ما هي الميزات الخاصة لشجرة الأنساب Y في DNAChron؟

ما هي الميزات الخاصة لشجرة الأنساب Y في DNAChron؟

أكتوبر 16, 2024·
DNAChron

الاختلافات بين شجرة DNAChron YTree والأشجار الأخرى

DNAChron YTree الأخرى
دقة تحليل الطفرات متوسط طفرة واحدة كل 35 عامًا، مما يسهل توضيح العلاقات الأسرية داخل التجمعات المتوسعة بسرعة ونسب العائلات. متوسط طفرة واحدة كل 80-144 عامًا.
فترة الثقة تقدم توزيعات احتمالية محددة وفترات ثقة. تقدم بعض الأشجار الأبوية فترة ثقة 95%؛ والبعض الآخر لا يوفر ذلك.
مستوى الثقة الحقيقي نعم، محسوبة بناءً على التغطية الفعلية. ثابتة على أساس تقدير العمر وفقًا لطول البيانات البالغ 8.4M، ولا تتغير مع العينة. حاليًا، يتجاوز التسلسل التجاري عمومًا 14M.
دقة تقدير العمر حتى متوسط طفرة واحدة كل 50 عامًا، مما يوفر دقة واستقرارًا أعلى. ثابتة بمتوسط 144.44 عامًا لكل طفرة لتقدير العمر.
تقدير العمر الحقيقي نعم لا يأخذ في الاعتبار العلاقات بين الفروع العلوية والسفلية، مما يؤدي إلى مشاكل مثل تقدير العديد من الطفرات بعمر صفر، وتقدير فرع متتالي بعمر صفر، وتقدير طفرة واحدة بالقرب من ألف عام. تؤدي هذه التباينات عن السنوات الفعلية إلى تقديرات غير دقيقة.
زيادة دقة تقدير العمر مع زيادة عدد العينات نعم عندما يصل عدد العينات والفروع إلى مستوى معين، لا يمكن تحسين الدقة أكثر بسبب تناقضات تقدير العمر بين الفروع العلوية والسفلية.

الميزات الخاصة لشجرة Y في DNAChron

  • تحليل الطفرات بدقة عالية: بمتوسط، يحتوي كل فرع على 100% أكثر من الطفرات مقارنةً بمنتجات شجرة Y التقليدية. استنادًا إلى البيانات الحالية، يمكننا مساعدتك في تحديد المزيد من الطفرات الخاصة. في الفروع المجمعة، يمكننا تحديد المزيد من الفروع القابلة للدمج لتوضيح العلاقات بين الفروع. ستتم تسمية الطفرات المكتشفة حديثًا بـ C (التاريخ).

  • شجرة T2T نقية: باستخدام أحدث تسلسل مرجعي T2Tv2، بالاشتراك مع خوارزمية تحليل الطفرات عالية الدقة الخاصة بـ DNAChron، يمكننا معالجة عشرات الملايين من القواعد التي تكافح الطرق التقليدية، مما يؤدي إلى مضاعفة عدد الطفرات، وبالتالي تقديم منتج ثوري. لتحقيق ذلك، سنقوم بـإعادة محاذاة جميع بيانات التسلسل (BAM/CRAM/FASTQ) مجانًا إلى التسلسل المرجعي T2T.

  • تقدير العمر بدقة عالية: نحن نقدم رسمًا بيانيًا لتوزيع الاحتمالات لسنوات تقدير مختلفة، مما يعزز دقة التقدير بنسبة 3 إلى 5 مرات.

  • تقدير العمر الحقيقي: عند معالجة تقدير العمر للفروع المتصلة، لن يكون هناك تناقضات بين تقديرات أعمار الفروع العليا والسفلى أو مشكلات تتعلق بتناسق الفروع المتصلة. نتجنب الانحرافات الكبيرة في اختلاف الأعمار وعدد الطفرات بين الفروع. هذا يحل التحيز النظامي في الخوارزمية التقليدية المتمثل في تقدير الأعمار بشكل أقل كلما زادت عدد الفروع. كلما زادت العينات، زادت دقة تقدير العمر.

  • نقدم توافقًا بين إصدارات ISOGG التاريخية وشجرة Y في DNAChron، مما يسهل الفهم السريع لفروع الشجرة العليا، ويساعد في العثور على العلاقة بين أرقام ISOGG القديمة والفرع الحالي من الأدبيات والمعلومات المتاحة عبر الإنترنت.

  • بالنسبة للعينات ذات التغطية غير الكافية للبيانات التسلسلية، يمكننا عرض إمكانيات الدمج مع فروع أخرى، بل وحتى احتمالات الانتماء إلى فروع شقيقة. يمثل هذا موقع شجرة عدم اليقين لديك.

  • سجّل لتصفح نتائج التحليل وبيانات الخام لجميع عينات البحث العامة.

  • عملية تحليل سريعة ومعيارية. يمكنك إتمام عملية وضع الشجرة في غضون 2 إلى 5 أيام عمل بعد استيراد البيانات.

  • يدعم استيراد نتائج التحليل الأبوي، بما في ذلك تنسيقات مثل txt وcsv وvcf.

  • يوفر ميزات للاستعلام عن الطفرات، واستعلامات الفروع، واستعلامات أرقام ISOGG، وتصفح البيانات الخام، وتصفح التسلسلات المرجعية، ونشر المعلومات الشخصية。

عن DNAChron - أصل اسمنا

تاريخ بواسطة الحمض النووي (Chronicle by DNA)
في DNAChron، نعتقد أن التركيب الجيني لكل فرد يروي قصة فريدة. يعكس اسمنا التزامنا بتوثيق التاريخ من خلال الجينات، مما يتيح لنا استكشاف والاحتفال بالسرديات المميزة التي تشكل هويتنا. انضم إلينا في هذه الرحلة الاكتشافية، حيث يصبح الحمض النووي الخاص بك مفتاحًا لفتح تراثك الأجدادي.

تحليل الطفرات عالي الدقة

دور دقة تحليل الطفرات في تحليل الأنساب

الطفرات ليست مرتبطة فقط بالتسلسل. الكروموسوم Y، بسبب نمط وراثته المستقل الفريد، أنتج العديد من المناطق ذات التعقيد المنخفض أو التكرار العالي التي يصعب تحليلها. خاصةً أن تسلسل T2T المرجعي الجديد قد أضاف في الغالب مناطق من هذا النوع. من خلال استكشاف خوارزميات تحليل جديدة، يمكننا اكتشاف العديد من الطفرات الجديدة.

1. كلما زادت دقة تحليل الطفرات، زادت دقة الشجرة

تُعتبر الطفرات الجينية عملية بواسون نموذجية. يظهر أدناه توزيع احتمال السنوات المطلوبة لحدوث طفرة:

Possion!

يمثل المحور الأفقي السنوات، بينما يمثل المحور الرأسي الاحتمالية. يعتمد هذا التوزيع على متوسط طفرة واحدة كل 100 عام.

تحدث معظم الطفرات بالقرب من المتوسط، ولكن من الممكن أيضًا أن تستغرق فترة طويلة قبل أن تحدث واحدة. بناءً على تغطية التسلسل ودقة تحليل الطفرات (الخوارزميات التقليدية)، يبلغ الفاصل الزمني بين الطفرات الأبوية الفعلي حوالي 4 إلى 6 أجيال.

لذا، بينما قد توجد فروع على الشجرة الأبوية حيث تحدث الطفرات في جيل واحد، فإن معظم الفروع ستظهر عدم وجود اختلافات عبر عدة أجيال، وفي حالات متطرفة، قد لا تكون هناك اختلافات لأكثر من عشر أجيال. وهذا يؤدي إلى انتشار أفراد من أجيال مختلفة عبر نفس الفرع الأبوي أسفل مجموعات الفروع الأسرية.

على سبيل المثال:

افترض أن هناك عائلة تتكون من 4 إخوة و2 من الأحفاد يجرون تسلسلًا:

Kinship displayed on the YTree!

القرابة الفعلية

افترض أن الأب في الرسم البياني ليس لديه طفرات، فإن النتائج على الشجرة الأبوية تكون كما يلي:

YTree!

القرابة المعروضة على الشجرة الأبوية

الأشخاص من أجيال مختلفة، مثل الأعمام والأبناء، موزعون عبر نفس الفرع الأبوي أسفل. إذا كانت الطفرة تحدث في المتوسط كل 4 إلى 6 أجيال، ستكون هذه الظاهرة أكثر وضوحًا، مع إمكانية ظهور أفراد يمتدون عبر العديد من الأجيال يتواجدون على نفس الفرع.

تعتبر دقة هيكل الشجرة ذات دلالات هامة بالنسبة للفروع التي تحتفظ بالعديد من الأبناء. هذا له تأثير كبير على العائلات الحديثة أو المجموعات القديمة التي شهدت توسعًا سريعًا.

يمكن لخوارزمية تحليل الطفرات الخاصة بـ DNAChron، عند استخدام بيانات الجينوم الكامل، تحقيق متوسط طفرة واحدة كل 35 عامًا، مما يعادل حوالي 1.5 جيل، مما يزيد بشكل كبير من دقة هياكل الشجرة.

على سبيل المثال، الفرع R-P312 المنتشر بالكامل في الخوارزميات التقليدية يقدم هيكلًا هرميًا واضحًا في شجرة DNAChron:

R-P312!

٢. كلما زادت دقة تحليل الطفرات، زادت الطفرات الخاصة

الطفرات الخاصة هي علامات جينية فريدة لشخص معين، وتختلف عن الآخرين. كلما زادت دقة تحليل الطفرات، زاد عدد الطفرات الخاصة التي يمكن تحديدها وتغطيتها بالكامل.

المواصفات الفنية لخوارزمية تحليل الطفرات في DNAChron

DNAChron منتجات أخرى
عدد القواعد القابلة للتحليل ٣٩ مليون غير معروف، يُقدر أنه بين ٨ إلى ١٥ مليون في المنتجات الأخرى
أنواع الطفرات القابلة للتحليل SNP, INDEL, MNP/complex أساسًا SNP، بعض المنتجات قد تحلل INDEL

حاليًا، متوسط عدد الطفرات في شجرة الأبوة T2T في DNAChron ضعف ما هو عليه في الأشجار الأخرى.

الميزات الفريدة لخوارزمية DNAChron لتحليل الطفرات

تتمثل الفكرة الأساسية لخوارزمية DNAChron في تعزيز دقة تحليل الطفرات إلى أقصى حد ممكن والاستفادة من أكبر قدر من الطفرات.

لا توجد مناطق محددة مسبقًا، ولا أنواع طفرات محددة مسبقًا

من المعروف أن الخصوصية الفريدة للكروموسوم Y تكمن في عدم خضوعه لإعادة التركيب مع الكروموسومات الأخرى. وقد أدى هذا إلى تراكم العديد من التسلسلات ذات التعقيد المنخفض في بعض المناطق على مدار عملية التطور، بما في ذلك المناطق المتكررة والمناطق متعددة النسخ والمناطق المتناظرة. تشكل هذه المناطق المتكررة تحديات كبيرة لتحليل الجينات. للتغلب على هذه المشكلة، يقوم الباحثون تقليديًا بتقسيم الكروموسوم Y إلى مناطق تسلسل مختلفة ويستبعدون الأجزاء التي يصعب تحليلها، مع التركيز فقط على المناطق ذات التعقيد العالي للدراسة العميقة. بالإضافة إلى ذلك، يعتمدون في عملية فحص الطفرات معايير صارمة تركز بشكل أساسي على طفرات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs). بينما تقلل هذه الطريقة من تعقيد التحليل، إلا أنها تضحي بجزء من الدقة. يمكن أن تحلل معظم الخوارزميات الحالية حوالي 15 مليون زوج قاعدي فقط بشكل موثوق، وفي كثير من الحالات، يشمل التحليل الفعلي بين 8 إلى 10 ملايين زوج قاعدي. ومع ذلك، نظرًا لأن الكروموسوم Y في تسلسل مرجعي T2T يحتوي على حوالي 60 مليون زوج قاعدي، فإن تحليل جزء فقط منه يؤدي إلى فقدان كبير في المعلومات.

عند تصميم خوارزمية DNAChron، التزمنا بمبدأ السعي لتحقيق أقصى قدر من الدقة. لا تقوم الخوارزمية بتحديد أي منطقة أو نوع طفرة مسبقًا؛ بل تبحث مباشرة عن الطفرات الموثوقة عبر جميع الأزواج القاعدية البالغ عددها 60 مليونًا في الكروموسوم Y. بعد استكشاف شامل، قمنا بتضمين 39 مليون زوج قاعدي في نطاق التحليل. المناطق التي لم يتم تضمينها هي في الغالب تلك التي تواجه تقنيات التسلسل من الجيل الثاني صعوبة في تغطيتها. وبالتالي، يمكن القول بأننا استفدنا إلى أقصى حد من جميع المناطق القابلة للتحليل.

بالطبع، التحديات التي واجهناها في هذه العملية تزايدت بشكل كبير، لكن خوارزمية DNAChron نجحت في التغلب عليها، وحققت دقة ثورية، بمتوسط طفرة واحدة كل 35 عامًا.

يمكنك تحميل ملف bed الخاص بنا -> dnachron.t2t.chrY.bed.gz Github

خوارزمية فريدة لتحليل الطفرات المتأثرة بإعادة التركيب

تتميز الكروموسوم Y بكون أجزاء كبيرة منه تسمح بإعادة التركيب الداخلي، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على استقرار الجينات على الكروموسوم Y. ومع ذلك، فإن هذا التركيب الداخلي يجلب تحديات، حيث يمكن أن يؤدي إلى حالات طفرات غير مستقرة، حيث يمكن أن تعود الطفرات إلى حالتها الأصلية غير المتحورة من خلال إعادة التركيب، مما يعقد بناء شجرة الأبوة (YTree). هذه الحالة غير المستقرة متأصلة، وحتى باستخدام تقنيات متقدمة مثل التسلسل الجيني من الجيل الثالث والجيل الثاني كما في تسلسل T2T المرجعي، لا يمكن حلها بشكل كامل. لمواجهة هذا التحدي، غالبًا ما تتجنب الخوارزميات التقليدية المناطق التي يمكن إعادة تركيبها لأنها قد لا توفر بيانات طفرات موثوقة.

خوارزمية DNAChron تقدم بشكل مبتكر تحليل احتمالية إعادة التركيب مع ضوابط جودة صارمة وآليات لمعالجة الشذوذ، مما مكننا من التغلب على هذا التحدي. نحن لا نستفيد فقط من هذه المناطق التي تم تجنبها تقليديًا، بل نضمن أيضًا موثوقية بيانات الطفرات المستخلصة. من خلال الاستفادة الفعالة من المناطق القابلة لإعادة التركيب، قمنا بتحسين دقة تحليل الطفرات بشكل كبير، حيث تمثل الطفرات من هذه المناطق الآن ثلث مجموع الطفرات التي نرصدها.

تسمية الطفرات المكتشفة حديثًا في DNAChron

الطفرات المكتشفة حديثًا ستحصل على أسماء تبدأ بالحرف C (Chronicle، السجل التاريخي)، مما يمثل DNAChron.

تقدير الأعمار الجينية بدقة عالية

السمات الرئيسية لخوارزمية تقدير الأعمار الجينية الدقيقة من DNAChron

  • تقدير أعمار بدقة عالية مع فترات ثقة أضيق.
  • تقديم احتمالات محددة لتقديرات الأعمار المختلفة، مما يتيح اكتشاف نطاقات ذات احتمالية عالية أكثر دقة، مما يحسن فعالية دقة التقدير بمقدار 3 إلى 5 مرات.

E-BY4877!

  • حل مشكلة السببية بشكل طبيعي، مما يضمن أن تقديرات أعمار الفروع الفرعية لا تتجاوز أعمار الفروع الرئيسية[10]، مما يلغي الحاجة إلى تعديل التقديرات لضمان التناسق المنطقي. وهذا يزيد بشكل كبير من دقة تقدير الأعمار للعناقيد أو الفروع المنقسمة باستمرار وكذلك الفروع العائلية الحديثة.
  • دقة التقدير الفعلية بناءً على تغطية التسلسل الفعلية، كما هو موضح في الرسم البياني لـ تقدير الأعمار من خلال عدد القواعد المجاورة. كلما زادت تغطية التسلسل[11] وعدد العينات المتاحة، أصبحت فترة الثقة أضيق.
  • دقة تقدير الأعمار قابلة للانتقال. عندما تصل إحدى الفروع إلى تقدير دقيق للأعمار، تستفيد الفروع العلوية والسفلية أيضًا من ذلك، مما يزيد من الدقة العامة.

كيف يحسن DNAChron دقة تقدير الأعمار؟

يأتي تحسين دقة تقدير الأعمار من ثلاثة جوانب رئيسية:

1. خوارزمية تحليل الطفرات عالية الدقة

  • كلما كان التشعب في الشجرة أكثر تفصيلاً، كان أقرب إلى العلاقات الحقيقية، وكانت التقديرات أكثر دقة.
  • يمكن اكتشاف المزيد من الطفرات والمشاركة في تقدير الأعمار.

2. استخدام كامل 39 مليون قاعدة لتقدير الأعمار الجينية، مع تضمين الطفرات SNP وINDEL وMNP/complex، مما يضاعف الدقة الأساسية لتقدير الأعمار

الخوارزميات التقليدية لتقدير الأعمار، لتقليل التداخل الناتج عن أخطاء تحليل الطفرات وتبسيط الحسابات، عادة لا تأخذ في الاعتبار الفروق في تغطية التسلسل. معظمها يستخدم فقط حوالي 8 ملايين قاعدة من طفرات SNP التي تعتبر الأكثر استقرارًا ويمكن اكتشافها من قبل شركات التسلسل.

الطفرات الجينية تتبع عملية بواسون[9]. وفقًا لأساليب تقدير فترات الثقة في توزيع بواسون، كلما زاد معدل الطفرات المتوسط، كلما ضاقت فترة الثقة، وبالتالي زادت دقة تقدير الأعمار. إن تقييد اختيار القواعد وأنواع الطفرات يعني فعليًا تقليل معدل الطفرات.

شجرة الأبوة (YTree) من DNAChron تستخدم طريقة تحليل طفرات دقيقة، مما يزيد من معدل الطفرات المتوسط مقارنة بالمنتجات الأخرى. تم استبعاد الطفرات القابلة لإعادة التركيب فقط، دون فرض أي قيود أخرى على أنواع الطفرات، وبالتالي تم تعزيز الدقة الأساسية لتقدير الأعمار بشكل فعال.

3. ابتكار خوارزمية التحليل

تبدو خوارزميات التقدير التقليدية كما يلي:

Tree I! الشجرة I

باستخدام مثال بسيط على فرع من الصورة. يتم حساب عدد الطفرات من العينات A وB إلى الفرع الأبوي، ثم يتم تقدير كل منهما زمنًا بناءً على متوسط ​​معدل الطفرات (عدد الطفرات/سنة). ثم يتم أخذ المتوسط من التقديرين للحصول على تقدير الزمن النهائي للفرع الأبوي.

Tree II! الشجرة II

عندما تزداد عدد التفرعات، يتم حساب تقديرات الزمن لجميع الفروع السفلية بنفس الطريقة، وأخذ المتوسط، للحصول على تقدير الزمن للفرع الأبوي.

Tree III! الشجرة III

عندما تصبح بنية التفرع معقدة كما هو موضح، ستواجه الخوارزمية التقليدية بعض التحديات.

افترض أن الفرع F يتباين بعد وقت قصير من الفرع الأبوي، ولديه عدد كبير من الطفرات في الفروع السفلية G وH، مما يؤدي إلى تقدير الزمن لفترة F بشكل كبير. بينما إذا تم أخذ متوسط ​​تقديرات الزمن للفرع A وB وD وF، فإن النتيجة ستكون قريبة من الزمن الفعلي. في هذه الحالة، قد يكون تقدير الزمن للفرع الأبوي أقل من تقدير الزمن للفرع F.

تسمى هذه الخطأ الخطأ السببي، أي أن تقدير الزمن للفروع السفلية يكون قبل تقدير الزمن للفروع العليا، مما ينتهك القانون السببي. هذه الحالة شائعة جدًا في المجموعات السريعة التباين والمجموعات العائلية الحديثة، مما يؤثر بشكل كبير على دقة التقدير. عادة ما تكون لدى منتجات شجرة الأبوة الأخرى حلان: إما فرض تقدير الزمن للفروع السفلية ليكون مساويًا للفرع العلوي، أو فرض تقدير الزمن للفروع السفلية ليكون أقل بعشر سنوات إلى عشرين عامًا من تقدير الفرع العلوي ليتماشى مع سن الإنجاب. لكن كلا الحلين يعتمد على تعديلات غير طبيعية لتقدير الزمن لتحقيق الغرض، وليس من خلال نتائج تقدير معقولة.

تحدٍ آخر هو حساب فترات الثقة. في حالتي الشجرة I والشجرة II، من السهل نسبيًا حساب فترات الثقة. ولكن في الشجرة III، فإن الفرعين D وF لهما فروع سفلية، ولديهما فترات ثقة ضيقة، بينما فترات الثقة للعينات الفردية A وB أوسع. لا نعرف خوارزميات شجرة الأبوة الأخرى، لكن هنا نحتاج إلى طريقة حساب حقيقية لنقل الثقة العالية من D وF إلى حساب تقدير الزمن للفرع الأبوي. بخلاف ذلك، حتى مع وجود بيانات سفلى أكثر، لا يمكن تحسين دقة تقدير الزمن للفرع العلوي.

يمكن لخوارزمية تقدير الأعمار في DNAChron استخدام مزيد من المعلومات لنقل الثقة بين الفروع العليا والسفلى.

Tree IV! الشجرة IV

عند النظر إلى هيكل الشجرة الثنائية في الشجرة IV، عند حساب تقدير الزمن للفرع الأبوي، يمكن استخدام عدد الطفرات من العينتين A وB للتقدير، بالإضافة إلى خصم زمن الفرع الأبوي إلى الفرع F من الفرع F نفسه، للحصول على معلومات تقدير زمن مستقلة أخرى، مما يزيد بشكل كبير من دقة التقدير.

يجب أن يكون تقدير الزمن المستمد من الفرع F حدثًا مستقلًا حتى يمكن دمجه في الحساب. لضمان الاستقلالية، عند حساب تقدير الزمن للفرع F، يجب استخدام بيانات الفرع C فقط للتقدير.

تقوم خوارزمية DNAChron باستخدام جميع الفروع والعينات الأخرى في شجرة الأبوة باستثناء “الفرع الأبوي”، لحساب تقدير زمن الفرع F، ثم خصم زمن الفرع الأبوي إلى F للحصول على معلومات تقدير زمن ثالث للفرع الأبوي، مما يزيد من دقة التقدير قدر الإمكان.

Tree III! الشجرة III

بالنسبة لهياكل معقدة مثل الشجرة III، إذا افترضنا أن الفرع F تباين بعد فترة قصيرة من الفرع الأبوي، فسيكون لدى الفروع السفلى G وH عدد كبير من الطفرات، مما يجعل الخوارزمية التقليدية عرضة للخطأ السببي.

تعد بنية الفرع F هي أيضًا شجرة ثنائية، ومن خلال خصم تقدير الزمن الوسيط من الفرع الأعلى، يمكن الحصول على معلومات تقدير زمن ثالث.

عندما تكون الفجوة الزمنية قصيرة، ستكون نسبة الخطأ في التقدير أقل، وستكون الثقة أعلى. وبالتالي، بعد خصم زمن الفرع الأبوي من تقدير الزمن عالي الدقة للفرع الأبوي، تبقى الدقة عالية، وعادةً ما تكون أعلى من دقة الفروع السفلية G وH.

تكون دقة تقدير الزمن للفرع F المحسوبة بهذه الطريقة أعلى بشكل ملحوظ من الخوارزميات التقليدية، ولا يمكن أن يحدث فيها خطأ سببي.

بالمثل، يمكن أيضًا تحسين دقة تقدير الزمن للفرع D والفروع العليا من خلال هذه الطريقة.

عند تعميم هذا على شجرة الأبوة بأكملها، من خلال تجميع الدقة، يمكن الحصول على نتائج تقدير زمن عالي الدقة في الوقت الحالي.

المراجع

[1] The male-specific region of the human Y chromosome is a mosaic of discrete sequence classes

[2] Generation of high-resolution a priori Y-chromosome phylogenies using “next-generation” sequencing data

[3] The Y-chromosome point mutation rate in humans

[4] Defining a New Rate Constant for Y-Chromosome SNPs based on Full Sequencing Data

[5] Improved Models of Coalescence Ages of Y-DNA Haplogroups

[6] The study of human Y chromosome variation through ancient DNA

[7] Present-Day DNA Contamination in Ancient DNA Datasets

[8] Computational challenges in the analysis of ancient DNA

[9] عملية بواسون https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_point_process

[10] يمكن أن تؤدي العينات غير الطبيعية مثل عينات السرطان، والعينات القديمة، والعينات ذات التغطية المنخفضة للغاية، والعينات التي هي في مرحلة التحليل الأولية، إلى انفصال فروعها العليا عن خوارزمية تقدير الأعمار الكلية، مما قد يتسبب في مشكلة انقلاب تقدير الأعمار (مشكلة سببية).

[11] تغطية التسلسل لتقدير الأعمار، تشير إلى عدد القواعد التي تم تسلسلها مرتين على الأقل في فروعها السفلى المختلفة. حيث أنه بمجرد أن يتم تسلسل القاعدة مرتين، يمكن معرفة ما إذا كانت هناك طفرة عند تباين الفروع.

Last updated on