Page 1 of 2 12 LastLast
Results 1 to 10 of 13

Thread: Modelos com o G25 comparando-me aos users portugueses

  1. #1
    Registered Users
    Posts
    375
    Sex
    Nationality
    Brazilian
    Y-DNA (P)
    R1b
    mtDNA (M)
    H1

    Brazil Azores Friuli

    Modelos com o G25 comparando-me aos users portugueses

    Aproveitando o tédio da quarentena, fiz alguns modelos com o G25 (unscaled) usando algumas populações Ibéricas, Italian_Veneto, Yukpa/Karitiana/Surui para o nativo-americano e Yoruba para o subsaariano. Comparei meus resultados com o de users portugueses que deixaram suas coordenadas por aqui. Meu objetivo principal era estimar as afinidades de ADN entre mim e os diversos users portugueses e a quantidade de europeu/africano/nativo que herdei. Como em todos os modelos de testes DIY (G25, GEDmatch etc), acabo tendo mais italiano do que ibérico, por isso seria interessante ver quais users portugueses têm mais afinidades italianas (não usei todos os users portugueses, apenas os que encontrei as coordenadas postadas e parecem ser ativos no fórum).

    Vejamos os resultados.

    Usando Italian_Veneto e Portuguese.

    Target: Ruderico
    Distance: 1.9282% / 0.01928235
    100.0 Portuguese

    Target: Gil_Vicente
    Distance: 1.4907% / 0.01490745
    80.0 Portuguese
    16.6 Italian_Veneto
    3.4 Yoruba

    Target: Arrifes (este disse ser açoriano em outro thread)
    Distance: 1.1347% / 0.01134700
    65.4 Portuguese
    31.8 Italian_Veneto
    2.0 Yoruba
    0.8 Surui

    Target: rxavierflima
    Distance: 1.6513% / 0.01651277
    90.8 Portuguese
    9.2 Italian_Veneto

    Target: Endovelicus
    Distance: 1.3869% / 0.01386942
    78.4 Portuguese
    17.0 Italian_Veneto
    4.0 Yoruba
    0.6 Surui

    Agora meus resultados:

    Target: CA
    Distance: 1.0017% / 0.01001716
    69.8 Italian_Veneto
    16.4 Portuguese
    11.2 Yoruba
    2.6 Yukpa

    Usando Italian_Veneto e Spanish_Castilla_Y_León

    Target: Ruderico
    Distance: 1.3571% / 0.01357091
    100.0 Spanish_Castilla_Y_Leon

    Target: rxavierflima
    Distance: 1.3147% / 0.01314684
    94.8 Spanish_Castilla_Y_Leon
    5.2 Italian_Veneto

    Target: Gil_Vicente
    Distance: 1.2758% / 0.01275756
    81.2 Spanish_Castilla_Y_Leon
    14.8 Italian_Veneto
    3.6 Yoruba
    0.4 Karitiana

    Target: Endovelicus
    Distance: 1.1455% / 0.01145545
    80.2 Spanish_Castilla_Y_Leon
    14.8 Italian_Veneto
    4.0 Yoruba
    1.0 Surui

    Target: Arrifes
    Distance: 1.0525% / 0.01052479
    62.6 Spanish_Castilla_Y_Leon
    34.2 Italian_Veneto
    2.2 Yoruba
    1.0 Surui

    Meus resultados:

    Target: CA
    Distance: 1.0253% / 0.01025286
    75.6 Italian_Veneto
    11.4 Yoruba
    10.4 Spanish_Castilla_Y_Leon
    2.6 Yukpa


    Usando Italian_Veneto e Spanish_Baleares (melhor fit que obtive)

    Target: Ruderico
    Distance: 2.2741% / 0.02274149
    99.2 Spanish_Baleares
    0.8 Yoruba

    Target: rxavierflima
    Distance: 2.0111% / 0.02011051
    99.2 Spanish_Baleares
    0.8 Yoruba

    Target: Gil_Vicente
    Distance: 1.7560% / 0.01755981
    95.0 Spanish_Baleares
    4.8 Yoruba
    0.2 Karitiana

    Target: Endovelicus
    Distance: 1.6814% / 0.01681441
    93.8 Spanish_Baleares
    5.4 Yoruba
    0.8 Surui

    Target: Arrifes
    Distance: 1.3234% / 0.01323398
    88.4 Spanish_Baleares
    7.2 Italian_Veneto
    3.4 Yoruba
    1.0 Surui


    Meus resultados:

    Target: CA
    Distance: 0.9377% / 0.00937718
    45.4 Italian_Veneto
    40.0 Spanish_Baleares
    12.0 Yoruba
    2.6 Yukpa

    Estas são apenas algumas amostras, tentei o mesmo modelo combinando todas as possíveis populações ibéricas com Italian_Veneto, apenas as Baleares me dão algo de ibérico significativo (quando uso outros italianos do norte as porcentagens não mudam muito). Pelo que vi das diferentes amostras, Spanish_Baleares já possui uma boa afinidade italiana, mais do que todas as outras populações ibéricas, o que no fim das contas não muda muito os resultados. Quando uso apenas Italian_Veneto + ameríndios/africanos isto é que obtenho:

    Target: CA
    Distance: 1.1934% / 0.01193363 | ADC: 0.5x
    92.2 Italian_Veneto
    7.2 Yoruba
    0.6 Yukpa


    Target: CA
    Distance: 1.0616% / 0.01061598 | ADC: 0.25x
    88.0 Italian_Veneto
    10.0 Yoruba
    2.0 Yukpa


    Target: CA
    Distance: 1.0484% / 0.01048380
    86.0 Italian_Veneto
    11.4 Yoruba
    2.6 Yukpa

    Todos a boas distâncias, parece que posso tranquilamente ser modelado sem referência a populações ibéricas. Estimo que sou pelo menos 60% português (entre 60% e 65%) com o restante sendo na maior parte norte-italiano + algum africano e nativo, o pouco de suíço que carrego (~3% do bisavô de minha avó) era metade alemão e metade italiano. Por esses modelos, as estimativas médias intercontinentais de ancestralidade recente que obtenho nos testes comerciais são bem razoáveis (87-88 de Europa/Eurásia, 9-10 de África, 2 de América).

    Qual o motivo da afinidade italiana tão forte no G25? Reparei que o user açoriano é o que tem mais afinidades com a Itália, boa parte da minha ancestralidade portuguesa vem dos Açores segundo minhas pesquisas genealógicas, seria esse o motivo? Quando incluo populações norte-europeias, judias ou ciganas para ver se ''capturam'' alguma coisa os modelos continuam imóveis, sempre com o Vêneto dominante.

    Tudo que consegui concluir disso é que o Ruderico é extremamente ibérico. Minhas distâncias para os users portugueses testados:

    Distance to: CA
    0.02124147 Arrifes
    0.02386986 Gil_Vicente
    0.02476409 Endovelicus
    0.02753398 rxavierflima
    0.03175264 Ruderico
    Last edited by Caius Agrippa; 03-30-2020 at 07:53 AM.

  2. The Following User Says Thank You to Caius Agrippa For This Useful Post:

     Defski (03-30-2020)

  3. #2
    Global Moderator
    Posts
    4,549
    Sex
    Location
    Vissaiom
    Ethnicity
    Portuguese highlander
    Y-DNA (P)
    E-Y31991>FT17866
    mtDNA (M)
    H20 (xH20a)

    Asturias Galicia Portugal 1143 Portugal 1485 Portugal Order of Christ PortugalRoyalFlag1830
    Quote Originally Posted by JJJ View Post
    O Yoruba aparece quando eu coloco o basco, curioso.

    Target: Juan
    Distance: 1.9787% / 0.01978676
    65.0 Spanish_Baleares
    33.6 Basque_French
    1.4 Yoruba
    É para compensar a falta de referência Africana, as outras referências têm pouco a comparar com Ibéricos ocidentais
    YDNA E-Y31991>PF4428>Y134097>Y134104>Y168273>FT17866 (TMRCA ~1000AD) - 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%=1.7123"
    Ruderico

    Gallic_North_IA,46.4
    West_Iberia_IA,31.8
    Berber_EMA,11
    Roman_Colonial,10.8

  4. The Following User Says Thank You to Ruderico For This Useful Post:

     JJJ (03-30-2020)

  5. #3
    Registered Users
    Posts
    143
    Sex
    Ethnicity
    German
    Y-DNA (P)
    R-L664
    Y-DNA (M)
    I-M253

    Germany Prussia
    Já comentei em outro tópico que não sou fã de escalamento de dados, mas eu diria que no seu caso o ideal seria utilizar coordenadas escaladas pelo fato de possuíres ancestralidade não-europeia. Componentes africanos e ameríndios sendo subestimados podem causar problemas nas outras referências. Também alertaria sobre a grande justaposição entre as populações europeias usadas nos seus modelos, causando sobreajuste dos dados. O ideal seria utilizar populações mais distantes e tentar achar padrões por aí. No mais, diria que você mostra uma forte tendência italiana, o que faz sentido baseado na sua ancestralidade.
    Last edited by Token; 03-30-2020 at 01:05 PM.

  6. The Following 2 Users Say Thank You to Token For This Useful Post:

     Caius Agrippa (03-30-2020),  Defski (03-30-2020)

  7. #4
    Global Moderator
    Posts
    4,549
    Sex
    Location
    Vissaiom
    Ethnicity
    Portuguese highlander
    Y-DNA (P)
    E-Y31991>FT17866
    mtDNA (M)
    H20 (xH20a)

    Asturias Galicia Portugal 1143 Portugal 1485 Portugal Order of Christ PortugalRoyalFlag1830
    Quote Originally Posted by JJJ View Post
    O que há de novo? algo relevante para nós em termos de genes?
    De novo não vejo nada, é só o que já sabiamos mas feito de outra forma
    YDNA E-Y31991>PF4428>Y134097>Y134104>Y168273>FT17866 (TMRCA ~1000AD) - 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%=1.7123"
    Ruderico

    Gallic_North_IA,46.4
    West_Iberia_IA,31.8
    Berber_EMA,11
    Roman_Colonial,10.8

  8. The Following User Says Thank You to Ruderico For This Useful Post:

     JJJ (03-30-2020)

  9. #5
    Registered Users
    Posts
    375
    Sex
    Nationality
    Brazilian
    Y-DNA (P)
    R1b
    mtDNA (M)
    H1

    Brazil Azores Friuli
    Quote Originally Posted by Token View Post
    Já comentei em outro tópico que não sou fã de escalamento de dados, mas eu diria que no seu caso o ideal seria utilizar coordenadas escaladas pelo fato de possuíres ancestralidade não-europeia. Componentes africanos e ameríndios sendo subestimados podem causar problemas nas outras referências. Também alertaria sobre a grande justaposição entre as populações europeias usadas nos seus modelos, causando sobreajuste dos dados. O ideal seria utilizar populações mais distantes e tentar achar padrões por aí. No mais, diria que você mostra uma forte tendência italiana, o que faz sentido baseado na sua ancestralidade.
    Usando as escaladas e um spreadsheet semelhante os resultados são quase iguais, mas a distância aumenta:


    Target: CA_scaled
    Distance: 1.7816% / 0.01781640
    56.0 Italian_Veneto
    26.8 Portuguese
    12.4 Yoruba
    2.8 Yukpa

    A ideia deste modelo era usar somente populações que fazem algum sentido para a minha genealogia conhecida. Seria este o ponto do G25, não? Pois não tenho interesse algum em saber se meu aDNA pode ser modelado como um misto de francês com grego + marroquino, Yoruba e Karitiana. Isto é basicamente irrelevante. Meu interesse é na ancestralidade recente e não em modelagem pela modelagem. Outra coisa que noto, é que usando as escaladas, o nativo-americano se mantém praticamente idêntico, mas existem variações no SSA. Ao adicionar ''Basque_Spanish'' e as Baleares os resultados mudam:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.6732% / 0.01673219
    48.2 Spanish_Baleares
    34.6 Italian_Veneto
    14.4 Yoruba
    2.8 Yukpa

    Isto é que os users portugueses obtém em comparação (que era o objetivo deste thread):

    Target: Ruderico_scaled
    Distance: 3.2155% / 0.03215540
    74.6 Spanish_Baleares
    22.8 Basque_Spanish
    2.6 Yoruba


    Target: Gil_Vicente
    Distance: 2.2954% / 0.02295417
    59.0 Italian_Veneto
    37.0 Basque_Spanish
    4.0 Yoruba


    Target: Endovelicus_scaled
    Distance: 2.3994% / 0.02399415
    50.6 Italian_Veneto
    24.2 Basque_Spanish
    20.2 Spanish_Baleares
    5.0 Yoruba

    Target: rxavierflima_scaled
    Distance: 2.6692% / 0.02669162
    52.6 Spanish_Baleares
    24.0 Basque_Spanish
    21.8 Italian_Veneto
    1.6 Yoruba

    Desta vez, alguns users portugueses têm mais italiano do que ibérico. Meu objetivo com a análise é entender porque tenho mais italiano do que ibérico nestas estimativas, por isso comparar com portugueses é fundamental, para ver o que eles obtêm nos resultados utilizando o mesmo spreadsheet.

    Ao adicionar ''Bantu_SW'' os resultados mudam para mim e ficam a mesma coisa para os users portugueses:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.5202% / 0.01520182
    47.8 Spanish_Baleares
    34.8 Italian_Veneto
    8.8 Bantu_S.W.
    5.8 Yoruba
    2.8 Yukpa

    Qual seria a diferença entre as escaladas e não-escaladas no meu caso? O que noto é que os resultados se mantém semelhantes na ''big picture'' quando uso as escaladas, mas o SSA basicamente aumenta consideravelmente a depender do modelo, por isso julguei que não fossem os melhores, já que nunca obtenho estimativas tão altas (~14%) de SSA nos testes convencionais, raramente passa de 10% e quando o faz fica em torno de 10.4 ou 10.5.

    Por via das dúvidas, joguei referências balcânicas e norte-africanas ''gerais'' retiradas de uma outra calculadora e o resultado melhorou, mas sem absorver o balcânico:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.2298% / 0.01629813
    55.0 Italian_Veneto
    27.6 Portuguese
    9.0 Bantu_S.W.
    4.2 North African
    2.8 Yukpa
    1.2 Yoruba

    Quando uso apenas componentes ''gerais'' e bem distintos, como na calculadora G25 Beta do Vahaduo, a distância diminui, mas os resultados deixam de fazer sentido para propósitos genealógicos:

    Target: CA_scaled
    Distance: 0.8373% / 0.00837274
    23.9 Balkan
    20.4 Sardinian
    16.8 Scandinavia
    10.5 Subsaharan_Africa
    8.4 Southern_Euro
    6.4 North_Africa
    5.6 Western_Euro
    4.4 British_Isles
    3.0 Native_American
    0.6 Levant

    O que acha dos resultados? Via de regra, as não escaladas se aproximam mais do que obtenho em outros testes, por isso julguei que fossem mais relevantes ainda que os resultados não mudem radicalmente.

  10. The Following User Says Thank You to Caius Agrippa For This Useful Post:

     Token (03-30-2020)

  11. #6
    Registered Users
    Posts
    143
    Sex
    Ethnicity
    German
    Y-DNA (P)
    R-L664
    Y-DNA (M)
    I-M253

    Germany Prussia
    Quote Originally Posted by Caius Agrippa View Post
    Usando as escaladas e um spreadsheet semelhante os resultados são quase iguais, mas a distância aumenta:


    Target: CA_scaled
    Distance: 1.7816% / 0.01781640
    56.0 Italian_Veneto
    26.8 Portuguese
    12.4 Yoruba
    2.8 Yukpa

    A ideia deste modelo era usar somente populações que fazem algum sentido para a minha genealogia conhecida. Seria este o ponto do G25, não? Pois não tenho interesse algum em saber se meu aDNA pode ser modelado como um misto de francês com grego + marroquino, Yoruba e Karitiana. Isto é basicamente irrelevante. Meu interesse é na ancestralidade recente e não em modelagem pela modelagem. Outra coisa que noto, é que usando as escaladas, o nativo-americano se mantém praticamente idêntico, mas existem variações no SSA. Ao adicionar ''Basque_Spanish'' e as Baleares os resultados mudam:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.6732% / 0.01673219
    48.2 Spanish_Baleares
    34.6 Italian_Veneto
    14.4 Yoruba
    2.8 Yukpa

    Isto é que os users portugueses obtém em comparação (que era o objetivo deste thread):

    Target: Ruderico_scaled
    Distance: 3.2155% / 0.03215540
    74.6 Spanish_Baleares
    22.8 Basque_Spanish
    2.6 Yoruba


    Target: Gil_Vicente
    Distance: 2.2954% / 0.02295417
    59.0 Italian_Veneto
    37.0 Basque_Spanish
    4.0 Yoruba


    Target: Endovelicus_scaled
    Distance: 2.3994% / 0.02399415
    50.6 Italian_Veneto
    24.2 Basque_Spanish
    20.2 Spanish_Baleares
    5.0 Yoruba

    Target: rxavierflima_scaled
    Distance: 2.6692% / 0.02669162
    52.6 Spanish_Baleares
    24.0 Basque_Spanish
    21.8 Italian_Veneto
    1.6 Yoruba

    Desta vez, alguns users portugueses têm mais italiano do que ibérico. Meu objetivo com a análise é entender porque tenho mais italiano do que ibérico nestas estimativas, por isso comparar com portugueses é fundamental, para ver o que eles obtêm nos resultados utilizando o mesmo spreadsheet.

    Ao adicionar ''Bantu_SW'' os resultados mudam para mim e ficam a mesma coisa para os users portugueses:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.5202% / 0.01520182
    47.8 Spanish_Baleares
    34.8 Italian_Veneto
    8.8 Bantu_S.W.
    5.8 Yoruba
    2.8 Yukpa

    Qual seria a diferença entre as escaladas e não-escaladas no meu caso? O que noto é que os resultados se mantém semelhantes na ''big picture'' quando uso as escaladas, mas o SSA basicamente aumenta consideravelmente a depender do modelo, por isso julguei que não fossem os melhores, já que nunca obtenho estimativas tão altas (~14%) de SSA nos testes convencionais, raramente passa de 10% e quando o faz fica em torno de 10.4 ou 10.5.

    Por via das dúvidas, joguei referências balcânicas e norte-africanas ''gerais'' retiradas de uma outra calculadora e o resultado melhorou, mas sem absorver o balcânico:

    Target: CA_scaled
    Distance: 1.2298% / 0.01629813
    55.0 Italian_Veneto
    27.6 Portuguese
    9.0 Bantu_S.W.
    4.2 North African
    2.8 Yukpa
    1.2 Yoruba

    Quando uso apenas componentes ''gerais'' e bem distintos, como na calculadora G25 Beta do Vahaduo, a distância diminui, mas os resultados deixam de fazer sentido para propósitos genealógicos:

    Target: CA_scaled
    Distance: 0.8373% / 0.00837274
    23.9 Balkan
    20.4 Sardinian
    16.8 Scandinavia
    10.5 Subsaharan_Africa
    8.4 Southern_Euro
    6.4 North_Africa
    5.6 Western_Euro
    4.4 British_Isles
    3.0 Native_American
    0.6 Levant

    O que acha dos resultados? Via de regra, as não escaladas se aproximam mais do que obtenho em outros testes, por isso julguei que fossem mais relevantes ainda que os resultados não mudem radicalmente.
    Dados não-escalados produzem resultados que não condizem com a realidade para africanos quando comparados a métodos estatísticos formais. Por conta disso, o componente africano tende a ser subestimado em indivíduos com ancestralidade africana, e acredito que esse também seja o caso aqui. Seu resultado no K15 seria uma boa comparação.

    Meu conselho é que não uses populações com muito overlap, a ideia seria utilizar populações mais distais como Italian_Northeast + algo do sul ao invés de Veneto ou Bergamo, o que ainda faria algum sentido genealógico. Também evite as referências bascóides, pois elas podem causar alguns outcomes bizarros para ibéricos ocidentais. Não menos importante, lembre-se de testar as referências ameríndias para ancestralidade européia antes de usá-las. Algumas possuem mistura bem óbvia, como Amerindian_North e as amostras bolivianas.

    Sobre as distâncias serem menores quando usadas as coordenadas não-escaladas, isso decorre do fato de que todas as populações são mais próximas umas das outras nesse contexto. Não significa que os modelos sejam melhores. O ponto do G25 é aproximar a sua ancestralidade. Quando jogas Italian_Veneto + North African, isto pode absorver parte do seu ibérico e até melhorar o fst, mas não tem sentido genealógico. Um sobreajuste saudável seria jogar todas as amostras do spreadsheet das referências escolhidas ao invés das médias, talvez consiga capturar maior amplitude desta forma.

  12. The Following 3 Users Say Thank You to Token For This Useful Post:

     Caius Agrippa (03-30-2020),  E_M81_I3A (03-30-2020),  JJJ (03-30-2020)

  13. #7
    Registered Users
    Posts
    375
    Sex
    Nationality
    Brazilian
    Y-DNA (P)
    R1b
    mtDNA (M)
    H1

    Brazil Azores Friuli
    Quote Originally Posted by Token View Post
    Dados não-escalados produzem resultados que não condizem com a realidade para africanos quando comparados a métodos estatísticos formais. Por conta disso, o componente africano tende a ser subestimado em indivíduos com ancestralidade africana, e acredito que esse também seja o caso aqui. Seu resultado no K15 seria uma boa comparação.

    Meu conselho é que não uses populações com muito overlap, a ideia seria utilizar populações mais distais como Italian_Northeast + algo do sul ao invés de Veneto ou Bergamo, o que ainda faria algum sentido genealógico. Também evite as referências bascóides, pois elas podem causar alguns outcomes bizarros para ibéricos ocidentais. Não menos importante, lembre-se de testar as referências ameríndias para ancestralidade européia antes de usá-las. Algumas possuem mistura bem óbvia, como Amerindian_North e as amostras bolivianas.

    Sobre as distâncias serem menores quando usadas as coordenadas não-escaladas, isso decorre do fato de que todas as populações são mais próximas umas das outras nesse contexto. Não significa que os modelos sejam melhores. O ponto do G25 é aproximar a sua ancestralidade. Quando jogas Italian_Veneto + North African, isto pode absorver parte do seu ibérico e até melhorar o fst, mas não tem sentido genealógico. Um sobreajuste saudável seria jogar todas as amostras do spreadsheet das referências escolhidas ao invés das médias, talvez consiga capturar maior amplitude desta forma.
    Excelente! Este é o tipo de resposta que estava a buscar, mas ninguém conseguia me responder por aqui.

    Os resultados da K15

    # Population Percent
    1 Atlantic 20.75
    2 North_Sea 17.98
    3 West_Med 17.48
    4 East_Med 15.20
    5 Sub-Saharan 11.29
    6 Baltic 6.63
    7 Amerindian 3.17
    8 West_Asian 2.92
    9 Northeast_African 2.63
    10 Southeast_Asian 0.98


    Finished reading population data. 207 populations found.
    15 components mode.

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

    Least-squares method.

    Using 1 population approximation:
    1 North_Italian @ 15.288081
    2 Portuguese @ 16.417282
    3 Spanish_Extremadura @ 16.978487
    4 Tuscan @ 16.982700
    5 Spanish_Galicia @ 17.048018
    6 Spanish_Murcia @ 17.060198
    7 Spanish_Castilla_Y_Leon @ 17.643301
    8 Spanish_Cataluna @ 17.951139
    9 Spanish_Andalucia @ 18.560223
    10 Spanish_Valencia @ 19.148897
    11 Spanish_Castilla_La_Mancha @ 20.202169
    12 West_Sicilian @ 20.842110
    13 Spanish_Cantabria @ 20.902824
    14 Greek_Thessaly @ 20.970901
    15 French @ 21.165697
    16 Romanian @ 21.481922
    17 Bulgarian @ 21.547400
    18 Serbian @ 21.689098
    19 Spanish_Aragon @ 21.872822
    20 Italian_Abruzzo @ 21.999392

    Então o SSA realmente está em ~14% e não nos 9-10% dos testes comerciais, correto? E por qual motivo eles subestimam o SSA? Tenho uma estimativa, no LivingDNA, que me dá até mesmo apenas 4.5% (e 8% norte-africano, o que me parece irreal).

    É possível dizer então que todo o SSA que vejo nas calculadoras vem exclusivamente de ancestrais africanos recentes e nada de ancestrais ibéricos (ouvi dizer que o componente ibérico nas calculadoras comerciais ''esconde'' um pouco de SSA)? Não que faça muita diferença, ainda é SSA, mas estou mais interessado em genealogia do que em modelagem pura.

    Posso enviar-lhe minhas coordenadas também, caso tenha interesse em me ajudar.
    Last edited by Caius Agrippa; 03-30-2020 at 03:02 PM.

  14. The Following User Says Thank You to Caius Agrippa For This Useful Post:

     Token (03-30-2020)

  15. #8
    Registered Users
    Posts
    143
    Sex
    Ethnicity
    German
    Y-DNA (P)
    R-L664
    Y-DNA (M)
    I-M253

    Germany Prussia
    Quote Originally Posted by Caius Agrippa View Post
    Excelente! Este é o tipo de resposta que estava a buscar, mas ninguém conseguia me responder por aqui.

    Os resultados da K15

    # Population Percent
    1 Atlantic 20.75
    2 North_Sea 17.98
    3 West_Med 17.48
    4 East_Med 15.20
    5 Sub-Saharan 11.29
    6 Baltic 6.63
    7 Amerindian 3.17
    8 West_Asian 2.92
    9 Northeast_African 2.63
    10 Southeast_Asian 0.98


    Finished reading population data. 207 populations found.
    15 components mode.

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

    Least-squares method.

    Using 1 population approximation:
    1 North_Italian @ 15.288081
    2 Portuguese @ 16.417282
    3 Spanish_Extremadura @ 16.978487
    4 Tuscan @ 16.982700
    5 Spanish_Galicia @ 17.048018
    6 Spanish_Murcia @ 17.060198
    7 Spanish_Castilla_Y_Leon @ 17.643301
    8 Spanish_Cataluna @ 17.951139
    9 Spanish_Andalucia @ 18.560223
    10 Spanish_Valencia @ 19.148897
    11 Spanish_Castilla_La_Mancha @ 20.202169
    12 West_Sicilian @ 20.842110
    13 Spanish_Cantabria @ 20.902824
    14 Greek_Thessaly @ 20.970901
    15 French @ 21.165697
    16 Romanian @ 21.481922
    17 Bulgarian @ 21.547400
    18 Serbian @ 21.689098
    19 Spanish_Aragon @ 21.872822
    20 Italian_Abruzzo @ 21.999392

    Então o SSA realmente está em ~14% e não nos 9-10% dos testes comerciais, correto? E por qual motivo eles subestimam o SSA? Tenho uma estimativa, no LivingDNA, que me dá até mesmo apenas 4.5% (e 8% norte-africano, o que me parece irreal).

    É possível dizer então que todo o SSA que vejo nas calculadoras vem exclusivamente de ancestrais africanos recentes e nada de ancestrais ibéricos? Não que faça muita diferença, ainda é SSA, mas estou mais interessado em genealogia do que em modelagem pura.

    Posso enviar-lhe minhas coordenadas também, caso tenha interesse em me ajudar.
    Estranhamente seu africano parece realmente estar na casa dos 10%. Sobre parte do africano ser ibérico, assumi que fosses um colega meu de outro forum pelo fato de sua ancestralidade ser muito semelhante à dele então pensei que já estivesse ciente do problema com o iberomaurusiano. Pois bem, um dos problemas das calculadoras antigas do GEDmatch é o fato de não incluírem uma referência que englobe ANA (Ancient North African). Em decorrência disso, é normal que ibéricos e norte-africanos pontuem um pouco de SSA, então é seguro deduzir que parte do seu SSA no K15 é ibérico. Isso pode até superestimar a sua ancestralidade africana em modelos de G25 no seu caso, se incluir referências bascóides, que não cobrem o norte-africano elevado dos ibéricos ocidentais.

    Poderia sim correr alguns modelos para você, me envie as coordenadas por PM.

  16. The Following User Says Thank You to Token For This Useful Post:

     Caius Agrippa (03-30-2020)

  17. #9
    Registered Users
    Posts
    375
    Sex
    Nationality
    Brazilian
    Y-DNA (P)
    R1b
    mtDNA (M)
    H1

    Brazil Azores Friuli
    Quote Originally Posted by Token View Post
    Estranhamente seu africano parece realmente estar na casa dos 10%. Sobre parte do africano ser ibérico, assumi que fosses um colega meu de outro forum pelo fato de sua ancestralidade ser muito semelhante à dele então pensei que já estivesse ciente do problema com o iberomaurusiano. Pois bem, um dos problemas das calculadoras antigas do GEDmatch é o fato de não incluírem uma referência que englobe ANA (Ancient North African). Em decorrência disso, é normal que ibéricos e norte-africanos pontuem um pouco de SSA, então é seguro deduzir que parte do seu SSA no K15 é ibérico. Isso pode até superestimar a sua ancestralidade africana em modelos de G25 no seu caso, se incluir referências bascóides, que não cobrem o norte-africano elevado dos ibéricos ocidentais.

    Poderia sim correr alguns modelos para você, me envie as coordenadas por PM.
    Vou enviar as coordenadas.

    Li aqui neste fórum sobre este problema, também o user Ruderico me ajudou nesta questão. Outras calculadoras do GEDmatch, que não as da Eurogenes, me dão até menos africano que a K15. Na puntDNAL K15, por exemplo, tenho 11% de subsaariano total e vi no spreadsheet que os portugueses também têm algum SSA nesta calculadora, o que provavelmente aumenta o meu SSA. Não acho que as estimativas dos testes comerciais estejam longe da realidade, por mais que tenham problemas, eles não se enganariam tanto no breakdown continental.

    Foi por isso mesmo que julguei as coordenadas não escaladas mais acuradas, geralmente obtenho resultados coerentes com isto ao usá-las. Com as coordenadas escaladas, o subsaariano aumenta. Isso estava me deixando bem confuso, pois ouvi dizer que o G25 sempre conseguia separar bem o SSA do norte-africano, mas não parece ser sempre o caso porque até alguns users portugueses podem atingir 4% ou 5% Yoruba usando modelos do G25 e sabemos que isto é impossível.

  18. The Following User Says Thank You to Caius Agrippa For This Useful Post:

     Token (03-30-2020)

  19. #10
    Registered Users
    Posts
    70
    Sex
    Nationality
    Portugal

    Portugal
    Recebi agora o G25 da minha mãe (Regina), vejam lá o que conseguem descobrir

    Defski_scaled,0.110408,0.144205,0.036204,-0.000323,0.037545,0.000279,0.000705,-0.000923,0.023725,0.033531,-0.005846,0.001349,-0.006095,-0.023121,0.0038,0.00769,0.000782,0.00228,-0.009553,-0.004127,0.002995,-0.007543,-0.000986,-0.008073,-0.002634
    Defski,0.0097,0.0142,0.0096,-0.0001,0.0122,0.0001,0.0003,-0.0004,0.0116,0.0184,-0.0036,0.0009,-0.0041,-0.0168,0.0028,0.0058,0.0006,0.0018,-0.0076,-0.0033,0.0024,-0.0061,-0.0008,-0.0067,-0.0022

    Regina_scaled,0.108132,0.14319,0.029415,-0.001615,0.037238,-0.001952,0.00282,-0.003692,0.022907,0.03426,-0.012666,0.003297,-0.012487,-0.013487,0.005972,0.013657,0.004824,-0.001267,-0.006662,-0.001126,0.007112,0.00136,-0.001725,-0.00253,0.000359
    Regina,0.0095,0.0141,0.0078,-0.0005,0.0121,-0.0007,0.0012,-0.0016,0.0112,0.0188,-0.0078,0.0022,-0.0084,-0.0098,0.0044,0.0103,0.0037,-0.001,-0.0053,-0.0009,0.0057,0.0011,-0.0014,-0.0021,0.0003

  20. The Following 2 Users Say Thank You to Defski For This Useful Post:

     Caius Agrippa (03-30-2020),  Token (03-31-2020)

Page 1 of 2 12 LastLast

Similar Threads

  1. España y Portugal en modelos simples
    By Ruderico in forum Spanish
    Replies: 1187
    Last Post: 04-12-2022, 07:14 PM
  2. Replies: 29
    Last Post: 01-27-2022, 09:22 AM
  3. Portugueses no Global25
    By rxavierflima in forum Portuguese
    Replies: 253
    Last Post: 06-09-2021, 06:42 PM
  4. Replies: 22
    Last Post: 05-16-2021, 04:17 PM
  5. 3 Homens Portugueses: 23andMe
    By Hyoga7 in forum Portuguese
    Replies: 15
    Last Post: 08-18-2019, 12:08 AM

Posting Permissions

  • You may not post new threads
  • You may not post replies
  • You may not post attachments
  • You may not edit your posts
  •