Армирование фундаментов снип: СП 63.13330.2018 Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. СНиП 52-01-2003 (с Изменением N 1)

Содержание

Армирование ленточного фундамента



Бетон – это основная составляющая ленточного фундамента. По своим свойствам он не имеет большую прочность и при малейшей сейсмической активности либо механическом воздействии даст трещину. Чтоб предотвратить разрушение самой главной части здания – фундамента, строители уже более двух веков используют технологию армирования бетона. Таким образом, с помощью арматурных прутьев создается основание с высокой прочностью и эластичностью. Довольно часто на фундамент воздействует неравномерная нагрузка, которая может объясняться разной структурой грунта либо существенным отличием массы определенных частей построенного здания. Под таким давлением верхняя часть фундамента сжимается, а нижняя растягивается. Армированный же слой противостоит этому растяжению, сохраняя прочность железобетонного изделия на протяжении 150 лет. Армирование ленточного фундамента производится в несколько этапов. Рассмотрим их более подробно.



Армирование фундамента арматурой



Для возведения ленточного фундамента используют арматурные прутья разных диаметров от 6-8 мм до 10-14 мм. Металлический каркас фундамента соединяется с помощью проволоки, данный процесс называется вязка арматуры. Чтоб правильно сделать расчет арматуры для фундамента необходимо учитывать следующие моменты:


  • Элементы каркаса, которые будут монтироваться горизонтально должны иметь максимальную прочность. Их диаметр выбирают с учетом качества грунта. Чем больше структура почвы отличатся по всему периметру, тем толще необходимо использовать металлические прутья. Чаще всего их диаметр колеблется в пределах 10-14 мм. Поверхность продольных прутьев должна иметь ребра для лучшей сцепки с бетоном. Для поперечных элементов можно использовать тоненькие и гладкие прутья (6-8мм). Они не подвергаются сильной нагрузке, при этом значительно меньше стоят.

  • Продольная арматура, которая укладывается по всему периметру фундамента, должна находиться на расстоянии 5 см от стен опалубки, дна траншеи, а так же от верхней части фундамента. Таким образом, бетон, покрывая все элементы каркаса, защитит их от коррозии.

  • Учитывая предыдущую рекомендацию, для ленты фундамента шириной 40 см необходимо использовать армированный каркас шириной 30 см. Высота его может колебаться в пределах 10-30 см (в зависимости от глубины траншеи, предполагаемой нагрузки и структуры почвы). Расстояние между поперечными элементами так же варьируется в пределах 10-30 см.


С глубиной траншеи не более 1,2 м используют три пары продольных прутьев. Соединяются они между собой двумя тонкими прутьями. Скрепление каркаса с помощью сварки не рекомендуется проводить, так как от воздействия высокой температуры металл теряет свою крепость. Для обвязки арматуры проволокой можно использовать специальный строительный крючок. Самым проблемным моментом при создании каркаса считаются углы. В предыдущей статье мы рассмотрели способы рытья котлованов.



Армирование углов



Углы ленточного фундамента подвергаются сильным нагрузкам.

При изготовлении каркаса в этих местах необходимо создать высокую прочность.

Обычное скрещение арматурных прутьев не создаст единой крепкой конструкции, что приведет к образованию трещин.

По правильной технологии армирования ленточного фундамента, прутья в угловых местах необходимо сгибать.


 


 



СНиП армирования фундаментов



Очень важно соблюдать все нюансы армирования ленточного фундамента. Это позволит построить долговечное здание с основанием, устойчивым к различным механическим нагрузкам, сейсмической активности и другим неблагоприятным факторам. Более детальную инструкцию армирования фундамента можно прочитать в специальном пособии к СНиП 2.03.01-84 «Бетонные и железобетонные конструкции» и СНиП 2.02.01-83 «Основания зданий и сооружений». Конечно, там все описано техническим языком. Несмотря на это данная инструкция содержит всю необходимую информацию по строительству ленточного фундамента.



Видео об армировании ростверка



Армирование ленточного фундамента – правила, схемы, инструкции

Возведение фундаментного основания зданий это важнейший этап строительства, который определяет дальнейшую надежность и долговечность постройки. Поэтому при выполнении этой работы не допустима непродуманная экономия на расходах материалов и самовольные изменения проектных решений принятых специалистами.

Ленточные фундаменты пользуются заслуженной популярности при строительстве объектов индивидуальной застройки. Это объясняется возможностью универсального применения для самых различных зданий на большинстве распространенных типов грунтов.

Они отличаются высоким уровнем надежности и возможностью выполнения монтажа своими руками. Ленточные фундаменты нельзя применять для строительства зданий на неустойчивых грунтах, в заболоченной местности и на вечной мерзлоте.

Описание конструкции ленточного фундамента

Несущее основание этого типа представляет собой заглубленную в землю железобетонную монолитную ленту. Она монтируется под все несущие стены и тяжелые перегородки. Глубина заложения фундамента определяется в зависимости от следующих исходных параметров:

  • общий вес строительных конструкций здания с учетом снеговых нагрузок, мебели и установленного оборудования;
  • тип и строение грунтов на участке;
  • глубина залегания грунтовых вод;
  • нижняя точка промерзания грунта в холодное время года.

В результате фундамент небольших легких зданий домов быть мелкозаглубленным и иметь нижнюю опору на глубине 500-800 мм. Для тяжелых больших зданий и при наличии подвала подошва монолитной конструкции должна находиться ниже точки промерзания грунта более чем на 400 мм.

Ширина фундаментной ленты в ее верхней части зависит от толщины возводимых стен и должна превышать ее более чем на 100 мм, но в любом случае не мене 300 мм. В нижней части может быть предусмотрено наличие более широкой опорной подошвы, которая устраивается при большом весе строительных конструкций или слабых грунтах. Однако правильный расчет такой опоры довольно сложная инженерная задача. Данные о поперечном сечении фундаментной ленты и об общей массе строительных конструкций позволяют правильно рассчитать конструкцию армирующего каркаса.

Расчет фундамента должен быть выполнен на профессиональном уровне

Наличие армирующего каркаса повышает прочность фундаментного монолита и позволяет более равномерно распределить весовую нагрузку на грунт. При проектировании элементов здания всегда учитываются реальные данные, на основании которых получают результат способный обеспечить долговечность и надежность постройки.

На основании этого можно сделать вывод, что для разработки проекта необходимы специальные знания и опыт подобных работ. Поэтому выполнение расчетов и определение проектных схем рекомендуется поручить специалисту, а вот монтажные работы можно выполнять самостоятельно. Если только вы не собираетесь построить небольшой сарай, баньку, хозяйственные постройки или легкий гараж.

Расчет необходимого количества материалов

При определении нужного количества арматуры следует учитывать, что продольные струны и поперечные прутки имеют разный диаметр и цену. Имея проект подсчитать количество необходимого для армирования материала не сложно. Только следует предусмотреть запас 7-10% на остатки в виде коротких обрезков и на нахлесты при соединении прутов на длинных участках.

Если вы производите расчеты самостоятельно, то рекомендуется принять:

  • диаметр арматуры 10 мм для продольных участков длиной до 3-х метров;
  • 12 мм на участках более 3-х метров;
  • поперечная арматура с гладкой поверхностью диаметром 8 мм.

Кроме этого не забудьте приобрести вязальную проволоку (сварка прута для железобетона запрещена), а так же фиксаторы «звездочка» и «опора», которые устанавливаются на каждый крайний прут через каждые 3 метра.

Общее количество продольных армирующих струн определяется по суммарному сечению. Согласно СНиП общая площадь сечения арматуры должна быть не менее 0,1% от поперечного сечения фундаментной ленты. Если в результате вы определите, что для армирования достаточно всего 2-х прутов, то эту количество необходимо увеличить до 4-х. При этом принимая минимальное сечение прутов в 10 мм. Поперечные прутки никаких нагрузок не несут и считаются фиксирующими элементами.

Шаг поперечных прутков (хомутов) должен быть не более трех четвертей высоты фундаментной ленты и меньше 500 мм. В местах примыкания двух прямых конструкций и на углах шаг должен уменьшаться вдвое. Существует много специально разработанных схем вязки углов элементов и примыкающих участков. Перед началом работы рекомендуем с ними ознакомиться.

Что нужно знать про арматуру

Для ленточных фундаментов обычно применяют горячекатаную арматуру классов A-II и A-III с диаметром от 10 мм с периодическим профилем (рифленую), который обеспечивает надежное сцепление металла с бетоном. Пруты класса A-I с гладкой поверхностью и сечением 8-10 мм применяют для изготовления связующих хомутов и перемычек.

Особенности армирования ленточного фундамента

Для чего нужно армировать ленточный фундамент?

Особенностью мелкозаглубленного облегченного ленточного фундамента является обязательность его армирования. Известно, что бетонные изделия очень прочные на сжатие, менее прочные на сдвиг, и малопрочные на изгиб и разрыв. Компенсируют такие недостатки бетона традиционным способом – созданием композитного материала, в котором одно вещество прекрасно работает на сжатие, а другое – на разрыв. Хорошо сжимаемое вещество дополняют волокнами или стержнями из материала плохо рвущегося и получают новый материал, свойства которого расчетом можно изменять в больших пределах.

Поэтому тонкий слой бетона, известного людям уже более 3 тыс. лет только в XIX веке придумали упрочнить стальной сеткой. Хотя строители знали, что хорошо разрывающаяся глина прекрасно армируется прочной на разрыв соломой.

В случаях, когда на участке неоднородные грунты, армирование ленточного фундамента обеспечит жесткость его рамной конструкции, берущей на себя всю нагрузку от здания и равномерно ее распределяющую.

Общая высота ленточного фундамента обычно от 0,7 – 0,8 м до 1,5 м при ширине от 0,3 до 0,5 м. При длине стены здания от 7 – 10 м такая полоса бетона рассматривается как бетонная балка. Она будет работать на прогиб, когда ее края нагрузить значительно больше, чем середину или наоборот. Т. е. бетон будет нагружен изгибающими усилиями. Защитить балку от разрушения можно поместив в ее толщу в верхней и нижней части продольные стальные или композитные стержни с регулярной профилировкой поверхности. Они за счет профилировки воспримут на себя разрывающие усилия и не дадут растрескаться бетону.

Особенности конструкции армирующего каркаса

Ленточный фундамент фактически состоит из монолитных длинных балок, работающих на изгиб при неравномерных нагрузках сверху от элемен

СП 15. 13330.2012 «Каменные и армокаменные конструкции. Актуализированная редакция СНиП II-22-81»

%PDF-1.5
%
2 0 obj
>
/Metadata 5 0 R
/Outlines 6 0 R
/PageLayout /OneColumn
/StructTreeRoot 7 0 R
/ViewerPreferences >
>>
endobj
5 0 obj
>
stream
2012-02-03T14:33:43+04:002012-02-03T14:33:47+04:00Acrobat PDFMaker 9.1 для Word2012-10-24T16:05:34+04:00uuid:d1a772cf-edd4-4f29-beed-7f00172a1dd1uuid:ae619504-4c71-4ec1-89ee-aac095340796

  • 16
  • application/pdf

  • СП 15.13330.2012 «Каменные и армокаменные конструкции. Актуализированная редакция СНиП II-22-81»
  • http://fire-consult.ru/
  • Свод правил
  • каменные и армокаменные конструкции, расчетные характеристики материалов, расчетные сопротивления кладки, модули упругости и деформации кладки, упругие характеристики кладки, деформации усадки, коэффициент линейного расширения и трения, расчет элементов конструкций по предельным состояниям первой группы (по несущей способности и второй группы (по образованию и раскрытию трещин, по деформациям)
  • каменные и армокаменные конструкции, расчетные характеристики материалов, расчетные сопротивления кладки, модули упругости и деформации кладки, упругие характеристики кладки, деформации усадки, коэффициент линейного расширения и трения, расчет элементов конструкций по предельным состояниям первой группы (по несущей способности и второй группы (по образованию и раскрытию трещин, по деформациям)PDF-XChange Viewer [Version: 2. 0 (Build 52.0) (Jun 7 2010; 19:37:04)]D:20120203072304

    endstream
    endobj
    91 0 obj
    >
    stream
    HVM7W]`$0܂Mr(C~H﮷ P [FN0ly2wgЀu΀?u. j}5iR䭏f{|LcƏ_NWF88:yݫ/yx~8̿gj`cÇc eA=’x

    Frontiers | Генотипирование путем секвенирования Идентификация SNP для сельскохозяйственных культур без эталонного генома: использование картирования на основе транскриптомов в качестве альтернативной стратегии

    Введение

    За последние два десятилетия технологии секвенирования следующего поколения (NGS) (Mardis, 2008) сделали возможной сборку множества новых эталонных геномов (Ellegren, 2014). Тем не менее, в случае немодельных организмов доступ к разнообразию генома остается проблемой. Секвенирование только части большого генома было предложено как многообещающий способ обойти это ограничение (Narum et al., 2013). Подходы к секвенированию библиотеки с уменьшенным представлением (RRL) позволяют секвенировать часть генома, а также гомологичные области у группы людей. Среди техник RRL сегодня широко используются два основных подхода: подход RAD-seq (Baird et al., 2008; Davey et al., 2011) и подход генотипирования путем секвенирования (GBS) (Elshire et al. , 2011). ), но также доступны несколько других (например, PE-RAD, dd-RAD, 2b-RAD, ezRAD). GBS, как и RAD-seq, снижает сложность генома за счет рестрикционного переваривания, но предлагает упрощенный и более экономичный протокол подготовки библиотеки (Elshire et al., 2011). Эти молекулярные методы были разработаны одновременно с конкретными конвейерами биоинформатики для обработки результирующих исходных последовательностей NGS. Например, конвейер Stacks был разработан в основном для данных RAD-seq (Catchen et al., 2011, 2013), а конвейер TASSEL был разработан для подхода GBS (Glaubitz et al., 2014).

    Следовательно, даже несмотря на то, что данные RAD-seq и GBS могут быть проанализированы с использованием любого из конвейеров, они предпочтительно анализируются с использованием их исходного соответствующего конвейера.Также существует предпочтение каждому подходу РРЛ, которое зависит от заинтересованного «научного сообщества». Например, RAD-seq широко используется для изучения истории эволюции и сохранения диких организмов (Hohenlohe et al. , 2013; Pujolar et al., 2014; Combosch and Vollmer, 2015), тогда как GBS используется исследователями, работающими с культурами и домашние животные. Таким образом, конвейер TASSEL был в первую очередь разработан для выполнения секвенирования с низким охватом гомозиготных образцов (Glaubitz et al., 2014) и для использования в полногеномных ассоциативных исследованиях (Moumouni et al., 2015; Sonah et al., 2015; Упадхьяя и др., 2015). Даже среди сельскохозяйственных культур не все виды являются модельными организмами с эталонным геномом. Когда ссылка недоступна, в Stacks и TASSEL реализуются несколько схожие стратегии для идентификации SNP. Во-первых, идентифицируются и группируются похожие чтения для создания тегов. Во-вторых, создаются сети ТАГов, чтобы определить, какие ТАГ можно рассматривать как альтернативные копии тех же геномных локусов. Эти шаги зависят от нескольких параметров, таких как минимальный охват, чтобы считывание считалось TAG, или от количества несовпадений между двумя TAG, которые следует рассматривать как альтернативные копии одного локуса или разных локусов. Конвейер TASSEL «без эталонного генома» реализован в модуле UNEAK (Universal Network Enabled Analysis Kit) (Lu et al., 2013). SNP идентифицируются путем рисования простых сетей взаимных тегов, которые отличаются несоответствием только на 1 п.н. Значительное влияние параметров конвейера на идентифицированные SNP и выводы популяционной генетики были выделены для Stacks (Catchen et al., 2013; Mastretta-Yanes et al., 2014; Rodríguez-Ezpeleta et al., 2016). Насколько нам известно, влияние метода вызова UNEAK на популяционную генетику еще не исследовано.

    Альтернативной стратегией было бы картирование геномных чтений из подходов RRL непосредственно на транскриптоме. Большинство немодельных культур имеют ссылку на транскриптом, которая была создана в первую очередь для исследований транскриптома. Раньше создание транскриптома было сложной задачей (Martin and Wang, 2011; Góngora-Castillo and Buell, 2013), но сегодня доступны новые инструменты, которые позволяют быстро и эффективно получить новую сборку (Grabherr et al. , 2011). Транскриптомы обеспечивают доступ к более длинным последовательностям вокруг SNP, что является очень интересной функцией для дальнейшей проверки SNP и доступа к аннотации геномной области.Таким образом, использование ссылки на транскриптом для считывания карт из подходов RRL (Russell et al., 2013; Combosch and Vollmer, 2015) может быть интересной альтернативой для обнаружения SNP.

    Однако непросто оценить систематическую ошибку, возникающую в результате использования конвейера вызова SNP, особенно для популяционно-генетических исследований (Hohenlohe et al., 2010; Nielsen et al., 2012; Arnold et al., 2013; Davey et al. , 2013; Gautier et al., 2013; Han et al., 2014; Ilut et al., 2014; Harvey et al., 2015; Rodríguez-Ezpeleta et al., 2016). Поэтому ниже мы сравниваем два набора SNP, полученных из популяций дикого проса с использованием секвенирования GBS. Первый набор SNP был получен через конвейер UNEAK без эталонного генома, а второй набор был получен через конвейер сопоставления с транскриптомом жемчужного проса. Поэтому мы исследовали различия и совпадение SNP, что потребовало оценки структуры популяции и анализа генетического разнообразия.

    Материалы и методы

    Растительный материал

    Мы отобрали 48 популяций жемчужного проса [ Pennisetum glaucum (L.) R. Br. ssp. monodii ] из коллекции, хранящейся в IRD (Institut de Recherche pour le Développement, Монпелье, Франция). 48 популяций были выбраны для охвата известного распространения дикого жемчужного проса (рис. 1). Семена выращивали в теплице до цветения, и соцветия 10 растений на популяцию собирали для экстракции ДНК. ДНК экстрагировали с использованием протокола MATAB (модифицированный метод CTAB / β-меркаптоэтанол; Mariac et al., 2006). Набор из 95 ДНК, нормированных до 100 нг / мкл (размер образца на популяцию ≤ 2), был отправлен в Институт геномного разнообразия Корнельского университета для генотипирования GBS.Подробную информацию о протоколе GBS можно найти в другом месте (Elshire et al., 2011; Cronn et al. , 2012). Геномные библиотеки были сконструированы с использованием рестрикционного фермента ApeKI . Полученную библиотеку из 95 сплетений секвенировали с помощью Illumina HiSeq2000. Четыре образца не использовались для последующих анализов из-за большого количества отсутствующих генотипов (> 70%).

    РИСУНОК 1. Географическое распределение 48 популяций дикого жемчужного проса.

    Обнаружение SNP и вызов генотипа

    UNEAK Трубопровод

    необработанных последовательностей были обработаны с помощью модификации конвейера TASSEL-GBS (Glaubitz et al., 2014): трубопровод UNEAK (Lu et al., 2013). При использовании конвейера UNEAK выравнивание тегов с эталонным геномом заменяется созданием пары тегов и сетевой фильтрацией для обнаружения SNP (Lu et al., 2013). Вкратце, хорошие считывания были определены как считывания с точным совпадением штрих-кода без N в 64 битах, следующих за штрих-кодом. Чтения были впоследствии обрезаны до 64 п. н. (без учета штрих-кодов). Уникальные теги TAG с последовательностью длиной 64 п.н., которые присутствовали пять или более раз во всех образцах, были сохранены и использованы для идентификации «пар тегов» с коэффициентом допустимости ошибок (ETR) по умолчанию, равным 0.03, как описано в Lu et al. (2013). Взаимные «ТАГ-пары» с несоответствием всего в 1 п.н. рассматривались как предполагаемые SNP. Оценки правдоподобия для каждого возможного генотипа рассчитывались по формуле 3.8 Etter et al. (2011) и был назначен наиболее вероятный генотип. SNP с частотой минорного аллеля (MAF) ниже 0,05 были исключены. Анализы проводились с помощью TASSEL версии 3.0.157. Окончательный набор SNP (262 928) затем был отфильтрован по глубине покрытия (DP) и проценту отсутствующих данных на SNP (<10%).Мы используем медианное значение охвата по всем SNP в качестве порогового значения для фильтра DP.

    Конвейер отображения на основе транскриптомов (TM)

    Транскриптом дикого жемчужного проса содержит 50 313 контигов общим размером 36,5 МБ. Этот транскриптом был построен из РНК ранних соцветий, когда дифференциальная экспрессия не была слишком выраженной. Средняя длина контига составляет 725 п.н. ± 732 п.н. (сборка транскриптома).

    необработанных последовательностей были сначала обрезаны для получения концов низкого качества (<20), а чтения менее 35 п.н. были удалены с помощью Cutadapt 1.2.1 (Мартин, 2011). Во-вторых, фильтр по среднему качеству чтения был применен с порогом 30. Чтения были сопоставлены с сборкой с помощью BWA версии 0.7.5 (Li and Durbin, 2009) с –n 3, что допускает максимальное количество трех несоответствий. Несопоставленные чтения были удалены с помощью SAMtools версии 0.1.17 (Li et al., 2009). Мы использовали RealignerTargetCreator и IndelRealigner из GATK версии 2.4.7 (DePristo et al., 2011) для обработки отступов. SNP и генотипы вызывали с помощью UnifiedGenotyper. Затем в общей сложности 236 897 SNP были отфильтрованы не более чем на три несоответствия на окно 10 бит / с, был применен фильтр качества отображения (MQ) HARD_TO_VALIDATE [MQ0 ≥ 4 && ((MQ0 / (1. 0 DP))> 0,1], и фильтрация проводилась для параметров QUAL (качество) и QD (качество по глубине), которые получены из показателей качества Illumina (QUAL ≤ 60; QD ≤ 6,87, квантиль 5%). Затем 121 279 оставшихся SNP были отфильтрованы для DP с использованием среднего значения и процента пропущенных данных на SNP (≤10%). Важно отметить, что дополнительные фильтры качества не могут применяться в конвейере UNEAK, поскольку показатели качества Illumina не используются и не сохраняются в конвейере.Все командные строки доступны в файле дополнительных данных S1, а наборы данных доступны по адресу https://sites.google.com/site/africropproject/data.

    Перекрытие двух наборов данных SNP

    Мы выровняли файл Hapmap последовательностей TAG на транскриптоме, используя BWA версии 0.7.5 (Li and Durbin, 2009) с –n 3, что позволило получить максимум три выравнивания. Мы сообщаем только о тегах с уникальным успехом.

    Чтобы идентифицировать SNP, общие для двух наборов данных, мы определили TAG среди 21 913 финальных UNEAK SNP, которые совпадают с транскриптомом и извлекают позицию SNP. Затем мы сравнили положение и аллели, чтобы идентифицировать гомологичные SNP в наборе данных TM.

    Статистика разнообразия и генетическая структура населения

    Мы провели большинство анализов в среде R (R Core Team, 2015). Мы выполнили анализ главных компонентов (PCA) с использованием SMARTPCA (Patterson et al., 2006; Price et al., 2006), реализованного в R-пакете SNPRelate (Zheng et al., 2012). Мы использовали R-пакет Adegenet (Jombart and Ahmed, 2011) для оценки значений гетерозиготности и R-пакет Pegas (Paradis, 2010) для F-статистики.Мы использовали программу sNMF для определения структуры популяции (Frichot et al., 2014). Это программное обеспечение дает результаты, аналогичные результатам, полученным с помощью STRUCTURE (Pritchard et al., 2000), но оно намного быстрее и может обрабатывать очень большое количество SNP. Наконец, был рассчитан частотный спектр свернутого участка (SFS), который использовался для оценки w , π и D Tajima (Tajima, 1989). Кроме того, мы оценили SFS, ожидаемую для популяции, находящейся в равновесии в каждом наборе данных (Fu, 1995).

    Результаты

    Отображение и обнаружение SNP

    Оба трубопровода произвели одинаково большое количество SNP. С помощью конвейера UNEAK мы смогли идентифицировать 262 928 двуаллельных SNP. После фильтрации по глубине (DP ≤ 51, фильтрация 50,5%) и отсутствующим данным (NA ≥ 0,1, фильтрация 41,2%) мы получили 21 913 SNP хорошего качества. При использовании подхода TM в общей сложности 16 399 078 очищенных прочтений со средним размером 92 п.н. сопоставлены с 36 918 контигами. Средний охват составил 41,33 ± 44,2, а средний MQ — 24.5. Мы идентифицировали 238 897 двуаллельных SNP со средней глубиной 90 ×, после фильтрации мы получили в общей сложности 22 262 SNP хорошего качества. Специальные фильтры (кластеризация SNP, сопоставление и фильтры качества) из конвейера TM удалили почти 50% SNP, в то время как последующие фильтры для SNP по глубине (DP ≤ 90) и отсутствующих данных (NA ≥ 0,1) удалили 25 и 13,5% соответственно (Рисунок 2 ).

    РИСУНОК 2. Доли SNP, удаленные для каждого фильтра, примененного для обоих наборов данных UNEAK и TM.

    Окончательные наборы SNP показали, что качество этих двух подходов было эквивалентным. Окончательный набор UNEAK из 21 913 SNP имел среднее значение DP на сайт и на образец, равное 7,24 ± 3,63 sd, и среднюю частоту пропусков на образец 0,04 ± 0,04 sd. Окончательный набор TM из 22 262 SNP имел среднее значение DP на сайт и на образец 8,68 ± 12 sd и среднюю частоту пропусков на образец 0,03 ± 0,03 sd. В финальном наборе TM 56% SNP были обнаружены на расстоянии 64 п.н. Коэффициенты пропусков на выборку между наборами данных UNEAK и TM сильно коррелировали ( r = 0.95). Тем не менее, у нас было в среднем 70% завышенного числа недостающих данных с UNEAK, так как среднее соотношение недостающих данных UNEAK: TM составляло 1,7 ± 1,8 sd.

    Кроме того, мы протестировали прямое картирование 262 928 UNEAK TAG 64 п.н. на транскриптоме. Всего 21 410 локусов TAG (8%) картированы на 13 177 контигах транскриптомов (26%). Сопоставление было относительно хорошим, поскольку 94% сопоставленных тегов имели уникальное совпадение, из которых 96% имели идеальное совпадение в 64 п.н. Средний MQ этих уникальных совпадений составил 34 ± 9 SD. Среди 21 943 тегов хорошего качества мы обнаружили 3146 тегов (14%), которые хорошо согласовывались с 2382 (5%) контигами.Среди них мы получили 822 SNP, общих для двух наборов данных. Почти все UNEAK SNP имели MAF> 0,05 (дополнительный рисунок S1 и таблица S1). Коэффициент корреляции между частотами аллелей, оцененными обоими конвейерами для общих SNP, был очень высоким ( r = 0,98).

    Генетическая структура и генетическое разнообразие

    Два набора данных показали очень похожие выводы о генетической структуре. Мы определили K = 3 группы населения географически в западном, центральном и восточном кластерах с обоими наборами данных (рис. 3).Корреляция между значениями примеси из обоих подходов в пределах каждого кластера была высокой: r > 0,99. Результаты PCA были аналогичными (рис. 3). Оба набора данных показали одни и те же три географических кластера, и корреляция между координатами PCA была очень высокой ( r > 0,99). При сравнении UNEAK и TM PCA только один образец (образец 5726B1) находился в другом положении на двух графиках. У этого человека было в 17 раз больше пропущенных данных с набором данных UNEAK, чем с набором данных TM, несмотря на то, что количество пропущенных данных <0.05%. Это очень высокое соотношение отсутствующих данных между наборами данных может объяснить его статус выброса. В более общем плане регрессия координат PCA между двумя конвейерами показала, что большинство людей, квалифицированных как незначительные выбросы, имели в три раза больше отсутствующих данных в конвейере UNEAK, чем в конвейере TM. Однако в целом мы наблюдали очень хорошее индивидуальное качество и очень сильный конгруэнтный вывод о структуре населения независимо от того, какой трубопровод использовался.

    РИСУНОК 3. Выводы структуры населения для обоих наборов данных SNP UNEAK (слева) и TM (справа) с использованием программного обеспечения sNMF (A, B) и PCA (C, D). Западный кластер выделен красным, Центральный — синим, а Восточный — зеленым.

    Напротив, оценка генетического разнообразия затрагивалась по-разному в зависимости от конвейера. Значения гетерозиготности были почти в два раза выше с набором данных UNEAK, чем с набором данных TM (Таблица 1). Для F-статистики F ​​ IS был немного, но значительно выше с набором данных TM, а F ​​ ST был значительно (в два раза) ниже.Когда мы сравнили наблюдаемую SFS и ожидаемую SFS для популяции в равновесии, набор данных UNEAK явно не извлек ожидаемое количество низкочастотных SNP (рис. 4). С другой стороны, TM SFS, похоже, переоценила их количество. В результате π было в 2,2 раза выше с набором данных UNEAK, а значения Tajima D , следовательно, значительно различались с положительным значением D Tajima, равным 2,74 для UNEAK и отрицательным значением -0,65 для набора данных TM.

    РИСУНОК 4. Частотный спектр свернутых участков для обоих наборов данных SNP: (A) TM (красным) и его ожидаемая нейтральная SFS черным цветом; (B) UNEAK (синим) и его ожидаемая нейтральная SFS черным.

    ТАБЛИЦА 1. Сводка статистики разнообразия для двух наборов данных SNP.

    Обсуждение

    В этом исследовании мы сравнили два конвейера биоинформатики и их влияние на статистику популяционной генетики. Изучение геномного разнообразия все еще является сложной задачей для немодельных организмов с большими геномами.Подходы секвенирования RRL, такие как подходы RNA-seq и GBS, были предложены для уменьшения сложности генома. Полученные данные NGS могут обрабатываться различными конвейерами, включая Stacks и TASSEL. Здесь мы предпочтительно использовали конвейер TASSEL, потому что он наиболее часто используется для изучения сельскохозяйственных культур. Поэтому мы сначала использовали подход UNEAK, реализованный в TASSEL, и предложили и протестировали альтернативную стратегию, в которой геномные чтения NGS были непосредственно отображены на транскриптоме жемчужного проса. Эта стратегия основывалась на наблюдении, что транскриптомы видов становятся все более доступными благодаря исследованиям транскрипции и что было бы выгодно их использовать (Russell et al., 2013; Combosch and Vollmer, 2015). Это позволяет избежать использования сборки ДНК de novo и имеет преимущество использования эталонного генома, например, для доступа к более длинной последовательности вокруг сайтов SNP, и имеет большую вероятность обнаружения мишеней для отбора (Hancock et al., 2011).

    GBS читает предвзятое отношение к регионам кодирования

    Качество наших двух финальных наборов данных такое же хорошее, как и у наборов данных, используемых в других популяционно-генетических исследованиях, с окончательным охватом от 5 до 10 и коэффициентом пропущенных значений ниже 0,3. Многие наборы данных RRL могут иметь низкий охват в исследованиях, дизайн которых нацелен на большее количество людей или локусов, чтобы повысить точность популяционных генетических параметров (Alex Buerkle and Gompert, 2013).

    Неожиданно мы обнаружили, что незначительное количество UNEAK TAG отображается в транскриптоме.Combosch и Vollmer (2015) обнаружили, что около 15% локусов RAD картированы на 10% контигов транскриптомов. Наши результаты аналогичны для 8% локусов TAG, которые картированы на 26% контигов транскриптомов. Первоначально мы ожидали очень низкой скорости картирования, поскольку мы картировали только экспрессированный геном. Одним из возможных объяснений является выбор используемого рестрикционного фермента. В нашем и многих других исследованиях использовался фермент ApeKI с подходом GBS (Elshire et al., 2011; Lu et al., 2013). Его чувствительность к метилированию позволила исключить из эксперимента повторяющиеся метилированные участки геномики (Sonah et al., 2013). У эукариот неметилированные сайты преимущественно обнаруживаются в кодирующих областях (Phillips, 2008). В популяциях Populus 27% сайтов рестрикции из всего генома были восстановлены с использованием ApeKI для GBS, из которых 70% попали в аннотированные гены (Schilling et al. , 2014). У черешни ( Prunus avium L.) 66% SNP были обнаружены в генных регионах (Guajardo et al., 2015). В настоящем исследовании на основе генома жемчужного проса, оцененного в 1,8 G (Xin Liu, BGI, личное сообщение), и размера эталонного транскриптома в 36.5 МБ, мы опросили только 2% генома. Мы обнаружили, что 6–7% считываний на образец, сопоставленных с эталоном транскриптома, и 8% локусов UNEAK TAG также были выровнены, что в три-четыре раза больше, чем ожидаемые 2%. Эти результаты согласуются с сообщениями о смещении фермента ApeKI в сторону кодирующих областей в предыдущих исследованиях (Schilling et al., 2014; Guajardo et al., 2015).

    Выявлено влияние трубопроводов на SNP

    Специфика трубопровода влияет на количество обнаруженных SNP и их характеристики распределения.Существуют серьезные различия в том, как вызываются SNP между конвейерами, потому что конвейеры несколько по-разному работают с ошибками секвенирования, значениями базового качества, вызовом SNP и методами вызова генотипа и, в нашем случае, построением каталога TAG по сравнению с отображением транскриптома. Теперь мы рассмотрим некоторые различия между двумя подходами и то, как такие различия могут повлиять на наши результаты.

    Среди всех параметров, которые могут повлиять на обнаружение SNP, покрытие является одним из наиболее важных. Например, ожидается, что частота ошибок увеличится при низком охвате (<20 ×; Andrews and Luikart, 2014).Чтобы ограничить влияние покрытия в обоих наших конвейерах, мы отфильтровали SNP с глубиной выше среднего значения для каждого набора данных (51 × для UNEAK, 90 × для TM). Оба окончательных набора данных имели одинаковый охват и одинаковую частоту пропусков. Таким образом, в этом смысле это мало повлияет на количество обнаруженных SNP и оценки популяционной генетики между наборами данных.

    Еще одно возможное смещение происходит из-за повторяющихся участков генома, таких как паралоги, и его не всегда легко идентифицировать с помощью данных NGS. Для уменьшения эффекта неопознанных паралогов можно использовать различные фильтры.Ожидается, что паралоговые области будут соответствовать множеству мест в геноме (Hohenlohe et al. , 2012), и ожидается, что SNP внутри генов паралогов будут демонстрировать более двух аллелей (Freedman et al., 2014). Мы рассматривали только двуаллельные локусы в двух наборах данных, поскольку в подходах RRL проблема паралогов может быть эффективно решена с помощью фильтрации на основе плоидности (Ilut et al., 2014). Благодаря подходу TM мы смогли применить дополнительный фильтр к MQ, чтобы уменьшить количество паралоговых областей. Однако при сопоставлении UNEAK TAGs с транскриптомом мы обнаружили, что 94% TAG, которые имели попадание, отображаются в уникальную позицию.Это говорит о том, что даже если фильтр отображения не может быть применен, вероятность вызова паралогов с конвейером UNEAK относительно низка, и фильтрация на основе плоидности, таким образом, кажется достаточной, чтобы избежать смещения паралога.

    Статистическая обработка последовательностей NGS для данного генотипа основана на предполагаемом независимом отрисовке неизбыточных считываний одного гена. Несколько артефактов могут смещать вероятность генотипа, потому что считывания не ведут себя как основная статистическая гипотеза: одно считывание может быть дубликатом (не независимым), альтернативный аллель может отсутствовать (неслучайный рисунок) или отображение двух разных, но похожих генов (ни одного гена) по одной ссылке. Ни один из конвейеров не очень легко справляется с возникновением статистической независимости чтения. Конвейеры, разработанные для подходов RRL, не смогли справиться с выпадением аллелей и ошибочно принять гетерозиготное присутствие / отсутствие за гомозиготное присутствие / отсутствие (Davey et al., 2013). Совсем недавно был разработан конвейер для работы с доминантными и кодоминантными маркерами (Fu et al., 2013). Тем не менее, с обоими нашими подходами доминантный маркер (т. Е. Мутация в сайте рестрикции, приводящая к выпадению аллеля) привел бы к вызову гомозиготы.Повторяющиеся чтения происходят, когда во время подготовки банка ДНК два чтения происходят из одной ДНК путем дупликации ПЦР. Дубликаты ПЦР по определению считываются, начиная с одной и той же позиции отображения. Влияние дубликатов ПЦР на оценку популяционной генетики уже обсуждалось (Arnold et al., 2013; Davey et al., 2013; Gautier et al., 2013). По конструкции в RRL, основанном на рестрикционных ферментах, считывания будут начинаться с той же позиции картирования, которая является сайтом RE, поэтому применение фильтра дубликатов ПЦР будет невозможно, если не будет использован подход парного секвенирования и случайного разделения (Davey et al. , 2013), но недавно был предложен новый протокол, в котором были введены «теги адаптера», позволяющие распознавать дубликаты ПЦР (Tin et al., 2015). В заключение, для обоих подходов, которые мы использовали, фильтрация дубликатов ПЦР была невозможна, и поэтому мы ожидали, что наборы данных UNEAK и TM недооценивают гетерозиготность. Это согласуется с сильной корреляцией, наблюдаемой между оценками частот обоими подходами для общих SNP.

    Количество SNP, разрешенных в пределах окна генома, важно, поскольку области со слишком большим количеством SNP не являются надежными и могут (i) содержать много ошибок секвенирования, (ii) быть связаны с паралогами.Внутри конвейера TM мы применили фильтр кластеризации SNP с не более чем тремя SNP на 10 бит. Тем не менее, он позволял читать большое количество SNP при чтении 100 б.п. Например, в наборах данных TM 56% SNP находились на расстоянии менее 64 пбайт. Поскольку подход UNEAK допускает только 1 SNP на 64 pb, более 50% SNP TM будут автоматически отброшены конвейером UNEAK.

    Однако эти два конвейера сильно различаются по скорости вызова редких вариантов. Даже если базовое качество выше 30 с платформой секвенирования ILLUMINA, т.е.е., одна ошибка на каждые 103 базиса, с объемом сгенерированных данных, это привело к появлению множества ошибок. Вызов редких вариантов (или нет) будет зависеть от алгоритма вызова SNP и генотипа, реализованного в программном обеспечении, а также от того, как учитывается частота ошибок секвенирования (Han et al., 2014). Для некоторых конвейеров оценка частоты ошибок считается постоянной по всему геному, в то время как другие конвейеры оценивают частоту ошибок для каждой базы (Hohenlohe et al., 2011). Оценки частоты ошибок также могут учитывать зависимость между ошибками секвенирования (или нет; Han et al., 2014). В программном обеспечении GATK предполагается, что ошибки секвенирования не зависят друг от друга и учитываются охват и базовое качество. Таким образом, если покрытие не составляет примерно 10 × на сайт на образец, GATK с UnifiedGenotyper может недооценивать редкие варианты (Han et al. , 2014), тогда как UNEAK обрабатывает ошибки секвенирования иначе. Чтобы решить эту проблему, конвейер UNEAK использует минимальную ETR в 3% для вызова вариантов. Этот ETR оказывает прямое влияние на истинно низкочастотные варианты: с ошибочным SNP истинный SNP отбрасывается.Такой способ обработки частоты ошибок секвенирования может быть основной причиной, по которой UNEAK SFS недооценивает низкочастотные SNP по сравнению с ожидаемым распределением с популяцией в равновесии. Это также объяснило бы, почему используется так мало общих SNP, поскольку в обоих наборах данных можно найти только частые SNP, что подтверждено распределением MAF, наблюдаемым для общих SNP.

    Таким образом, мы выделили две основные причины небольшого количества общих SNP: (i) ограничение не более чем одного SNP в пределах 64 пар оснований, и (ii) обнаружение редких вариантов UNEAK, которые представляют большинство полиморфизм, ожидаемый для популяции в состоянии равновесия.В итоге мы получили относительно немного общих SNP. Однако корреляция частот аллелей между этими SNP была очень высокой.

    Влияние трубопроводов на оценки разнообразия

    Другой важный вопрос — как определенные характеристики идентифицированных нами SNP повлияют на оценки популяционной генетики. Появляется все больше литературы о том, как такие параметры, как количество несовпадений, разрешенных для сборки считываний в ортологичных локусах с подходами RRL, будут влиять на количество идентифицированных SNP и результаты популяции.Большинство доступных исследований сосредоточено на влиянии параметров трубопровода Stacks (Catchen et al., 2013; Mastretta-Yanes et al., 2014). Например, допуск небольшого количества несовпадений приведет к созданию большего количества локусов, чем в реальной жизни, и, наоборот, разрешение слишком большого количества несовпадений приведет к слиянию паралогов. Слишком строгие требования могут увеличить количество ошибок при генотипировании (Mastretta-Yanes et al., 2014) и переоценить гомозиготность (Ilut et al. , 2014). Это также могло повлиять на определение структуры населения (Harvey et al., 2015; Родригес-Эзпелета и др., 2016). Поскольку конвейер UNEAK допускает несоответствие только 1 б.п., это максимальный уровень строгости для конвейера RRL. Тем не менее, мы не заметили никакого влияния на структуру населения, и мы наблюдали очень высокую конгруэнтность в структуре населения в двух наборах данных и с двумя разными методами: байесовским методом и PCA. Эти результаты аналогичны результатам, полученным Rodríguez-Ezpeleta et al. (2016).

    Основное различие между трубопроводами, которое мы наблюдали, касалось выявления низкочастотных вариантов.Мы обнаружили, что конвейер UNEAK не может восстанавливать редкие варианты, в то время как шаблон SFS для частых вариантов был одинаковым для разных конвейеров. Таким образом, методы, основанные на «более частых аллелях», такие как подходы к популяционной структуре, привели к аналогичным результатам. С другой стороны, некоторые статистические данные, использующие низкочастотные варианты, значительно различались в зависимости от используемого набора данных. Тест Tajima D (Tajima, 1989) основан на паттерне SFS, где избыток редких вариантов является признаком расширения популяции или положительного отбора, и, наоборот, сокращение редких вариантов является признаком сокращения или балансирования популяции. выбор.Оба конвейера дали резко контрастирующие результаты, варьирующиеся от общей отрицательной сигнатуры значения -0,65 до положительной сигнатуры значения 2,74. Беспристрастный SFS имеет решающее значение для популяционной генетики. Методы, используемые для изучения истории популяции, включая узкие места или события роста, основаны на разнице между аллельным разнообразием и гетерозиготностью и, следовательно, зависят от идентификации редких вариантов. Более того, SFS широко используются для проверки сигнатуры выбора с использованием Tajima D , но также и другие тесты, такие как тест CLR (Nielsen et al., 2009). С такими тестами, основанными на SFS, вызывающие конвейеры могут значительно повлиять на участки генома, которые оказались под отбором.

    Различия в количестве обнаруженных редких вариантов также влияют на F-статистику в дополнение к гетерозиготности. F ​​ ST зависит от частоты аллеля, низкая F ​​ ST ожидается для низкочастотных вариантов. Следовательно, интеграция более редких вариантов приводит к добавлению низкого значения F ​​ ST и, таким образом, к снижению среднего значения F ​​ ST .Первым и наиболее простым следствием будет затруднение сравнения оценок разнообразия, полученных с помощью различных трубопроводов, что является важной проблемой в сравнительных исследованиях (Ilut et al., 2014; Harvey et al., 2015). Еще один очень «модный» подход со времен NGS — это метод обнаружения выбросов F ​​ ST для обнаружения генов при отборе. Был разработан ряд тестов с выбросами F ​​ ST , которые широко используются для обнаружения генов-кандидатов (Beaumont and Nichols, 1996; Vitalis et al., 2001; Бомонт и Болдинг, 2004 г . ; Фолль и Гаджотти, 2008; Bonhomme et al., 2010; Гюнтер и Куп, 2013; Duforet-Frebourg et al., 2014) и основаны на ожидаемом распределении F ​​ ST . Недооценка редких вариантов повлияет на общее распределение F ​​ ST и, следовательно, может повлиять на эти критерии отбора.

    Несомненно, что некоторые различия в результатах оценок разнообразия, наблюдаемые между наборами данных, связаны с тем, что конвейер UNEAK опрашивает кодирующие и некодирующие области, тогда как конвейер TM опрашивает только кодирующие области.Однако, как и другие авторы, мы ранее наблюдали, что использование APEKI смещает обнаружение SNP в сторону кодирующих областей (Combosch and Vollmer, 2015; Guajardo et al., 2015). В целом, мы полагаем, что систематическая ошибка в оценках разнообразия в основном является результатом свойств трубопроводов. Предвзятые SFS являются результатом различных параметров, включая формулу оценки частоты ошибок и строгость, разрешенную для слияния TAG. Все больше исследований показывают, что определение генотипа может больше не требоваться для данных NGS (Nielsen et al., 2011; Фумагалли и др., 2013; Han et al., 2014). Nielsen et al. (2011) указали, что до сих пор не существует удовлетворительного алгоритма определения генотипа, который привел бы к беспристрастной SFS. Эти авторы предложили прямой подход, реализованный в программном обеспечении ANGSD (Korneliussen et al., 2014), который не предназначен для вызова генотипов, и этот подход был расширен модифицированным PCA (Fumagalli et al., 2013) и подходом оценки примесей на основе генотипа. правдоподобия (Skotte et al., 2013). Однако это программное обеспечение работает только с файлами BAM в качестве входных и справочных.Учитывая это ограничение, нельзя использовать SNP, полученные из конвейера UNEAK, тогда как наш конвейер TM может интегрировать такой анализ.

    Заключение

    Мы продемонстрировали возможности и обсудили преимущества и недостатки двух конвейеров, используемых для обнаружения SNP, когда ссылка на геном недоступна. Мы обнаружили, что конвейер UNEAK с небольшой и простой работой по биоинформатике может эффективно идентифицировать большое количество SNP, а также выделять генетическую кластеризацию.Однако мы наблюдали заметную недооценку редких вариантов, что могло повлиять на оценку популяционной генетики и обнаружение отбора. Поэтому мы призываем исследователей уделять больше внимания SFS. Ссылка на отображение транскриптома была менее предвзятой в этом смысле, и, что более важно, такую ​​стратегию можно было использовать в сочетании с текущими подходами без вызова генотипа для дальнейшего снижения систематической ошибки SFS. Альтернативная стратегия имеет дополнительное преимущество, позволяющее получить доступ к последовательностям, окружающим SNP, для дальнейшего геномного исследования.Более того, поскольку используется несколько SNP, оба набора данных могут быть объединены, что значительно увеличивает количество используемых SNP.

    Авторские взносы

    CB-S, CM и YV разработали проект. CM, MC и JP выполнили молекулярную лабораторную работу. CB-S и J-BF проанализировали данные. CB-S и YV написали рукопись. Все авторы обсудили результаты и прокомментировали рукопись.

    Финансирование

    Эта работа была поддержана грантом N ° ANR-12-PDOC-009-01 от Национального агентства исследований для CB-S, YV поддерживается грантом N ° ANR-13-BSV7-0017-01.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Дополнительные материалы

    Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpls.2016.007771

    РИСУНОК S1 | Распределение частот минорных аллелей (MAF), оцененных в рамках конвейера TM для общих SNP.

    ТАБЛИЦА S1 | Список SNP, общих для обоих наборов данных.

    Сноски

    1. http://www. biotech.cornell.edu/brc/genomic-diversity
    2. https://sites.google.com/site/africropproject/data
    3. http://www.R-project.org

    Список литературы

    Арнольд Б., Корбетт-Детиг Р. Б., Хартл Д. и Бомблис К. (2013). RADseq недооценивает разнообразие и вносит генеалогические ошибки из-за неслучайной выборки гаплотипов. Мол. Ecol. 22, 3179–3190. DOI: 10.1111 / mec.12276

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бэрд, Н. А., Эттер, П. Д., Этвуд, Т. С., Керри, М. К., Шивер, А. Л., Льюис, З. А. и др. (2008). Быстрое обнаружение SNP и генетическое картирование с использованием секвенированных маркеров RAD. PLoS ONE 3: e3376. DOI: 10.1371 / journal.pone.0003376

    PubMed Abstract

    SNP (однонуклеотидный полиморфизм) | DNAeXplained — Генетическая генеалогия

    Вчера в журнале Nature была опубликована статья Маргаряна и др. «Популяционная геномика мира викингов», ставшая кульминацией 6-летней работы.

    Всего несколько часов спустя Science Daily опубликовала статью: «Крупнейшее в мире секвенирование ДНК скелетов викингов показывает, что не все они были скандинавскими». Журнал Science опубликовал: «« Викинг »был описанием работы, а не вопросом наследственности, как показывают массовые исследования древней ДНК». Здесь писал National Geographic, здесь — CNN.

    Викинги не все скандинавы или блондинки

    Сказать что ??? Это совсем не то, что мы думали, что знаем. В науке самое замечательное — мы всегда узнаем что-то новое.

    442 Скелеты викингов из-за пределов Скандинавии были секвенированы лабораторией Эске Виллерслева, в результате чего были получены последовательности полных геномов как для мужчин, так и для женщин из мест в Шотландии, Украине, Польше, России, Прибалтике, Исландии, Гренландии и других странах континентальной Европы. Затем их сравнили с известными образцами викингов из Скандинавии.

    Не могила, из которой был взят образец, а кладбище викингов из Дании.

    Одно захоронение в лодке викингов на кладбище викингов в Эстонии показывает, что 4 брата викингов умерли и были похоронены вместе, якобы погибшие в одном сражении, в один день.Судя по ДНК, братья, вероятно, приехали из Швеции.

    Викинги совершают набеги из Скандинавии из Норвегии, Швеции и Дании. По крайней мере, некоторые налетчики викингов, похоже, тесно связаны друг с другом, а женщины в Исландии, похоже, с Британских островов, что позволяет предположить, что они, возможно, «стали» викингами — хотя мы не совсем понимаем социальную и общественную структуру.

    Гена, обнаруженные у викингов, были внесены со всей Европы, включая южную Европу, и даже из Азии.Из-за смешения в результате набегов викингов, начавшихся в Линдисфарне в 793 году, население Великобритании сегодня несет до 6% ДНК викингов. Удивительно, но у шведов было всего 10%.

    Некоторые захоронения викингов на Оркнейских островах и в Норвегии на самом деле были генетически пиктскими мужчинами. Возможно, обращаются? Одно из этих захоронений может быть самым ранним скелетом пиктов, обнаруженным на сегодняшний день.

    Y ДНК

    Из 442 скелетов около 300 были мужчинами. Последовательность всего генома включает Y-хромосому вместе с митохондриальной ДНК, хотя для ее эффективного разделения требуется специальная обработка.

    Горан Ранфельдт, член команды Million Mito и руководитель отдела исследований в FamilyTreeDNA, немедленно начал скачивать последовательности ДНК, а Майкл Сагер начал анализировать ДНК Y, надеясь добавить или разделить ветви Y ДНК дерева.

    Учитывая недавнее разделение гаплогрупп P и A00, эти древние образцы обладают ОГРОМНЫМ обещанием.

    Майкл и Горан согласились поделиться своей работой во время обработки этих образцов, что дает редкую возможность заглянуть в лабораторию в режиме реального времени.

    Ты и дерево

    Все в восторге от этой статьи, и я хочу, чтобы вы могли увидеть, соответствует ли ваша Y, митохондриальная ДНК или ДНК ваших родственников гаплогруппам ДНК, указанным в статье.

    В самой статье для гаплогруппы ДНК Y используется старое буквенное обозначение, поэтому FamilyTreeDNA выполняет повторный запуск, выравнивание и сертификацию реальных SNP. Столбец FTDNA Haplogroup отражает имя гаплогруппы SNP Y.

    Обратите внимание, что новые Y-ветви ДНК появляются на дереве в день ПОСЛЕ внесения изменений, и прямо сейчас изменения, связанные с этой статьей, вносятся ежечасно. Я буду обновлять информацию о гаплогруппах ежедневно по мере появления новых. Обратите особое внимание на места, которые показывают, где были найдены могилы, вместе с записями FamilyTreeDNA.

    Горан также включил гаплогруппу мтДНК, как указано в статье. Гаплогруппы митохондриальной ДНК не пересчитывались, но вы можете увидеть их в Million Mito Project😊

    Вот что вам нужно сделать:

    • Перейдите к результатам анализа Y или митохондриальной ДНК и найдите свою гаплогруппу.
    • Выполните поиск в браузере по этой статье, чтобы увидеть, отображается ли ваша гаплогруппа. На ПК это CTRL + F, чтобы отобразить поле поиска. Если ваша гаплогруппа не отображается, возможно, вы ниже по течению от гаплогруппы Viking, поэтому вам нужно будет использовать дерево блоков ДНК Y (для тестеров большого Y) или публичное гаплотерево здесь.
    • Если вы прошли тест «Большой Y», нажмите «Дерево блоков» на странице результатов, а затем просмотрите верхнюю часть страницы результатов, чтобы узнать, является ли рассматриваемая гаплогруппа «вышестоящей» или родительской для вашей гаплогруппы.

    нажмите для увеличения

    Если вы его не видите, продолжайте сканирование влево, пока не увидите последний SNP.

    нажмите для увеличения

    • Если искомая гаплогруппа НЕ отображается в ваших прямых восходящих ветвях, вы можете ввести имя гаплогруппы в поле поиска.Например, я набрал I-BY3428. Вы также можете просто щелкнуть ссылку гаплогруппы имени FTDNA в таблице ниже, любезно предоставленную Гораном.

    нажмите для увеличения

    Я еще не вижу пересекающегося SNP между тестером и древним образцом, поэтому, если я нажму на I-Y2592, я могу просмотреть остальные вышестоящие ветви гаплогруппы I.

    нажмите для увеличения

    Глядя на SNP Y ДНК тестера и SNP Y ДНК древнего образца, я могу видеть, что пересекающийся SNP — это DF29, примерно 52 поколения SNP в прошлом.Эмпирическое правило состоит в том, что каждое поколение SNP составляет 80-100 лет.

    • Если вы не тестировали свою ДНК Y и вы мужчина, вы можете заказать тест ДНК Y или перейти на Big Y-700 здесь. Если вы женщина, у которой нет ДНК Y, вы можете найти мужчину, чтобы проверить эту строку, или поискать в проектах фамилий, чтобы узнать, прошел ли кто-нибудь из вашей линии уже тестирование. Если это так, вы можете использовать публичное гаплотерево Y ДНК здесь. О том, как найти кандидатов на ДНК-тестирование, я писал здесь.
    • Для митохондриальной ДНК вы можете использовать общедоступное гаплотрие митохондриальной ДНК здесь. Митохондриальная ДНК несколько проще, потому что она все еще написана в формате J1c1a, что означает, что J — корень, J1 — следующая ветвь, J1c — следующая младшая ветвь, а J1c1 — ветвь прямо над J1c1a. Если вы не заказывали тест митохондриальной ДНК, вы можете заказать или обновить его здесь.

    Как насчет вас — вы родственник викинга?

    Ниже вы найдете информацию из результатов ДНК Y в документе, обработанную и проанализированную, с подтвержденными FamilyTreeDNA именами SNP, а также гаплогруппой митохондриальной ДНК каждого самца викингов.

    Есть ли у вас родственники, и если да, то насколько тесно?

    Я был удивлен, обнаружив сестринскую ветвь моей собственной митохондриальной J1c2f. J1c2 и несколько субкладов или ответвлений были найдены в захоронениях викингов.

    Мне нужно проверить все мои родословные, как мужские, так и женские. Есть история, которая ждет своего раскрытия. Что ты открыл?

    Образец информации о древних викингах

    Обратите внимание, что эта информация будет обновляться в рабочие дни до тех пор, пока все образцы не будут обработаны и помещены в Y-дерево ДНК — так что это будет «живая» копия самой последней филогенетической информации.

    Ссылка на локации, чтобы увидеть локации раскопок и гаплогруппы локаций деревьев. Майкл Сагер комментирует каждый образец.

    Наслаждайтесь!

    Образец: VK14 / Russia_Ladoga_5680-12
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-BY3428
    mtDNA: J1c1a

    Образец: VK16 / Russia_Ladoga_5680-2
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 11-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-M253
    мтДНК: X2b4

    Образец: VK17 / Russia_Ladoga_5680-17
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 веков н.э.
    Y-ДНК: T-Y138678
    FTDNA Комментарий: Делится 5 SNP с a человек из Чеченской Республики, формирующий новую ветвь вниз от T-Y22559 (T-Y138678)
    мтДНК: U5a2a1b

    Образец: VK18 / Россия_Ладога_5680-3
    Расположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: R-YP1370
    мтДНК: h2b1

    Образец: VK20 / Russia_Ladoga_5680-1
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг XI век н.э.
    Y-ДНК: I-Y22478
    FTDNA Комментарий: Разделяет ветвь I-Z24071, положительный только для Y22478.Новый путь = I-Y22486> I-Y22478> I-Z24071
    мтДНК: H6c

    Образец: VK22 / Russia_Ladoga_5680-13
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-A8462
    мтДНК: T2b

    Образец: VK23 / Russia_Ladoga_5680-9
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-M253
    mtDNA: U4a1a

    Образец: VK24 / Faroe_AS34 / Panum
    Местоположение: Hvalba, Faroes
    Возраст: Viking XI век
    Y-ДНК: R-FGC12948
    mtDNA: J1b1a1a

    Образец: VK25 / Faroe_1
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н. э.
    Y-ДНК: R-FT381000
    FTDNA Комментарий: Разделяет ветвь R-BY11762 , положительный для 5 вариантов, предков для ~ 14, новый путь = R-A8041> R-BY11764> BY11762
    мтДНК: h4a1a

    Образец: VK27 / Faroe_10
    Расположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-L513
    мтДНК: U5a1g1

    Образец: VK29 / Sweden_Skara 17
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н.э.
    Y-ДНК: I-S7642
    mtDNA: T2b3b

    Образец: VK30 / Sweden_Skara 105
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-S2857
    мтДНК: U5b1c2b

    Образец: VK31 / Sweden_Skara 194
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н. э.
    Y-ДНК: R-L21
    мтДНК: I4a

    Образец: VK34 / Sweden_Skara 135
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н.э.
    Y-ДНК: R-BY111759
    mtDNA: HV-T16311C!

    Образец: VK35 / Sweden_Skara 118
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 веков н.э.
    Y-ДНК: R-CTS4179
    mtDNA: T2f1a1

    Образец: VK39 / Sweden_Skara 181
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н.э.
    Y-ДНК: G-Z1817
    mtDNA: T2b4b

    Образец: VK40 / Sweden_Skara 106
    Расположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY166438
    FTDNA Комментарий: Делится 10 SNP с человек неизвестного происхождения (американец) после R-BY1701.Новая ветвь R-BY166438
    мтДНК: T1a1

    Образец: VK42 / Sweden_Skara 62
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н. э.
    Y-ДНК: J-FGC32685
    mtDNA: T2b11

    Образец: VK44 / Faroe_17
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-S658
    mtDNA: h4a1a

    Образец: VK45 / Faroe_18
    Расположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-CTS8277
    mtDNA: h4a1

    Образец: VK46 / Faroe_19
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY202785
    FTDNA Комментарий: Образует ветвь с VK245 вниз из R-BY202785 (Z287).Новая ветвь = R-FT383000
    мтДНК: H5

    Образец: VK48 / Gotland_Kopparsvik-212/65
    Местоположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-FGC52679
    mtDNA 9:

    8 h20

    Образец: VK50 / Gotland_Kopparsvik-53.64
    Местоположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: I-Y22923
    mtDNA: 9 hC2-T16

    Образец: VK51 / Gotland_Kopparsvik-88/64
    Расположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: N-L1026
    mtDNA: U5b1e1

    Образец: VK53 / Gotland_Kopparsvik-161/65
    Местоположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: I-CTS10228

    027 mtDNAb:

    8 HV9

    Образец: VK57 / Gotland_Frojel-03601
    Местоположение: Frojel, Gotland, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-L151
    mtDNA: J1c6

    Образец: VK60 / Gotland_Frojel-00702
    Местоположение: Frojel, Gotland, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-YP1026
    mtDNA: h23a1a1b

    8

    Образец: VK64 / Gotland_Frojel-03504
    Местоположение: Frojel, Gotland, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-BY58559
    mtDNA: I1a1

    Образец: VK70 / Дания_Tollemosegard-EW
    Местоположение: Толлемосегард, Силенд, Дания
    Возраст: Ранний викинг Поздний германский железный век / ранний викинг
    Y-ДНК: I-BY73576
    mtDNA4:

    Образец: VK71 / Дания_Tollemosegard-BU
    Местоположение: Толлемосегард, Силенд, Дания
    Возраст: Ранний викинг Поздний германский железный век / ранний викинг
    Y-ДНК: I-S22349
    mtDNA1:

    Образец: VK75 / Гренландия, поздний 0929
    Местоположение: V051, Западное поселение, Гренландия
    Возраст: Поздний скандинавский 1300 г. н.э.
    Y-ДНК: R-P310
    мтДНК: H54

    Образец: VK87 / Дания_Hesselbjerg Grav 41b, sk PC
    Местоположение: Hesselbjerg, Ютландия, Дания
    Возраст: Viking 850-900 CE
    Y-ДНК: R-Z198

    027 mtDNA2: K1

    Образец: VK95 / Iceland_127
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 века н.э.
    Y-ДНК: R-S658
    mtDNA: H6a1a3a

    Образец: VK98 / Iceland_083
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 века н.э.
    Y-ДНК: I-BY3433
    FTDNA Комментарий: Разделяет I-BY3430.Получено для 1 предка для 6. Новый путь = I-BY3433> I-BY3430
    мтДНК: T2b3b

    Образец: VK101 / Iceland_125
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-BY110718
    мтДНК: U5b1g

    Образец: VK102 / Iceland_128
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 веков н.э.
    Y-ДНК: R-Y96503
    FTDNA Комментарий: Делится 3 SNP с мужчиной из Швеция.Образует новую ветвь после R-FGC23826. Новая ветвь = R-Y96503
    мтДНК: J1c3f

    Образец: VK110 / Iceland_115S
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: I-FGC21682
    мтДНК: h20-x

    Образец: VK117 / Norway_Trondheim_SK328
    Местоположение: Тронхейм, Нор-Мид, Норвегия
    Возраст: Средневековье 12-13 века н.э.
    Y-ДНК: R-S9257
    мтДНК:

    0 h2a3a 9

    Образец: VK123 / Iceland_X104
    Местоположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-Y130994
    FTDNA Комментарий: Делится 17 SNP с мужчиной из ОАЭ.Создает новую ветвь после R2-V1180. Новая ветвь = R-Y130994
    мтДНК: J1c9

    Образец: VK127 / Iceland_HDR08
    Местоположение: Хрингсдалур, Исландия
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-BY
    мтДНК: h4g1b

    Образец: VK129 / Iceland_ING08
    Расположение: Ингиридарстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-BY154143
    Комментарий FTDNA: Делится 3 SNP с мужчиной из Швеции.Образует новую ветвь после R1a-YP275. Новая ветвь = R-BY154143
    мтДНК: U5b1b1a

    Образец: VK133 / Дания_Galgedil KO
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 8-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-Z8
    мтДНК: K1a4a1a3

    Образец: VK134 / Дания_Galgedil ALZ
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-BY97519
    мтДНК: h2cg

    Образец: VK138 / Дания_Galgedil AQQ
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 век н.э.
    Y-ДНК: R-S1491
    мтДНК: T2b5

    Образец: VK139 / Дания_Galgedil ANG
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY32008
    мтДНК: J1c3k

    Образец: VK140 / Дания_Галгедил PT
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: G-M201
    мтДНК: h37f

    Образец: VK143 / UK_Oxford_ # 7
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-Y13833
    FTDNA Комментарий: Разделяет R-Y13816.Получено для 6 предков для 3. Новый путь = R-Y13816> R-Y13833
    мтДНК: U5b1b1-T16192C!

    Образец: VK144 / UK_Oxford_ # 8
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-Y2592
    mtDNA1:

    Образец: VK145 / UK_Oxford_ # 9
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-YP1708
    mtDNA:

    Образец: VK146 / UK_Oxford_ # 10
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-M6155
    mtDNA3:

    Образец: VK147 / UK_Oxford_ # 11
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-Y75899
    mtDNA1q

    Образец: VK148 / UK_Oxford_ # 12
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-M253
    mtDNA1a:

    Образец: VK149 / UK_Oxford_ # 13
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-M253
    htDNA1:

    Образец: VK150 / UK_Oxford_ # 14
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-FT4725
    htDNA: mtDNA: -C16239T

    Образец: VK151 / UK_Oxford_ # 15
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-S19291
    mtDNA4: -T152C!

    Образец: VK153 / Poland_Bodzia B1
    Местоположение: Бодзя, Польша
    Возраст: Викинг 10-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-M198
    мтДНК: h2c3

    Образец: VK156 / Poland_Bodzia B4
    Расположение: Бодзия, Польша
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-Y9081
    мтДНК: J1c2c2a

    Образец: VK157 / Poland_Bodzia B5
    Местоположение: Бодзия, Польша
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-S2077
    мтДНК: h2c

    Образец: VK159 / Russia_Pskov_7283-20 ​​
    Местоположение: Псков, Россия
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-A7982
    mtDNA: U2e2a1d

    Образец: VK160 / Russia_Kurevanikka_7283-3
    Местоположение: Куреваниха, Россия
    Возраст: Викинг 10-13 века н.э.
    Y-ДНК: R-YP1137
    мтДНК: C4a1a-T195C

    Образец: VK163 / UK_Oxford_ # 1
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-M253
    mtDNA2 :a

    Образец: VK165 / UK_Oxford_ # 3
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-S18218
    mtDNA1:

    Образец: VK166 / UK_Oxford_ # 4
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-BY67003
    FTDNA Комментарий: Сплит R-BY45170 (DF27).Получено для 2, предков для 7. Новый путь = R-BY67003> R-BY45170
    мтДНК: h4ag

    Образец: VK167 / UK_Oxford_ # 5
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-BY34674
    8 mtDNA1

    Образец: VK168 / UK_Oxford_ # 6
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-Z18
    mtDNA1a mtDNA1a

    Образец: VK170 / Isle-of-Man_Balladoole
    Местоположение: Balladoole, IsleOfMan
    Возраст: Викинг 9-10 веков н.э.
    Y-ДНК: R-S3201
    mtDNA:

    05 HV9b 9b 9b

    Образец: VK172 / UK_Oxford_ # 16
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-FT7019
    mtDNA1:

    Образец: VK173 / UK_Oxford_ # 17
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-FT13004
    FTDNA Комментарий: Расщепляет I2-FT12648, полученный для 5, наследственный для 7.Новый путь FT13004> FT12648
    мтДНК: U5a1b-T16362C

    Образец: VK174 / UK_Oxford_ # 18
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-FGC17429
    mtDNA -C16239T

    Образец: VK175 / UK_Oxford_ # 19
    Местоположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-Y47841
    FTDNA Комментарий: Делит 6 SNP с человеком из Швеции, ниже R-BY38950 (R-Y47841)
    мтДНК: h2a1

    Образец: VK176 / UK_Oxford_ # 20
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: I-FT3562
    mtDNA: mtDNA:

    Образец: VK177 / UK_Oxford_ # 21
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-FT31867
    FTDNA Комментарий: Делится 3 SNP с мужчиной из Греции.Образует новую ветвь после R-BY220332 (U152). Новая ветвь = R-FT31867
    мтДНК: H82

    Образец: VK178 / UK_Oxford_ # 22
    Расположение: St_John’s_College_Oxford, Oxford, England, UK
    Возраст: Viking 880-1000 CE
    Y-ДНК: R-BY176639
    FTDNA Комментарий: Соединяется с PGA3 (Проект персонального генома, Австрия) и клиентом FTDNA из Дании. Клиенты PGA и FTDNA сформировали филиал ранее на этой неделе, VK178 присоединится к ним по адресу R-BY176639 (под L48)
    мтДНК: K2a5

    Образец: VK179 / Гренландия F2
    Расположение: Ø029a, Восточное поселение, Гренландия
    Возраст: Раннее скандинавское население 10–12 веков н. Э.
    Y-ДНК: I-F3312
    мтДНК: K1a3a

    Образец: VK183 / Гренландия F6
    Расположение: Ø029a, Восточное поселение, Гренландия
    Возраст: Ранние скандинавские 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-F3312
    мтДНК: T2b21

    Образец: VK184 / Гренландия F7
    Расположение: Ø029a, Восточное поселение, Гренландия
    Возраст: Ранние скандинавские 10-12 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-YP4342
    мтДНК: h5a1a4b

    Образец: VK186 / Гренландия KNK- [6]
    Местоположение: Ø64, Восточное поселение, Гренландия
    Возраст: Ранние скандинавские 10-12 века н.э.
    Y-ДНК: I-Y79817
    FTDNA Комментарий : Делится 3 SNP с мужчиной из Норвегии ниже I-Y24625.Новая ветвь = I-Y79817
    мтДНК: h2ao

    Образец: VK190 / Гренландия, поздний-0996
    Местоположение: Ø149, Восточное поселение, Гренландия
    Возраст: Поздний скандинавский 1360 г. н.э.
    Y-ДНК: I-FGC15543
    FTDNA Комментарий: Сплит I- FGC15561. Получено 11 предков для 6. Новый путь = I-FGC15543> I-FGC15561
    мтДНК: K1a-T195C!

    Образец: VK201 / Orkney_Buckquoy, sk M12
    Местоположение: Buckquoy_Birsay, Orkney, Scotland, UK
    Возраст: Викинг 5-6 века н.э.
    Y-ДНК: I-B293
    mtDNA1

    Образец: VK202 / Orkney_Buckquoy, sk 7B
    Местоположение: Buckquoy_Birsay, Orkney, Scotland, UK
    Возраст: Viking 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-A151
    mtDNA1

    Образец: VK203 / Orkney_BY78, Ar.1, sk 3
    Расположение: Brough_Road_Birsay, Оркни, Шотландия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-BY10450
    FTDNA Комментарий: FT83323-

    0 mtDNA1 9a a h5a

    Образец: VK204 / Orkney_Newark for Brothwell
    Местоположение: Newark_Deerness, Orkney, Scotland, UK
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-BY115469
    mtDNA 9:

    8 h2

    Образец: VK205 / Orkney_Newark 68/12
    Расположение: Newark_Deerness, Orkney, Scotland, UK
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-YP4345
    mtDNA:

    8 h4

    Образец: VK210 / Poland_Kraków-Zakrzówek gr.24
    Местоположение: Краков, Польша
    Возраст: Средневековье 11-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: I-Z16971
    мтДНК: H5e1a1

    Образец: VK211 / Польша_Cedynia gr. 435
    Местоположение: Cedynia, Poland
    Возраст: Средневековье 11-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-M269
    мтДНК: W6

    Образец: VK212 / Польша_Cedynia gr. 558
    Расположение: Сединия, Польша
    Возраст: Викинг 11-12 века н.э.
    Y-ДНК: R-CTS11962
    мтДНК: h2-T152C!

    Образец: VK215 / Дания_Гердруп-Б; sk 1
    Местоположение: Гердруп, Силенд, Дания
    Возраст: Викинг 9 век н.э.
    Y-ДНК: R-M269
    мтДНК: J1c2k

    Образец: VK217 / Sweden_Ljungbacka
    Местоположение: Ljungbacka, Мальме, Швеция
    Возраст: Викинг 9-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: R-L151
    мтДНК: J1b1b1

    Образец: VK218 / Russia_Ladoga_5680-4
    Расположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: R-BY2848
    мтДНК: H5

    Образец: VK219 / Russia_Ladoga_5680-10
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-11 века н.э.
    Y-ДНК: I-Y22024
    mtDNA: T2b6a

    Образец: VK220 / Russia_Ladoga_5680-11
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 10-12 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-FT253975
    FTDNA Комментарий: CTS2208 +, BY47171-, CTS7676-, Y20288-, BY69785-, FT253975 +
    мтДНК: J2b1a

    Образец: VK221 / Russia_Ladoga_5757-14
    Местоположение: Ладога, Россия
    Возраст: Викинг 9-10 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-Y5473
    мтДНК: K1d

    Образец: VK223 / Россия_Гнездово 75-140
    Местоположение: Гнездово, Россия
    Возраст: Викинг 10-11 вв. Н.э.
    Y-ДНК: I-BY67763
    мтДНК: h23a1a1c

    Образец: VK224 / Россия_Гнездово 78-249
    Местоположение: Гнездово, Россия
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: N-CTS2929
    мтДНК: H7a1

    Образец: VK225 / Iceland_A108
    Расположение: Хофстадир, Исландия
    Возраст: Викинг 10-13 вв. Н. Э.
    Y-ДНК: R-BY
    мтДНК: h4v-T16093C

    Образец: ВК232 / Готланд_Коппарсвик-240.65
    Расположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Викинг 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-Y16505
    FTDNA Комментарий: Спекулятивное размещение — U106 +, но U106 (C> T) в древние образцы могут ввести в заблуждение. LAV010, NA34, I7779, ble007, R55 и EDM124 — все это древние образцы, не относящиеся к R и являющиеся U106 +. Более консервативное размещение — R-P310
    мтДНК: N1a1a1

    Образец: VK234 / Faroe_2
    Расположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-FT381000
    FTDNA Комментарий: То же разделение, что и VK25.У них общий маркер FT381000 (26352237 T> G)
    мтДНК: h4a1a

    Образец: VK237 / Faroe_15
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-S6355
    mtDNA: J2a2c

    Образец: VK238 / Faroe_4
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-YP396
    mtDNA: h4a1a

    Образец: VK239 / Faroe_5
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-M269
    mtDNA: H5

    Образец: VK242 / Faroe_3
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-S764
    mtDNA: h4a1a

    Образец: VK244 / Faroe_12
    Расположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-CTS4179
    mtDNA: h3a2a2

    Образец: VK245 / Faroe_16
    Расположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY202785
    FTDNA Комментарий: Образует ветвь с VK46 вниз из R-BY202785 (Z287).Новая ветвь = R-FT383000
    мтДНК: h4a1

    Образец: VK248 / Faroe_22
    Местоположение: Church3, Фарерские острова
    Возраст: Раннее Новое время 16-17 веков н.э.
    Y-ДНК: I-M253
    мтДНК: h59a

    Образец: VK251 / Gotland_Kopparsvik-30.64
    Местоположение: Коппарсвик, Готланд, Швеция
    Возраст: Viking 900-1050 CE
    Y-ДНК: R-M459
    mtDNA: 9 U5b1e

    Образец: VK256 / UK_Dorset-3722
    Расположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Dorset, England, UK
    Возраст: Viking 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-YP5718
    m

    Образец: VK257 / UK_Dorset-3723
    Местоположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-Y19934
    ma

    Образец: VK258 / UK_Dorset-3733
    Местоположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-YP1395
    FTDNA Комментарий: FTDNA 5 SNP с мужчиной из Норвегии.Образует новую ветвь R-YP1395. Новая ветвь = R-Ph520
    мтДНК: K1a4a1

    Образец: VK259 / UK_Dorset-3734
    Местоположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Dorset, England, UK
    Возраст: Viking 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-FT20255
    Оба VK449 и VK259 делят 3 SNP с мужчиной из Швеции. Образует новую ветвь вниз R-FT20255 (Z18). Новая ветвь = R-FT22694
    мтДНК: I2

    Образец: VK260 / UK_Dorset-3735
    Местоположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Dorset, England, UK
    Возраст: Viking 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК:

    0t Q-BY77336
    m

    Образец: VK261 / UK_Dorset-3736
    Расположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY64643
    Y-ДНК: R-BY64643
    m

    Образец: VK262 / UK_Dorset-3739
    Расположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-FT347811
    FTDNA Комментарий: FT347811
    2 SNP с американцем неизвестного происхождения.Образует новую ветвь вниз от Y6908 (Z140). В то же время была обнаружена новая ветвь, которая объединяет эту новую древнюю / американскую ветвь с установленной веткой I-FT274828. Новый древний путь = I-Y6908> I-FT273257> I-FT347811
    мтДНК: J1c4

    Образец: VK263 / UK_Dorset-3742
    Местоположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.
    Y-ДНК: K-Z16372
    m

    Образец: VK264 / UK_Dorset-3744
    Расположение: Ridgeway_Hill_Mass_Grave_Dorset, Дорсет, Англия, Великобритания
    Возраст: Викинг 10-11 веков н.э.

    Образец: VK267 / Sweden_Karda 21
    Местоположение: Карда, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-L23
    мтДНК: T2b4b

    Образец: VK268 / Sweden_Karda 22
    Местоположение: Карда, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-M269
    мтДНК: K1c1

    Образец: VK269 / Sweden_Karda 24
    Местоположение: Карда, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-M269
    mtDNA: h2e1a

    Образец: VK273 / Россия_Гнездово 77-255
    Местоположение: Гнездово, Россия
    Возраст: Викинг 10-11 вв. Н.э.
    Y-ДНК: R-BY61747
    мтДНК: U5a2a1b1

    Образец: VK274 / Дания_Kaargarden 391
    Местоположение: Kaagården, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-Ph4519
    mtDNA: T2b-T152C!

    Образец: VK275 / Дания_Kaargarden 217
    Расположение: Kaagården, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-BY74743
    мтДНК: H

    Образец: VK279 / Дания_Galgedil AX
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-Y10639
    мтДНК: I4a

    Образец: VK280 / Дания_Galgedil UO
    Местоположение: Галгедил, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: I-Y3713
    мтДНК: h21a

    Образец: VK281 / Дания_Barse Grav A
    Местоположение: Борсе, Силенд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-FGC22153
    Комментарий FTDNA: Разделяет I-Y5612 ( P109).Получено для 8, предков для 2. Новый путь = I-Y5612> I-Y5619
    мтДНК: T2

    Образец: VK282 / Дания_Stengade I, LMR c195
    Местоположение: Stengade_I, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-CTS1211
    mtDNA: 8 h5a

    Образец: VK286 / Дания_Bogovej Grav BJ
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-S10708
    mtDNA: J1c-C16261

    Образец: VK287 / Дания_Kaargarden Grav BS
    Местоположение: Kaagården, Langeland, Дания
    Возраст: Viking X век н.э.
    Y-ДНК: R-S22676
    mtDNA: T2b

    Образец: VK289 / Дания_Bodkergarden Grav H, sk 1
    Местоположение: Bødkergarden, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 9 век н.э.
    Y-ДНК: R-U106
    mtDNA:

    8 J2b1a

    Образец: VK290 / Дания_Kumle Hoje Grav O
    Местоположение: Kumle_høje, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-FT264183
    FTDNA Комментарий: Акционирует не менее SNP с мужчиной из Швеции, образуя новую ветвь ниже по течению R-FT263905 (U106).Новая ветка = R-FT264183. HG02545 остается в R-FT263905
    мтДНК: I1a1

    Образец: VK291 / Дания_Bodkergarden Grav D, sk 1
    Местоположение: Bødkergarden, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг, 9 век н.э.
    Y-ДНК: I-Y20861
    mtDNA: U5a

    Образец: VK292 / Дания_Bogovej Grav A.D.
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-M417
    мтДНК:

    028 J1c2c1 9

    Образец: VK295 / Дания_Hessum sk 1
    Местоположение: Хессум, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: I-Y4738
    мтДНК: T1a1

    Образец: VK296 / Дания_Hundstrup Mose sk 1
    Расположение: Hundstrup_Mose, Sealand, Дания
    Возраст: Ранний викинг 660-780 CE
    Y-ДНК: I-S7660
    mtDNA: HV6

    Образец: VK297 / Дания_Hundstrup Mose sk 2
    Местоположение: Hundstrup_Mose, Sealand, Дания
    Возраст: Ранний викинг 670-830 CE
    Y-ДНК: I-Y4051
    mtDNA:

    0 J1c2h 9

    Образец: VK301 / Дания_Ladby Grav 4
    Местоположение: Ladby, Funen, Дания
    Возраст: Viking 640-890 CE
    Y-ДНК: I-FT105192
    mtDNA: R0a2b

    Образец: VK306 / Sweden_Skara 33
    Расположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 веков н.э.
    Y-ДНК: I-FT115400
    FTDNA Комментарий: Имеет 3 мутации с мужчина из Швеции.Образует новую ветвь I-S19291. Новая ветка = I-FT115400. VK151 не имеет покрытия для 2 из этих мутаций
    мтДНК: h25a1

    Образец: VK308 / Sweden_Skara 101
    Расположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 века н.э.
    Y-ДНК: R-BY33037
    мтДНК: h2c

    Образец: VK309 / Sweden_Skara 53
    Местоположение: Варнем, Скара, Швеция
    Возраст: Викинг 10-12 веков н.э.
    Y-ДНК: R-YP6189
    мтДНК: K1b1c

    Образец: VK313 / Дания_Rantzausminde Grav 2
    Местоположение: Ранцаусминде, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 850-900 CE
    Y-ДНК: R-JFS0009
    мтДНК: h2b

    Образец: VK315 / Дания_Bakkendrup Grav 16
    Местоположение: Баккендруп, Силенд, Дания
    Возраст: Viking 850-900 CE
    Y-ДНК: I-Y98280
    Комментарий FTDNA: Делится 1 SNP с мужчина из Нидерландов.Образует новую ветвь после I-Y37415 (P109). Новая ветвь = I-Y98280
    мтДНК: T1a1b

    Образец: VK316 / Дания_Hessum sk II
    Местоположение: Хессум, Фюн, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-Y130659
    Комментарий FTDNA: Сплит I- Y130594 (Z59). Получено для 1 предка для 6. Новый путь = I-Y130659> I-Y130594> I-Y130747. Древний образец STR_486 также принадлежит к этой группе, по I-Y130747
    мтДНК: K1a4

    Образец: VK317 / Дания_Kaargarden Grav BF99
    Расположение: Kaagården, Langeland, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: J-BY62479
    FTDNA Комментарий: 6-Splits J2 M67).Получено для 9, предков для 3. Новый путь = J-BY62479> J-BY72550
    мтДНК: h3a2a1

    Образец: VK320 / Дания_Bogovej Grav S
    Расположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-Y103013
    Комментарий FTDNA: Делится 3 SNP с мужчина из Швеции. Образует новую ветвь вниз I-FT3562 (P109). Новая ветвь = I-Y103013
    мтДНК: U5a1a1

    Образец: VK323 / Дания_Рибе 2
    Местоположение: Рибе, Ютландия, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-S10185
    мтДНК: K2a6

    Образец: VK324 / Дания_Ribe 3
    Расположение: Рибе, Ютландия, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-BY16590
    FTDNA Комментарий: Сплит R-BY16590 (L47).Получено для 7, предков для 3. Новый путь = R-S9742> R-BY16950
    мтДНК: N1a1a1a2

    Образец: VK326 / Дания_Рибе 5
    Местоположение: Рибе, Ютландия, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: R-Y52895
    mtDNA: U5b1-T16189C! — T16192C!

    Образец: VK327 / Дания_Рибе 6
    Местоположение: Рибе, Ютландия, Дания
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: I-BY463
    мтДНК: H6a1a5

    Образец: VK329 / Дания_Ribe 8
    Местоположение: Рибе, Ютландия, Дания
    Возраст: Викинги 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-S18894
    мтДНК: h4-T152C!

    Образец: VK332 / Oland_1088
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 858 ± 68 CE
    Y-ДНК: I-S8522
    FTDNA Комментарий: Возможно, ниже I-BY195155.Имеет одну мутацию C> T с образцом BY195155 *
    мтДНК: T2b24

    Образец: VK333 / Oland_1028
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 885 ± 69 CE
    Y-ДНК: R-Z29034
    mtDNA: h3a2a1

    Образец: VK335 / Oland_1068
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н. Э.
    Y-ДНК: R-BY39347
    FTDNA Комментарий: Делится 8 SNP с мужчиной Франция.Образует новую ветвь вниз по R-BY39347 (U152). Новая ветвь = R-FT304388
    мтДНК: K1b2a3

    Образец: VK336 / Oland_1075
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 853 ± 67 CE
    Y-ДНК: R-BY106906
    мтДНК: K2a3a

    Образец: VK337 / Oland_1064
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 858 ± 68 CE
    Y-ДНК: I-BY31739
    FTDNA Комментарий: Возможный Z140
    mtDNA1b: 9003a U5a

    Образец: VK338 / Дания_Bogovej Grav BV
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-A6707
    мтДНК: W3a1

    Образец: VK342 / Oland_1016
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-BY78615
    FTDNA Комментарий: Имеет 2 SNP с мужчиной из Финляндия.Образует новую ветвь вниз I2-Y23710 (L801). Новая ветвь = I-BY78615
    мтДНК: h3a1

    Образец: VK343 / Oland_1021
    Расположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-Y7232
    мтДНК: h4h

    Образец: VK344 / Oland_1030
    Расположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-BY32357
    mtDNA: J1c2t

    Образец: VK345 / Oland_1045
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: R-FT148754
    FTDNA Комментарий: Сплит R-FT148754 (DF63) .Получено для 8, предков для 6. Новый путь = R-FT148796> R-FT148754
    мтДНК: h5a1

    Образец: VK346 / Oland_1057
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 века н.э.
    Y-ДНК: J-Z8424
    мтДНК: h3a2b

    Образец: VK348 / Oland_1067
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-Z171
    мтДНК: T2b28

    Образец: VK349 / Oland_1073
    Местоположение: Оланд, Швеция
    Возраст: Viking 829 ± 57 CE
    Y-ДНК: R-BY166065
    FTDNA Комментарий: Делится 2 SNP с мужчиной из Англии .Образует ответвление вниз от R-BY166065 (L1066). Новая ветвь = R-BY167052
    мтДНК: h2e2a

    Образец: VK352 / Oland_1012
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 9-11 веков н.э.
    Y-ДНК: I-FGC35755
    FTDNA Комментарий: Возможно, образует ветвь вниз I -Y15295. 2 возможные мутации G> A с образцом I-Y15295 *
    мтДНК: H64

    Образец: VK354 / Oland_1026
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 986 ± 38 CE
    Y-ДНК: R-S6752
    мтДНК: h3a1

    Образец: VK355 / Oland_1046
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Викинг 847 ± 65 CE
    Y-ДНК: L-L595
    FTDNA Комментарий: Присоединяется к 2 другим древним на этой редкой ветви .ASH087 и I2923
    мтДНК: U5b1b1a

    Образец: VK357 / Oland_1097
    Местоположение: Эланд, Швеция
    Возраст: Viking 1053 ± 60 CE
    Y-ДНК: I-FT49567
    FTDNA Комментарий: Делится 4 SNP с мужчиной из Англии . Образует новую ветвь I-A5952 (Z140). Новая ветвь = I-FT49567
    мтДНК: J2b1a

    Образец: VK362 / Дания_Bogovej LMR 12077
    Расположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: E-CTS5856
    FTDNA Комментарий:

    3 Возможно 90 E-Z мтДНК: V7b

    Образец: VK363 / Дания_Bogovej BT
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-BY198083
    Комментарий FTDNA: Делится 2 SNP с мужчиной из Швейцарии.Образует новую ветвь I-A1472 (Z140). Новая ветвь = I-BY198083
    мтДНК: U4b1a1a1

    Образец: VK365 / Дания_Bogovej BS
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: R-BY34800
    мтДНК: U8a2

    Образец: VK367 / Дания_Bogovej D
    Местоположение: Богёвей, Лангеланд, Дания
    Возраст: Викинг 10 век н.э.
    Y-ДНК: I-BY67827
    Комментарий FTDNA: VK506 и VK19967 9 Внутренние отделы — SCP Foundation

    Успешная работа фонда зависит, прежде всего, от разделения ответственности между различными отделами.Некоторые подразделения Фонда перечислены в этом документе. Ради эффективности все отделы тесно координируются.

    Административный отдел

    Административный отдел возглавляют непосредственно команда O5 и администратор. Он направляет действия Фонда на всех уровнях. В этот отдел входят все узлы связи и командные центры; у каждого такого узла и центра есть резерв на случай отказа.В юрисдикцию AD также входят финансовые операции Фонда в целом, такие как распоряжение средствами, бухгалтерский учет, планирование бюджета и т. Д. Из-за важности этого отдела проверки лояльности здесь проводятся чаще, чем где-либо еще. К этому же отделу относится делопроизводство.

    Департамент иностранных дел (DEA)

    DEA отвечает за широкий спектр операций: распространение дезинформации, устранение следов деятельности SCP (как объектов, так и деятельности Фонда), набор персонала класса D и набор новых сотрудников из военных и гражданских учреждений.DEA отвечает за сокрытие деятельности агентов и объектов Фонда в населенных пунктах. DEA — это, по сути, передовая линия Фонда, поскольку она фильтрует всех потенциальных сотрудников и отвечает за поддержание высоких стандартов среди нанятого персонала — это также можно назвать HR.

    Отдел инженерно-технического обслуживания

    E&TS отвечает за техническое обслуживание и повседневное обслуживание всех объектов и оборудования, активно используемых Фондом.Этот отдел отвечает за проектирование и строительство новых объектов и путей сообщения, а также за ремонт и техническое обслуживание. Отдел E&TS разделен на несколько подотделов в зависимости от уровней допуска и ассигнований; сотрудники с более высоким уровнем допуска проектируют и строят камеры содержания класса Кетер и работают со стратегически важными объектами.

    Комитет по этике

    Комитет по этике — небольшой независимый отдел, отвечающий за рассмотрение процедур сдерживания и проверку проведенных экспериментов на предмет чрезмерного расточительства или ненадлежащего использования сотрудников класса D и других ресурсов.Некоторые считают существование комитета плохой шуткой, но он играет значительную роль в деятельности Фонда и имеет большое влияние.

    Разведывательное управление

    Разведывательное управление занимается поиском, отслеживанием и захватом несохраняемых объектов SCP, а также сбором разведданных о враждебных группах интересов. Ячейки под прикрытием IA существуют во всех крупных населенных пунктах и ​​замаскированы под гражданские объекты и учреждения.Агенты разведки обычно набираются из различных силовых структур и спецслужб мира.

    Отдел внутренней безопасности

    ISD — это скрытый «фонд в Фонде», силы тайной полиции, ответственные за фильтрацию предателей, а также за оперативные риски и риски информационной безопасности в рядах Фонда. Отдел строго иерархичен, придерживаясь строго определенного многоэтапного протокола расследования.Потенциальные агенты ISD должны иметь безупречный стаж работы и стаж работы в Фонде более года. Обычно каждый агент ISD сохраняет свою «официальную» позицию, чтобы предоставить своей команде отчет из первых рук обо всем, что происходит в данном отделе. Само существование ISD обычно преподносится как миф. «Официальная» ответственность ИСД — это расследование и допрос захваченных агентов ГОИ, хотя эта часть ИСД официально принадлежит Управлению безопасности в целях секретности.

    Отдел логистики

    Департамент логистики отвечает за передачу природных, финансовых и человеческих ресурсов между объектами Фонда. Транспортировка осуществляется автомобильным, водным, железнодорожным, воздушным, космическим и другим транспортом. Имеется сложная система распределения приоритетов и классов важности перевозок; Объекты SCP и ресурсы, необходимые для их сдерживания, обычно получают высший приоритет.Устранение препятствий, возникающих при транспортировке, также является первоочередной задачей.

    Производственный отдел

    Производственный отдел отвечает за выполнение любых материальных запросов, которые могут возникнуть во время поимки, содержания или любого другого процесса Фонда. Производственный отдел имеет несколько участков и зон, полностью посвященных созданию широкого профиля изделий на заказ или серийного производства. Проектирование и производство часто осуществляется на месте по соображениям безопасности.По тем же причинам ни производственный персонал, ни проектная документация никогда не покидают пределы объекта. Обычно они оснащены современным оборудованием и тщательно охраняются.

    Лечебное отделение

    Медицинский отдел Фонда отвечает за поддержание хорошего здоровья сотрудников. Из-за характера работы Фонда медики часто сталкиваются с трудно поддающимися лечению и весьма необычными случаями ран, травм, инфекций и расстройств.В связи с этим ОД придерживается исключительно высоких кадровых стандартов. Некоторые медики Фонда специализируются на вторичных областях лечения, таких как меметические воздействия, психологические травмы и т. Д.

    Мобильные оперативные группы

    Работа Фонда требует большого количества узкоспециализированных специалистов. Обычно это связано с аномалиями, которые требуют больших усилий и нестандартного подхода к локализации.Для решения этой проблемы создаются мобильные оперативные группы. MTF — это группы разного размера, которые специализируются на определенных ролях или реагируют на конкретные ситуации. У каждой группы есть название, состоящее из греческой буквы и числа; уточняющие префиксы и / или позывные могут использоваться в некоторых случаях. Дополнительную информацию можно найти в Обзоре мобильных оперативных групп.

    Научный отдел

    Эффективная научная работа — краеугольный камень существования и деятельности Фонда.Научный отдел отвечает за изучение всех содержащихся и новых SCP-объектов, разработку мер противодействия событиям нарушения условий содержания и разработку различных устройств и лекарственных препаратов, которые будут производиться Производственным отделом. Сотрудники научного отдела набираются из числа лучших и перспективных ученых в различных областях.

    Отдел безопасности

    Этот отдел отвечает за обеспечение безопасности и защиты всех помещений и объектов Фонда, независимо от их приоритета.Сотрудники SD обучены противодействию событиям нарушения условий содержания, вторжениям, саботажу, стихийным бедствиям и другим чрезвычайным ситуациям. Новички в этой услуге обычно проходят общее обучение перед тем, как попасть на объект или площадку. Специальное обучение работе с данным объектом проводится на выезде после задания.

    Департамент внутреннего трибунала

    Отдел внутреннего трибунала Фонда SCP является институциональным судебным органом организации.Этот отдел, по просьбе ISD, рассматривает дела сотрудников Фонда и других лиц, которые подпадают под определение запрещенных Правовым кодексом Департамента внутреннего трибунала, включая такие записи, как: «I — Преступления против Фонда», «II — Преступления против нормальности и человечности »,« III — Существенные дисциплинарные нарушения »,« IV — Подготовка к проведению мероприятия класса K »,« V — Преступление государства и корпорации »,« VI — Прочие нарушения ». Трибунал может назначить различные приговоры по каждой категории нарушений (за исключением пятого, судебное разбирательство по которому ведется ГОК).Любое решение Трибунала может быть отменено Командованием O5. Вы можете ознакомиться с Положением о внутреннем трибунале Фонда SCP и его Юридическим кодексом здесь.

    Центральные базы данных мутаций и SNP

    Репозиторий dbSNP-полиморфизмов NCBI, NIH, Bethesda
    Сервер молекулярной биологии ExPASy Швейцарский институт биоинформатики (SIB)
    Европейский институт биоинформатики EBI EMBL / EBI
    GeneSNPs (общедоступный Интернет-ресурс) Команда Центра генома Университета Юты
    ClinVar, NCBI Национальный центр биотехнологической информации
    Генатлас Жан Фрезаль, INSERM, Генетон, Франция,
    База данных генных карт М.Ребхан, Дж. Прилуски, В. Чалифа-Каспи и Дорон Ланцет Институт Вейцмана, Реховот, Израиль
    GVS: сервер изменения генома Д-р Дебора Никерсон, д-р Марк Ридер и команда США
    HGVbase: база данных вариаций генома человека Каролинский институт, Стокгольм, Швеция Европейский институт биоинформатики (EBI), Хинкстон, Великобритания и Европа, лаборатория молекулярной биологии (EMBL), Гейдельберг, Германия
    HOWDY: Организованная база данных полного генома человека Японская научно-техническая корпорация
    База данных мутаций генов человека, HGMD Д.Н. Купер, Э. В. Болл, П. Д. Стенсон М. Кравчак, Univ. Медицинского колледжа Уэльса. Кардифф, Великобритания
    jSNP: база База данных японских SNP Центр генома человека, Институт медицинских наук, Токийский университет
    База данных SNP Leelab Иризарри, К. Кустанович, В. Ли, К.Браун, Н. Нельсон, С. Вонг, В., Ли, К.Дж. UCLA Центр биоинформатики
    База данных человеческих SNP Институт Уайтхеда / Центр исследований генома Массачусетского технологического института
    Интернет-Менделирующее наследование в человеке, OMIM В. А. МакКусик и его коллеги, Университет Джона Хопкинса, NCBI
    NIEHS SNP ДокторДебора Никерсон, доктор Марк Ридер и команда США
    PharmGKB: База знаний по фармакогенетике и фармакогеномике Стэнфордский университет США
    SNP в Сиэтле Д-р Дебора Никерсон, д-р Марк Ридер и их команда Вашингтонского университета, Принстонского университета и Национального института сердца, легких и крови, U.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    *

    *

    *