ID_673:ID2_4431 :: Копия содержания
страницы:
Гражданство по ДНК, или покупают ли евреи генетические тесты 
40,07РейтингGenotekКомпания
rs01010015 апреля 2017 в 17:51Гражданство по ДНК, или покупают ли евреи генетические тесты
Анализ популяционной принадлежности человека по ДНК, по нашему опыту, вызывает у публики три больших вопроса: можно ли связывать между собой гены и этнические группы, как происходит анализ происхождения с технической точки зрения, и умеют ли генетические тесты «определять евреев». Почему-то именно вопрос еврейской идентичности по ДНК живо волнует как тех, кто имеет неоспоримые свидетельства о принадлежности к Б-гоизбранному народу, так и тех, кто и мацу не ест, и Тору не читает.В новом материале Genotek на Geektimes постараемся ответить на все по порядку. И да, евреев тоже определим.
Расы aka популяционные группы в биологии, медицине и генетике
Человечество имеет вредную привычку оправдывать насилие «врожденным» превосходством одной расы над другой — оттого-то современные биологи и подходят к вопросу генетических различий между популяциями с осторожностью сапера. (Не)существование биологических границ между расовыми и этническими группами яростно обсуждалось на протяжении всего 20 века, но окончательный консенсус по этому вопросу не достигнут до сих пор (1).
Были надежды на то, что секвенирование человеческого генома всех примирит. Геном, прочитанный «от» и «до», покажет, что границы между группами имеют социальную природу, а гены одинаковы у всех. Вышло иначе: внимательное изучение нуклеотидного кода человека возродило и усилило интерес к биологическим различиям между расовыми и этническими популяциями. У одинаковых, в целом, генов нашлись слегка отличающиеся аллельные варианты, связанные с риском заболеваний (2), метаболизмом лекарств (3), ответом организма на условия окружающей среды (4), и эти варианты встречались в различных популяциях с различной частотой.
Поиск несуществующих «индийских» или «африканских» генов прекратили, однако исследования в области медицинской и популяционной генетики по-прежнему проводят параллели между биологическими особенностями и этнической принадлежностью участников. Использование терминов «раса» и «этническая принадлежность» в таких работах активно обсуждается (и нередко осуждается). Были попытки ввести правила, заставляющие исследователей обосновывать необходимость использования «скользких» категорий и уточнять, что именно понимается под конкретными терминами. В феврале прошлого года в Science, одном из самых авторитетных естественно-научных журналов, вышла неоднозначная статья (5), предлагающая и вовсе отказаться от использования термина «race» в генетических исследованиях, заменив его более корректным и нейтральным «ancestry» — «происхождение».
Но даже в условиях неопределенности с терминами делить человечество на популяционные группы по-прежнему приходится: в частности, для корректного проведения клинических испытаний лекарств и оценки риска заболеваний. Например, три аллельных варианта гена NOD2 — R702W, G908R и 1007fs — связаны с повышенным риском болезни Крона у американцев европейского происхождения (6,7), однако, ни один из этих вариантов не ассоциирован с болезнью Крона у японцев (8). Известны аллели гена CCR5, влияющие на скорость развития иммунодефицита у ВИЧ-инфицированных больных (9): среди них был найден вариант, замедляющий прогрессирование болезни у американцев европейского происхождения, но ускоряющий ее развитие у афроамериканцев (10). У азиатов обнаружили корреляцию между полиморфизмами гена белка p53, регулирующего стрессовый ответ и подавляющего развитие опухолей, и среднезимними температурами в местах обитания популяций — генетическую адаптацию к морозам (11). И если в прошлом для разбиения выборки на этнические группы использовались исключительно сведения, сообщенные самими участниками, в постгеномную эру их все чаще дополняют и уточняют генетической оценкой происхождения испытуемого.
Генетические вариации между популяциями
В повседневной жизни мы делим людей на группы по внешности или языку общения. Большинство датчан похожи друг на друга больше, чем каждый из них — на итальянца (вот классная визуализация с усредненными портретами разных народностей). Датчане и итальянцы куда ближе между собой, чем каждый из них — к жителям суб-сахарской Африки: человеческие фенотипы кластеризованы по географическому паттерну. Распределение генотипов имеет похожую структуру: члены локальной группы, как правило, имеют более тесные родственные связи, чем жители отдаленных областей, а популяции, населяющие один регион, более близки, чем те, чьи места обитания разделены географическими барьерами (например, горной грядой или водным массивом).
При этом генетическое разнообразие человеческой популяции ниже, чем у многих биологических видов. Объясняют это тем, что человечество — вид молодой: у отдельных групп было относительно немного времени, чтобы аккумулировать отличия. Два случайно выбранных человека отличаются друг от друга каждым из ~1000 нуклеотидов, тогда как два шимпанзе не совпадают раз в ~500 «букв». И, тем не менее, в сумме в человеческом геноме есть около 3 миллионов потенциальных «точек расхождения». Большинство таких несоответствий, называемых однонуклеотидными полиморфизмами (single nucleotide polymorphism, SNP), нейтрально или практически нейтрально, однако часть из них и отвечает за фенотипические отличия между людьми.
Распределение нейтральных полиморфизмов (так как они не несут биологического смысла, то и направленному эволюционному отбору не подвергаются, разносятся ветром миграций) в мировой популяции отражает демографическую историю нашего вида. Генетические и археологические данные указывают на то, что в последние 100 000 лет размер человеческой популяции значительно вырос. Люди расселялись за пределы Африки, колонизируя остальной мир. Процесс расселения влиял на географическое распределение аллелей двумя путями: во-первых, сказывался «эффект основателя» — в популяции переселенцев, как правило, была представлена только часть генетических вариантов из всего пула разнообразия их в предковой популяции; во-вторых, происходило так называемое «ассортативное скрещивание», т.е. пары образовывались преимущественно внутри своей группы, что ограничивало распространение существующих и возникающих de novo полиморфизмов среди особей, населявших различные географические области. Эти процессы вели к постепенному накоплению генетических различий.
В контексте популяционных групп геномные маркеры начали изучать в 70-х — 80-х годах, в 90-е их стали использовать для выявления популяционной принадлежности конкретного человека. Исследователи снова и снова демонстрировали, что генетические полиморфизмы позволяют успешно выделить популяционные группы и определить групповую принадлежность индивидуума. Тогда же показали, что люди, живущие на одном континенте, как правило, ближе друг к другу генетически, чем люди с различных континентов. Поначалу в таких исследованиях информация о месте рождения, расе, этнической группе была известна с самого начала и использовалась совместно с генетическими данными; если же испытуемые распределялись по кластерам «вслепую», исключительно на основе генетических признаков, соответствие между географическим происхождением, этнической принадлежностью и популяционной структурой было менее явным. Как показали дальнейшие исследования, успех зависел от используемых генетических маркеров и их количества (больше — лучше), корректного выбора референсных популяций и других факторов (12).
К 2004 году в США генетическое определение популяционной принадлежности применялось не только в биомедицинских исследованиях, но и в расследованиях преступлений: вот эта статья из Nature содержит захватывающую историю о том, как полицейские, отчаявшись найти преступника, заказали ДНК-тест в коммерческой компании, определились с цветом кожи подозреваемого и раскрыли дело. Предложения по анализу генетического происхождения удачно попали в волну повального интереса людей к собственному прошлому. «Roots mania», так назвали это увлечение в статье в Time, посвященной «America’s latest obsession» — генеалогическим исследованиям.
Активно применяют геномные методы специалисты, изучающие происхождение и эволюцию народов. Например, в 2013 году международная команда исследователей использовала генетический анализ для опровержения гипотезы происхождения евреев-ашкеназов от хазар (13). Набор геномных данных, использованный авторами, находится в открытом доступе: в нем представлено более 100 мировых популяций. Предлагаем вместе с нами смоделировать небольшое исследование: определить место клиентов Genotek в этой выборке, а заодно разобраться в технических деталях определения популяционной принадлежности.
Цель исследования
Определить место клиентов Genotek среди референсных популяций. Выяснить, есть ли в нашей выборке представители евреев-ашкеназов. Продемонстрировать принципы и методы анализа популяционной принадлежности отдельного человека.
Задачи исследования
Обработать данные генотипирования 722 испытуемых программой ADMIXTURE, используя в качестве обучающей выборки набор данных из работы Behar et al., 2013.
Материалы и методы
В исходной работе Behar et al., 2013, использовались данные 1 774 человек: среди них были представители 88-ми нееврейских популяций (из Аравии, Центральной Азии, Восточной Азии, Европы, Среднего Востока, Северной Африки, Сибири, Южной Азии и суб-сахарской Африки) и 18-ти еврейских популяций. Обширный набор данных был нужен авторам для точного определения места ашкеназов в контексте мировых популяций: стояла задача представить все три географических региона, откуда гипотетически могла произойти эта группа — Европу, Средний Восток и Хазарский каганат. Авторы особо подчеркнули разницу между подходом к отбору образцов, представляющих современные европейские, средневосточные и еврейские популяции — прямых потомков предковых популяций, и образцов, соответствующих Хазарскому каганату, который прекратил существование примерно 1000 лет назад. Загвоздка в том, что и ни одна из ныне существующих популяций не является прямой наследницей каганата. В качестве возможных современных представителей хазар авторы выбрали жителей Южного Кавказа (абхазцев, армян, азербайджанцев, грузин), Северного Кавказа (адыгов, балкарцев, чеченцев, кабардинцев, осетин и еще нескольких народностей), чувашей и татар.
Мы добавили к набору данных образцы 722 человек из различных регионов России.
Для статистического анализа использовали программу ADMIXTURE, которая позволяет оценить наиболее вероятное происхождение индивида на основании данных о генотипах. Кроме нее авторы обсуждаемой статьи применяли и другие статистические методы, давшие сходный ответ на поставленный вопрос. Мы остановимся на ADMIXTURE, так как именно этот алгоритм позволяет оценить процентный вклад предковых популяций в изучаемые геномы.
ADMIXTURE использует методы Монте-Карло в марковских цепях (Markov chain Monte Carlo, MCMC). Вот ссылка на статью авторов алгоритма для желающих подробнее разобраться в математической стороне процесса.
Рассмотрим, как работает ADMIXTURE на примере образцов и популяций из нашего набора
Всего у нас 2 496 образцов/индивидов, каждый из которых относится к одной из 106 современных популяций. Мы предполагаем, что современные популяции, скорее всего, произошли от относительно небольшого числа предковых популяций. «Предковые популяции» в таком анализе — это некие древние геномные кластеры, объединенные по принципу генетического сходства. ADMIXTURE позволяет как произвольно выдвигать предположения о числе таких кластеров в выборке, так и подбирать оптимальное их количество, наиболее корректно описывающее реальное распределение геномных данных.
Получив сведения о генотипах и предположительное количество «предковых» популяций (К), ADMIXTURE строит модель, оценивающую вклад каждой из «предковых» популяций в каждый образец. При интерпретации данных важен как количественный состав генома (процентное соотношение кластеров), так и качественный — их наличие или отсутствие в конкретных геномах. На основании этих данных можно делать предположения об эволюционных процессах в популяции, в частности, о наличии или отсутствии общих «корней» у популяционных групп. Однако выводы будут легитимны в том случае, если построенная нами модель хороша: подобрано оптимальное значение К.
Подберём оптимальное значение К
Как определить, какое количество «предковых» популяций наиболее точно соответствует истинному для данной выборки? Эмпирическим путем!
ADMIXTURE — умная программа: строя модель генетической структуры популяций на основании данных о генотипах индивидов (оценивая вклад каждого из древних геномных кластеров в каждый из геномов выборки) для заданного числа К, она не забывает в конце провести сравнение с реальностью. Проверить, насколько хорошо входные данные описываются построенной моделью. Мерой сравнения служит «ошибка» – величина, описывающая несоответствие между моделью и реальными данными. Чем больше ошибка, тем хуже предположение о количестве предковых популяций соответствует действительности.
Как выбрать оптимальное значение К? Запускаем алгоритм ADMIXTURE на данной выборке, подставляя разные значения К, и получаем для каждого К свою величину ошибки. Строим график зависимости величины ошибки от К. Вот какой график получился у авторов статьи:
Оптимальное значение К находится в точке минимума функции. Если же минимума на графике не обнаруживается (функция постоянно растет или убывает), придется строить модели, выбирая новые К, до тех пор, пока не удастся найти нужное.
Даже при оптимально подобранном К достоверность результатов анализа зависит от корректности выборки:
1. Индивидуумы не должны быть родственниками друг другу.
2. Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), по которым производится генотипирование, должны быть равномерно распределены по геному с достаточно высокой плотностью.
3. Аллели SNP должны находиться в равновесном сцеплении, то есть вероятность наличия данного аллеля у конкретного индивида должно зависеть только от частоты этого аллеля в популяции, но не от других аллелей в геноме.
Как видно из графика, оптимальное К для данной выборки составило 10 «предковых» популяций.
Результаты
Результаты анализа ADMIXTURE визуализирует вот так (на рисунке видна только часть данных):
Каждому кластеру соответствует свой цвет, а популяции отличаются (или не отличаются) долями кластеров в геноме. Вот тут лежит интерактивная версия картинки для подробного изучения: наведите мышку и прокрутите, чтобы увидеть все популяции или рассмотреть какую-то из групп подробнее.
В целом, внутри «популяции» Genotek соотношение кластеров ожидаемо соответствует паттерну, характерному для популяций восточно-европейского происхождения. Интересное начинается на уровне отдельных образцов:
Хотя точно наиболее близкую данному образцу популяцию определяют по численным значениям, немало информации можно получить и путем визуального сравнения паттернов. Предлагаем вам самостоятельно определить наиболее близкие популяции для образцов четырех клиентов Genotek с картинки.
Ответ
Всего среди 722 образцов мы нашли 9 евреев-ашкеназов.
Заключение
Популяционная принадлежность — далеко не единственный фактор, определяющий этническую самоидентификацию человека. Однако выявить корреляцию между этническими группами и структурой генома их представителей все-таки возможно. Такой анализ применяется как в научных и медицинских целях, так и для изучения собственных корней всеми желающими. При этом важно понимать, что модели постоянно совершенствуются, а полученные результаты для большей точности нужно рассматривать совместно с другими данными, например, семейным генеалогическим древом.
Свидетельств хазарского происхождения ашкеназов авторами исходной статьи обнаружено не было. Генетические тесты, безусловно, «умеют» определять евреев — однако не нужно забывать, что и «еврейство» — это, прежде всего, состояние души.
В ближайшее время в Genotek запустится обновленный ДНК-тест «Генеалогия» с расширенными результатами: доведем число популяций до сотни, добавим еврейские популяции. Обновим информацию в личном кабинете для всех, кто когда-либо передавал нам свой генетический материал. Если вы все еще не отгенотипированы, приглашаем присоединиться.
Список литературы
- Foster M., Sharp R. (2002). Race, Ethnicity, and Genomics: Social Classifications as Proxies of Biological Heterogeneity. Genome Res.
- Collins F.S., McKusick V.A. (2001). Implications of the Human Genome Project for medical science. JAMA.
- Nebert D.W., Menon A.G. (2001) Pharmacogenomics, ethnicity, and susceptibility genes. Pharmacogenomics J.
- Olden K., Guthrie J. (2001). Genomics: Implications for toxicology. Mutat. Res.
- Yudell M., Roberts D., DeSalle R., Tishkoff S.(2016). Taking race out of human genetics. Science.
- Ogura, Y. et al. (2001). A frameshift mutation in NOD2 associated with susceptibility to Crohn’s disease. Nature.
- Hugot, J. P. et al. (2001). Association of NOD2 leucine-rich repeat variants with susceptibility to Crohn’s disease. Nature.
- Inoue, N. (2002). Lack of common NOD2 variants in Japanese patients with Crohn’s disease. Gastroenterology.
- Martin, M. P. et al.(1998). Genetic acceleration of AIDS progression by a promoter variant of CCR5. Science.
- Gonzalez, E. et al.(1999). Race-specific HIV-1 disease-modifying effects associated with CCR5 haplotypes. Proc. Natl Acad. Sci. USA.
- Shi, Hong et al. (2009). Winter Temperature and UV Are Tightly Linked to Genetic Changes in the p53 Tumor Suppressor Pathway in Eastern Asia. American Journal of Human Genetics.
- Bamshad M., Wooding S., Salisbury B. et al. (2004). Deconstructing the relationship between genetics and race. Nat Rev Genet.
- Behar D.M. et al. (2013). No Evidence from Genome-Wide Data of a Khazar Origin for the Ashkenazi Jews. Human Biology.
–7Пардон, а что такое «Б-гоизбранный»? Я такого слова в словаре не нашёл. Научный термин чтоли? Типа Y-хромосома? Но тогда смущает часть «гоизбранный», особенно в контексте евреев. Вы что имелли в виду?
+5Мы это нарочно, и вот почему.
–2То есть вы считаете евреев Богоизбранным народом?
+8Нет, они считают евреев считающими себя Б-гоизбранным народом.
–2Это не объясняет почему пишут через черточку. Так что подожду все таки ответ от того кому я его задал.
+7tyomitch прав. Мы ёрничаем.
0Слишком тонко. Например ученый иудей точно так же бы написал через черточку. Поэтому даже из контекста абсолютно не возможно выявить из текста всерьёз так написано или в шутку.
0А что даже если всерьёз? Что вам-то от этого?
0https://geektimes.ru/company/genotek/blog/287742/#comment_9986298https://toldot.ru/urava/ask/urava_5009.html — объяснение почему бог — через чероточку.
0чукча не читатель, чукча — писатель.
+3Если это не придирки на тему не литературного слова, то я отвечу: у евреев (да и христианам «в наследство» досталась) есть заповедь, запрещающая попусту упоминать божье имя. А еще у них нет букв для обозначения гласных. Отсюда и традиция в языках, эти самые гласные имеющих, пропускать гласные в божественном имени. Кстати, отсюда же и различные транслитерации имени: Яхве, Ягве, Иегова. Божье имя на иврите записывается звуками, транслитерируемыми как jhvh, а древнее первоначальное звучание неизвестно.
–6Оглянулся вокруг… Я-то думал что у нас религия отделена. Но вот жеж, и тут такая же ерунда.
+3Простите, отделена от чего?
+4От здравого смысла?
0>>Отсюда и традиция в языках, эти самые гласные имеющих, пропускать гласные в божественном имениЭта «традиция» (весьма дурацкая, кстати) появилась в интернете лет 5 назад.
+1Какое ещё «5 лет назад», если вам выше привели ссылку на http://toldot.ru/ на статью девятилетней давности?Лично я встречал написание «Б-г» в русскоязычных еврейских печатных текстах ещё в доинтернетную эпоху — примерно с середины 1990-х, когда русскоязычная еврейская религиозная культура вышла из подполья.
0Вы говорите о ТРАДИЦИЯХ «В ЯЗЫКАХ, эти самые гласные имеющих, пропускать гласные в божественном имени», а приводите единичные ссылки на какие-то еврейские издания.
+1И что вас смущает? То, что по-русски пишут не только русские, но ещё и — в числе многих прочих — евреи со своими еврейскими традициями?
–5Это не научный, это из онлайн-игр термин. «Чо, избранный, штоле? Го пвп, избранный!»
+5Таки шо, покупают?
+9скорее продают
–10Каждый раз, когда я захожу на Гиктаймс, у меня всё меньше желание совершать эту ошибку вновь.
0а какие альтернативы, может кинете пару линков?
+2Уважаемые представители компании, имеется узкоспециальный вопрос: есть 2 последовательности гена, кодирующего цитохром b (начало):Вот эти
Очень хотелось бы знать, замена треонина на изолейцин — это полиморфизм или таки норма у бонобо (Pan Paniscus)? Я пробластовал их, но не смог этого понять — и так и сяк встречается.
0Передала ваш вопрос биоинформатикам, посмотрим, что скажут.
+1Спасибо!Предупреждая вопрос «зачем это знать?» — делаю видеоролик на эту тему (плюс псевдогены и ретровирусные вставки), не хочется сильно наврать (как говорит М.С. Гельфанд).
+1ra3vdx, навскидку ответ такой: во-первых, полиморфизм — это тоже норма, во-вторых, если замена встречается часто, она, скорее всего, негативного влияния не оказывает. А вообще приходите к нам на открытый цикл лекций по биоинформатике! Сегодня как раз очередная лекция, про SNPs: https://www.meetup.com/Moscow-Bioinformatics-Community/events/238964043/. Специально собираемся для обсуждения узкоспециальных вопросов в неформальной обстановке.
0Да, это понятно. Варианты «нормы» белка могут сильно отличаться по аминокислотным последовательностям, но при этом иметь нужный «мотив». С другой стороны, ошибка всего в одной букве может иметь фатальные последствия (при гомозиготности в этих аллелях) — все знают про переосмысление понятия «вреда» в случае серповидно-клеточной анемии.Собственно, нужно подтвердить или опровергнуть, что первая аминокислотная последовательность гена cyt b типична для человека, вторая — для шимпанзе (любого из двух видов — Pan Troglodytes или Pan Paniscus).
Что касается лекций — к сожалению, для меня они недоступны по причине географического положения.
Хотя с удовольствием посещаю подобные просветительские мероприятия.
Тем не менее, спасибо за приглашение!
+2В dbSNP посмотрите, что известно — https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp
+1Да, спасибо. Тут попроще, чем в BLAST искать)Посмотрел, нашёл. Так и есть — это не полиморфизм, а «норма».
+2Более интересны результаты тестов про русских — оказывается они не славяне.
+4Чем-то мне комментарии напомнили обсуждение футболки у руководителя Розетты…Было проведено интересное генетическое исследование, рассказаны методы, которые применяются в этой области и прочие вещи. (Которые я правда слабо понял, так как не специалист), и было реально интересно.
А обсуждать начали, считают себя евреи богоизбранными или нет. Да какая разница, на этом-то ресурсе?! Евреи приведены всего-лишь в качестве интересного примера.
Основная идея была, как я понял, про генетику как таковую…
–1На улице такие симпатичные лица не часто встречаютсяДНК — это как подобие нескольких хеш-функций, или как архив с разными степенями сжатия для отдельных файлов? К чему это я: метисация идёт своим чередом. С какой вероятностью можно определить, что у мамы с белой кожей от отца с белой кожей появится ребёнок, например, темнокожий?
+1> На улице такие симпатичные лица не часто встречаютсяТоже это подумал, т.е. получается что черты «в среднем» правильнее, но очень похожи на того среднего пилота, параметры которого отличаются от всех.
0Точно не хеш — по хеш нельзя восстановить исходную информацию. Архив — ближе, хотя если ИТ терминами, то скорее исполняемый бинарный файл.
Не совсем понимаю связь цитаты про тест ДНК и раскрытие дела с вероятностью наличия определенных признаков у потомства.
Простейшие вероятности по группе крови АВО еще в школе считали. С другими признаками может быть сложнее. Если они зависят от нескольких генов, то все усложняется. Но в любом случае по имеющейся ДНК определенно можно установить фенотипический признак (если связь достаточно изучена)
0из группы 'янитакая', сказка со слов очевидцаХотелось мнение генетика послушать (наверняка есть изученные рецессивные гены, по котором можно довольно точно определить вероятность их проявления у последующих поколений).
ЗЫ: У хеша есть коллизии (при применении функции обратной хеш), поэтому пытался сопоставить с мутациями (разрывами в цепи ДНК), чему подвержен любой организм.
+1Под катом история круче телегонии, не будем ее обсуждать.Разрыв ДНК для клетки это ужас, ужас. Уважительная причина сделать себе сепуку. Мутации бывают разные. В этой статье рассматривались однонуклеатидные замены (изменение одного бита в гене), иногда некоторые гены удваиваются, иногда теряется часть гена.
Что касается наследования, то тут нужно конкретные условия смотреть. В самом простом случае, когда признак определяется только одним геном вероятность передачи рецессивного признака от родителя потомку 50%, соответственно вероятность, ребенок унаследует от обоих родителей два рецессивных гена 25%. Думаю, что цвет кожи определяется более чем одним геном, тут вероятность что ребенок получит от родителей строго определенный набор генов из имеющихся резко снижается, и чтобы ее посчитать надо выяснять как наследуются эти гены, иногда в случайном порядке, а иногда блоками.
0Скорее, это алгоритм, и да — архив с разными степенями сжатия (разная плотность хроматина в хромосомах, либо свободные от него области, которые «читают» рибосомы. Это только физически. Информационно же бывает альтернативный сплайсинг — с одного гена может читаться несколько тысяч разных белков — у дрозофилы — 38016 белков. Ещё есть сдвиг рамки считывания у РНК вирусов — их генетический материал «упакован» информационно плотнее (без интронов) и прочая экзотика) — если метафоры из IT-сферы Вам ближе.Да и реверс-инжиниринг организма (восстановить геном по каким-то внешним физическим характеристикам) провести затруднительно (если вообще возможно)
0Не рибосомы, конечно, а РНК-полимеразы.
0Вопрос к автору. А всякие там гены дофаминовой системы, mao-a и связанные с ним хотя бы вы смотрите?Получает ли заказчик свой код по прочитанным последовательностями или только рекомендации и оценки?
0Смотрим, да. Raw data выдаем по запросу.
–1Я бы воспользовался, для начала пересадив себе генетический материал какого-нибудь еврея-ашкеназа :) кстати, такое читерство проканает или обрезание всё равно придётся делать? :)
0Евреям, вроде, не нравилось, когда их по черепам пытались определять. И к чему пришли?
0Реликтовая Европа