A 在新纸 手机 进一步细化了细节，这可能是此过程的结果。 成为一个 手机 论文中有很多灵巧的分子技术来阐明其机理途径。 但是我会掩饰这一点，因为它既不是我的专长，也不是我的重点。 该论文的摘要是它表明 p53，是一个相对众所周知的抑癌基因，似乎与反应元件有相互作用（该基因产物在许多区域结合，这是一个 转录因子） 基特尔 轨迹。 该基因座是众所周知的，部分原因是它与色素的变化有关。 人与鱼。 所以 基特尔 是跨越子生区的普遍的色素沉着途径之一。 欧洲人和东亚人都有一些衍生出的变体，它们与皮肤较浅有关，尽管在两种情况下都具有多态性（它尚未席卷固定）。

但这是一个 手机 因此，必须有一个不仅是进化的，更具体和实用的角度。 还有。 事实证明，在单核苷酸多态性突变 p53 反应元件导致上调的趋势 基特尔 和雄性生殖系增殖。 当涉及到肿瘤的发生，特别是睾丸癌时，后者就显得尤为重要。 这种癌症是似乎没有体细胞突变的一种 p53 本身。 此外，作者观察到，欧洲裔人的睾丸癌发病率比非裔美国人高4-5倍。 而且，大概是 基特尔 与黑色素生成增加有关。 这组作者认为，由于欧洲人皮肤较白，由于在其他基因座进行选种，因此在 基特尔 （增加了晒黑的反应）。 有证据表明在该基因座有选择（长单倍型和纯合性增加），所以这并不是一个不合理的推测，尽管功能等位基因丧失的频率很高，表明该模型很可能是复杂的。

我不知道这个故事的细节是否正确（尽管我对此很感兴趣 变异 基特尔 与其他生物体的癌症有关）。 但这说明了由于人类迁出非洲而导致的快速进化变化的可能后果之一： 由于多效性而产生有害的副作用。 换句话说，当您修改种群的基因组架构时，在优化功能的一个方面时，您将不得不权衡取舍。 基因不仅仅具有一种后果，而且还包含在无数种途径中。 随着时间的推移，进化理论预测会出现缓慢的重新平衡，因为修饰基因的出现掩盖了有害的副作用。 但是在那之前，我们将尽力承担适应的重担。

引文： Zeron-Medina，Jorge等。 “ KIT配体中的多态性p53反应元件会影响癌症风险，并且已经过自然选择。” 细胞155.2（2013）：410-422。

目的是为了加深对疾病发作性质的了解，并可能更有效地针对个人风险。 在图中的上方，您可以看到两种有趣的模式：2型糖尿病等位基因的风险与血统的关系以及与XNUMX型糖尿病等位基因的风险有关。 从头 突变或独立的选择性事件。 系统发育树代表了从HGDP中的> 600,0000个SNP推断出的真实关系 数据集。 风险等位基因是从文献中剔除的，并针对个人和人群进行了计算。 然后将实际人口风险与在这种特殊的系统树和正常的遗传随机漂移过程中可能发生的风险模型进行比较（请参阅 方法 有关血腥的细节！）。 您所看到的是系统发育关系（非洲人口转向更高的风险）和独立事件（皮马印第安人转向更高的风险），其中糖尿病的风险更高（红色转向）。

这种分析有各种各样的缺点。 作者受到研究中风险等位基因的限制，这肯定远没有彻底或详尽。 此外，在某些地区，他们的人口覆盖率很薄，导致在特定情况下甚至无法从其模型中榨取权力的能力也有所下降。 但让您大吃一惊的是，从高度多基因疾病（如2型糖尿病）中的风险等位基因推断出的模式甚至无法追踪您在现实世界中看到的情况。 许多南亚团体有 非常 2型糖尿病的高风险。 碰巧这些人群不在HGDP样本中。 实际上，有两位流行病学家提出了相当有见地的批评 在本文的评论中。 他们提出了许多在细节上浮现在脑海的要点。 但是他们以一种让我大吃一惊的方式结束了：

最后， 人们已经讨论了避免基于遗传风险对人群进行污名化的需要。不难想像基于该出版物的媒体公告“非洲人群中发现的糖尿病遗传风险”。 不久前，人们也对情报提出了类似的要求。 并非所有的猜测都是中立的。

碰巧的是，我来自代谢疾病风险很高的人群。 我不知道是否对这个事实感到羞耻，但我很高兴医疗专业人员开始意识到差异风险，并超越了对人的健康的粗略一统天下的理解。 由于我们分配脂肪的方式（针对相同的风险状况，我们必须更瘦一些，才能为美国人提供的BMI值对南亚人而言不太合适）。 再说一次，我不知道这是否有污名化， 但这是真实的。

因此，尽管我对以上论文中的方法存在真正的担忧， 我相信这些分析是更广泛答案的重要组成部分。 我们现在生活在抗生素革命和对细菌理论的理解时代。 这些是公共卫生投资的巨大回报。 在短期内，人类健康和预期寿命的增长将通过增加而处于边缘。 尽管我一直怀有各种怀疑态度，但最初都试图弄清人口历史与疾病之间的关系，但必须从某个地方开始。

引文： 电晕，埃里克，等。 “在全球人类关系和移民背景下对疾病遗传基础的分析。” PLoS遗传学9.5（2013）：e1003447

但是让我惊讶的一件事是，欧洲人口中甚至在俄罗斯人中都没有东亚EDAR。 我对这个结果感到有些困惑，因为在过去的10,000年中，西伯利亚人与欧洲人的混合生活成为了可能， 正如一些研究人员所引述的 （这不是一个晦涩的结果，它会反复出现在TreeMix中）。 第二个图显示了在过去30,000年中东亚EDAR单倍型从中推断出的区域。 作者利用数百万个带有大量参数的正向模拟对EDAR的扩展进行建模，以使其适合所实现的分布模式（有关参数，请参见此处的补充资料）。 长话短说，他们推断在目前之前约有30,000年存在一个突变，并且在选择系数的驱动下它以大约0.10的数量激增了频率（相对适应度提高10％，非常强大！）。 这是选择性扫描的最末端，可能与表征其特征的单倍型相同 SLC24A5 和 LCT （该块较短，但由于时间深度较深而有意义）。 再次，我感到困惑的是，为什么在美洲印第安人或蒙达族中发现的这种古老等位基因在具有推定的东亚欧亚混合体的欧洲人中却不存在。 整体不适合我。 我的一个或多个假设有一个弱点。

然后是关于鼠标模型的部分。 对我来说，这方面很巧妙，尽管我不能特别评估它的技术性。 小鼠模型较早用于测试突变对EDAR的影响的条件是拷贝数发生粗略变化，从而导致蛋白质的剂量发生大量变化。 在那种情况下，表型结果是相当极端的。 在这里，他们使用“敲门”模型，在其中重新创建了特定的EDAR点突变。 他们没有发现极端的表型，而是发现老鼠的性状范围更加正常，尽管它们的头发形态变化与人类发生的变化非常吻合。 此外，外分泌腺的数量也有所变化，衍生的东亚EDAR携带者的内分泌腺数量更多（具有累加效应）。 最后，他们注意到乳腺垫面积和分支有差异。 这些都不是令人惊讶的，EDAR是一个重要的调节基因，可以塑造生物体的外围和外部。

为了仔细检查人类在小鼠模型中的相关性，他们在一大批汉族人群中进行了全基因组关联。 特定性状的相关性在他们期望的方向上。 那些具有东亚EDAR变体的人的头发更浓密，铲形门齿，外分泌腺密度更高。 可能需要注意的是，汉族人群中衍生变异的频率很高，以至于他们没有足够的纯合祖先基因型来进行统计，因此他们的比较涉及杂合子与衍生突变体以及祖先状态的副本。 。 就像欧洲人中的SLC24A5一样，在这里很难找到具有非欧洲模式变体的双重副本的具有欧洲传统的个人。

让我们回顾一下他们在这项研究中所做的所有令人敬畏的事情。 他们深入研究了EDAR周围地区的进化基因组学，认为该单倍型是在大约30,000年前的祖先变体中经过硬选择扫描而频率升高的。 并且在选择系数方面具有明显优势。 这可能是过去50,000年非非洲人基因组中自然选择的最大影响指标之一。 其次，他们使用人性化的小鼠模型来探索与东亚人这种突变变化相关的表型范围。 因此，您在一个基因座上具有很强的选择系数，并且具有与该基因座的变化相关的一系列性状。 第三，尽管该领域已有研究（即复制），但他们确认了人类特征与突变之间的相关性。 这都是一门伟大的科学，它显示了小组之间协作的力量。

本文的许多优雅之处和影响力也适用于讨论部分， 但坦率地说，这是我开始崩溃的地方。 您可以在其中了解到 纽约时报 片， 与35,000年历史的突变有关的东亚体质特征。 这里的标题指出了从这一研究领域中得出的合理重要的推论， 人类的许多显着身体特征似乎是由于在几个基因座上发生了强烈的选择事件。 除了EDAR，我还在考虑色素沉着基因座，例如SLC24A5。 如果上山褶皱有类似的东西，我也不会感到惊讶。 如果它是可见的，并且定义了种群之间的差异，那么它通常在基因组上并不琐碎。 在这种差异下通常会有一个故事。

在人类自然历史的广阔范围内，对我而言出现的问题是 我们有特质，我们有选择的基因，但是我们有很弱的故事来解释自然选择的机制和背景。 在这里，与乳糖酶持久性和疟疾抵抗力有关的基因座形成了鲜明的对比。 在这些情况下，选择的因果机制似乎相对清楚。 批评进化论的心理学家不会指责“只是这样”的讲故事领域，但是在进化基因组学的知识上更加隔离的领域也出现了同样的问题（部分原因是该领域非常新，并且在数学和计算上也很抽象）。 为了说明我在说什么，我将引用以上论文的讨论内容：

高密度的外分泌腺是关键的人类激素适应性，能够在剧烈的活动（例如长距离行走和奔跑）中进行有效的蒸发蒸腾（Carrier等，1984； Bramble和Lieberman，2004）。 370A携带者的内分泌腺密度的增加可能在温暖和潮湿的季节有利于东亚的狩猎采集者，这会阻碍蒸发蒸腾。

地质记录表明，中国在40,000至32,000年前是相对温暖和潮湿的，但在32,000至15,000年前，气候变得凉爽干燥，然后在全新世爆发之前又变暖了（Wang等，2001； Yuan等）。等（2004）。 然而，在整个这段时间里，由于夏季和冬季季风的贡献不同，中国可能仍处于相对潮湿的状态。

高湿度，特别是在夏天，可能为个体提供了季节选择性的优势，使其能够更好地激活更多的内分泌腺，从而更有效地出汗（Kuno，1956年）。 为了探索这一假设，需要更精确地选择何时何地等位基因（也许使用古老的DNA来源）以及更详细的考古和气候数据。

适应气候总是一个不错的选择。 这个假设的问题是 该等位基因分布的现代梯度与人们对热和湿度的适应性恰好相反。 另外，这种适应方式没有成本吗？ 在最初的向上扫描之后，高频率发现了衍生的EDAR突变体的种群经历了令人难以置信的最后一次冰川最大值的寒冷，而像雅库特这样的群体如今已经适应了寒冷。 不仅如此，从北极到热带地区的美洲印第安人都展现出一种适应寒冷的身体形态，这是贝伦吉亚长期逗留的历史后果。

当然，作者并没有这么简单，而且有些脱节的讨论暗示了这样一个事实，即EDAR具有许多表型效应，并且可能受到多种积极的选择压力。 从表面上看，这似乎是合理的，但这种机制的复杂性似乎不适合于该基因座周围的选择信号如此干净，清晰的事实。 似乎这不是一个容易解开的故事，并且在本文中有很多关于这一事实的隐式承认。 但是在正文末尾添加了以下内容：

值得注意的是，由370A等位基因引起的大部分不可见的结构变化可能会赋予功能优势，例如外分泌腺数目增加，直接与视觉上明显的特征相关，例如 头发的表型和乳房的大小。 这创造了这样的条件，在这种条件下，伴侣的偏爱可能会迅速演变并加强更直接的竞争优势。 因此，随着时间的推移，由单一多效性突变引起的多种性状上累积的选择性作用力可能会推动370A的上升和扩散。

一个简单的结论是，最初的气候适应可能已经让位于文化/性选择适应，而西方前东亚经典（黑色和有光泽的）以及偏爱小乳房。 这个方面在 纽约时报 当然。 我会再次引用：

但是西雅图华盛顿大学的遗传学家约书亚·阿基（Joshua Akey）说，他认为该基因在东亚人群中传播的更可能原因是性选择。 粗大的头发和小的乳房是可见的性信号，如果携带者生下更多的孩子，如果男性愿意的话，这种信号很快就会变得越来越普遍。 阿基博士说，具有明显特征的基因，例如欧洲人的蓝眼睛和金发，具有很强的选择信号，而且与汗腺相比，EDAR的可见性效应更可能是自然选择的驱动力。

此处的段落含糊不清，因为该文章的作者Nick Wade不使用引号，而且我不知道什么是Akey，以及Wade对Akey的理解是什么。 例如，出于生殖偏斜的理论原因（几个男人可以生很多孩子），一般来说，性别选择通常是由女性偏爱男性表型驱动的。 我认为Akey知道这一点，所以我怀疑那部分是Wade的光泽（尽管考虑到偏爱较小的乳房的提议，这是一个合理的水平）。 我想到的主要问题是，著名的人口遗传学家，例如约书亚·阿基（Joshua Akey），实际上如何认真地选择性别作为推动人口变异和选择的力量。 似乎很多时候，性选择被呈现为 前机械世界 这种现象可以挽救我们对特定特质起源的困惑。 但是，我们对性选择可能性的评估大概必须以先前的期望为前提，而这种期望是由人们可以从文献中得出的各种力量之间的平衡得出的，在这里，我对当前性选择文献的了解还很薄弱。 也许我的怀疑是建立在我的无知之上，而提出这一解释的种群遗传学家对文献的状况更加了解。

所有这些使我回到了嘲讽的标题。 上周，当这篇论文首次成为新闻时，我正在与一位日本血统的朋友共进晚餐（他在日本上过小学）。 我问他空白，“你喜欢小乳房吗？” 他最初的回答是“ WTF！？！” 拉齐卜，”但作为老鼠遗传学家，在向他概述了上述结果后，他理解了我的问题的主旨。 从与许多东亚裔美国男性的私人交流中，我不相信在这部分人口中，绝大多数人都偏爱小乳房。 但是这里的关键是 美国人。 这些是沉浸在美国文化中的人。 毫无疑问，东亚的规范有所不同。 我们在美国媒体中看到的名人东亚女性的典型视觉表现形式是，与西方女性名人（例如巩俐，韩国流行歌手的新作）相比，她们的继发性特征更苗条，更轻描淡写。 ，甚至考虑到后者的整形手术）。 毫无疑问，部分原因是整个人群的正常变化范围有所不同，部分原因可能是审美偏好的本质。

但是，根深蒂固的心理原因驱使性选择的可能性（据我所知，华南和西伯利亚没有一种文化）使我们回到有关更新世思想的旧观念。 并且，这使我们回到了进化心理学领域，这个领域既是对进化科学在理解人性方面的效用的怀疑论者的怀疑者，也是对进化生物学的严格实践者的鞭策者。 然而，这里并不是进化心理学家，而是我经常在媒体上援引性别选择的，经常被肋骨缠住的统计遗传学家。。 但是我们是否知道这是性选择，还是我们最好的猜测？ 因为最好的猜测常常是错误的（尽管最好的猜测比最坏的猜测更可能是正确的！）。

在过去的十年中，进化基因组学已经走了很长一段路。 例如，我们知道遗传结构以及许多性状的自然历史某些方面。 但是，仍然存在缺点。 乳糖酶的持久性是规则的例外。 就象为什么人类色素沉着这样简单的表型，在过去的10年中为什么它一直是欧亚大陆的重复选择目标也无可争议的答案。 通常，正确的答案就是我们只是不知道。

引文： http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2013.01.016

那么，霍尔丹的筛子又是什么呢？ 如在 霍尔丹的筛子 这个概念很简单。 想象两个突变，一个以隐性方式表达特征，另一个以显性方式表达特征。 筛子通过促进出现在随机区域占主导地位的变异体占主导地位的低频区域外来运行（即，即使等位基因具有较大的适应性，在低频区域，随机机会的力量可能仍暗示着该可能性很高）。灭绝）。 一个例子是 乳糖酶持久性，它在模式欧亚变体中似乎占据主导地位。 相反的情况，即有益突变在表达上是隐性的，遭受了结构性问题的困扰，在这种问题中，其益处在理论上比实际实现要多。

这的数学极其简单，这是由于 哈迪·温伯格动力学 of 二倍体 随机交配生物。 我们以与乳糖酶持久性变化有关的基因为例， LCT。 考虑两个等位基因，LP和LNP，前者具有持久性（一个成年人可以消化乳糖），而后者则表现出常规的哺乳动物“野生型”（乳糖酶的生产停止，因为一个人离开了哺乳期的生命阶段）。可行的）。 LP显然是新颖的突变体。 在少数人群中，LP的频率随机上升到10％并非不可想象。 现在怎么办？ 在HWE，您有：

p² + 2pq + q² = 1，其中q = LP等位基因。 在〜10％时，替换的数字为：

(0.90)² + 2（0.90）（0.10）+（0.10）²

这就是优势或隐性表达高度相关的地方。 现实情况是，LP是主要特征。 因此，在此人群中，LP的频率为性状：

(0.10)² + 2（0.90）（0.10）= 19％

现在，想象一个模型，其中LP受到青睐，但它以隐性方式表达。 那么特质的频率将等于q²，纯合子LP等位基因比例。 即1％。 尽管人口遗传学通常是建立在代数基础上的，但其结果却有助于直觉。 就等位基因的可能轨迹而言，遗传系统内源性的结构参数（显性或隐性表达）可能会产生长期的后果。 选择只能“看到”特质，因此具有纯正品质的隐性特质也可能是没有特质的特质。 相比之下，显性表达的等位基因可以像镰刀一样穿过种群切开，因为每个拷贝都“计数”。

在准备这篇文章的过程中，我在百科全书中再次探讨了关于霍尔丹筛子的选择 进化遗传学的要素。 作者指出，这种现象虽然具有复古性，但可以算是进化遗传学领域中的一个年轻领域，尽管仍然可以追溯到现在，但它仍然是一个活生生的现象。 野生种群中偏爱突变的优势，或实验室种群中有害突变的隐性特征，可能反映了这两个基因库所处的不同机制。 事物的性质使得它比显性突变更容易产生隐性突变（即，损失比获得容易），因此在受到正选择压力的野生种群中，显性变体的优势使人们相信进化论而不是发展论。力量和约束条件塑造了许多物种的遗传特征。

但是事情还不是那么整洁。 霍尔丹的筛子，以及显性和隐性等位基因的框架，在性染色体区域的运作方式不同。 在许多谱系中，都有一种“异配性”，其中大部分基因组仅携带一个功能染色体。 在哺乳动物中，这是雄性（XY），而在鸟类中，这是雌性（ZW）。 由于雄性染色体上大多数基因只有一个功能性拷贝，因此隐性表达的掩盖作用不适用于哺乳动物。 这可能意味着由于在异配子性中有许多有害隐性变异体暴露于自然选择，因此人们会在这些染色体上看到不同的等位基因分布和遗传景观（例如，由于异配子性中名义上隐性等位基因的暴露，适应性更强。 ，以及对有害变体的更纯净的选择）。 但是现实更加复杂，该领域的文献有些混乱。 更准确地说，它在系统发育上似乎很敏感。 一旦移至果蝇，这一理论便在哺乳动物的建立者中得到了验证。

这就是为什么继续进行进化遗传学的原因。 该理论激发了经验探索，并对其进行了检验。 在大数据和大计算时代，由于经验的可检验性，许多经典的进化遗传形式理论已经在第二次世界大战之前的几年中形成，现在正变得越来越重要。 在这个领域中，历史学家不仅仅对过去感兴趣。 追寻下一笔拨款并产生预期的出版物的科学家们自己，可以站在巨人的肩膀上，从历史的角度来看，从中受益。

左侧是确定了“人类起源1阵列”的人口清单，对我而言，它们看起来相当全面。 相反，对于Geno 2.0，在450个人群中确定了“祖先信息标记”。 对我来说，最终的问题是：对各种晦涩难懂的群体进行额外的确定是否值得？ 如我所说，在初次检查中，Geno 2.0的SNP数量似乎很少， 但是根据我的经验，当您进行质量控制并将不同的面板合并在一起时，无论如何，您通常只剩下几十万个SNP。 根据我的经验，即使在欧洲这样的遗传上均一的地区，100-200,000个SNP也足以阐明它们之间的关系（对于基于模型的聚类来说，这已经绰绰有余了，对于MDS或PCA来说似乎已经过大了）。 关于Affymetrix芯片，一个让我惊讶的问题是，它的确确定了对映体。 相反，Geno 2.0考虑了欧亚的心脏地带。 例如，我怀疑Geno 2.0对于南亚人的人口或血统分配会更好，因为它会为这些人提供更多的信息标记。

最终，我不能说更多，除非我在不同的地方使用了两个标记集 和 类似的情况。 由于Geno 2.0有意识地排除了许多功能上和医学上相关的SNP，因此其用途主要是在人口统计和历史领域。 如果有问题的人群已被“人类起源1阵列”很好地覆盖，我认为没有理由不应该这样做。 它不仅具有有关生物学功能的更多信息，而且标志物的数量要大很多倍。 另一方面，Geno 2.0在Affy芯片的“空白区域”上可能更有用。 希望有关Geno 2.0的Genographic Project结果报告能尽快出台，我可以拉下他们的数据集并使用它。

引用： 的arXiv：1212.4116

这是我的想法，因为出现了诸如 混合树 和 Admix工具。 在众多公共数据集上使用诸如此类的软件，可以让人们感知混合物的真实性，并将侧向基因流叠加在树上作为自然的期望。 但是，也许更深层的结果是树本身的特征被撕裂了。 上图来自新论文， 基于矩的混合参数和基因流来源的高效推断，这是首次亮相 混合映射器。 作者在他们的论述中引入了很多数学方面的内容，但我不能说我全部遵循（尽管某些细节与 皮克雷尔（Pickrell）等人）。 简而言之，与TreeMix相比，MixMapper似乎可以对更狭窄的总体进行更有力的推断，这些总体被选择用于探索非常具体的问题。 相比之下，TreeMix在最少的监督下探索了整个景观。 使用了后者，我可以证明那是真的。

MixMapper的最大结果是它扩展了 帕特森（Patterson）等人。，并确认 现代欧洲人似乎是“北欧亚”人口与模糊的“西欧亚”人口的混合体。 重要的是，他们在撒丁岛发现混合的证据，这表明Patterson等人的原著对假定的参考人群中的混合不敏感（请注意，Patterson也是本文的合著者）。 如本文所述，问题在于，当您没有“纯”祖先参考种群时，很难估计混合。 然而，对我而言，这里的收获是，我们可能需要重新考虑纯祖先种群的整个概念，并将人类系统发生树想象为永恒通量中的一系列晶格，其混合节点会定期扩展，从而产生出人为的假象。多样化的树。 我们越仔细看，在过去的10,000年中经历人口膨胀的大多数人口似乎也是混合产品。 过去10,000年乃至过去100,000年的任何故事都必须在整个群体的叙事弧横向基因流的中心留出空间。

引用：	的arXiv：1212.2555 [q-生物.PE]

如果您翻阅他们的材料，他们会说补助金将在 $25 到 $50 美元之间。 那是 125 到 250 个 Geno 2.0 芯片。 说起来，我大约一个月前寄出了一个芯片。 结果应该很快就会回来。

那么，为什么Spencer如此热衷于我再次推动呢？ （我之前已经提到过）在ASHG 2012上之后 我对那些对这类历史遗传问题感兴趣的人的小样本空间感到震惊。 我之所以这样说，是因为我已经阅读/阅读了大多数张贴海报的论文。 我有时不知道是否会遗漏某些东西，但是这些结果表明没有，只有这么多的实验室在做这种工作。 最后是关键问题。 这是“自下而上”的非学术科学可以创造奇迹的地方。 一个印度小组在ASHG上展示了一张海报，当他们告诉我艾尔斯（Iyers）和孟加拉婆罗门（Bengali Brahmins）之间的相似之处时，我忍不住承认：“是的，我已经知道了，我的朋友 扎克·阿杰马尔（Zack Ajmal） 得出了这个结论。” 如果您是一名学者，则需要超越工具和方法以及分析见解，那些拥有备用计算机并有少量闲暇时间的人可能会产生这些见解。 对这些数据的学术垄断充其量是短暂的。 和所有的好处。 我已经厌倦了知识分子的租金。

–显然哪些会议更具跨学科性：只需注意演讲者之间的“搅动”即可。 人们在逐个发言者之间切换会话，因此，如果不喜欢他们的话，他们会选择退出。

–每个演讲的问题数量似乎随之而来 幂律。 许多很多的谈话必须让主持人问一个令牌问题。 但是有几个小组让人们赶到麦克风，主持人不得不将它们拒之门外（这在我身上发生了两次，尽管我习惯于坐在过道的中间，这样人们就不会超越我，这使我处于不利地位）。

– 23andMe 据推测，最迟在今年年底之前，将会有新的祖先画作，还有更多的人口。 当我看到它时，我会相信的，但是告诉我这件事的人似乎完全是真诚的，我充满希望。

–在某些晚上，我喝了相当多的酒，并且从很多我不记得的人那里得到了很多名片。 但是似乎正在出现的一件事是中介和b2b服务的激增。 由于选择的多样性，有理由认为，有些公司正陷入混乱之中，并试图通过在交易结束时使两方相匹配来获利。 我一个人 do 回忆起迈克尔·赫尔岑（Michael Heltzen）的 蓝色SEQ，他将其称为“测序的Hotels.com”。

–总体而言，这是一场物流方面的良好会议。 明年我一定会去波士顿！

–关于古人参掺和物和选择的很多东西。 很多。

–朋友不要让朋友使用 结构体 他们什么时候可以使用 混合物。 似乎大多数人都选择了后者，速度很快。 但是少数小组仍在使用前者。 而且不应该这样，因为它们的老化和复制参数设置得很低（我使用 结构体 微卫星），这样一来就不会花费一千年的时间进行收敛。 如果您要这样做，为什么首先要考虑贝叶斯系统进化学的作用呢？

–卢克·乔斯汀斯（Luke Jostins）建议，我在现实生活中的表情与头部镜头不同。 我怀疑卢克在这方面的认知能力较低。 一个受人尊敬的实验室里非常醉酒的人决定在聚会后的昏暗的日子里大喊我的名字，*所以我看起来没什么不同（而且好像并没有很多棕色的家伙在附近走来走去。这些东西）。

– 康拉德·卡切斯基（Konrad Karczewski） 给了我一个“释放数据”按钮，但是当我问人们是否要发布其数据集时，结果却参差不齐。 一些演示者愿意通过电子邮件将数据发送给我，但是由于我没有刷新徽章，所以我很好奇他们为什么愿意提供这种方法，而不是将其发布给数以百万计的 other 陌生人！

细节：

本节将主要讨论进化论和种群基因组学类别的演讲和海报。 我可以对这些谈话发表评论，因为我去过他们，而对海报则因为我多次看过它们。 要注意的一件事是，许多海报和一些演讲是在已经在发行（预印本或已经出版）的纸上进行的。 我不会涉及太多。 我已经审查/链接到大多数。

–从去年春天开始参与胎儿全基因组测序的一个人说，这里的主要成本将是测序。 他还充满信心，他们可以将测序工作从18周前移到更远的位置（例如，在样品收集和分析周转方面）。

–关于结构变体等的讨论很多，但是对于高通量测序方法，我们仍然没有。 实际上，我参加了CNV演讲，主持人介绍了一些RFLP结果！ 他指出，现实情况是，出于临床目的，高通量不足以区分3对4对5拷贝的可行性或准确性。

–我没有太多的CNV内容，这些内容会重复CNV的SNP结果。 例如，用CNV概括了地理精细结构的海报。 这对于第一家酒吧来说还可以，但是一遍又一遍地做似乎是没有必要的。

–西蒙·格雷维尔（Simon Gravel）有一些很棒的东西 软件.

– 卢卡·帕加尼（Luca Pagani） 对...有信心 滚下的埃塞俄比亚掺和量估算值。 他现在正在迁移到埃塞俄比亚的整个基因组，并计划对该问题进行后续跟踪（他自己的方法与 滚下).

–将东北非洲人口与南部非洲的Khoisan联系起来的传闻论文（即，我已经听过几年的论文）最终将很快出版。 至少那是我被告知的……正如我所指出的，这个结果已经存在很长时间了，但是还没有人发表。 基本上，这个小组有一些来自肯尼亚的库希族语样本，看起来像是埃塞俄比亚人对安达曼岛民的类比（或尽可能接近）。

–我们很快就会在Afrikaner基因组学上看到一些东西。 没有明确告诉我，但这很明显。

——由数百家创建、维护和提供物联网(IoT)全球开放标准的公司所组成的 尼尔森集团 仍在进行高海拔适应他们没有看到硬扫。 当然，我没有得到这些是否是旧变体的确认，但是看起来许多初级的东西似乎没有能力检测第一组中的任何东西。 和往常一样，他们要有所作为。

–谈到尼尔森集团， 梅利莎·威尔逊·塞雷斯（Melissa Wilson Sayres） 对Y染色体谱系进行选择纯化的工作对我来说很有说服力。 基本上，有效的种群差异（例如，一夫多妻制）无法解释Y谱系的较低多样性（他们进行了模拟）。 幸运的是，对于系统学家而言，这不会影响Y树的效用（积极选择会，但是这并不是她在说的）。 无论是不是赛勒斯的谈话，我都有些困惑，但是这些结果可能解释了mtDNA与Y谱系之间的融合不一致（前者具有更深的融合）。

–另外，来自的艾米·戈德堡（Amy Goldberg） 诺亚·罗森伯格（Noah Rosenberg）的实验室提供了一些理论研究成果，这些研究表明复杂的人口统计历史会影响差异，而不是您可以推断出给定性别的平均有效人口规模。 当我看着艾米的海报时，迈克尔·哈默（Michael Hammer）实验室的某人开始问我是否喜欢他们的研究，我说可以（我写了博客），但她的理论结果也解释了我会从中看到的一些奇怪的东西。他们的实验室。

– Sriram Sankararaman在现代人类血统中张贴了有关尼安德特人掺和物的海报。 在粗略的大纲中，Reich实验室和Wall实验室似乎是一致的（以及其他人，例如Slatkin实验室的Melinda Yang）。 我们正在看到一种新的正统/范式的融合。 他们似乎大致同意 格雷厄姆·库普的猜想.

–关于东亚遗传学的东西很多，但没有什么太前沿了。 我有点失望。 一项大规模的Y和mtDNA研究确实表明在藏族高地发生了两次混合浪潮， 先验 对我来说似乎很合理。 但是我的经验法则不能打赌仍然持怀疑态度的尼尔森集团。 另一篇论文提出了缅甸人中单倍型M的深厚血统。 这很有趣，因为缅甸人在文化上可能具有一定的侵扰性，取代了星期一的人口。

–来自不列颠群岛人民的家伙出席了会议。 两点。 首先，大约40％的英格兰血统似乎是盎格鲁-撒克逊人。 其次，他们的聚类方法似乎在“凯尔特边缘地区”和苏格兰发现了更多的“微型种群”。 为什么？ 我的直觉是盎格鲁-撒克逊人的扩张不是扩散过程。 相反，亨斯主义者和霍萨人的部落可能与东安吉利安海岸的当地布莱顿尼克人凯尔特人混为一谈，并迅速扩张。 以后有很大的可能性被同化（有迹象表明，阿尔弗雷德大帝的血统是被吸收到盎格鲁-撒克逊人权力结构中的布莱索尼克贵族），但是一个巨大的盎格鲁-撒克逊人/英格兰固有群体的出现是很明显的在显示的图中。 我能想到的与该论据的主要对立是，按距离隔离基因流在英格兰的地形中非常有效，而在更为崎border的边疆地区却不那么有效。

–说到远距离隔离，爱沙尼亚的遗传学家向我宣称，爱沙尼亚人和芬兰人之间的区别可能与最初的芬兰人从东部到来以及随后的分离有关。 爱沙尼亚人与拉脱维亚人进行基因交流时，他们与芬兰人分道扬across，在瑞典人到来之前，他们更加孤立。

–有一个海报（没有与主持人交谈）对一个或两个南印度人进行了全基因组分析，并指出有证据表明这些人是所有其他非非洲人的基础。 这是重申非洲古老的“南方路线”的可能性的另一种尝试。 我没有被说服，因为他们的方法没有太多细节（他们指出了多样性的估计，但是现在还不够）。

–另一个印度团体证实了很多东西 扎克 已经找到了，但补充了很多低种姓/部落的样本，这是大多数人所缺乏的。 他们断言（正确） 中 南亚各地的人口/种姓之间存在遗传距离，这类似于洲际差异。

–我对空间和遗传变异数据的综合感到兴奋……但是我开始意识到这是有局限性的，因为我们无法将遗传变异表示形式转移到tesseract上（因为我们无法可视化tesseracts）。 简而言之，二维或三维表示法会删除细粒度的重要信息。 现在，我们正在关注更细粒度的内容。

–显然墨西哥人和智利人高估了他们的欧洲血统。 主持人发现，他们智利人的血统中有40-45％是美洲印第安人。 我问采样问题，他们承认这可能是个问题。 他们的其他结果也是如此。 我们在这里需要更粗的数据集。 基本上，如果它是一个不同的国家/地区，就不能在该国家/地区标记饼图。

–有一幅关于将巴西人OCA2-HERC2与头发，眼睛和皮肤颜色相关联的海报。 OCA2-HERC2与肤色之间的联系不混和，欧洲人对此比较混杂，但似乎在这一人群中出现。 假设分层不是问题（我相信他们是从基因组角度看的），似乎只有当您具有特定的色素沉着基因结构时，才会对皮肤产生影响。 这是统计问题，而不是生物学问题。

–说到颜料，马克·史瑞佛（Mark Shriver）的海报将感知的，表观的和基因组的种族联系在一起。 感知意味着您如何被他人感知。 表观者正在获取身体特征并对其进行定量平均（面部特征，肤色等）。 而基因组祖先就是您所了解的。 估计祖先量子。 令人惊讶的是，人们似乎从明显的物理特征中低估了非洲的祖先（从表象到基因组祖先的分散性来看）。 这违背了民间智慧，后者认为“非洲特色占主导地位”。

–大量纠正Fst天真用法的文献。 价格实验室的一名海报建议使用似然比，如果可能的话，使用哈德森的Fst。 这以各种形式多次出现。 Fst不会死，但是会重生！

–看到一个海报，声称表亲首次婚姻使后代的期望值降低了3厘米！ （这不在“进化论”和“流行基因组学”部分中，我可能应该花更多的时间研究复杂的特性等，但是您只能做很多事情）

–更多证据表明有许多人迁移到新大陆。 许多新世界基因组学。 我没有与这些主持人交谈，因为他们总是很忙。

– Spencer Wells告诉我，他们最终将很快使用Geno 2.0的结果发表论文。 他们确实有很好的人口覆盖率，尽管我希望他们可以将条形图旋转90度。 我看不懂标签。

最后， 有很多软件和很多方法。 这是我认为在未来十年内它将被一些大型公司淘汰的事情之一。 目前，实验室正在抽出软件来推断血统，相位数据等，并发挥其优势。 这一切都很好，但是在某些时候，重点将放在生物学上，而软件将是它的翅膀下的风。 我正在尝试腾出时间来使用某些软件，尽管其中许多软件尚未在线（演示者始终保证会很快上线，但是我知道这是怎么回事。）。

* 这是 不能 令人愉快的经历。

让我们备份一会儿并准备好舞台。 他们在 PNAS 一篇论文声称不能拒绝欧亚人对尼安德特人的亲和力是由于古代非洲人口结构所致的模型（即，欧亚人的非洲祖先与尼安德特人的亲和力更强，也许是由于连续的基因流动所致）？ 基本上，他们创建了一个具有时间维度的显式空间模型。 作者模拟了基因流的参数（及其缺乏）以及瓶颈等，发现 古老的结构很容易产生D统计量，尼安德特人掺和纸的原始作者依赖此统计量。

那么，为什么对Reich＆Patterson如此不屑一顾呢？ 因为杨等。 论文承认了这个问题，并提出了一种方法来测试替代方案，这些方案仅生成那些D统计量，但展现出不同的人口统计历史。 他们在Yang等人中发现了什么。 就是它 出现人口瓶颈再混合的模型最适合您在当今实际人口中看到的站点频谱。 换句话说，他们还模拟了古代结构产生等效的D统计量到混合量的情况，然后进一步探索了其他人口遗传统计量可以进一步削减替代方案的情况。 可以说，适当的后续文件 PNAS 贡献实际上已经发表 before 它。

纸上 arXiv （将发布在 PLoS遗传学）走得更远。 利用基因组中连锁不平衡的模式，他们产生了混合发生的日期。 这里的统计遗传学对偶然的读者来说有些模糊，因此对这些结果的解释可能应该以Yang等为条件。 纸，其结果更优雅且易于消化。

归根结底，戴维·赖希（David Reich）的判断并非非典型。 我个人认识的一些人，并深深地沉浸在人类基因组学中，对此并没有留下深刻的印象。 PNAS 纸。 那样的事情发生了，也没有什么可耻的。 但是Reich有一点： 更快的出版和审阅过程可以为很多人节省一些精力.

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