пройдет ли это помешательство при черном президенте?

Боюсь, только усилится.

ну, это же не от хорошей жизни помешательство, а для исправления вековой несправедливости. если ее исправить, то будет меньше надо. но, может, должно вымереть поколение-два социологов ;)

хм, а если так
рас действительно нет (судя по малой разнице в генетическом материале)
а вот национальности - есть (именно как социальный феномент)
кажется геллнер (исследователь национализма) именно как социальный феномен и определял нации

Так а что значит "малая разница"?
Со свиньями у нас вроде больше половины общих "процентов"..

Это как соль добавить - вроде очень мало, а переборщил - уже совершенно не то.

как видно по второй картинке, генетическая разница между расами есть

да, эти гаплогруппы много обсуждений вызывают. хотя бы различия между северными и южными русскими, которое оказалось больше, чем ожидалось.
вообще странно слышать, что это официальная позиция
>>"race" has been scientifically proven to not be a real, natural phenomenon
британские ученые доказали ^) казалось, что понятие расы всегда было достаточно точно определным понятием в антропологии. разнилась лишь классификация.
интересно, насколько сложен тест, можно ли свои гаплогруппы проанализировать, занимается ли кто этим

там вот недавно испанцы удивлялись
http://www.iht.com/articles/2008/12/04/europe/gene.php

http://scienceblogs.com/geneticfuture/2009/02/free_personal_genomics_sort_of.php

Я не очень понимаю ваше утверждение: очевидно, что можно найти массу критериев, даже чисто внешних, с помощью которых можно легко различать рассы людей.
Африканцы, японцы, китайцы, европейцы - все они выглядят сильно по разному.
Вопрос тут, интересны ли эти различия с социологической точки зрения?

С социологической - да, а с биологической - не очень. Такое впечатление, что никто не замечает, что прежде чем распределять полученные данные по "расам", испытуемых уже разделили на нигерийцев, русских, афроамериканцев и прочих, а потом радуются - о как аккуратненько получилось.

нет, вы не поняли что здесь происходит. они прогнали корреляционный анализ по большой выборке людей (разной для каждой из трех картинок), игнорируя, к какой расе или национальности те относятся. выделили главные факторы, а потом изобразили каждого человека как точку с координатами равными значениям первых двух, самых значимых факторов. (погуглите на Principal Component Analysis, если это непонятно). оказалось, что если эту картинку потом раскрасить расами или национальностями, то точки одного цвета четко группируются в кластеры. эти кластеры и являются расами или национальностями в генетическом смысле.

сильно зависит от того, как составляли выборку.

верно, зависит. можете почитать по ссылкам, откуда выборки

random sample of 611 unrelated self-described Caucasian subjects mostly residing in America who specifically reported whether they had Jewish ancestry, and if so, how many grandparents were “Jewish”. [...] Out of the 611 subjects, 507 reported no Jewish ancestry, 55 reported 4 Jewish grandparents, 4 reported 3 Jewish grandparents, 37 reported 2 Jewish grandparents and 8 reported 1 Jewish grandparent.

100 (2+3+4) из 611 - 15% евреев в "random sample" mostly residing in America? Сомнительно.

Вторую статью Nature не дает, только таблицы и графики.

вы определили "еврея" как "думает/говорит про по крайней мере двух дедушек/бабушек, что они считали себя евреями". сколько таких в США и как их число соотносится с "теми, кто считает себя евреями" мне неизвестно. а вам?

Мне трудно себе представить, что первое число отличалось от второго в шесть раз.

они не делали специальной выборки для этой работы, а обрабатывали чужие данные - большей частью контрольные группы к разнообразным медицинским ислледованиям

The study was performed using control samples collected
and genotyped for association or population studies; no
genotyping was performed specifically for this study. For all
studies, permission to use the samples was obtained from
the original investigators. All samples were genotyped on
the Illumina HumanHap 300 arrays or on its derivatives.
A total of 5847 individuals from across Europe, all
genotyped on 4300 000 SNPs, were used for the study.
The samples came from 13 different countries, with sample
origin being taken as the geographic location where the
sample was collected, and consisted of eight sample sets. In
addition to these samples, the 210 unrelated HapMap13
population samples: 60 CEPH samples (parents), Utah
residents with ancestry from northern and western Europe
(CEU), 60 Yoruba samples (parents) from Ibadan, Nigeria
(YRI), 45 Han-Chinese samples from Beijing, China (CHB)
and 45 Japanese samples from Tokyo, Japan (JPT), were
included in the analyses. The first sample set contained
2016 control individuals from six different eastern European
populations collected for a GWA (Genome-Wide
Association) study on lung cancer;14 620 from Poland,
560 from Russia, 374 from the Czech Republic, 209 from
Hungary, 145 from Slovakia and 108 from Romania. The
next set contained 1228 population samples from France

The third set had 1385 samples from the UK 1958 Birth
Cohort from the Wellcome Trust Case Control Consortium.
15,16 The fourth set had 506 German and 52 UK
control samples from a GWA study on Asthma.17 The fifth
set had 234 Belgian control samples from the GWA on
Crohn’s disease.18 The sixth set had 95 Swedish population
samples from the Uppsala Family Study.19 The seventh set
had 108 Norwegian control samples. The final set had 147
additional German population samples20 and 76 Spanish
control samples.
All samples were passed through the standard QC
procedures followed at the Centre National de Genotypage
for GWA studies. Samples with genotyping success rates
o95% were removed, as were male samples with 40.5% or
female samples with o20% heterozygous markers on the X
chromosome. A check for closely related individuals was
carried out within each study population by calculating
average IBS (identity by state) scores for all pairs of
individuals. Each marker that was successfully typed for
the two individuals was scored as 0, 1 or 2 depending on
the number of alleles in common between the samples.
The mean and standard deviation of this score for all
autosomal markers were calculated for each pair, and a
scatter plot produced of the mean against the standard
deviation. Outlying points owing to related pairs were
identified and the relevant individuals were excluded.
Apart from the family-based studies (the Spanish cohort
and the small UK cohort (52 samples)), only a small
percentage of individuals (0–1%) had to be removed from
each cohort because of close relatedness. In addition to
identifying related pairs, the IBS analysis can also detect
individuals who are ‘less’ related to the rest of the
population than would be expected if the samples were
homogenous. This is because of the individuals in question
having either a different ethnic background or a problem
in the quality of their genotypes. Such individuals were
also excluded from further analyses. The sample numbers
reported above are the final numbers used for the analyses
after all QC steps were completed.
All samples used in the study were unrelated; in the case
that the original data contained related individuals, an
unrelated subset was selected using the IBS analysis to
identify unrelated pairs. For the Spanish samples, which
consisted of extended families, a graph was constructed
with samples as nodes and edges joining unrelated samples
(as estimated from the IBS analysis). A maximal unrelated
set of individuals was then found as the maximal clique
from this graph, a problem for which efficient approximation
algorithms exist.21
Five marker panels were used for the statistical analyses.
Panel 1 contained 129 673 autosomal SNPs selected from
the Illumina HumanHap 300 panel to have a very high
genotyping success rates (Z98%) and high informativity
(minor allele frequency (MAF)Z0.05). In addition, SNPs in
linkage disequilibrium (LD) (r2Z0.1) with other SNPs ont he panel were removed.

Глубоко теоретически, если погнать через метод главных компонент набор абсолютно независимых данных, то мы можем получить 2/N общей вариабельности отображеной на двухмерном графике первых двух компонент. Практически же этого не бывает никогда. Если эти компоненты действительно старшие две, то они стали таковыми после очень сильного издевательства над исходным распределением нагрузок.

я не очень понял этот комментарий. вы говорите, что если у нас есть N независимых серий (=людей), то "настоящие" старшие две компоненты объяснят 2/N вариации. на практике, зафиченные старшие компоненты объяснят больше, из-за overfitting/sampling error и зависимости. Это понятно. А что вам в картинке не нравится (и в какой из них?)

Понятно, спасибо. Ну, в этом надо разбираться - например, кто и по каким критериям выделял эти главные факторы? или это просто взяли какой-то кусок ДНК и по нему провели кластерный анализ, не глядя больше ни на что (это было бы убедительно). А то ведь всегда может получиться как в самом первом исследовании по популяционной генетике (во время первой мировой, по группам крови), когда русские и мальгаши оказались в одной группе.

есть точка зрения (которая и без кластерного анализа кажется мне, мягко говоря, неинтуиитивной), что вся эта внешняя разница гораздо меньше разницы по другим генам между людьми одной расы. при правильной формализации этого утверждения, оно становится неверным, что и показано на картинках

Ну, к любому нужному выводу "ученые" могут подобрать любой подходящий материал.

Только вот по тому же фенотипу без всяких знаний расу можно доволько легко определить. :)

п.с.
Не у всех мониторы широкие, и ленту очень расперло вширь.
Между фотографиями можно ставить "ввод" или "брейк". :)

Социологам не верю, биологам - верю.

В теории социолог должен быть сильным статистиком, а на практике - обычный гуманитарий хренов. Ну их.

Похоже, что у социологов больше возможностей влиять на потоки бабла (bubble-flow), чем у биологов. Само собой, и скурвливаются. Это не вина их, а беда.

Возможно. Но тут становится интересен феномен политологов. :-) Вряд ли у них больше денег, чем у социологов, однако политолог кладет социолога дискурсом на лопатки одним мизинцем.

"Вот в чём сила!" (с)

наоборот, меньше. поэтому и пускаются во все тяжкие ради жалкой копеечки

Картинки слишком хорошие. Это специально предобработаные данные, наверное. Реальные сильно грязнее.

мне сейчас некогда читать их методы, но в общем случае длина каждого вектора в пространстве всех значимых главных компонет должна быть лишь на малую ошибку меньше единицы. Q-факторную модель, для которой это не так они вряд ли использовали, не верю. Тогда по шкалам на втором и третьем графике видим, что все эти прелестные картины сидят в примерно 5%-ах общей вариабельности. А это уровень шума в такого рода полевых исследованиях.

про 5% совершенно верно, они там пишут, что факторы (все сто штук, а не только старшие) определяют небольшую долю вариабельности. Это не мешает определить сами факторы и беты к ним довольно точно, если выборка достаточно большая. Если ошибка в 5% независима (или состоит из константы+независимой), то она ничему не мешает - техника, которая выделяла 4% факторного сигнала выделит его без проблем и из данных с дополнительным белым шумом в 5%.

первое утверждение я, кажется, не понял (я плохо знаю эту терминологию по-русски): "но в общем случае длина каждого вектора в пространстве всех значимых главных компонет должна быть лишь на малую ошибку меньше единицы". Вы же не утверждаете, что у них не может быть модели, в которой есть сколько-то факторов, которые описывают, скажем, 5% вариации, а остальное - независимая вариация, специфичная для каждого человека? По нескольких тысячам человек такое вполне можно оценить (не уверен про 100 факторов, но может и столько можно).

>техника, которая выделяла 4% факторного сигнала выделит его без проблем и из данных с дополнительным белым шумом в 5%.

Если я Вас правильно понял, то разделяющий группы фактор она то выделит, и фактор этот будет вполне достоверным в смысле статистической достоверной разницы распределений значений фактора в разных исследуемых группах, но индивидуальные значения, которые для каждого индивидума вычислены, они должны пересекаться.
>Вы же не утверждаете, что у них не может быть модели, в которой есть сколько-то факторов, которые описывают, скажем, 5% вариации, а остальное - независимая вариация, специфичная для каждого человека?

В остальной, нерасовой части вариабельности она может быть не равномерно-случайной, а тоже образовывать разнообразные группы и кластеры. Т.е. есть мы можем предположить, что национально-расовой группировкой обьяснимо лишь 5% наблюдаемого разнообразия, а 95% генетической самобытностиприводит наблюдаемого человека в совсем по другому принципу организованые классификации.

более того, как я понимаю, в расовой части она тоже не "островками" лежит, а заполняет довольно равномерно все - между разделенными европейцами и японцами есть китайцы, буряты, иранцы итп, которые заполняют без дырок.

то есть, кластеры в расовой части появляются потому что изначальная выборка была не глобальна а из нескольких довольно небольших изолированных географических кластеров. если брать выборку не из географических кластеров, а еще как-то, скажем из скрипачей и футболистов, то я готов легко поверить, что тоже будут кластеры, совершенно нерасовые

тем не менее, эти картинки доказывают, что раса - понятие вполне определенное биологически. ваше возражение означает, что раса - это не единственный признак, определенный биологически, с чем я, конечно, согласен

"In addition to
identifying related pairs, the IBS analysis can also detect
individuals who are ‘less’ related to the rest of the
population than would be expected if the samples were
homogenous. This is because of the individuals in question
having either a different ethnic background or a problem
in the quality of their genotypes. Such individuals were
also excluded from further analyses. "

"Five marker panels were used for the statistical analyses.
Panel 1 contained 129 673 autosomal SNPs selected from
the Illumina HumanHap 300 panel to have a.... high informativity
(minor allele frequency (MAF)Z0.05). "

"a problem in the quality of their genotypes"

I would not want one of those low-quality genotypes ;)

А что там за система координат?

Это, скорее всего, собственные вектора корреляционной матрицы, повернутые и сдвинутые пошаговой не изменяющей углов процедурой, которая оптимизирует некоторую исследователем заданую срессфункцию с дозволеным выбрасываием сильно неудобных точек.

А корреляция по каким параметрам берется?

она, скорее всего, берется не по параметрам, а по профилям индивидумов. Т.е. не по столбцам, а по строчкам той же самой исходной матрицы.

но не читал. и не хочу, честно говоря

этот вопрос становится ещё интереснее в свете того что первая картинка фактически один к одному воспроизводит географическую (sic) карту Европы

а иначе целевая аудитория плохо воспринимает

Действительно. Не заметил.

главные компоненты - они с точностью до поворота определены. что можно так повернуть, что стороны света примерно на месте, неудивительно

там не стороны света примерно на месте

там практически точная карта с точки зрения относительного расположения стран

то, что топология графа родства примерно задана географией, неудивительно. остается поворот для ориентации, а масштаб все равно не как на нормальной карте

Миша, главные компоненты определены не с точностью до поворота, а с точностью до знака. С точностью до поворота они определены в единственном случае, когда собственные числа равны.

тут есть некоторая разница между существенно различными (ненаблюдаемыми) настоящиме собственными значениями и существенно различными оценками собственных значений. первые бывают в специальных случаях, вторые часто (для некоторых пар). если собственные значения не сильно разные, например, 2 и 3, вполне разумно выбрать удобную нормализованную комбинацию этих векторов в качестве второго

И так очевидно, что у людей живущих в одном месте может быть много общих характеристик. Ты же можешь, например, отличить индуса от русского, а русского от негра и даже, наверное, скандинава от итальянца.

Вопрос в том, есть ли какие-то однозначные кластеры. Это далеко не очевидно и сильно зависит от системы координат. Эти картинки сами по себе ничего не доказывают.

система координат, вроде, из PCA, то есть, "естественная" для описания вариации. если в ней есть кластеринг - то он есть объективно. что существует такой поворот, что север и запад примерно на месте, прямо скажем, неудивительно

Понимаешь, тут несколько вопросов --

1. какие координаты используются изначально, до PCA и почему именно они.

2. Верно ли, что результаты кластеризации совпадают с тем, что мы понимаем под расой. Например, если вариации внутри "белой расы" превышают расстояние между белой расой и азиатской расы, то уже непонятно о чем идет речь. Это, опять же, зависит от ситемы координат -- можно выбрать и так и этак, в зависимости от того, что хочешь доказать :)

3. Непонятно, почему различия наиболее очевидные на первый взгляд, например, цвет кожи, должны совпадать с направлением максимальной генетической вариации. С эволюционной точки зрения, внешние различия возникают наиболее легко -- посмотри на количество разных пород собак, например, разведенных всего за пару сотен лет.

безусловно, выбор того, что является маркерами, влияет на главные компоненты. поэтому сделать вывод, что "различия наиболее очевидные на первый взгляд, например, цвет кожи, должны совпадать с направлением максимальной генетической вариации" из картинок нельзя.

утверждение 2 неверно. если существует способ вслепую определить расу по генетическому материалу (а в статьях прямо утверждается, что они и шведа от норвежца с хорошей вероятностью определят вслепую), то раса является боилогическим, а не только социальным, феноменом.

> если существует способ вслепую определить расу по генетическому материалу (а в статьях прямо утверждается, что они и шведа от норвежца с хорошей вероятностью определят вслепую), то раса является боилогическим, а не только социальным, феноменом.

Различия между норвежцем и шведом, наверное, коррелируют с биологическими маркерами. Т.е. зная _заранее_, кто норвежец, а кто швед, можно построить классификатор (т.е. провести границу в пространстве маркеров). Но само по себе это разделение большого смысла не имеет.

Так же и с расой. Легко отличить шведа от итальнца, шведа от китайца и итальянца от китайца, но совершенно не очевидно, что итальянца и шведа нужно отнести к одной расе, а китайца к другой. То, что мы группируем
итальянца вместе со шведом, скорее всего, является социльной конструкцией.

Из картинки видно, что если русского скрестить с бедуином, то получится еврей.