.Study reveals flaws in popular genetic method
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https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
.Parental experience helps future generations of zebrafish handle adverse environments
부모의 경험은 차세대 zebrafish가 불리한 환경을 처리하는 데 도움이 됩니다
오 타고 대학교 오타고 제브라피시 시설에서 제브라피시와 함께 있는 Dr. Sheri Johnson. 크레딧: 오타고 대학교 AUGUST 30, 2022
Zebrafish 아빠는 자손이 환경 문제에 대처할 수 있도록 준비되어 있는지 확인합니다. University of Otago 연구원은 발견했습니다. BMC Biology 저널에 발표된 연구에서 , 이 그룹은 물에서 낮은 산소 수준 에 노출된 제브라피시 아버지가 그러한 조건에 대처하는 데 도움이 되는 정보를 자손에게 전달한다는 것을 발견했습니다. 동물학과의 수석 저자인 Dr. Sheri Johnson은 저산소증이 수생생물에게 있어 산소가 너무 낮은 곳에서 생명체가 생존할 수 없는 사각지대의 증가로 인한 주요 도전과제라고 말합니다. " 수중 환경 에서 저산소증의 위험을 증가시킬 수 있는 지속적인 기후 변화로 인해 다양한 수생 종이 환경 저산소증에 어떻게 반응하는지 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다 ."라고 그녀는 말합니다.
-연구자들은 부계의 저산소증 노출이 낮은 산소에 더 내성이 있는 자손을 낳고, 헤모글로빈 유전자(산소 수송에 관여하는 핵심 단백질을 암호화하는)의 복합체가 자손에서 더 많이 활성화되도록 하여 생존 가능성을 높인다는 것을 발견했습니다. 낮은 산소 환경. "연구는 부모나 조상이 식량 부족 , 이산화탄소, 염분, 온도, 그리고 이 경우 저산소증 과 같은 환경 문제 에 대한 내성을 증가시킨 자손을 제공할 수 있음을 점점 더 입증하고 있습니다.
-"이러한 종류의 세대 간 순응은 기후 변화와 같은 변화하는 환경 조건에 대처하는 동물의 능력에 중요한 역할을 할 것입니다." Johnson 박사는 모든 종이 이런 식으로 반응하는 것은 아니며, 그렇지 않은 종을 찾고 관련된 메커니즘을 더 잘 이해하는 것이 중요하다고 말합니다. 이 그룹은 이 연구를 확대하여 뉴질랜드 어류의 세대 간 순응 가능성을 조사하기를 희망합니다.
추가 탐색 감소된 산소 수준은 해양 생물에 숨겨진 위협이 될 수 있습니다. 추가 정보: Alexandria Ragsdale et al, 부계 저산소증 노출은 저산소증 저항성 증가를 위한 자손을 유발합니다, BMC Biology (2022). DOI: 10.1186/s12915-022-01389-x#citas 저널 정보: BMC 생물학 오타고 대학교 제공
https://phys.org/news/2022-08-parental-future-zebrafish-adverse-environments.html
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메모 2208310316 나의 사고실험 oms 스토리텔링
()샘플c.oss모드 DNA정보는 환경과 생명체가 데이타를 저장하는 네트워크의 내용물이다. 이를 정의역 (2208310349)로 명한다.
모든 생물에게 존재하는 DNA는 경험 정보도 유전한다고 볼 수 있다. 이러한 촘촘한 DNA정보처리는 환경과 생명의 생존가능성을 부모와 자손간에도 연결하는 고리역할을 DNA가 담당하기 때문에 샘플c.oss 데이타가 '정확히 매직섬이여야 하는 이유'가 될 수 있다. 허허.
샘플a.oms(standard)
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샘플b.qoms(standard)
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샘플b.poms(standard)
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샘플c.oss(standard)
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xxbyyxzzx
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cadccbcdc
cdbdcbdbb
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bddbcbdca
Researchers find that paternal hypoxia exposure produces offspring more tolerant of low oxygen, and increases survival chances by causing the complex of hemoglobin genes (which encodes a key protein involved in oxygen transport) to become more active in the offspring I did. low oxygen environment. “Research is increasingly demonstrating that parents or ancestors can provide offspring with increased tolerance to environmental problems such as food scarcity, carbon dioxide, salinity, temperature and, in this case, hypoxia.
-"This kind of intergenerational adaptation will play an important role in an animal's ability to cope with changing environmental conditions, such as climate change." Dr. Johnson says not all species respond this way, and it's important to find those that don't and better understand the mechanisms involved. The group hopes to expand this study to examine the intergenerational adaptive potential of New Zealand fish.
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memo 2208310316 my thought experiment oms storytelling
() Sample c.oss mode DNA information is the contents of the network where the environment and living organisms store data. This is called the domain (2208310349).
DNA, which exists in all living things, can be said to inherit experience information as well. Because DNA plays the role of a link that connects the environment and the viability of life between parents and offspring in this dense processing of DNA information, the sample c. haha.
Sample a.oms (standard)
b0acfd 0000e0
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a0b00e 0dc0f0
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sample b.qoms(standard)
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sample b.poms(standard)
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sample c.oss(standard)
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.Study reveals flaws in popular genetic method
연구는 대중적인 유전 방법의 결함을 보여줍니다
룬드 대학교 GWAS 설정 시뮬레이션에서 이기종 테스트 모집단에 대한 PCA 클러스터링의 정확도 평가. (A) 테스트 시안 모집단의 실제 분포(n = 1000). (B) 참조 모집단에서 8개의 균일한 크기(n = 250) 샘플이 있는 테스트 모집단의 PCA. (C) 이전 분석에서 Blue를 사용한 테스트 모집단의 PCA는 코호트 간에 최소한의 중첩을 보여줍니다. (D) 시안색(화살표로 표시)을 포함한 참조 모집단의 5개의 균일한 크기(n = 250) 샘플이 있는 테스트 모집단의 PCA. 색상(B)은 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로: 노란색[1,1,0], 밝은 빨간색[1,0,0.5], 보라색[1,0,1], 진한 보라색[0.5,0,0.5] ], 검정 [0,0,0], 진한 녹색 [0,0.5,0], 녹색 [0,1,0] 및 파랑 [1,0,0]. 크레딧: 과학 보고서(2022). DOI: 10.1038/s41598-022-14395-4
-스웨덴 룬드 대학(Lund University)의 새로운 연구에 따르면 인구 유전학에서 가장 일반적인 분석 방법은 심각한 결함이 있다고 합니다. 이것은 잘못된 결과와 민족성과 유전적 관계에 대한 오해로 이어졌을 수 있습니다. 이 방법은 수십만 건의 연구에서 사용되어 의학적 유전학 및 상업적 조상 테스트의 결과에 영향을 미칩니다. 이 연구는 Scientific Reports 에 게재되었습니다 . 과학 데이터 를 수집할 수 있는 속도 가 기하급수적으로 증가하고 있으며 "빅 데이터 혁명"이라고 불리는 방대한 데이터 세트와 매우 복잡한 데이터 세트가 생성되고 있습니다. 이러한 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있도록 하기 위해 연구원들은 대부분의 주요 정보를 유지하면서 데이터를 압축하고 단순화하는 것을 목표로 하는 통계적 방법 을 사용합니다.
-아마도 가장 널리 사용되는 방법은 PCA(주성분 분석)라고 합니다. 유추하여 PCA를 데이터 입력으로 밀가루, 설탕 및 계란이 있는 오븐으로 생각하십시오. 오븐은 항상 같은 일을 할 수 있지만 결과, 즉 케이크는 재료의 비율과 결합 방법에 따라 크게 달라집니다. Lund University의 분자 세포 생물학 부교수인 Dr. Eran Elhaik은 "이 방법은 자주 사용되기 때문에 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다. 그러나 신뢰성을 보장하지도 않고 통계적으로 강력한 결론을 도출하지도 않습니다."라고 말했습니다.
-Elhaik에 따르면 이 방법은 인종과 민족에 대한 오래된 인식을 만드는 데 도움이 되었습니다. 그것은 과학계 뿐만 아니라 상업적 조상 회사에 의해 사람들이 누구와 어디서 왔는지에 대한 역사적 이야기를 만드는 역할을합니다 . 유명한 예는 저명한 미국 정치인이 2020년 대선 캠페인 전에 조상의 주장을 뒷받침하기 위해 가계 검사를 받은 경우입니다. 또 다른 예는 Ashkenazic 유대인을 PCA 결과에 의해 주도되는 인종 또는 고립된 그룹으로 오해하는 것입니다. "이 연구는 이러한 결과가 신뢰할 수 없다는 것을 보여줍니다."라고 Eran Elhaik은 말합니다.
PCA는 많은 과학 분야 에서 사용되지만 Elhaik의 연구는 DNA 시퀀싱의 비용 절감으로 인해 데이터 세트 크기의 폭발이 특히 심각한 인구 유전학 에서의 사용에 중점을 둡니다. 고대인 과 구리 시대의 유럽인과 같은 개인 에 대해 배우고자 하는 고유전체학 분야는 PCA에 크게 의존합니다. PCA는 알려진 참조 샘플과 함께 알려지지 않은 샘플을 배치하는 유전자 지도를 만드는 데 사용됩니다. 지금까지 알려지지 않은 샘플은 지도에서 겹치거나 가장 가까운 참조 모집단과 관련이 있다고 가정했습니다. 그러나 Elhaik는 참조 샘플의 수와 유형을 변경하고 수학적으로 모두 "올바른" 모든 역사적 버전을 생성함으로써 미지의 샘플을 거의 모든 참조 모집단에 가깝게 만들 수 있음을 발견했지만 생물학적으로는 하나만 정확할 수 있습니다.
-이 연구에서 Elhaik은 PCA의 가장 일반적인 12가지 집단 유전적 적용을 조사했습니다. 그는 시뮬레이션된 유전 데이터와 실제 유전 데이터를 모두 사용하여 PCA 결과가 얼마나 유연한지 보여주었습니다. Elhaik에 따르면 이러한 유연성은 참조 또는 테스트 샘플을 변경하면 다른 결과를 생성하므로 PCA에 기반한 결론을 신뢰할 수 없음을 의미합니다.
-유전학에 관한 32,000~216,000 편의 과학 기사 에서 개인과 집단 간의 유사점과 차이점을 탐색하고 시각화하고 이러한 결과에 근거한 결론을 내리기 위해 PCA를 사용했습니다. Elhaik은 "이 결과를 재평가해야 한다고 생각합니다."라고 말합니다. 그는 새로운 연구가 결과에 의문을 제기하는 더 나은 접근 방식을 개발하여 과학을 더 신뢰할 수 있게 만드는 데 도움이 되기를 희망합니다. 그는 지난 10년의 상당 부분을 DNA에서 생물지리학을 예측하기 위한 지리적 인구 구조(GPS)와 유전자 검사 및 약물 시험에 사용되는 사례 대조 일치를 개선하는 Pairwise Matcher와 같은 방법을 개척하는 데 보냈습니다. "그러한 유연성을 제공하는 기술은 나쁜 과학을 조장하고 출판에 대한 강한 압박이 있는 세상에서 특히 위험합니다.
연구원이 PCA를 여러 번 실행하면 항상 최고의 이야기를 만드는 결과물을 선택하고 싶은 유혹이 있을 것입니다."라고 Prof가 덧붙입니다. 연구에 참여하지 않은 캠브리지 대학의 William Amos. 추가 탐색 연구원들은 고고학적 유물의 연대 측정을 위한 최초의 AI 기반 방법을 개발합니다.
추가 정보: Eran Elhaik, 인구 유전 연구에서 PCA(주성분 분석) 기반 발견은 매우 편향되어 있으며 재평가되어야 합니다. Scientific Reports (2022). DOI: 10.1038/s41598-022-14395-4 저널 정보: Scientific Reports 룬드대학교 제공
https://phys.org/news/2022-08-reveals-flaws-popular-genetic-method.html
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메모 2208310316 나의 사고실험 oms 스토리텔링
모든 상업용 제품이 똑같은 성능과 색상과 모양, 특성을 가지는 이유는 주성분 분석대로 생산하기 때문이다.
아마도 가장 널리 사용되는 방법은 PCA(주성분 분석)라고 한다. 유추하여 PCA를 데이터 입력으로 밀가루, 설탕 및 계란이 있는 오븐으로 생각하자. 오븐은 항상 같은 일을 할 수 있지만 결과, 즉 케이크는 재료의 비율과 결합 방법에 따라 크게 달라진다. Lund University의 분자 세포 생물학 부교수인 Dr. Eran Elhaik은 "이 방법은 자주 사용되기 때문에 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 신뢰성을 보장하지도 않고 통계적으로 강력한 결론을 도출하지도 않는다.
DNA처럼 미세한 생명의 책을 가진 개인들은 결코 같은 사람들이 아니다. 주성분에 얼마나 미세하게 세분화된 구조를 가졌는지 샘플c.oss는 입증한다. 매직섬은 거의 100퍼센트 서로다른 인간을 개성있는 제품처럼 구현한다. 그종류는 무한하여 인구 유전학에서 가장 일반적인 분석 방법은 심각한 결함을 내포하고 있다는 점을 간접 증명한다. 허허.
샘플a.oms(standard)
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샘플b.qoms(standard)
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샘플b.poms(standard)
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샘플c.oss(standard)
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-The most common method of analysis in population genetics is seriously flawed, according to a new study from Lund University in Sweden. This may have led to erroneous results and misunderstandings about ethnicity and genetic relationships. This method has been used in hundreds of thousands of studies to influence the results of medical genetics and commercial ancestry tests. This study was published in Scientific Reports. The speed at which scientific data can be collected is growing exponentially, creating a massive and highly complex dataset called the “big data revolution.” To make these data more manageable, researchers use statistical methods that aim to compress and simplify the data while retaining most of the key information.
-Probably the most widely used method is called PCA (Principal Component Analysis). By analogy, think of PCA as an oven with flour, sugar and eggs as data inputs. The oven can always do the same thing, but the result, namely the cake, will vary greatly depending on the proportions of the ingredients and how they are combined. Lund University's associate professor of molecular and cell biology, Dr. Eran Elhaik said, "Since this method is used frequently, it is expected to give accurate results. However, it does not guarantee reliability and does not draw statistically strong conclusions," said Eran Elhaik.
-According to Elhaik, this method helped create an old perception of race and ethnicity. It serves to create historical stories about who and where people came from, not only by the scientific community but also by commercial ancestral companies. A famous example is when a prominent American politician was pedigree tested to support ancestral claims before the 2020 presidential campaign. Another example is the misunderstanding of Ashkenazic Jews as a racial or isolated group driven by PCA results. "This study shows that these results are unreliable," says Eran Elhaik.
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memo 2208310316 my thought experiment oms storytelling
The reason that all commercial products have the same performance, color, shape, and characteristics is because they are produced according to the principal component analysis.
Perhaps the most widely used method is called principal component analysis (PCA). By analogy, think of PCA as an oven with flour, sugar and eggs as data inputs. The oven can always do the same thing, but the result, the cake, varies greatly depending on the proportions of the ingredients and how they are combined. Lund University's associate professor of molecular and cell biology, Dr. Eran Elhaik said, "Since this method is used frequently, it is expected to give accurate results. However, it does not guarantee reliability or draw statistically strong conclusions.
Individuals with a microscopic book of life like DNA are by no means the same people. Sample c.oss demonstrates how finely granular it has in the main component. Magic Island embodies almost 100% different human beings as individual products. The variety is infinite, providing indirect proof that the most common methods of analysis in population genetics contain serious flaws. haha.
Sample a.oms (standard)
b0acfd 0000e0
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e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
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0b000f 0ead0c
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sample b.qoms(standard)
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