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Ancestrydna匹配白皮书
AncestryDNAⓡ进行了几项遗传分析，以帮助客户找到，保存和分享其家族史。在这里，我们解释了我们如何检测DNA的“匹配” - 更确切地说，我们如何确定长长的染色体段，由成对的个体共享，这些个体暗示了最近的共同血统。在遗传学领域，这被称为“逐渐身份”（IBD）。一旦确定了IBD段，我们就会使用此信息来估计人们之间的关系（例如，第一个堂兄）。通过通过其DNA之间的亲戚之间的联系，我们为Ancestrydna成员提供了扩展其记录的谱系的机会。此外，匹配是其他AncestryDNA功能（例如Thrulines™和Genetic Communities™）的重要组成部分。在本文中，我们描述了我们所采取的步骤，以识别和解释个体之间相同逐渐相同的DNA段。我们首先介绍了DNA匹配背后的关键概念，解释识别匹配的挑战，最后我们描述了如何解决大型遗传数据库中检测IBD的问题。
欧洲衍生的阿尔茨海默氏病多基因1风险评分的可转移性在多学院人群中。 2
Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。 Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.13是13,14.15，Fanny C. F. IP 14,15，Natividad Olivar 70，Carolina Muchnik 70，Carolina Cuesta 71，Lorenzo 14 Campanelli 72，Patricia Solis 73，Patricia Solis 73，Daniel Gustavo Politis 71，Silvia Kochen 73，Silvia Kochen 73，Luis 73，Luis 73，Luisio 70，blusio 70，bluse 70，49 García-González74，Raquel Puerta 74，Pablo Mir 75.10，Luis M Real 76.77.10，GerardPiñol-16 Ripoll- 16 Ripoll-16 Ripoll 78.79，JoseMaríaGarcía-Alberca-Alberca-Alberca 80.10 80.10 83，Sami Heikkinen 84，Alexandre deMendonça85，Shima Mehrabian 86，Latchezar Traykov 87，18 Jakub Hort 88.89，Martin Vyhnuk 88.89，Katrine Laura Laura Laura Raster laura laura rastussen 90.91
通过机器学习来推进生物地理祖先预测
摘要：像狙击手或混合模型之类的工具是生物地理血统的法医科学中最先进的方法。但是，它们尚未系统地与其他学科中广泛使用的分类器进行比较。注意到遗传数据具有表格形式，本研究通过对TABPFN进行基准分类分类器来解决这一差距，TABPFN是一种用于表格数据的尖端，通用机器学习分类器。比较使用指标（例如准确性（正确分类的比例）和ROC AUC）评估性能。我们根据已发表的培训和测试数据集研究了在全核和大陆级别的个人的分类任务。我们的结果揭示了方法之间的性能差异很大，而TABPFN始终达到了整个数据集的最高精度和ROC AUC。根据这些发现，我们建议在法医学中采用TABPFN进行人群分类。
多委托人群的1型糖尿病风险的标准化度量
1。埃克塞特大学医学院大学，英国埃克塞特市2。 皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会，埃克塞特，英国3。 医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，埃克塞特大学医学院大学，英国埃克塞特市2。皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会，埃克塞特，英国3。医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，
如何将 AncestryDNA 结果上传至 FamilyTreeDNA 和 My Heritage
在页面底部，您将看到加入我们项目的链接 - 只需按照说明操作，我们将尽快批准您。一旦获得批准，您将能够看到与您匹配的也有北爱尔兰祖先的人，您还可以看到我们的项目留言板。
致同事的信：保护学生免受基于种族、肤色或国籍（包括共同血统或族裔特征）的歧视（如骚扰） (PDF)
我写信是为了分享有关学校和其他接受美国教育部 (Department) 联邦财政援助的机构的联邦民权义务的信息，以确保根据《1964 年民权法案》第六章及其实施条例 (Title VI) 不因种族、肤色或国籍（包括共同祖先或族裔特征）而受到歧视。这些保护延伸到学生和学校社区成员，他们由于共同祖先或族裔特征而被视为犹太人、以色列人、穆斯林、阿拉伯人、锡克教徒、南亚人、印度教徒、巴勒斯坦人或任何其他信仰或血统。本指南回应了最近向教育部民权办公室 (OCR) 提交的越来越多的投诉，这些投诉指控在为学前班至 12 年级学生以及学院和大学提供服务的学校中存在基于这些原因的歧视，1 以及公众对此类歧视的报告。需要明确的是，第六章对基于种族、肤色和国籍的歧视的保护包括反犹太主义和其他基于共同祖先或族裔特征的歧视形式。 OCR 大力执行这些保护措施。
运动训练减少了炎症反应，并促进与肠粘膜相关的林奇综合征的免疫力全基因组关联分析确定祖先 -
结果 - 全基因组的五个显着变异与二甲双胍或Glipizide反应有关。最强的关联是在rs149403252处的非洲血统特异性变体（MAF AFR] = 0.0283）与二甲双胍后访问2下的较低空腹葡萄糖（P = 1.9×10 -9）；发现载体的空腹葡萄糖降低了0.94 mmol/l。rs111770298是另一种非洲祖先特异性变体（MAF AFR = 0.0536），与对二甲双胍的反应降低有关（P = 2.4×10 -8），其中承运人的速度为0.29 mmol/L，与经历了0.15 mmol/l降低的非驾驶员相比，禁食葡萄糖增加了，而禁食的葡萄糖增加。这一发现在预防糖尿病预防计划中得到了验证，其中rs111770298与对二甲双胍的血糖反应较差有关：杂合子携带者的HBA 1C增加了0.08％，非携带者在治疗1年后HBA 1C增加了0.01％（P = 3.3×10 -3）。我们还确定了2型糖尿病相关的变异和血糖反应之间的关联，包括Zmiz1附近的2型糖尿病保护c等位基因和升高的活性胰胰素基肽1（GLP-1）（GLP-1）（p = 1.6×10-5）的关联（p = 1.6×10-5），在Increti corperipy pertans pertans pertans pertions contrestion corment corment corment corment corment corment in contrestion corpersions中的作用。
人类遗传决定因素的祖先多样性...
1 Clinical Trial Service Unit, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford, UK 2 Medical Research Council Health Research Unit, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford, UK 3 Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University Health Science Center, Beijing, China 4 Peking University Center for Public Health and Epidemic Preparedness and Response, Beijing, China 5 Key Laboratory of Epidemiology of主要疾病（北京100191年教育部北京大学）6中国国家食品安全风险评估中心，中国