseguem me mostrar essa pitada mais leste (east balkan no k 36) que eu ainda estou tentando descobrir de onde veio.
    Estás a confundir o PCA com o Oracle. O K36 do Gedmatch não tem oracle, só uma data de componentes mais específicas que o K13 ou o K15.
    Por outro lado também é mais antigo e usa menos SNPs, e ao criar mais componentes acaba por ser menos preciso, na minha opinião
    YDNA E-Y31991>PF4428>Y134097>Y134104>Y168273>FT17866 (TMRCA ~1100AD) - Domingos Rodrigues, b. circa 1690 Hidden Content , Viana do Castelo, Portugal - Stonemason, miller.
    mtDNA H20 - Monica Vieira, b. circa 1700 Hidden Content , Porto, Portugal

    Hidden Content
    Global25 PCA West Eurasia dataset Hidden Content

    [1] "distance%=1.6023"

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     Amarelo (08-24-2019)

  10. #6
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    Quote Originally Posted by Ruderico View Post
    Estás a confundir o PCA com o Oracle. O K36 do Gedmatch não tem oracle, só uma data de componentes mais específicas que o K13 ou o K15.
    Por outro lado também é mais antigo e usa menos SNPs, e ao criar mais componentes acaba por ser menos preciso, na minha opinião
    Não mencionei oracle do k 36, apenas a tal subdivisão east balkan que conforme ja tratamos anteriormente, a minha acaba por ser um tanto mais alta que a dos ibericos (a parte da minha ascendencia que conheço).

    Não sabia que o k13 e k15 eram posteriores ao 36. Imaginava o contrario. Tampouco sabia sobre as quantidades dos snps. Tentarei ver se de alguma forma esse tal leste se demonstra k13 e no k 15 .

  11. #7
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    Quem criou as primeiras ferramentas foi o Dienekes Pontikos, um grego, que parou de aprimorá-las há alguns anos. Eu acho o Dodecad k12b muito útil, por exemplo, em relação a populações antigas (e também presentes). Eu tenho interesse pelas populações antigas e não apenas pelas presentes para entender a sequência de eventos, entender a história, enfim. As presentes são efêmeras, e certamente serão diferentes no futuro. Por outro lado, mesmo para entender as populações presentes, temos que olhar para as do passado. Essas ferramentas feitas pelo Dienekes foram reproduzidas, sob outros rótulos, pelo polonês do blog "Eurogenes". E aprimoradas, quanto a alguns aspectos. O "calculator effect" por exemplo. O EUTest é das melhores na minha opinião. Mas, ao observar resultados de pessoas com múltiplas ancestralidades europeias recentes (escocês com italiano, por exemplo), percebi que se deve utilizar todo o arsenal. Oracle4 também. É assim que às vezes uma pessoa que é 1/16 inglês e 15/16 português vai mostrar em algum momento, em algumas dessas calculadoras, isso. Às vezes pode até ser que não mostre. Mas na maior parte das vezes, sim. O k13 e o k15 também são bons, e devem ser utilizados junto com o EUTest. O Globe25 é pago e não acho que vale a pena. Superestima o componente "estepe" nos europeus ocidentais, claramente, por exemplo, em desacordo com os estudos genéticos até agora feitos, e com os próprios mapas genéticos (os quais também são muito úteis). As ferramentas de ancestralidade estão estagnadas há um bom tempo na minha opinião. É difícil prever onde será o avanço. Possivelmente o sequenciamento completo do genoma humano, de maneira acessível comercialmente, possa mudar isso. Ou outras descobertas que não fazemos ideia.

    No teu caso, pelo teu resultado, é possível que tenha ancestralidade italiana recente. Resultados em outras ferramentas ou mesmo uma análise quanto aos primos no Gedmatch ou no laboratório em que testou poderiam revelar isso também.
    Last edited by Piquerobi; 08-24-2019 at 07:47 PM.

  12. The Following 2 Users Say Thank You to Piquerobi For This Useful Post:

     Amarelo (08-24-2019),  RCO (08-25-2019)

  13. #8
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    Quote Originally Posted by Piquerobi View Post
    O Globe25 é pago e não acho que vale a pena. Superestima o componente "estepe" nos europeus ocidentais, claramente, por exemplo, em desacordo com os estudos genéticos até agora feitos, e com os próprios mapas genéticos (os quais também são muito úteis). As ferramentas de ancestralidade estão estagnadas há um bom tempo na minha opinião. É difícil prever onde será o avanço. Possivelmente o sequenciamento completo do genoma humano, de maneira acessível comercialmente, possa mudar isso. Ou outras descobertas que não fazemos ideia.
    Desculpa, mas isso não é verdade. A forma como se calculam as componentes dependem sempre dos modelos e das referências escolhidas para os modelos, mas isso não tem que ver com o PCA em si. Há modelos melhores e piores. O G25 foi feito pela mesma pessoa que fez o EUtest, o K13, K15 e K36 (já agora, o EUtest também é anterior ao K13 e K15, que são versões melhoradas desse). Mas contrariamente aos outros, que têm 6 ou 7 anos, este só tem 1. Foi construído com mais referências, mais variadas e avaliam mais SNPs, portanto as coordenadas dadas pelo PCA são mais fiáveis do que a dos PCAs mais velhos. Se isso não chegasse basta olhar para o plot destes PCAs para ver que o G25 é o mais semelhante aos PCAs publicados por artigos científicos. Há uma razão para o David não usar nenhum dos anteriores - estão obsoletos.
    Last edited by Ruderico; 08-24-2019 at 08:04 PM.
    YDNA E-Y31991>PF4428>Y134097>Y134104>Y168273>FT17866 (TMRCA ~1100AD) - Domingos Rodrigues, b. circa 1690 Hidden Content , Viana do Castelo, Portugal - Stonemason, miller.
    mtDNA H20 - Monica Vieira, b. circa 1700 Hidden Content , Porto, Portugal

    Hidden Content
    Global25 PCA West Eurasia dataset Hidden Content

    [1] "distance%=1.6023"

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  14. #9
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    Quote Originally Posted by Ruderico View Post
    Desculpa, mas isso não é verdade..
    É verdade sim. Os resultados do Globe25, quanto ao componente "estepe", estão em desacordo com os estudos genéticos feitos até agora, inclusive os mais recentes. É só você lê-los. Bom, cada um com a sua opinião. E o fato de ter só 1 ano não altera nada, já que, essencialmente, a tecnologia não mudou. Como disse, cada um com a sua opinião!
    Last edited by Piquerobi; 08-24-2019 at 08:08 PM.

  15. #10
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    Quote Originally Posted by Piquerobi View Post
    É verdade sim. Os resultados do Globe25, quanto ao componente "estepe", estão em desacordo com os estudos genéticos feitos até agora, inclusive os mais recentes. É só você lê-los. Bom, cada um com a sua opinião. E o fato de ter só 1 ano não altera nada, já que, essencialmente, a tecnologia não mudou. Como disse, cada um com a sua opinião!
    Não é verdade, nem é uma questão de opinião. O resultado depende dos modelos e das referências. Há uns que dão valores maiores, outros que dão valores menores. Isto não tem que ver com o PCA (Global25). Como expliquei, ainda que a tecnologia não tenha melhorado, o resultado e a forma como se chega ao produto final melhorou. É indubitável que o G25 é melhor que o K13 ou o velhinho Dodecad.
    Se vale a pena comprar, é completamente subjectivo.
    Last edited by Ruderico; 08-24-2019 at 08:14 PM.
    YDNA E-Y31991>PF4428>Y134097>Y134104>Y168273>FT17866 (TMRCA ~1100AD) - Domingos Rodrigues, b. circa 1690 Hidden Content , Viana do Castelo, Portugal - Stonemason, miller.
    mtDNA H20 - Monica Vieira, b. circa 1700 Hidden Content , Porto, Portugal

    Hidden Content
    Global25 PCA West Eurasia dataset Hidden Content

    [1] "distance%=1.6023"

    Ruderico

    Iberia_IA+Hallstatt,82.2
    Berber_EMA,10
    Rome_Imperial,7
    Levant_Roman,0.8

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