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domingo, 9 de octubre de 2011

Proyecto Hapaa

Encontrar las raíces profundas, software nuevo genoma infiere antepasados ​​con gran precisión
 
Algunas personas pueden saber dónde están sus antepasados ​​vivieron 10 o 20 generaciones atrás, pero el resto de nosotros puede aprender nuestra herencia biológica distante sólo a partir de nuestro ADN. El nuevo software de análisis de genómica desarrollada por científicos de la computación en Stanford parece mucho más hábiles que los métodos anteriores a desentrañar los antepasados ​​de los individuos. Un artículo que describe el sistema HAPAA, que toma su nombre de "hapa", la palabra hawaiana para una persona de ascendencia mixta, aparece hoy en línea y en la edición impresa de abril de la revista Genome Research.

Que se remonta 20 generaciones del software puede identificar qué continente o región del mundo una amplia antepasados ​​de una persona se de. Pero volviendo alrededor de 10 generaciones, el software puede ser mucho más preciso, hacer distinciones como de grano fino, como los fondos de genes tradicionales de la población de cerca de los grupos-hipotéticamente diferenciar griego del italiano, ruso o del alemán.

En concreto lo que hace el software es comparar un individuo a todos los de la base de datos International HapMap para ver lo que abarca distintos fragmentos de la genética, haploblocks llama, que tienen en común.

"Con gran precisión, incluso para 20 generaciones, podemos trazar las poblaciones de aquellas personas que son verdaderamente representados en el genoma", dice Stanford informática Profesor Serafín Batzoglou, que encabezó un equipo de estudiantes de posgrado para crear HAPAA. Que incluyen co-autores principales Andreas Sundquist y Fratkin Eugene, así como B. Chuong Do.

Batzoglou señala que debido a que la base de datos HapMap, un registro genético de 270 individuos de Europa occidental, África occidental y la ascendencia de Asia Oriental, es muy pequeño, HAPAA ahora sólo puede generar un perfil étnico en términos de estas poblaciones.

Fratkin se pudo comprobar que él es de ascendencia europea, pero no que es 1/64th polaco. Pero los datos más genómica estará disponible, según los investigadores, lo que ampliará aún más la capacidad del software para ayudar a las personas a discernir sus raíces.

Error bajo, de alta precisión
En el artículo de la revista Genome Research, los investigadores probaron la precisión del sistema con las personas reales en la base de datos y mediante la síntesis de personajes virtuales, esencialmente simulando el apareamiento durante 20 generaciones entre individuos en la base de datos.

El equipo también comparó HAPAA al estado actual de la técnica conocida como sistema de SABER. Utilizando la medida estándar de la estadística "cuadrático" error, Batzoglou y sus estudiantes encontraron que las tasas de error eran HAPAA entre la mitad y un tercio del tamaño de sable. La diferencia se amplió en las generaciones investigado fue más atrás-lo que significa que la tasa de error HAPAA se mantiene consistentemente baja, incluso hace 15 o 20 generaciones.

Un importante avance que mejora la precisión HAPAA es su modelo más exacto de la variación individual. Los científicos de la computación de Stanford crearon un algoritmo lo suficientemente eficiente para comparar la información genética de las pruebas individuales a la de cada individuo en la base de datos. Otros sistemas, incluyendo SABER, se basan en comparaciones con un compuesto que representa el promedio de los datos de muchos individuos. Esa metodología es más fácil de programar y ejecutar en un equipo, pero el problema es que un promedio de una gran cantidad de información se pierde.

Considere el uso de la comparación como una forma de caracterizar a un jugador de fútbol. Se podría mirar a su total de goles anotados y comparar esa cantidad con promedio de la liga histórica. Tal comparación podría revelar si fue en general una alta calificación, pero no podría dar alguna idea de si sus patrones de puntuación (por ejemplo, los ganadores del juego, final del partido los objetivos, los penales) fueron más parecidos a los de Mia Hamm y Birgit Prinz .

Por ahora el software HAPAA proporciona una prueba de este concepto, pero de utilidad limitada debido al pequeño tamaño de la base de datos HapMap. En el futuro, el software se beneficiarán no sólo de tener más personas para fines de comparación, Batzoglou dijo, sino también datos más detallados acerca de cada individuo. Muestras de genoma de hoy la pista unos 500.000 marcadores, o las diferencias genéticas comunes, pero hay unos 10 millones de candidatos. La mayoría de las personas tienen unos 3 millones de diferencias específicas. Como la tecnología genómica mejora, dice, así será la capacidad de HAPAA para inferir la ascendencia de los datos.

La investigación fue financiada por una beca de los Institutos Nacionales de Salud y un graduado de Stanford beca proporcionada por la compañía de software alemana SAP AG.

David Orenstein es el de comunicaciones y relaciones públicas en la Escuela de Ingeniería de Stanford.

http://news.stanford.edu/pr/2008/pr-ancestors-031908.html
 
Información relacionada:

http://hapaa.stanford.edu/HAPAA 20Project.html%

Fuente: http://s1.zetaboards.com/anthroscape/index/ 
Traducido por Google
Pagina del proyecto: http://hapaa.stanford.edu/HAPAA%20Project.html 

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