
微解讀:Y父系/mt母系單倍群分型(參考MF樹,2025年5月更新)
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2025年5月更新,共42314個Y單倍群,365305個Y-SNP,17372個高通樣本,2290個家族。此單倍群分型參考國內知名基因機構MF的父系/母系單倍群樹,采用高效合理的分型算法策略,可快速準確的推斷Y父系單倍群和mt母系單倍群,并每月與其單倍群樹同步更新。
為什么會有多個單倍群分型結果?
分型結果以SNP突變數,層級和可信度排序,列出可能性最大的五個單倍群。SNP突變數表示用戶發生的Derived突變數,層級表示分型單倍群距離ROOT根節點的距離,可信度表示用戶發生的Derived突變數相比已檢測位點數的比例,并考慮單倍群層級,數值越高,分型結果越可靠。
分型結果為什么和直接在其他機構檢測的結果不一致?
由于各家基因機構使用的基因檢測方法不同(芯片檢測或NGS/WGS測序),檢測的SNP位點也大不同。且各機構對于測序新發現的私有SNP位點,會定義新的單倍群分支,并更新自己的單倍群樹。而微基因的芯片檢測并不包含這些新增的SNP位點和單倍群,所以使用微基因數據無法分型到其他結構的新增單倍群。因此微基因用戶通過此計算器參考其他機構單倍群樹的分型結果,與用戶在其他機構的直接檢測結果可能任然稍有差異,但一般情況下只是終端單倍群略有差異,主干單倍群還是一致的。因此,同一個人,在不同基因機構的單倍群結果的不同,并不是分析錯誤,而是不同基因機構的SNP位點范圍不同導致的結果。
2025年5月更新,共42314個Y單倍群,365305個Y-SNP,17372個高通樣本,2290個家族。此單倍群分型參考國內知名基因機構MF的父系/母系單倍群樹,采用高效合理的分型算法策略,可快速準確的推斷Y父系單倍群和mt母系單倍群,并每月與其單倍群樹同步更新。
為什么會有多個單倍群分型結果?
分型結果以SNP突變數,層級和可信度排序,列出可能性最大的五個單倍群。SNP突變數表示用戶發生的Derived突變數,層級表示分型單倍群距離ROOT根節點的距離,可信度表示用戶發生的Derived突變數相比已檢測位點數的比例,并考慮單倍群層級,數值越高,分型結果越可靠。
分型結果為什么和直接在其他機構檢測的結果不一致?
由于各家基因機構使用的基因檢測方法不同(芯片檢測或NGS/WGS測序),檢測的SNP位點也大不同。且各機構對于測序新發現的私有SNP位點,會定義新的單倍群分支,并更新自己的單倍群樹。而微基因的芯片檢測并不包含這些新增的SNP位點和單倍群,所以使用微基因數據無法分型到其他結構的新增單倍群。因此微基因用戶通過此計算器參考其他機構單倍群樹的分型結果,與用戶在其他機構的直接檢測結果可能任然稍有差異,但一般情況下只是終端單倍群略有差異,主干單倍群還是一致的。因此,同一個人,在不同基因機構的單倍群結果的不同,并不是分析錯誤,而是不同基因機構的SNP位點范圍不同導致的結果。
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