RU2020135985A - Принадлежность к сообществу на основе совокупности идентичности аллелей и происхождения аллеля - Google Patents

Принадлежность к сообществу на основе совокупности идентичности аллелей и происхождения аллеля Download PDF

Info

Publication number
RU2020135985A
RU2020135985A RU2020135985A RU2020135985A RU2020135985A RU 2020135985 A RU2020135985 A RU 2020135985A RU 2020135985 A RU2020135985 A RU 2020135985A RU 2020135985 A RU2020135985 A RU 2020135985A RU 2020135985 A RU2020135985 A RU 2020135985A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
carriers
variant
individuals
community
haplotypes
Prior art date
Application number
RU2020135985A
Other languages
English (en)
Inventor
Джейк Келли БИРНЕС
Джули М. ГРАНКА
Шэннон ХАТЕЛЕЙ
Ладан ДОРОУД
Original Assignee
Ансестри.Ком Дна, Ллк
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ансестри.Ком Дна, Ллк filed Critical Ансестри.Ком Дна, Ллк
Publication of RU2020135985A publication Critical patent/RU2020135985A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B10/00ICT specially adapted for evolutionary bioinformatics, e.g. phylogenetic tree construction or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/20Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/40Population genetics; Linkage disequilibrium
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B30/00ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • G16B30/10Sequence alignment; Homology search
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/20Supervised data analysis
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/30Unsupervised data analysis
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Claims (70)

1. Компьютеризированный способ, включающий:
получение запроса на создание отчета о целевом наборе одного или более вариантов пользователя, пользующегося компьютерной системой;
идентификацию группы из одного или более носителей, которые являются несущими один или более вариантов, указанных в целевом наборе;
доступ к набору данных ДНК-носителей;
доступ к набору данных ДНК дополнительных индивидуумов, которые имеют общую идентичность по происхождению (IBD), по меньшей мере, с одним из носителей в генетическом локусе, который включает один или более вариантов, указанных в целевом наборе;
доступ к генеалогическим данным носителей и дополнительных индивидуумов; и
получение результата, обобщающего характеристику одного или более вариантов на основе связи между одним или более вариантами и генеалогическими данными носителей и дополнительных индивидуумов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что получение результата включает:
осуществление накопительного анализа генеалогических данных носителей и дополнительных индивидуумов для определения набора расширенных мест рождения;
определение одного или более местоположений в наборе дополненных мест рождения, которые связаны с происхождением одного или более вариантов; и
определение распределения одного или более вариантов по результатам накопительного анализа.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что получение результата включает:
построение карты, показывающей характеристику одного или более вариантов в различных географических местоположениях, характеристику одного или более вариантов, включая одну или более из историй вариантов, происхождения варианта, схемы миграции варианта или текущего распределения варианта.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что характеристика одного или более вариантов отображается на карте вариантов географических местоположений с указанием характеристики одного или более вариантов в различных географических местоположениях.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что карта различных географических местоположений связана с разными промежутками времени, указывающими один или более из: промежуток времени, связанный с историей варианта, промежуток времени, связанный с происхождением варианта, промежуток времени, связанный со схемой миграции варианта или промежуток времени, связанный с текущим распределением варианта.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что характеристика одного или более вариантов дополнительно включает:
осуществление накопительного анализа на генеалогических данных кластера для определения одной или более дополненных местоположений, связанных с одним или более вариантами.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что получение результата, обобщающего характеристику одного или более вариантов, дополнительно содержит:
осуществление накопительного анализа генеалогических данных в разные промежутки времени для определения набора дополненных местоположений в течение определенного промежутка времени.
8. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
получение второго запроса на характеристику другого варианта;
в ответ на получение второго запроса:
определение второй группы одного или более носителей, которые считаются носителями другого варианта;
доступ к наборам данных ДНК второй группы одного или более носителей;
доступ к наборам данных ДНК индивидуумов, которые имеют общую идентификацию по происхождению (IBD), по меньшей мере, с одним из носителей второй группы одного или более носителей в генетическом локусе, который включает другой вариант;
доступ к генеалогическим данным второй группы одного или более носителей и индивидуумов; и
обеспечение изображения отчета, обобщающего характеристики другого варианта, характеристики на основе генеалогических данных одного или более носителей и индивидуумов второй группы.
9. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
определение аналитической достоверности анализа для варианта в целевом наборе одного или более вариантов с помощью:
определения того, что наборы данных ДНК-носителей и дополнительных индивидуумов имеют общую IBD друг с другом в генетических локусах варианта; и
определения того, что наборы данных ДНК-носителей и дополнительных индивидуумов не имеют общую IBD с индивидуумами, которые не являются носителями варианта в генетическом локусе варианта.
10. Компьютеризированный способ, включающий:
получения запроса на характеристику целевого варианта лица, пользующегося компьютерной системой;
доступ к наборам данных ДНК группы из одного или более носителей, которые являются носителями целевого варианта;
создание кластера, содержащего группу из одного или более носителей и дополнительных индивидуумов, которые имеют общую идентичность аллелей (IBD), по меньшей мере, одного носителя в группе из одного или более носителей, кластер, созданный на основе IBD сродства между носителями и дополнительными индивидуумами;
доступ к генеалогическим данным кластера;
выполнение накопительного анализа на генеалогических данных; и
обеспечение отображения характеристики целевого варианта, характеристика основана на результате накопительного анализа.
11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что целевой вариант подлежит критерию отбора, критерий отбора включает по меньшей мере один из: частота аллелей в различных популяциях, соответствующая литература; известная функция, давление отбора или аутосомное или сцепленное с полом наследование.
12. Способ по п. 10, отличающийся тем, что дополнительные индивидуумы имеют общую IBD, по меньшей мере, с одним носителем в группе из одного или более носителей в генетическом локусе целевого варианта.
13. Способ по п. 10, отличающийся тем, что обеспечение отображения характеристики целевого варианта дополнительно включает:
создание карты различных географических местоположений, обобщающей характеристики целевого варианта в различных географических местоположениях.
14. Способ по п. 13, где карта различных географических местоположений связана с различными промежутками времени, указывающая один или более из: промежуток времени, связанный с историей целевого варианта, промежуток времени, связанный с происхождением целевого варианта, промежуток времени, связанный со схемой миграции целевого варианта или промежуток времени, связанный с текущим распределением целевого варианта.
15. Способ, включающий:
получение набора данных ДНК индивидуума;
определение генотипов индивидуума на основе набора данных ДНК;
поэтапное распределение генотипов для создания гаплотипов индивидуума;
выбор подмножества гаплотипов индивидуума;
ввод подмножества гаплотипов индивидуума в модель, модель подготовлена на основе обучающих образцов, каждый обучающий образец содержит группу гаплотипов референсных индивидуумов и метку, определяющую принадлежит ли референсный индивидуум к сообществу, референсные индивидуумы, принадлежащие к сообществу, имеют группу гаплотипов, характерных сообществу; и
определение того, является ли индивидуум членом сообщества на основе выходных данных модели.
16. Способ по п. 15, отличающийся тем, что модель подготовлена с помощью:
поэтапного распределения генотипов референсных индивидуумов;
определение общих гаплотипов в каждом окне генотипов;
выполнение накопительного анализа на общих гаплотипах для определения набора дополненных гаплотипов;
создание вектора признаков для каждого референсного индивидуума, вектор признаков имеет набор двоичных элементов, каждый связан с дополненным гаплотипом, значение каждого двоичного элемента указывает имеет ли референсный индивидуум дополненный гаплотип;
создание кадра данных, которые включают референсные индивидуумы с их вектором признаков и меткой, указывающей принадлежит ли референсный индивидуум к сообществу;
применение модели к кадру данных, дополненные гаплотипы являются признаками модели; и
коррекция параметров модели в зависимости от производительности модели.
17. Способ по п. 15, отличающийся тем, что по меньшей мере позитивный обучающий образец из обучающих образцов создается с помощью:
поэтапное распределение наборов данных ДНК одного из референсных индивидуумов, принадлежащих к сообществу для создания гаплотипов референсных индивидуумов;
выполнение накопительного анализа на гаплотипах по отношению к сообществу; и
определение одной или более групп гаплотипов из референсного индивидуума, который представляет сообщество;
извлечение одной или более групп гаплотипов в качестве позитивного обучающего образца;
связывание позитивного обучающего образца с позитивной меткой, так чтобы референсный индивидуум относится к сообществу.
18. Способ по п. 17, отличающийся тем, что по меньшей мере негативный обучающий образец из обучающих образцов создается с помощью:
выбор набора данных ДНК второго референсного индивидуума, который, как известно, не принадлежит сообществу;
извлечение одной или более групп гаплотипов в качестве негативного обучающего образца, причем извлеченные одна или более групп гаплотипов находятся в одних и тех же генетических локусах одной или более групп гаплотипов одного из референсных индивидуумов, принадлежащих сообществу; и
связывание негативного обучающего образца с негативной меткой, так чтобы второй референсный индивидуум не принадлежит к сообществу.
19. Способ по п. 15, отличающийся тем, что референсные гаплотипы идентифицируют с применением накопительного анализа для определения того, какие гаплотипы с большей вероятностью будут наблюдаться в сообществе.
20. Способ по п. 15, отличающийся тем, что модель представляет собой нелинейный классификатор, выбранный из группы, состоящей из оператора опорных векторов, одной или более деревьев решений или нейросети.
RU2020135985A 2018-04-05 2019-04-04 Принадлежность к сообществу на основе совокупности идентичности аллелей и происхождения аллеля RU2020135985A (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862653420P 2018-04-05 2018-04-05
US201862653416P 2018-04-05 2018-04-05
US62/653,416 2018-04-05
US62/653,420 2018-04-05
PCT/IB2019/052788 WO2019193551A1 (en) 2018-04-05 2019-04-04 Community assignments in identity by descent networks and genetic variant origination

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2020135985A true RU2020135985A (ru) 2022-05-05

Family

ID=68101335

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020135985A RU2020135985A (ru) 2018-04-05 2019-04-04 Принадлежность к сообществу на основе совокупности идентичности аллелей и происхождения аллеля

Country Status (12)

Country Link
US (3) US11238957B2 (ru)
EP (1) EP3776556A4 (ru)
JP (1) JP2021521511A (ru)
CN (1) CN112154508A (ru)
AU (1) AU2019248875A1 (ru)
BR (1) BR112020020430A2 (ru)
CA (1) CA3095996A1 (ru)
IL (1) IL277776A (ru)
MX (1) MX2020010414A (ru)
NZ (1) NZ769586A (ru)
RU (1) RU2020135985A (ru)
WO (1) WO2019193551A1 (ru)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12086914B2 (en) * 2021-11-24 2024-09-10 Ancestry.Com Dna, Llc Graphical user interface for presenting geographic boundary estimation

Family Cites Families (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4201386A (en) 1978-02-13 1980-05-06 Triad Associates Genealogy apparatus
IS1355B6 (is) 1984-11-12 1989-04-19 Lister Institute Of Preventive Medicine Fjölkjarna kannar
US5115504A (en) 1988-11-01 1992-05-19 Lotus Development Corporation Information management system
US5246374A (en) 1992-05-19 1993-09-21 Alma Boodram Expandable family tree and modular kit for building the same
US5978811A (en) 1992-07-29 1999-11-02 Texas Instruments Incorporated Information repository system and method for modeling data
US5467471A (en) 1993-03-10 1995-11-14 Bader; David A. Maintaining databases by means of hierarchical genealogical table
US6277567B1 (en) 1997-02-18 2001-08-21 Fitolink Corporation Methods for the construction of genealogical trees using Y chromosome polymorphisms
US6105147A (en) 1997-04-16 2000-08-15 Compaq Computer Corporation Using process pairs as transaction-coordinated resource managers
US6049803A (en) 1997-08-29 2000-04-11 Advanced Micro Devices, Inc. Documenting system for entities, attributes and schema of a relational database
US6528260B1 (en) 1999-03-25 2003-03-04 Genset, S.A. Biallelic markers related to genes involved in drug metabolism
US6633819B2 (en) 1999-04-15 2003-10-14 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Gene discovery through comparisons of networks of structural and functional relationships among known genes and proteins
US20030195707A1 (en) 2000-05-25 2003-10-16 Schork Nicholas J Methods of dna marker-based genetic analysis using estimated haplotype frequencies and uses thereof
US6570567B1 (en) 2000-05-31 2003-05-27 Alan Eaton System and method for using a graphical interface for the presentation of genealogical information
US6961731B2 (en) 2000-11-15 2005-11-01 Kooltorch, L.L.C. Apparatus and method for organizing and/or presenting data
US20030113727A1 (en) 2000-12-06 2003-06-19 Girn Kanwaljit Singh Family history based genetic screening method and apparatus
US7957907B2 (en) 2001-03-30 2011-06-07 Sorenson Molecular Genealogy Foundation Method for molecular genealogical research
US20020143578A1 (en) 2001-04-02 2002-10-03 Cole Louis Scott Interactives system and method for recording and assessing a person's inherited risk for a range of diseases
US6909971B2 (en) 2001-06-08 2005-06-21 Licentia Oy Method for gene mapping from chromosome and phenotype data
US6886015B2 (en) 2001-07-03 2005-04-26 Eastman Kodak Company Method and system for building a family tree
US20030113756A1 (en) 2001-07-18 2003-06-19 Lawrence Mertz Methods of providing customized gene annotation reports
US8438042B2 (en) 2002-04-25 2013-05-07 National Biomedical Research Foundation Instruments and methods for obtaining informed consent to genetic tests
US20080154566A1 (en) 2006-10-02 2008-06-26 Sorenson Molecular Genealogy Foundation Method and system for displaying genetic and genealogical data
US8855935B2 (en) 2006-10-02 2014-10-07 Ancestry.Com Dna, Llc Method and system for displaying genetic and genealogical data
US20040229231A1 (en) 2002-05-28 2004-11-18 Frudakis Tony N. Compositions and methods for inferring ancestry
US20070037182A1 (en) 2002-05-28 2007-02-15 Gaskin James Z Multiplex assays for inferring ancestry
AU2003293132A1 (en) 2002-11-27 2004-06-23 Sra International, Inc. Integration of gene expression data and non-gene data
US20040122705A1 (en) 2002-12-18 2004-06-24 Sabol John M. Multilevel integrated medical knowledge base system and method
US20040243531A1 (en) 2003-04-28 2004-12-02 Dean Michael Anthony Methods and systems for representing, using and displaying time-varying information on the Semantic Web
US7249129B2 (en) 2003-12-29 2007-07-24 The Generations Network, Inc. Correlating genealogy records systems and methods
US20050147947A1 (en) 2003-12-29 2005-07-07 Myfamily.Com, Inc. Genealogical investigation and documentation systems and methods
US20060136143A1 (en) 2004-12-17 2006-06-22 General Electric Company Personalized genetic-based analysis of medical conditions
US8285486B2 (en) 2006-01-18 2012-10-09 Dna Tribes Llc Methods of determining relative genetic likelihoods of an individual matching a population
US8700334B2 (en) 2006-07-31 2014-04-15 International Business Machines Corporation Methods and systems for reconstructing genomic common ancestors
US8661048B2 (en) 2007-03-05 2014-02-25 DNA: SI Labs, Inc. Crime investigation tool and method utilizing DNA evidence
US7844609B2 (en) 2007-03-16 2010-11-30 Expanse Networks, Inc. Attribute combination discovery
US8510057B1 (en) 2007-10-15 2013-08-13 23Andme, Inc. Summarizing an aggregate contribution to a characteristic for an individual
EP2227780A4 (en) 2008-03-19 2011-08-03 Existence Genetics Llc GENETIC ANALYSIS
CN102067140B (zh) 2008-06-20 2014-12-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于系谱分析的系统、方法和计算机程序产品
EP2370929A4 (en) * 2008-12-31 2016-11-23 23Andme Inc LOOKING FOR PARENTS IN A DATABASE
US8413188B2 (en) 2009-02-20 2013-04-02 At&T Intellectual Property I, Lp System and method for processing image objects in video data
US8224821B2 (en) 2009-07-28 2012-07-17 Ancestry.Com Operations Inc. Systems and methods for the organized distribution of related data
WO2011025400A1 (en) 2009-08-30 2011-03-03 Cezary Dubnicki Structured analysis and organization of documents online and related methods
US8185557B2 (en) 2010-01-27 2012-05-22 Ancestry.Com Operations Inc. Positioning of non-constrained amount of data in semblance of a tree
US8786603B2 (en) 2011-02-25 2014-07-22 Ancestry.Com Operations Inc. Ancestor-to-ancestor relationship linking methods and systems
US20130297221A1 (en) 2011-06-01 2013-11-07 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and System for Accurate Construction Of Long Range Haplotype
US10025877B2 (en) 2012-06-06 2018-07-17 23Andme, Inc. Determining family connections of individuals in a database
US9116882B1 (en) 2012-08-02 2015-08-25 23Andme, Inc. Identification of matrilineal or patrilineal relatives
US20140067355A1 (en) 2012-09-06 2014-03-06 Ancestry.Com Dna, Llc Using Haplotypes to Infer Ancestral Origins for Recently Admixed Individuals
US20140108527A1 (en) 2012-10-17 2014-04-17 Fabric Media, Inc. Social genetics network for providing personal and business services
US9836576B1 (en) 2012-11-08 2017-12-05 23Andme, Inc. Phasing of unphased genotype data
US9213947B1 (en) 2012-11-08 2015-12-15 23Andme, Inc. Scalable pipeline for local ancestry inference
NZ629509A (en) 2013-03-15 2017-04-28 Ancestry Com Dna Llc Family networks
CN104862380B (zh) * 2014-02-25 2018-04-13 绍兴市柯桥区基石生物科技有限公司 家族特异性遗传病关联等位基因单体型变异标签确认方法
MX2017004978A (es) * 2014-10-17 2017-09-13 Ancestry Com Dna Llc Modelos de formacion de fases de haplotipo.
US10867705B2 (en) 2014-11-06 2020-12-15 Ancestryhealth.Com, Llc Predicting health outcomes
US11232854B2 (en) 2015-05-30 2022-01-25 Ancestry.Com Dna, Llc Characterizing heterogeneity with fine-scale population structure
NZ737553A (ru) * 2015-05-30 2017-11-24
US10957422B2 (en) * 2015-07-07 2021-03-23 Ancestry.Com Dna, Llc Genetic and genealogical analysis for identification of birth location and surname information

Also Published As

Publication number Publication date
US20240274229A1 (en) 2024-08-15
WO2019193551A1 (en) 2019-10-10
BR112020020430A2 (pt) 2021-03-30
US20210057041A1 (en) 2021-02-25
NZ769586A (en) 2020-11-27
CN112154508A (zh) 2020-12-29
EP3776556A4 (en) 2021-12-15
MX2020010414A (es) 2020-10-28
US20220076782A1 (en) 2022-03-10
AU2019248875A1 (en) 2020-11-26
IL277776A (en) 2020-11-30
US11984196B2 (en) 2024-05-14
US11238957B2 (en) 2022-02-01
JP2021521511A (ja) 2021-08-26
EP3776556A1 (en) 2021-02-17
CA3095996A1 (en) 2019-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230102326A1 (en) Discovering population structure from patterns of identity-by-descent
Martin et al. Natural selection and genetic diversity in the butterfly Heliconius melpomene
Donnelly et al. Evidence for recent population expansion in the evolutionary history of the malaria vectors Anopheles arabiensis and Anopheles gambiae
Wall Detecting ancient admixture in humans using sequence polymorphism data
Lirón et al. Genetic characterization of Argentine and Bolivian Creole cattle breeds assessed through microsatellites
CN111524545B (zh) 全基因组选择育种的方法和装置
OROZCO‐terWENGEL et al. Genealogical lineage sorting leads to significant, but incorrect Bayesian multilocus inference of population structure
Endler et al. Reconciling differences in pool-GWAS between populations: a case study of female abdominal pigmentation in Drosophila melanogaster
US20240274229A1 (en) Community Assignments in Identity by Descent Networks and Genetic Variant Origination
Derbyshire et al. A whole genome scan of SNP data suggests a lack of abundant hard selective sweeps in the genome of the broad host range plant pathogenic fungus Sclerotinia sclerotiorum
KR20190019395A (ko) 유전자 정보에 기초하여 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
Moran et al. Opposing patterns of intraspecific and interspecific differentiation in sex chromosomes and autosomes
Brunelli et al. Y chromosomal evidence on the origin of northern Thai people
Bonavita et al. The first SSR-based assessment of genetic variation and structure among Pinus laricio Poiret populations within their native area
Vázquez et al. BDBM 1.0: a desktop application for efficient retrieval and processing of high-quality sequence data and application to the identification of the putative coffea s-locus
EP3929928A1 (en) Associating pedigree scores and similarity scores for plant feature prediction
Aylward et al. How methodological changes have influenced our understanding of population structure in threatened species: insights from tiger populations across India
Lepais et al. Joint analysis of microsatellites and flanking sequences enlightens complex demographic history of interspecific gene flow and vicariance in rear-edge oak populations
Ortego et al. Broadly distributed but genetically fragmented: demographic consequences of Pleistocene climatic oscillations in a common Iberian grasshopper
Zeinalabedini et al. Integration of molecular and geographical data analysis of Iranian Prunus scoparia populations in order to assess genetic diversity and conservation planning
Santos et al. Neither barriers nor refugia explain genetic structure in a major biogeographic break: phylogeography of praying mantises in the Brazilian Atlantic Forest
LU502479B1 (en) Group of snp loci and method for identifying biogeographic origins of east asian populations
Ortego et al. Demographic and spatially explicit landscape genomic analyses in a tropical oak reveal the impacts of late Quaternary climate change on Andean montane forests
Assoumane et al. Wild crop relative populations hot-spots of diversity are hot-spots of introgression in the case of pearl millet
Yu Using landscape genomics to delineate seed and breeding zones and project genetic offset for lodgepole pine