雞蛋牛奶醪糟198D 綜合討論組

友商原始數據導入微基因

今天某方導入微基因的解讀結果出來了，在此發帖對比一下
本人遼寧鐵嶺回族楊姓

2021-11-21 ? IP屬地大連 ? 發自微基因APP

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靈活的GCNT2基因

差別不大

havefun

差別極大

[已注銷]

從常染來看，北漢暴減百分之十幾，百分之幾的高山族變成百分之十幾的南漢，日本從無變成有，西亞歐小成分也有種類上的變化……總之，自帶常染結果的變化就很突兀，不知道是算法的問題還是文件共有位點少的原因。但即使共有位點少，祖源計算器結果也不會有太大的變化，所以你可以對比下兩種數據的E11、K12b等結果。

喝水的AGBL1基因

我個人的經驗是，小成分容易隨各個服務商取到的位點不同而導致種類上比較大的變化（把不同服務商的數據放上計算器，同時結合服務商本身結果看出的）。大成分百分之十幾十幾的變，就是算法（和標桿）的問題。
可以把不同公司的位點合一下，做個數據填充，再放計算器上（在dnagenics上做的）試試。我這么試之后英國、印第安、東歐這種不著邊的成分都變成“合理”的成分（家族歷史完全可以解釋）了。而且填充之后顯示我的15%~20%左右的日本成分沒有500年內近祖，但有500年以上的遠祖（共祖），也符合常理。
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