(Laughter)
Of course, I'm talking about genealogy --
(Laughter)
the study of family history.
Luckily, we have people like Uncle Bernie and his fellow genealogists
These are not amateurs with a self-serving hobby.
These are citizen scientists with a deep passion to tell us who we are.
And they know that the past can hold a key to the future.
(Applause)
People use the internet for various reasons.
It turns out that one of the most popular categories of website
is something that people typically consume in private.
It involves curiosity,
non-insignificant levels of self-indulgence
and is centered around recording the reproductive activities
of other people.
When it comes to detailing family history,
in every family, we have this person that is obsessed with genealogy.
Let's call him Uncle Bernie.
Uncle Bernie is exactly the last person you want to sit next to
in Thanksgiving dinner,
because he will bore you to death with peculiar details
about some ancient relatives.
But as you know,
there is a scientific side for everything,
and we found that Uncle Bernie's stories
have immense potential for biomedical research.
We let Uncle Bernie and his fellow genealogists
document their family trees through a genealogy website called geni.com.
When users upload their trees to the website,
it scans their relatives,
and if it finds matches to existing trees,
it merges the existing and the new tree together.
The result is that large family trees are created,
beyond the individual level of each genealogist.
Now, by repeating this process with millions of people
all over the world,
we can crowdsource the construction of a family tree of all humankind.
Using this website,
we were able to connect 125 million people
into a single family tree.
I cannot draw the tree on the screens over here
because they have less pixels
than the number of people in this tree.
But here is an example of a subset of 6,000 individuals.
Each green node is a person.
The red nodes represent marriages,
and the connections represent parenthood.
In the middle of this tree, you see the ancestors.
And as we go to the periphery, you see the descendants.
This tree has seven generations, approximately.
Now, this is what happens when we increase the number of individuals
to 70,000 people --
still a tiny subset of all the data that we have.
Despite that, you can already see the formation of gigantic family trees
with many very distant relatives.
Thanks to the hard work of our genealogists,
we can go back in time hundreds of years ago.
For example, here is Alexander Hamilton,
who was born in 1755.
Alexander was the first US Secretary of the Treasury,
but mostly known today due to a popular Broadway musical.
We found that Alexander has deeper connections in the showbiz industry.
In fact, he's a blood relative of ...
Kevin Bacon!
(Laughter)
Both of them are descendants of a lady from Scotland
who lived in the 13th century.
So you can say that Alexander Hamilton
is 35 degrees of Kevin Bacon genealogy.
(Laughter)
And our tree has millions of stories like that.
We invested significant efforts to validate the quality of our data.
Using DNA, we found that .3 percent of the mother-child connections in our data
are wrong,
which could match the adoption rate in the US pre-Second World War.
For the father's side,
the news is not as good:
1.9 percent of the father-child connections in our data are wrong.
And I see some people smirk over here.
It is what you think --
there are many milkmen out there.
(Laughter)
However, this 1.9 percent error rate in patrilineal connections
is not unique to our data.
Previous studies found a similar error rate
using clinical-grade pedigrees.
So the quality of our data is good,
and that should not be a surprise.
Our genealogists have a profound, vested interest
in correctly documenting their family history.
We can leverage this data to learn quantitative information about humanity,
for example, questions about demography.
Here is a look at all our profiles on the map of the world.
Each pixel is a person that lived at some point.
And since we have so much data,
you can see the contours of many countries,
especially in the Western world.
In this clip, we stratified the map that I've showed you
based on the year of births of individuals from 1400 to 1900,
and we compared it to known migration events.
The clip is going to show you that the deepest lineages in our data
go all the way back to the UK,
where they had better record keeping,
and then they spread along the routes of Western colonialism.
Let's watch this.
(Music)
[Year of birth: ]
[1492 - Columbus sails the ocean blue]
[1620 - Mayflower lands in Massachusetts]
[1652 - Dutch settle in South Africa]
[1788 - Great Britain penal transportation to Australia starts]
[1836 - First migrants use Oregon Trail]
[all activity]
I love this movie.
Now, since these migration events are giving the context of families,
we can ask questions such as:
What is the typical distance between the birth locations
of husbands and wives?
This distance plays a pivotal role in demography,
because the patterns in which people migrate to form families
determine how genes spread in geographical areas.
We analyzed this distance using our data,
and we found that in the old days,
people had it easy.
They just married someone in the village nearby.
But the Industrial Revolution really complicated our love life.
And today, with affordable flights and online social media,
people typically migrate more than 100 kilometers from their place of birth
to find their soul mate.
So now you might ask:
OK, but who does the hard work of migrating from places to places
to form families?
Are these the males or the females?
We used our data to address this question,
and at least in the last 300 years,
we found that the ladies do the hard work
of migrating from places to places to form families.
Now, these results are statistically significant,
so you can take it as scientific fact that males are lazy.
(Laughter)
We can move from questions about demography
and ask questions about human health.
For example, we can ask
to what extent genetic variations account for differences in life span
between individuals.
Previous studies analyzed the correlation of longevity between twins
to address this question.
They estimated that the genetic variations account for
about a quarter of the differences in life span between individuals.
But twins can be correlated due to so many reasons,
including various environmental effects
or a shared household.
Large family trees give us the opportunity to analyze both close relatives,
such as twins,
all the way to distant relatives, even fourth cousins.
This way we can build robust models
that can tease apart the contribution of genetic variations
from environmental factors.
We conducted this analysis using our data,
and we found that genetic variations explain only 15 percent
of the differences in life span between individuals.
That is five years, on average.
So genes matter less than what we thought before to life span.
And I find it great news,
because it means that our actions can matter more.
Smoking, for example, determines 10 years of our life expectancy --
twice as much as what genetics determines.
We can even have more surprising findings
as we move from family trees
and we let our genealogists document and crowdsource DNA information.
And the results can be amazing.
It might be hard to imagine, but Uncle Bernie and his friends
can create DNA forensic capabilities
that even exceed what the FBI currently has.
When you place the DNA on a large family tree,
you effectively create a beacon
that illuminates the hundreds of distant relatives
that are all connected to the person that originated the DNA.
By placing multiple beacons on a large family tree,
you can now triangulate the DNA of an unknown person,
the same way that the GPS system uses multiple satellites
to find a location.
The prime example of the power of this technique
is capturing the Golden State Killer,
one of the most notorious criminals in the history of the US.
The FBI had been searching for this person for over 40 years.
They had his DNA,
but he never showed up in any police database.
About a year ago, the FBI consulted a genetic genealogist,
and she suggested that they submit his DNA to a genealogy service
that can locate distant relatives.
They did that,
and they found a third cousin of the Golden State Killer.
They built a large family tree,
scanned the different branches of that tree,
until they found a profile that exactly matched
what they knew about the Golden State Killer.
They obtained DNA from this person and found a perfect match
to the DNA they had in hand.
They arrested him and brought him to justice
after all these years.
Since then, genetic genealogists have started working with
local US law enforcement agencies
to use this technique in order to capture criminals.
And only in the past six months,
they were able to solve over 20 cold cases with this technique.
Thank you very much.
يستخدم الناس الإنترنت لأسباب عديدة.
ولقد تبين أن من أكثر أنواع المواقع تداولاً على الإنترنت
هي المواقع التي يتصفحها الناس عادةً على انفراد.
ويكون الدافع عادة هو حب الاستطلاع،
ومستويات ملحوظة من الانغماس في الملذّات
وتركز على تسجيل الأنشطة الإنجابية
لأشخاص آخرين.
(ضحك)
بالطبع، أنا أتحدث عن علم الأنساب...
(ضحك)
دراسة التاريخ العائلي.
عندما نأتي إلى تفصيل التاريخ العائلي،
لدينا في كل عائلة ذلك الشخص المهووس بعلم الأنساب.
دعونا نسمّيه بالعم بيرني.
إن العم بيرني تحديداً هو آخر شخص تود الجلوس بجواره
في عشاء عيد الشكر،
لأنه سوف يضجرك بتفاصيل غريبة
عن بعض الأقارب القدامى.
ولكن كما تعلمون،
هناك جانب علمي لكل شيء،
واكتشفنا أن قصص العم بيرني
تحمل إمكانيات هائلة للبحوث الطبية الحيوية.
ولذلك تركنا العم بيرني ورفاقه علماء الأنساب
يوثقون أشجار عائلاتهم من خلال موقع خاص بعلم الأنساب يسمى geni.com.
حين يرفع المستخدمون أشجار عائلاتهم على الموقع،
يقوم الموقع بفحص أقاربهم،
وإذا وجد تطابقاً مع الأشجار الموجودة بالموقع،
فإنه يدمج الشجرة الموجودة والأخرى الحديثة ببعضهما.
وتكون النتيجة إنشاء شجرات عائلية كبيرة،
تتجاوز القدرة الفردية لكل عالم أنساب.
الآن، بتكرار هذه العملية مع الملايين من الناس
في جميع أنحاء العالم،
يمكننا أن نجتهد في إنشاء شجرة عائلية لكل البشرية.
باستخدام هذا الموقع،
تمكنا من ربط 125 مليون شخص
بشجرة عائلة واحدة.
أنا لا أستطيع رسم الشجرة على الشاشات هنا
لأن لديهم عدد بكسلات أقل
من عدد الأشخاص في هذه الشجرة.
ولكن هذا مثال على مجموعة فرعية مكونة من 6,000 شخص.
إن كل نقطة خضراء عبارة عن شخص.
تمثل النقاط الحمراء حالات الزواج،
وتمثل الروابط الأبوة.
في منتصف هذه الشجرة، ترون الأسلاف.
وعند انتقالنا إلى الأطراف الخارجية، سنجد الأحفاد.
تتكون هذه الشجرة من سبعة أجيال تقريباً.
هذا ما سيحدث إن قمنا بزيادة عدد الأشخاص
إلى 70,000 شخص...
ما زال هذا العدد مجموعة فرعية صغيرة من كل البيانات التي لدينا.
على الرغم من ذلك، يمكنكم رؤية تكوّن أشجار العائلة العملاقة
مع العديد من الأقارب البعيدين.
بفضل العمل الجبار لعلماء الأنساب لدينا،
يمكننا أن نعود بالزمن مئات السنين للوراء.
على سبيل المثال، ألكسندر هاملتون،
والذي ولد عام 1755.
ألكسندر كان أول وزير مالية للولايات المتحدة الأمريكية،
ولكنه معروف اليوم بسبب مسرحية موسيقية مشهورة في برودواي.
لقد اكتشفنا أن لألكسندر قرابات أعمق في مجال الترفيه.
في الحقيقة، تربطه صلة قرابة مباشرة بـ
كيفن باكون!
(ضحك)
كلاهما حفيدان لسيدة من اسكتلندا
والتي عاشت في القرن الثالث عشر.
ولذلك يمكنكم أن تقولوا أن ألكسندر هاملتون
لديه قرابة 35 درجة من نسب كيفن باكون.
(ضحك)
وتحمل شجرة الأنساب الخاصة بنا العديد من القصص المشابهة لهذه القصة.
لقد بذلنا جهوداً كبيرة لكسب الاعتراف بجودة بياناتنا.
وباستخدام الحمض النووي، وجدنا أن 0.3% من صلات الأمومة
خاطئة،
والتي قد تتطابق مع معدل التبني في أمريكا قبل الحرب العالمية الثانية.
ومن جهة الأب،
فإن الأخبار ليست جيدة بما يكفي:
إن 1.9% من صلات الأبوة في بياناتنا خاطئة.
وأنا أرى بعض الأشخاص يبتسمون بسخرية هنا.
إنه كما تعتقدون...
هناك العديد من بائعي الحليب بالخارج.
(ضحك)
على كل حال، إن نسبة الخطأ 1.9% من صلات الأبوة
ليست نسبة الخطأ الوحيدة في بياناتنا.
فقد أظهرت دراسات سابقة نسبة خطأ مشابهة
باستخدام نتائج أنساب على المستوى السريري.
ولذلك فإن جودة بياناتنا جيدة،
وهذا ليس بالأمر المفاجئ.
إن علماء الأنساب لدينا يملكون دافعاً قوياً
في توثيق تاريخ عائلاتهم بشكل صحيح.
ويمكننا الاستفادة من هذه البيانات للحصول على معلومات مهمة عن البشرية.
على سبيل المثال، الأسئلة حول علم السكان.
لنلقي نظرة على كل ملفاتنا على خريطة العالم.
إن كل بكسل هو شخص يسكن في مكان ما.
وبما أنه لدينا الكثير من البيانات،
فبإمكانكم رؤية حدود العديد من البلدان،
وخاصةً تلك التي في العالم الغربي.
في هذا المقطع، رتبنا الخريطة التي رأيتموها إلى طبقات
بناء على تاريخ ميلاد أشخاص من 1400 إلى 1900،
وقارناها بالموجات المعروفة للهجرة.
المقطع سيظهر لك أن أعمق الأنساب في بياناتنا
ترجع أصولها إلى المملكة المتحدة،
حيث كان لديهم سجل أفضل،
لتنتشر بعد ذلك على طول طرق الاستعمار الغربي.
دعونا نشاهد هذا المقطع.
(موسيقى)
[تاريخ الميلاد:]
[1492- كولمبوس يبحر على المحيط الأزرق]
[1620- سفينة مايفلاور ترسو في ماساتشوستس]
[1652 - هولندا تستعمر جنوب أفريقيا]
[1788- بدء النقل الجنائي البريطاني إلى أستراليا]
[1836- أول المهاجرين يستخدم طريق أوريجون]
[جميع الأنشطة]
أنا أحب هذا المقطع.
وبما أن موجات الهجرة هذه تبين السياق التاريخي للعائلات،
فإنه يمكننا أن نطرح بعض التساؤلات مثل:
ما هي المسافة النمطية بين أماكن ولادة
الأزواج والزوجات؟
حيث أن هذه المسافة تلعب دوراً محورياً في علم السكان،
لأن النمط الذي يهاجر فيه الناس لتكوين أسرهم
يحدد كيفية انتشار الجينات في المناطق الجغرافية.
وقد حللنا هذه المسافة باستخدام بياناتنا،
واكتشفنا أنه في الماضي،
كان الناس يبسّطون الأمور.
كانوا يكتفون بالزواج بشخص من القرية المجاورة.
ولكن الثورة الصناعية جعلت حياتنا أكثر تعقيداً.
واليوم، مع الرحلات الجوية غير المكلفة ومواقع التواصل الاجتماعي،
أصبح بإمكان الناس السفر لأكثر من 100 كيلومتر من مكان ميلادهم
لإيجاد توأم الروح.
ولذا ربما تتساءلون الآن:
لكن من سيتكبد عناء الهجرة من مكان لآخر
لتكوين أسرة؟
هل سيكون الرجال أم النساء؟
لقد قمنا باستخدام بياناتنا لطرح هذا السؤال،
وخلال 300 سنة الأخيرة على الأقل،
اكتشفنا أن السيدات هن من يتكبدن عناء الهجرة
من مكان لآخر لتكوين أسرهن.
وهذه النتائج مهمة إحصائياً،
ولذلك يمكنكم اعتبار قول الرجال كسالى حقيقة علمية.
(ضحك)
يمكننا الانتقال من الأسئلة عن علم السكان
إلى الأسئلة عن صحة الإنسان.
على سبيل المثال، يمكننا التساؤل
عن مدى تأثير الاختلافات الوراثية في طول العمر
بين الأفراد.
حللت دراسات سابقة العلاقة بين طول العمر بين التوائم
للإجابة عن هذه المسألة،
وقدروا أن الاختلافات الوراثية
تمثل نحو ربع الاختلافات في مدى الحياة بين الأفراد.
ولكن يمكن الربط بين التوائم لأسباب كثيرة،
تشمل تأثيرات البيئة المختلفة
أو الأسرة المشتركة.
إن أشجار العائلات الكبيرة تتيح لنا فرصة تحليل أقاربها،
مثل التوائم،
ووصولاً إلى أقاربهم البعيدين وحتى إلى أبناء عمومة من الدرجة 4.
يمكننا بهذه الطريقة بناء نماذج قوية
يمكنها أن تفصل مساهمة الاختلافات الوراثية
عن العوامل البيئية.
ولقد توصلنا إلى هذه النتائج باستخدام بياناتنا،
فوجدنا أن الاختلافات الوراثية تفسر حوالي %15 فقط
من الاختلافات في مدى الحياة بين الأفراد.
وهذا بمعدل 5 سنوات.
وبالتالي، فإن الجينات لا تملك ذاك التأثير الذي كنا نعتقد على طول العمر.
وأعتقد أن هذه أخبار رائعة،
لأن ذلك يعني أن أفعالنا هي ما يهم.
التدخين، على سبيل المثال، يحدد 10 سنوات من عمرنا المتوقع...
وذلك ضعف ما تحدده الجينات الوراثية.
يمكننا أن نحصل على نتائج أكثر إدهاشاً
بينما ننزل من شجرة العائلة
وندع علماء الأنساب يوثقون ويجمعون معلومات الحمض النووي من مصادر خارجية.
وقد تكون النتائج مدهشة.
وقد يكون من الصعب تخيل هذا الأمر، ولكن العم بيرني وأصدقائه
يمكنهم تشكيل خبرة بالطب الشرعي للحمض النووي
قد تفوق تلك التي يملكها مكتب التحقيقات الفدرالية حالياً.
عندما تقومون بوضع الحمض النووي على شجرة عائلة كبيرة،
فأنتم تصنعون منارة
والتي ترشدكم للمئات من الأقارب البعيدين
المرتبطين جميعاً بصاحب الحمض النووي.
وبوضع منارات متعددة على شجرة عائلة أكبر،
يمكنكم تحديد الحمض النووي لشخص مجهول،
بنفس الطريقة المستخدمة في نظام تحديد المواقع بالأقمار الصناعية
لتحديد موقع ما.
الاختبار الأول لقوة هذه التقنية
هو إلقاء القبض على أشهر قاتل بالولاية،
أحد أشهر المجرمين في تاريخ الولايات المتحدة.
حيث كان مكتب التحقيقات الفيدرالية يبحث عنه لأكثر من 40 سنة.
وقد كان لديهم حمضه النووي،
ولكن لم يتم التعرف عليه في أي قاعدة بيانات خاصة بالشرطة.
منذ سنة، قام مكتب التحقيقات الفيدرالية باستشارة عالم أنساب،
واقترحت عليهم تسليم حمضه النووي لمصلحة علم الأنساب
والتي يمكنها تحديد أقربائه.
وعند قيامهم بالأمر،
عثروا على ابن عم من الدرجة 3 لأشهر قاتل في الولاية.
وقد قاموا ببناء شجرة عائلة كبيرة،
وقاموا بفحص كل فروع هذه الشجرة،
حتى وجدوا ملفاً يتطابق تماماً
مع ما يعرفونه عن هذا القاتل.
وقاموا بأخذ عينة من حمضه النووي ووجدوا تطابقا تاما
مع العينة التي لديهم.
وقاموا بإلقاء القبض عليه وأخذوه للمحاكمة
بعد مرور كل تلك السنوات.
منذ ذلك الوقت، بدأ علماء الأنساب يعملون
مع أجهزة إنفاذ القانون بالولايات المتحدة
لاستخدام هذة التقنية في القبض على المجرمين.
وخلال الأشهر الستة الماضية فقط،
تمكنوا من حل لغز 20 قضية عالقة باستخدام هذه التقنية.
لحسن الحظ، لدينا أشخاص كالعم بيرني ورفاقه علماء الأنساب.
هؤلاء ليسوا مجرد هواة يحاولون تضييع الوقت.
بل علماء مواطنون شغوفون بإخبارنا عن هويتنا.
ويعلمون أن الماضي قد يخفي في جنباته مفتاح المستقبل.
شكرا ًجزيلاً لكم.
(تصفيق)
La gente usa Internet por varios motivos.
Resulta que una de las categorías más populares de páginas web
es algo que la gente consume normalmente en privado.
Tiene que ver con la curiosidad,
con niveles significativos de autocomplacencia
que giran en torno a las actividades reproductivas
de otras personas.
(Risas)
Obviamente estoy hablando de la genealogía...
(Risas)
el estudio de la historia familiar.
Cuando se trata de detallar la historia familiar
en todas las familias hay una persona obsesionada con la genealogía.
Llamémosle tío Bernie.
El tío Bernie es justo la última persona a cuyo lado te quieres sentar
en la cena de Acción de Gracias,
porque te aburrirá soberanamente con detalles concretos
sobre parientes antiguos.
Pero como ya saben,
todo tiene un lado científico,
y hemos descubierto que las historias del tío Bernie
tienen un potencial inmenso para la investigación biomédica.
Dejamos que el tío Bernie y sus amigos genealogistas
documenten sus árboles genealógicos a través de una web llamada geni.com.
Cuando los usuarios suben sus árboles a la web
este escanea a sus familiares
y si encuentra coincidencias con árboles existentes
combina el árbol existente con el nuevo.
El resultado es que se crean árboles genealógicos enormes,
más allá del nivel individual de cada genealogista.
Al repetir este proceso con millones de personas
de todo el mundo,
podemos colaborar para crear un árbol genealógico de toda la humanidad.
Al usar esta página,
pudimos conectar a 125 millones de personas
en un solo árbol genealógico.
No puedo dibujar el árbol en estas pantallas
porque tienen menos píxeles
que el número de personas en el árbol.
Pero aquí tengo un ejemplo de un subconjunto de 6000 individuos.
Cada nodo verde es una persona.
Los nodos rojos representan matrimonios,
y las conexiones representan paternidad.
En el medio del árbol pueden ver los ancestros.
A medida que vamos hacia la periferia verán los descendientes.
Este árbol tiene, aproximadamente, siete generaciones.
Esto es lo que pasa cuando aumentamos el número de individuos
hasta 70 000 personas...
sigue siendo una pequeña parte de los datos que tenemos.
Aún así, pueden ver que se forman árboles genealógicos enormes
con muchos parientes lejanos.
Gracias al arduo trabajo de nuestros genealogistas,
podemos retroceder en el tiempo hasta cientos de años.
Por ejemplo, aquí tenemos a Alexander Hamilton,
que nació en 1755.
Alexander fue el primer Secretario del Tesoro de EE.UU.
pero hoy es conocido sobre todo por un musical popular de Broadway.
Descubrimos que Alexander tiene buenas conexiones en el mundo del espectáculo.
De hecho, es pariente de sangre de...
¡Kevin Bacon!
(Risas)
Ambos son descendientes de una señora de Escocia
que vivió en el siglo XIII.
Así que se podría decir que Alexander Hamilton
tiene 35 grados de separación con Kevin Bacon.
(Risas)
Y nuestro árbol tiene millones de historias como esa.
Hemos puesto mucho esfuerzo en validar la calidad de nuestros datos.
Con el ADN descubrimos que 0,3 % de las conexiones madre-hijo de nuestros datos
son erróneas,
lo que coincide con las tasas de adopción en EE.UU. antes de la II Guerra Mundial.
Por el lado paterno,
las noticias no son tan buenas:
1,9 % de las conexiones padre-hijo de nuestros datos son erróneos.
Veo que algunos se ríen.
Es lo que piensan...
hay muchos lecheros por ahí.
(Risas)
Sin embargo, esta tasa de error del 1,9 % en las conexiones patrilineales
no son únicas de nuestros datos.
Estudios anteriores descubrieron una tasa de error similar
al usar genealogía clínica.
Así que la calidad de nuestros datos es buena
y eso no debería sorprender.
Nuestros genealogistas tienen un profundo interés
en documentar correctamente su historia familiar.
Podemos usar estos datos para aprender información cuantitativa de la humanidad,
por ejemplo, cuestiones sobre demografía.
Echemos un vistazo a todos los perfiles del mapa del mundo.
Cada pixel es una persona que vivió en un momento dado.
Y dado que tenemos tantos datos,
pueden ver el contorno de muchos países,
sobre todo el mundo occidental.
En este clip estratificamos el mapa que les enseñamos
basado en el año de nacimiento de los individuos entre 1400 y 1900,
y los comparamos con movimientos migratorios conocidos.
El clip les mostrará que las líneas más profundas de nuestros datos
llegan hasta el Reino Unido,
donde conservaban mejor los datos,
y luego se extendían a lo largo de las rutas del colonialismo occidental.
Veámoslo.
(Música)
[Año de nacimiento:]
[1492 - Colón navega por el océano]
[1620 - El Mayflower llega a Massachusetts]
[1652 - Los holandeses se asientan en Sudáfrica]
[1788 - Gran Bretaña empieza a transportar presos a Australia]
[1836 - Los primeros emigrantes usan la Senda de Oregón]
[Todo es actividad]
Me encanta esta película.
Ya que estos sucesos migratorios ponen en contexto a las familias,
podemos hacer preguntas tales como:
¿Cuál es la distancia típica entre los lugares de nacimiento
de maridos y mujeres?
Esta distancia tiene un papel fundamental en la demografía
porque los patrones en los que la gente emigra para formar familias
determina cómo se expanden los genes en áreas geográficas.
Analizamos la distancia usando nuestros datos,
y descubrimos que antiguamente
la gente lo tenía fácil.
Simplemente se casaban con gente del pueblo de al lado.
Pero la Revolución Industrial complicó nuestra vida amorosa.
Y hoy, con los vuelos asequibles y con las redes sociales,
la gente suele emigrar a más de 100 km de su lugar de nacimiento
para encontrar a su alma gemela.
Puede que se pregunten:
¿Quién hace el enorme trabajo de emigrar de un sitio a otro
para formar familias?
¿Son los hombres o las mujeres?
Usamos nuestros datos para afrontar esta cuestión
y al menos en los últimos 300 años,
descubrimos que las damas hacen el trabajo arduo
de emigrar de unos lugares a otros para formar familias.
Estos resultados son estadísticamente relevantes,
así que pueden admitir como hecho científico que los varones son vagos.
(Risas)
Podemos pasar de las preguntas sobre demografía
y hacer preguntas sobre salud humana.
Por ejemplo, podemos preguntar
cómo las variaciones genéticas justifican las diferencias en la esperanza de vida
entre individuos.
Estudios previos analizaron la correlación de la longevidad entre gemelos
para afrontar esta cuestión.
Estimaron que las variaciones genéticas justifican
alrededor de un cuarto de las diferencias en la esperanza de vida entre individuos.
Pero los gemelos pueden correlacionarse por diversas razones,
incluyendo distintos efectos medioambientales
o compartir casa.
Los árboles genealógicos extensos nos permiten analizar parientes próximos,
como los gemelos,
hasta los parientes lejanos, incluso primos cuartos.
De esta manera podemos construir modelos robustos
que pueden separar la contribución de variaciones genéticas
de los factores medioambientales.
Llevamos a cabo este análisis usando nuestros datos,
y descubrimos que las variaciones genéticas solo explican solo el 15 %
de las diferencias de esperanza de vida entre individuos.
De media son cinco años.
Así que los genes importan menos de lo que pensábamos.
Y me parece una noticia estupenda,
porque significa que nuestras acciones pueden importar más.
Fumar, por ejemplo, determina 10 años de nuestra esperanza de vida,
el doble de lo que determina la genética.
Incluso podemos tener más descubrimientos sorprendentes
si nos movemos de los árboles
y dejamos que los genealogistas documenten y recopilen información sobre el ADN.
Y el resultado puede ser increíble.
Puede costar imaginarlo, pero el tío Bernie y sus amigos
pueden crear competencias forenses de ADN
que incluso superan a las que tiene actualmente el FBI.
Al colocar el ADN en un árbol genealógico grande,
se crea un modelo efectivo
que ilumina cientos de parientes lejanos
conectados a la persona que originó el ADN.
Al situar múltiples modelos en un árbol genealógico grande,
se puede triangular el ADN de una persona desconocida,
igual que los sistemas de GPS usan múltiples satélites
para encontrar una ubicación.
Un gran ejemplo del poder de esta técnica
es la captura del asesino del Golden State,
uno de los criminales más famosos de la historia de EE.UU.
El FBI llevaba 40 años buscando a esta persona.
Tenían su ADN,
pero nunca aparecía en las bases de datos policiales.
Hace un año, el FBI consultó a una genealogista genética
y esta sugirió que llevaran su ADN a un servicio de genealogía
que puede localizar a parientes lejanos.
Lo hicieron,
y encontraron a un primo tercero del asesino de Golden State.
Construyeron un árbol genealógico enorme,
escanearon las diferentes ramas del árbol,
hasta que encontraron un perfil que coincidía exactamente
con lo que sabían del asesino de Golden State.
Consiguieron el ADN de esta persona y obtuvieron una coincidencia perfecta
con el ADN que tenían a mano.
Lo arrestaron y lo llevaron ante la justicia
después de tantos años.
Desde entonces, los genealogistas genéticos han estado trabajando
con las fuerzas del orden locales de EE.UU.
para que usen esta técnica para detener criminales.
Y solo en los últimos seis meses
pudieron cerrar con esta técnica 20 casos sin resolver.
Afortunadamente, tenemos a gente como el tío Bernie y sus colegas genealogistas.
No son aficionados que tienen una afición egoísta.
Son ciudadanos científicos con la gran pasión de decirnos quiénes somos.
Y saben que el pasado puede ser la clave del futuro.
Muchísimas gracias.
(Aplausos)
مردم به دلایل مختلف از اینترنت استفاده می کنند
یکی از محبوبترین دسته های وب سایت،
چیزی است که معمولاً افراد به صورت خصوصی استفاده می کنند.
این شامل کنجکاوی،
سطوح بالای خوشگذرانی
و محور آن روی ضبط فعالیت های تولید مثل
افراد دیگر است.
(خنده حضار)
البته ، من در مورد دودمان صحبت می کنم --
(خنده حضار)
بررسی تاریخچه خانواده.
وقتی نوبت به جزییات تاریخچه خانوادگی میرسد،
در هر خانواده، ما فردی را داریم که وسواس تبارشناسی دارد.
بیایید او را عمو برنی بنامیم.
عمو برنی دقیقاً آخرین شخصی است که می خواهید در شام شکرگذاری
کنارش بنشینید،
زیرا او شما را با جزئیات عجیب درمورد برخی بستگان باستانی
تا سر حد مرگ بی حوصله میکند.
اما همانطور که می دانید،
یک جنبه علمی برای همه چیز وجود دارد،
و ما متوجه شدیم که داستانهای عمو برنی
پتانسیل بسیار زیادی برای تحقیقات زیست پزشکی دارد.
ما به عمو برنی و تبارشناسانش اجازه می دهیم
شجره نامه خود را از طریق وب سایت تبارشناسی به نام geni.com مستند کنند.
وقتی کاربران درختشان را در وب بارگذاری میکنند
بستگانشان را اسکن می کند،
و اگر با درختان موجود مطابقت داشته باشد،
درخت موجود و جدید را با هم ادغام می کند.
در نتیجه شجره نامه های بزرگی فراتر از سطح فردی هر تبارشناس،
ایجاد می شوند.
اکنون با تکرار این روند با میلیون ها نفر
در سراسر جهان،
ما می توانیم به ساختن یک شجره نامه خانوادگی از همه بشریت دست یابیم.
با استفاده از این وب سایت،
ما توانستیم ۱۲۵ میلیون نفر را
با یک شجره نامه منفرد به هم وصل کنیم.
من نمی توانم درخت را روی صفحه نمایش اینجا بکشم
زیرا پیکسلهای کمتری
نسبت به تعداد افراد این درخت وجود دارد.
اما اینجا مثالی از زیر مجموعه ۶,۰۰۰ فرد آورده شده است.
هر گره سبز یک فرد است.
گره های قرمز نشان دهنده ازدواج ها است،
و اتصالات نشان دهنده والدین است.
در وسط این درخت، اجداد را می بینید.
و هرچه به حاشیه می رویم، شما فرزندان را می بینید.
این درخت تقریباً هفت نسل دارد.
حال این چیزیست که وقتی تعداد افراد را افزایش می دهیم اتفاق می افتد
به ۷۰,۰۰۰ نفر --
هنوز هم یک زیر مجموعه کوچک از تمام داده هایی است که در اختیار داریم.
با وجود این، می توانید شکل گیری شجره نامه های غول پیکر را ببینید
با خیلی از بستگان بسیار دور
با تشکر از تلاش و کوشش تبار شناسان ما،
ما می توانیم صدها سال به عقب برگردیم.
به عنوان مثال، الكساندر همیلتون اینجاست،
که در سال ۱۷۵۵ به دنیا آمد.
الكساندر اولین وزیرخزانه داری ایالات متحده بود،
اما امروزه بیشتر به دلیل موزیکال محبوب برادوی شناخته می شود.
فهمیدیم که الکساندر ارتباطات عمیق تری در صنعت نمایش دارد.
در واقع، او خویشاوند خونی...
کوین بیکن است!
(خنده حضار)
هر دوی آنها فرزندان بانویی اهل اسکاتلند هستند
که در قرن سیزدهم زندگی می کرد.
بنابراین می توانید بگویید که الکساندر همیلتون
۳۵ درجه از تبار شناسی کوین بیکن است.
(خنده حضار)
و درخت ما میلیون ها داستان مانند این دارد.
ما تلاشهای چشمگیری را برای اعتبارسنجی کیفیت داده های خود سرمایه گذاری کردیم.
با استفاده از DNA، ما متوجه شدیم که ۳ درصد ارتباط مادر و کودک در داده های ما
غلط هستند،
که می تواند با نرخ پذیرش در پیش از جنگ جهانی دوم ایالات متحده مطابقت کند.
از طرف پدر،
خبر چندان خوب نیست:
۱.۹ درصد از اتصالات پدر و فرزند در داده های ما اشتباه است.
و می بینم که بعضی از افراد اینجا پوزخند می زنند.
این چیزی است که شما فکر می کنید-
شیر فروشهای زیادی بیرون حضور دارند.
(خنده حضار)
با این حال، این میزان خطای ۱.۹ درصد در اتصالات پدری،
منحصر به داده های ما نیست.
مطالعات قبلی میزان خطای مشابهی را نشان داده اند
با استفاده از شجره نامه های بالینی.
بنابراین کیفیت داده های ما خوب است،
و این نباید تعجب آور باشد.
تبار شناسان ما علاقه عمیقی
به مستند سازی درستِ تاریخچه خانواده شان دارند.
ما می توانیم برای یادگیری اطلاعات کمی درمورد بشریت از این داده ها استفاده کنیم،
به عنوان مثال، سؤالات مربوط به جمعیت شناسی.
در اینجا نگاهی به تمام پروفایل هایمان در نقشه جهان می اندازیم.
هر پیکسل شخصی است که در مقطعی زندگی کرده است.
و از آنجا که داده های زیادی داریم
می توانید خطوط بسیاری از کشورها را ببینید،
مخصوصاً در جهان غرب.
در این کلیپ نقشه ای را که به شما نشان دادم طبقه بندی کردیم
بر اساس سال تولد افراد از ۱۴۰۰ تا ۱۹۰۰،
و ما آن را با رویدادهای مهاجرت مقایسه کردیم.
این کلیپ نشان می دهد که عمیق ترین تبار درداده های ما وجود دارد.
همه به انگلستان برگردیم،
جایی که سابقه نگهداری بهتری داشتند،
و سپس در طول مسیر استعمار غربی گسترش یافتند.
بیایید این را تماشا کنیم.
(موزیک)
[سال تولد: ]
[۱۴۹۲- بادبان کلمبوس اقیانوس آبی ]
[۱۶۲۰ - سرزمین های میفلاور در ماساچوست]
[۱۶۵۲- استقرار هلندیها درآفریقای جنوبی]
[۱۷۸۸- حمل و نقل کیفری انگلیس به استرالیا آغاز می شود]
[۱۸۳۶- اولین مهاجران از دنباله اورگن استفاده می کنند]
[تمام فعالیت]
من این فیلم را دوست دارم.
اکنون، از آنجا که این رویدادهای مهاجرت زمینه خانواده ها را فراهم می کند،
می توانیم سؤالاتی بپرسیم از قبیل:
فاصله معمولی بین محل های تولد
زن و شوهرها چقدر است؟
این فاصله نقش اساسی در جمعیت شناسی دارد،
زیرا الگویی که در آن افراد برای تشکیل خانواده مهاجرت می کنند
تعیین میکند نحوه گسترش ژن ها در مناطق جغرافیایی چگونه است.
ما این فاصله را با داده های خود آنالیز کردیم.
و فهمیدیم که در قدیم،
آن را آسان میگرفتند.
آنها فقط با شخصی در روستای مجاور ازدواج میکردند.
اما انقلاب صنعتی واقعاً زندگی عاشقانه ما را پیچیده کرده است.
و امروز با پروازهای مقرون به صرفه و رسانه های اجتماعی آنلاین،
مردم به طور معمول بیش از ۱۰۰ کیلومتر از محل تولد خود مهاجرت می کنند
برای پیدا کردن همسرشان.
پس اکنون ممکن است بپرسید
خوب، اما چه کسی کار سخت مهاجرت از جایی به جای دیگر را انجام می دهد
تا خانواده تشکیل دهد؟
اینها مرد هستند یا زن؟
برای حل این سوال از داده های خود استفاده کردیم
و حداقل در ۳۰۰ سال گذشته،
فهمیدیم که خانمها کار سخت را انجام می دهند،
مهاجرت از جایی به جای دیگر برای تشکیل خانواده.
اکنون، این نتایج از نظر آماری قابل توجه هستند،
بنابراین می توانید آنرا یک واقعیت علمی در نظر بگیرید که مردان تنبل هستند.
(خنده حضار)
می توانیم از سؤالات مربوط به جمعیت شناسی بگذریم
و در مورد سلامتی انسان سؤال کنیم.
مثلاً می توانیم بپرسیم
میزان تغییرات ژنتیکی برای تفاوت در طول زندگی
افراد چقدر است.
مطالعات قبلی، رابطه طول عمر بین دوقلوها را مورد تجزیه و تحلیل قرار داده است
تا به این سوال بپردازد.
آنها تخمین زده اند که حدود یک چهارم اختلاف
در طول عمر افراد مربوط به تغییرات ژنتیکی است.
اما دوقلوها به دلایل زیادی با هم ارتباط دارند،
از جمله اثرات مختلف زیست محیطی
یا یک خانواده مشترک.
شجره نامه های بزرگ این فرصت را می دهندکه هردو بستگان نزدیک را تجزیه و تحلیل کنیم
مانند دوقلوها،
تا بستگان دور، حتی پسر عموهای چهارم.
از این طریق می توانیم مدلهای محکم بسازیم
که می تواند سهم تغییرات ژنتیکی از عوامل محیطی
را از بین ببرد.
ما این تجزیه و تحلیل را با داده های خود انجام دادیم،
و ما دریافتیم که تغییرات ژنتیکی فقط ۱۵ درصد از
تفاوت در طول عمر بین افراد را توضیح میدهد
که به طور متوسط پنج سال است.
بنابراین ژنها کمتر از آنچه فکر می کردیم در طول عمر اهمیت دارند.
و من آن را خبری عالی می دانم،
زیرا بدان معنی است که اقدامات ما می توانند اهمیت بیشتری داشته باشند.
به عنوان مثال، سیگار کشیدن ۱۰ سال از امید به زندگی ما را تعیین می کند -
دو برابر بیشتر از آنچه ژنتیک تعیین می کند.
حتی می توانیم یافته های شگفت انگیزتری داشته باشیم
وقتی از شجره نامه ها گذر میکنیم
و اجازه می دهیم که شجره شناسان مان اطلاعات DNA را جمع و جور کنند.
نتایج می تواند شگفت انگیز باشد.
ممکن است تصور کردن سخت باشد، اما عمو برنی و دوستانش
می تواند قابلیت های پزشکی قانونی DNA را ایجاد کند
حتی فراتر از آنچه FBI در حال حاضر دارد.
وقتی DNA را روی یک شجره نامه بزرگ قرار می دهید،
شما به طور موثر یک چراغ را ایجاد می کنید
که صدها نفر از بستگان دور را روشن می کند
همه اینها به فردی که از DNA نشات گرفته است متصل هستند
با قرار دادن چندین چراغ روی یک شجرنامه بزرگ،
اکنون می توانید DNA یک شخص ناشناس را از سه جهت دسته بندی کنید،
به همان روشی که سیستم GPS از چندین ماهواره استفاده می کند
تا یک موقعیت را پیدا کند.
نمونه بارز قدرت این تکنیک
گیر انداختن قاتل گلدن استیت است (یک قاتل زنجیره ای)
که یکی از بدنام ترین جنایتکاران در تاریخ ایالات متحده است.
FBI بیش از ۴۰ سال در جستجوی این شخص بود.
آنها DNA او را داشتند،
اما هرگز در هیچ بانک اطلاعاتی پلیس نبود.
حدود یک سال پیش، FBI با یک شجره شناس ژنتیک مشورت کرد،
او پیشنهاد کرد که DNA او را به یک سرویس تبارشناسی ارائه دهند
که می تواند بستگان دور را پیدا کند.
آنها این کار را کردند،
و یک پسر عموی سوم قاتل گلدن استیت را پیدا کردند.
آنها یک شجره نامه بزرگ ساختند،
شاخه های مختلف آن درخت را اسکن کردند،
تا زمانی که نمایه ای را پیدا کردند که مطابقت داشت
با آنچه درمورد قاتل گلدن استیت می دانستند.
آنها DNA را از این شخص به دست آوردند و یک تطابق عالی پیدا کردند
با DNA ای که در دست داشتند.
آنها او را دستگیر کردند و به عدالت کشاندند
بعد از این همه سال.
از آن زمان، متخصصان تبار شناس شروع به کار با آن کردند
سازمانهای محلی اجرای قانون ایالات متحده
از این تکنیک به منظور دستگیری مجرمان استفاده می کنند.
و فقط در شش ماه گذشته،
آنها توانستند بیش از ۲۰ مورد را با این تکنیک حل کنند.
خوشبختانه، ما افرادی مانند عمو برنی و تبارشناسان شبیه او را داریم
که آماتورهایی نیستند که سرگرمی شخصی داشته باشند.
دانشمندانی هستند باعشق عمیق که به ما می گویند چه کسی هستیم.
ومی دانند که گذشته می تواند کلید آینده باشد.
بسیار سپاسگزارم.
(تشویق حضار)
Les gens utilisent Internet pour plusieurs raisons.
Et il se trouve que la catégorie la plus populaire de site web,
c’est quelque chose que les gens tendent à regarder en privé.
Ça concerne notre curiosité,
des niveaux significatifs de complaisance,
et ça tourne autour de l’enregistrement des activités reproductrices
d’autres personnes.
(Rires)
Évidemment, je parle de généalogie,
(Rires)
l’étude des histoires familiales.
Dans chaque famille,
il y a toujours un membre de la famille obsédé par la généalogie.
On va l’appeler l’oncle Bernie.
Il est la personne qu'on ne veut pas à côté de soi
aux dîners de famille
parce qu’il est ennuyant à mort avec tous ces détails
d’un parent éloigné.
Mais comme vous le savez,
la science est partout
et on pense que les histoires d’oncle Bernie
ont un grand potentiel pour la recherche biomédicale.
On laisse l’oncle Bernie et ses amis généalogistes
rentrer leurs arbres généalogiques sur un site nommé geni.com
Quand les arbres généalogiques sont téléchargés,
le site scanne les membres.
S’il y a des concordances
avec d’autres arbres, ceux-ci sont fusionnés,
créant ainsi un arbre plus étendu,
qui va au-delà de l’individualité de chaque généalogiste.
En répétant ce processus avec des millions de personnes
à travers le monde,
on peut assembler un arbre pour toute l’humanité.
Grâce à ce site,
on a pu connecter 125 millions de personnes
en un seul arbre généalogique.
Je ne peux pas vous montrer l’arbre sur ces écrans
parce qu’ils ont moins de pixels
que le nombre de personnes sur l’arbre.
Mais voici un exemple d’un plus petit arbre avec 6 000 individus.
Chaque nœud vert est une personne.
Les nœuds rouges représentent les mariages
et les lignes la relation parent-enfant.
Au milieu de l’arbre se trouvent les ancêtres.
En périphérie se trouvent les descendants.
Sur cet arbre, il y a environ sept générations.
Voici ce qui arrive lorsqu’on augmente le nombre d’individus
à 70 000 personnes.
Toujours un petit sous-ensemble de nos données.
Malgré tout, vous voyez bien l’assemblage d’un arbre généalogique gigantesque
avec de la parenté très éloignée.
Grâce au travail sans relâche de nos généalogistes,
on peut reculer dans le temps sur des centaines d’années.
Par exemple, ici c’est Alexander Hamilton,
né en 1755.
Alexander a été le premier secrétaire au Trésor des États-Unis.
Aujourd’hui, il est populaire à cause d’une comédie musicale de Broadway.
Alexander a de bons contacts dans le showbiz.
En fait, il a des liens de parenté avec…
Kevin Bacon
(Rires)
Tous les deux sont les descendants d’une dame écossaise
ayant vécu au XIIIe siècle.
On peut donc dire qu’Alexander Hamilton
est à 35 degrés de l’arbre de Kevin Bacon.
(Rires)
Et notre arbre a des millions d’autres histoires.
On s’est donné du mal pour valider la qualité de ces données.
En utilisant de l’ADN, on s’est aperçu que 0,3 % des relations mères-enfants
étaient incongrues dans nos données.
Ce qui correspondrait au taux d’adoption avant la Seconde Guerre mondiale.
Pour le côté paternel,
les nouvelles n’étaient pas bonnes :
1,9 % des relations père-enfant étaient incongrues.
Je vois quelques-uns avec un sourire en coin,
c’est exactement ce que vous croyez.
Plusieurs facteurs parcourent les rues.
(Rires)
Ce 1,9 % d’erreur sur la lignée patriarcale
n’est pas exclusif à nos données.
Des études antérieures ont trouvé un taux similaire
dans les antécédents cliniques.
Donc, la qualité de notre travail est bonne
et ce n’est pas surprenant.
L’entrée fidèle des informations familiales est quelque chose
que nos généalogistes tiennent à cœur.
On peut miser sur ces données pour en apprendre plus sur l’humanité,
par exemple, sur la démographie.
Voici un aperçu de l’ensemble des profils à travers le monde.
Chaque pixel représente une personne ayant vécu à un certain moment.
Avec toutes ces données,
on peut voir les frontières de plusieurs pays,
particulièrement dans le monde occidental.
Dans cette séquence, on a segmenté la carte que je vous ai montrée,
selon l’année de naissance d’individus, ayant vécu entre 1400 et 1900
et on a comparé ça aux grandes migrations connues.
La séquence montre que les lignées les plus anciennes dans nos données
remontent au Royaume-Uni.
où l’on tenait mieux les registres.
On peut voir ces lignées suivre les routes du colonialisme occidental.
Regardons.
(Musique)
[Année de naissance :]
[1492 : Colomb met le cap sur l’océan]
[1620 : Le Mayflower arrive au Massachusetts]
[1652 : Les Néerlandais colonisent l’Afrique du Sud]
[1788 : La Grande-Bretagne initie la déportation pénale vers l’Australie]
[1836 : Utilisation de la piste de l’Oregon]
[Toutes les activités]
J’aime ce film.
Sachant que ces évènements de migration donnent le contexte familial,
on peut se demander :
quelle est la distance habituelle entre les lieux de naissance
d'un mari et de sa femme ?
Cette distance est primordiale en démographie,
car les migrations faites dans le but de fonder une famille
déterminent comment les gènes sont répartis géographiquement.
On a analysé cette distance avec nos données
et on a découvert qu’autrefois,
on se la coulait douce.
On mariait quelqu’un du village voisin tout simplement.
C’est la révolution industrielle qui a compliqué les amours.
De nos jours, avec des billets d’avion abordables et les médias sociaux,
les gens sont prêts à migrer à plus de 100 km de leur lieu de naissance,
afin de trouver leur âme sœur.
Là vous vous demandez :
d’accord, mais qui prend la peine d’émigrer
pour fonder une famille ?
Les hommes ou les femmes ?
On a utilisé nos données pour le découvrir.
On a trouvé qu’au moins depuis les dernières 300 années,
ce sont les femmes qui se donnent cette peine
de migrer pour fonder une famille.
Ces résultats sont significatifs, statistiquement parlant.
Alors, c’est un fait scientifique : les hommes sont paresseux.
(Rires)
On peut laisser de côté les questions démographiques
et traiter les questions de santé.
Par exemple, demandons-nous
jusqu’à quel point les variations génétiques affectent la durée de vie
de différents individus.
Par le passé, afin de répondre à cette question, on analysait la corrélation
de longévité entre jumeaux.
On estimait que les variations génétiques affectaient
un quart des différences de la durée de vie, à peu près.
Cependant, les jumeaux sont corrélés par plusieurs choses
dont les effets de l’environnement
ou une cohabitation.
Des arbres plus grands nous donnent l’occasion d’analyser des parents proches
comme des jumeaux,
aussi bien que des parents très éloignés.
Ainsi, on peut élaborer des modèles solides
qui peuvent discriminer la contribution génétique
de celle des facteurs environnementaux.
On a conduit cette analyse avec nos données.
On a trouvé que les variations génétiques n’expliquent que 15 %
de la différence de la durée de vie entre les individus.
On parle de 5 ans, en moyenne.
Donc, les gènes affectent la durée de vie moins qu’on le pensait.
C’est une bonne nouvelle,
parce que ça veut dire que nos actions sont plus importantes.
Par exemple, fumer joue sur 10 ans de notre durée de vie,
le double de la génétique.
On a même plus de résultats étonnants
en bougeant à travers les arbres
et laissant nos généalogistes rentrer et réunir les infos ADN.
Les résultats peuvent être fascinants.
Il est peut-être difficile d’y penser, mais l’oncle Bernie et ses amis
forment une expertise médico-légale d’ADN
qui dépasse même celle du FBI.
Quand on place l’ADN sur un grand arbre,
on crée une balise
qui illumine des centaines de parents éloignés
qui sont connectés à la personne de laquelle provient l’ADN.
En plaçant plusieurs balises sur des grands arbres,
on peut trianguler l’ADN d’une personne jusqu’alors inconnue,
de la même façon qu’un système GPS utilise plusieurs satellites
pour trouver un point.
L’exemple par excellence montrant la puissance de ceci
est la saisie du tueur de Golden State,
un des criminels les plus connus aux États-Unis.
Le FBI a cherché cette personne pendant plus de 40 ans.
Ils avaient son ADN,
mais il n’y a jamais eu de correspondance avec les données policières.
Il y a environ un an, le FBI a consulté un généalogiste génétique
qui leur a suggéré de déposer l’ADN à un service de recherche généalogique
qui localise les parents éloignés.
Ils l’ont fait.
Ils ont trouvé un cousin de 3e degré du tueur du Golden State.
Ils ont construit un grand arbre généalogique,
ont examiné différentes branches de cet arbre,
jusqu’à trouver un profil qui correspondait exactement
à ce qu’ils connaissaient du tueur du Golden State.
Ils ont récupéré l’ADN de cet individu et ont eu une correspondance parfaite
avec l’ADN qu’ils avaient.
Il a été arrêté et présenté à la justice
après toutes ces années.
Depuis, les généalogistes génétiques travaillent
avec les forces de l’ordre locales, aux États-Unis,
pour arrêter des criminels.
En l’espace de six mois,
cette technique a permis de résoudre 20 cas classés sans suite.
Heureusement qu'on a des gens comme oncle Bernie et ses amis généalogistes.
Ce ne sont pas des amateurs avec un simple passe-temps.
Ce sont des citoyens scientifiques passionnés de nous conter qui nous sommes.
Ils savent que la clé du futur se forge dans le passé.
Merci beaucoup.
(Applaudissements)
લોકો વિવિધ કારણોસર ઇન્ટરનેટનો ઉપયોગ કરે છે.
તે સૌથી વધુ એક બહાર આવ્યું છે વેબસાઇટ લોકપ્રિય વર્ગો
જેને લોકો મોટે ભાગે એકાંતમાં જુએ છે.
તેમાં જિજ્ઞાસા શામેલ છે ,
આનંદનો બિન-નિર્ણાયક સ્તર
અને રેકોર્ડિંગની આસપાસ કેન્દ્રિત છે પ્રજનન પ્રવૃત્તિઓ
અન્ય લોકોની .
( હાસ્ય )
ખરેખર , હું વંશવૃક્ષ વિશે વાત કરું છું
( હાસ્ય )
કૌટુંબિક ઇતિહાસનો અભ્યાસ .
જ્યારે કૌટુંબિક ઇતિહાસની વાત આવે છે ,
દરેક કુટુંબમાં, અમારી પાસે આ વ્યક્તિ છે તે વંશાવળીથી ગ્રસ્ત છે.
ચાલો તેને અંકલ બર્ની કહીએ .
કાકા બર્ની બરાબર છેલ્લી વ્યક્તિ છે તમારે બાજુમાં બેસવું છે
થેંક્સગિવિંગ ડિનરમાં,
કારણ કે તે તમને મરણમાં લઈ જશે વિચિત્ર વિગતો સાથે
કેટલાક પ્રાચીન સંબંધીઓ વિશે .
પરંતુ તમે જાણો છો ,
દરેક વસ્તુ માટે વૈજ્ઞાનિક બાજુ છે ,
અને આપણે જોયું કે અંકલ બર્નીની વાર્તાઓ
જૈવ તબીબી સંશોધન માટે ની અપાર સંભાવના ધરાવે છે .
અમે કાકા બર્નીને દો અને તેના સાથી વંશાવલિઓ
દ્વારા તેમના કુટુંબ વૃક્ષો દસ્તાવેજ એક વંશાવળી વેબસાઇટ જેને geni.com કહે છે.
જ્યારે કર્તાઓ અપલોડ કરે, વેબસાઇટ તેમના વૃક્ષો
તે તેમના સંબંધીઓને સ્કેન કરે છે,
અને જો તે હાલના ઝાડ સાથે મેળ ખાતી હોય,
તે હાલનાને મર્જ કરે છે અને નવું વૃક્ષ એકસાથે.
પરિણામ તે મોટું છે કુટુંબ વૃક્ષો બનાવવામાં આવે છે,
વ્યક્તિગત સ્તરથી આગળ દરેક વંશાવળી.
હવે, આ પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તિત કરીને લાખો લોકો સાથે
સમગ્ર વિશ્વમાં,
અમે બાંધકામ ભીડ સ્રોત કરી શકો છો બધા માનવજાતનો એક કુટુંબ વૃક્ષ.
આ વેબસાઇટનો ઉપયોગ કરીને,
અમે 125 મિલિયન લોકો કનેક્ટ કરવા સક્ષમ હતા
એક કુટુંબ વૃક્ષ માં.
હું ઝાડ દોરી શકતો નથી અહીંની સ્ક્રીન પર
કારણ કે તેમની પાસે ઓછા પિક્સેલ્સ છે
આ વૃક્ષના લોકોની સંખ્યા કરતા
પરંતુ અહીં સબસેટનું ઉદાહરણ છે 6,000 વ્યક્તિઓ છે.
દરેક લીલો નોડ એક વ્યક્તિ છે.
લાલ ગાંઠો લગ્નનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે,
અને જોડાણો પિતૃત્વ રજૂ કરે છે.
આ ઝાડની મધ્યમાં, તમે પૂર્વજો જુઓ.
અને જેમ આપણે પરિઘ પર જઈએ છીએ, તમે વંશજો જુઓ.
આ ઝાડ સાત છે લગભગ પે ,ીઓ.
હવે, આ તે થાય છે જ્યારે આપણે વ્યક્તિઓની સંખ્યામાં વધારો કરીએ
70,000 લોકોને -
હજી પણ એક નાનો સબસેટ અમારી પાસેના બધા ડેટાની.
તે હોવા છતાં, તમે પહેલેથી જ જોઈ શકો છો વિશાળ કુટુંબ વૃક્ષો રચના
ઘણા ખૂબ દૂરના સંબંધીઓ સાથે.
મહેનત બદલ આભાર અમારા વંશાવળી,
આપણે સમયસર પાછા જઈ શકીએ સેંકડો વર્ષો પહેલા.
ઉદાહરણ તરીકે, અહીં એલેક્ઝાંડર હેમિલ્ટન છે,
જેનો જન્મ 1755 માં થયો હતો.
એલેક્ઝાંડર પ્રથમ હતો ટ્રેઝરીના યુ.એસ. સચિવ,
પરંતુ મોટે ભાગે આજે ઓળખાય છે લોકપ્રિય બ્રોડવે મ્યુઝિકલને કારણે.
અમે જોયું કે એલેક્ઝાંડર erંડા છે શોબિઝ ઉદ્યોગમાં જોડાણો.
હકીકતમાં, તે લોહીનો સબંધ છે ...
કેવિન બેકોન!
(હાસ્ય)
તે બંને વંશજો છે સ્કોટલેન્ડની એક મહિલા
જે 13 મી સદીમાં રહેતા હતા.
તેથી તમે કહી શકો છો કે એલેક્ઝાંડર હેમિલ્ટન
કેવિન બેકોન વંશાવળીનો 35 ડિગ્રી છે.
(હાસ્ય)
અને આપણા વૃક્ષ પાસે લાખો છે કે વાર્તાઓ.
અમે નોંધપાત્ર પ્રયત્નોનું રોકાણ કર્યું અમારા ડેટાની ગુણવત્તાને માન્ય કરવા.
DNA નો ઉપયોગ કરીને, અમને જોવા મળ્યું કે . 3 ટકા અમારા ડેટામાં માતા-બાળકનાં જોડાણો
ખોટું છે,
જે દત્તક દરને મેચ કરી શકે યુ.એસ. પૂર્વ-બીજા વિશ્વ યુદ્ધમાં.
પિતાની બાજુ માટે,
સમાચાર એટલા સારા નથી:
પિતા-બાળકનો 1.9 ટકા અમારા ડેટામાં જોડાણો ખોટા છે.
અને હું કેટલાક લોકોને અહીં નિસ્તેજ જોઉં છું.
તમે જે વિચારો છો તે જ છે -
ત્યાં ઘણા દૂધવાળો છે.
(હાસ્ય)
જો કે, આ 1.9 ટકા ભૂલ દર પેટ્રિનાઇલ જોડાણોમાં
અમારા ડેટા માટે વિશિષ્ટ નથી.
પાછલા અધ્યયન મળ્યાં છે સમાન ભૂલ દર
ક્લિનિકલ-ગ્રેડ વંશાવલિ નો ઉપયોગ.
તેથી અમારા ડેટાની ગુણવત્તા સારી છે,
અને તે આશ્ચર્યજનક ન હોવું જોઈએ.
અમારા વંશાવલિઓ પાસે છે એક ગહન, સ્વાર્થ હિત
યોગ્ય રીતે દસ્તાવેજીકરણમાં તેમના કુટુંબ ઇતિહાસ.
આપણે શીખવા માટે આ ડેટાને લાભ આપી શકીએ છીએ માનવતા વિશે માત્રાત્મક માહિતી,
ઉદાહરણ તરીકે, ડેમોગ્રાફી વિશેના પ્રશ્નો.
અહીં અમારી બધી પ્રોફાઇલ્સ પર એક નજર છે વિશ્વના નકશા પર.
દરેક પિક્સેલ એક વ્યક્તિ છે કે અમુક સમયે રહેતા હતા.
અને આપણી પાસે ખૂબ જ ડેટા હોવાથી,
તમે રૂપરેખા જોઈ શકો છો ઘણા દેશોના,
ખાસ કરીને પશ્ચિમી વિશ્વમાં.
આ ક્લિપમાં, અમે સ્તરીકરણ કર્યું છે મેં તમને બતાવ્યું તે નકશો
વ્યક્તિઓના જન્મના વર્ષના આધારે 1400 થી 1900 સુધી,
અને અમે તેની તુલના કરી જાણીતા સ્થળાંતર ઘટનાઓ માટે.
ક્લિપ તમને બતાવવા જઈ રહી છે કે જે આપણા ડેટામાં સૌથી estંડો વંશ છે
યુકે પર પાછા જાઓ,
જ્યાં તેઓ વધુ સારી રીતે રેકોર્ડ રાખવા,
અને પછી તેઓ સાથે ફેલાયા પશ્ચિમી સંસ્થાનવાદના માર્ગો.
ચાલો આ જોઈએ.
(સંગીત)
[જન્મ વર્ષ: ]
[1492 - કોલમ્બસ સમુદ્ર વાદળી વહાણમાં]
[1620-મેસેચ્યુસેટ્સમાં મે ફ્લાવર લેન્ડિંગ]
[1652-ડચ દક્ષિણ આફ્રિકામાં સ્થાયીથયા]
[1788 - ગ્રેટ બ્રિટન દંડ Australiaસ્ટ્રેલિયા પરિવહન શરૂ થાય છે]
[1836-સ્થળાંતર OregonTrail ઉપયોગ કરે છે]
[તમામ પ્રવૃત્તિ]
મને આ મૂવી ગમે છે.
હવે, આ સ્થળાંતર ઘટનાઓ પરિવારોનો સંદર્ભ આપી રહ્યાં છે,
અમે જેવા પ્રશ્નો પૂછી શકીએ છીએ:
લાક્ષણિક અંતર શું છે જન્મ સ્થાનો વચ્ચે
પતિ અને પત્નીના?
આ અંતર ભજવે છે વસ્તી વિષયક વિષયમાં મુખ્ય ભૂમિકા,
કારણ કે જેમાં પેટર્ન લોકો પરિવારો રચવા સ્થળાંતર કરે છે
જનીનો કેવી રીતે ફેલાય છે તે નક્કી કરો ભૌગોલિક વિસ્તારોમાં.
અમે ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અંતરનું વિશ્લેષણ કર્યું.
અને આપણે જોયું કે, જૂના દિવસોમાં,
લોકો પાસે તે સરળ હતું.
તેઓએ ફક્ત કોઈની સાથે લગ્ન કર્યા નજીકના ગામમાં.
પરંતુ Industrialદ્યોગિક ક્રાંતિ ખરેખર અમારા પ્રેમ જીવન જટિલ.
અને આજે, સસ્તું ફ્લાઇટ્સ સાથે અને સોશિયલ મીડિયા,
લોકો સામાન્ય રીતે કરતા વધારે સ્થળાંતર કરે છે તેમના જન્મસ્થળથી 100 કિલોમીટર દૂર
તેમના આત્માની સાથી શોધવા માટે.
તેથી હવે તમે પૂછી શકોછો:
ઠીક છે, પરંતુ મહેનત કોણ કરે છે સ્થળોએ સ્થળોએ સ્થળાંતર
પરિવારો રચવા માટે?
આ પુરુષો છે કે સ્ત્રી?
અમે ડેટાને વાપરવા અમારા ડેટાનોઉપયોગ કર્યો છે,
અને ઓછામાં ઓછા છેલ્લા 300 વર્ષોમાં,
અમે જોયું કે મહિલાઓ સખત મહેનત કરે છે
સ્થળોએ સ્થળાંતર સ્થળોએ કુટુંબ બનાવવા માટે.
હવે, આ પરિણામો આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર છે,
જેથી તમે તેને વૈજ્ .ાનિક તથ્ય તરીકે લઈ શકો પુરુષો આળસુ છે.
(હાસ્ય)
અમે પ્રશ્નો માંથી ખસેડી શકો છો વસ્તી વિષયક વિશે
અને માનવ સ્વાસ્થ્ય વિશે પ્રશ્નો પૂછો.
ઉદાહરણ તરીકે, અમે પૂછી શકીએ છીએ
આનુવંશિક ભિન્નતા કેટલી હદ સુધી જીવનકાળમાં તફાવતો માટે એકાઉન્ટ
વ્યક્તિઓ વચ્ચે.
પાછલા અધ્યયનએ સહસંબંધનું વિશ્લેષણ કર્યું જોડિયા વચ્ચે આયુષ્ય
આ પ્રશ્નને ધ્યાનમાં લેવા.
તેઓએ અનુમાન કર્યું છે કે આનુવંશિક વિવિધતાઓ માટે એકાઉન્ટ
તફાવતો લગભગ એક ક્વાર્ટર વ્યક્તિઓ વચ્ચેના જીવનકાળમાં.
પરંતુ જોડિયા સહસંબંધ કરી શકાય છે ઘણા કારણોસર,
વિવિધ પર્યાવરણીય અસરો સહિત
અથવા વહેંચાયેલ ઘરનું.
કુટુંબનાં મોટાં વૃક્ષો આપણને તક આપે છે બંને નજીકના સંબંધીઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે
જેમ કે જોડિયા,
દૂરના સંબંધીઓને બધી રીતે, ચોથા પિતરાઇ ભાઈઓ પણ.
આ રીતે આપણે મજબૂત મોડેલો બનાવી શકીએ છીએ
જે ફાળો ફાળવી શકે છે આનુવંશિક વિવિધતાઓ
પર્યાવરણીય પરિબળો માંથી.
અમે અમારા ડેટાની મદદથી આ વિશ્લેષણ હાથ ધર્યું,
અને અમને મળ્યું કે આનુવંશિક ભિન્નતા માત્ર 15 ટકા સમજાવો
જીવનકાળમાં તફાવતો વ્યક્તિઓ વચ્ચે.
તે સરેરાશ પાંચ વર્ષ છે.
તેથી જનીનોની તુલના ઓછી છે આપણે આયુષ્ય પહેલાં શું વિચાર્યું હતું.
અને મને તે એક મહાન સમાચાર લાગે છે,
કારણ કે તેનો અર્થ એ છે કે અમારી ક્રિયાઓ વધુ મહત્વનું છે.
ધૂમ્રપાન, ઉદાહરણ તરીકે, નક્કી કરે છે આપણા જીવનકાળના 10 વર્ષ -
આનુવંશિકતા નક્કી કરે છે તેના કરતા બમણું
આપણે વધારે આશ્ચર્યજનક તારણો મેળવી શકીએ છીએ
અમે કુટુંબ વૃક્ષો માંથી ખસેડવા તરીકે
અને અમે અમારા વંશાવલિઓને દો દસ્તાવેજ અને ક્રાઉડસોર્સ ડીએનએ માહિતી.
અને પરિણામો આશ્ચર્યજનક હોઈ શકે છે.
તેની કલ્પના કરવી મુશ્કેલ હોઈ શકે, પરંતુ કાકા બર્ની અને તેના મિત્રો
DNA ફોરેન્સિક ક્ષમતાઓ બનાવી શકે છે
કે પણ ઓળંગી FBI પાસે હાલમાં જે છે.
જ્યારે તમે ડીએનએ મૂકો મોટા કુટુંબના ઝાડ પર,
તમે અસરકારક રીતે એક બીકન બનાવો છો
જે સેંકડોને પ્રકાશિત કરે છે દૂરના સંબંધીઓની
તે બધા વ્યક્તિ સાથે જોડાયેલા છે જેનો મૂળ DNA
બહુવિધ બેકન્સ મૂકીને મોટા કુટુંબના ઝાડ પર,
હવે તમે ડીએનએ ત્રિકોણ કરી શકો છો કોઈ અજાણ્યા વ્યક્તિનું,
તે જ રીતે કે જીપીએસ સિસ્ટમ બહુવિધ ઉપગ્રહોનો ઉપયોગ કરે છે
સ્થાન શોધવા માટે.
મુખ્ય ઉદાહરણ આ તકનીક શક્તિ
ગોલ્ડન સ્ટેટ કિલરને પકડી રહ્યું છે,
એક સૌથી કુખ્યાત ગુનેગારો યુ.એસ. ના ઇતિહાસમાં.
FBI શોધ કરી રહી હતી આ વ્યક્તિ માટે 40 વર્ષથી વધુ સમય માટે.
તેમની પાસે તેમનો ડીએનએ હતો,
પરંતુ તેણે ક્યારેય બતાવ્યું નહીં કોઈપણ પોલીસ ડેટાબેઝમાં.
લગભગ એક વર્ષ પહેલા, એફબીઆઇ આનુવંશિક વંશાવળીના નિષ્ણાતની સલાહ લીધી,
અને તેમણે સૂચન કર્યું કે તેઓ સબમિટ કરો વંશાવળી સેવા માટે તેના ડીએનએ
જે દૂરના સંબંધીઓને શોધી શકે છે.
તેઓએ તે કર્યું,
અને તેઓને ત્રીજો કઝીન મળી ગોલ્ડન સ્ટેટ કિલરની.
તેઓએ એક વિશાળ કુટુંબનું વૃક્ષ બનાવ્યું,
વિવિધ સ્કેન તે ઝાડની ડાળીઓ,
જ્યાં સુધી તેમને કોઈ પ્રોફાઇલ મળી નથી કે બરાબર મેળ ખાતી
તેઓ શું જાણતા હતા ગોલ્ડન સ્ટેટ કિલર.
તેઓએ આ વ્યક્તિ પાસેથી ડીએનએ મેળવ્યો અને એક ઉત્તમ મેચ મળી
ડીએનએ પાસે તેઓનો હાથ હતો.
તેઓએ તેની ધરપકડ કરી અને તેને ન્યાય અપાવ્યો
આટલા વર્ષો પછી .
ત્યારથી, આનુવંશિક વંશાવળી સાથે કામ કરવાનું શરૂ કર્યું છે
સ્થાનિક યુએસ કાયદા અમલીકરણ એજન્સીઓ
આ તકનીકનો ઉપયોગ કરવા માટે ગુનેગારોને પકડવા માટે.
અને ફક્ત છેલ્લા છ મહિનામાં,
તેઓ હલ કરવામાં સક્ષમ હતા આ તકનીકી સાથે 20 થી વધુ ઠંડા કેસો.
સદભાગ્યે, અમારી પાસે કાકા જેવા લોકો છે બર્ની અને તેના સાથી વંશાવલિઓ
આ એમેચર્સ નથી સ્વ-સેવા આપતા શોખ સાથે.
આ નાગરિક વૈજ્નિકો છે ઉત્સાહ સાથે અમને જણાવવા માટે કે અમે કોણ છીએ.
અને તેઓ જાણે છે કે ભૂતકાળ ભવિષ્યની ચાવી રાખી શકે છે.
ખુબ ખુબ આભાર.
(તાળીઓ)
लोग इंटरनेट का प्रयोग बहुत से कारणों से करते हैं।
सर्वाधिक लोकप्रिय वेबसाईट में से एक ऐसी है
जिसे लोग ज़्यादातर अकेले में देखते हैं।
इसमें जिज्ञासा जुड़ी हुई है,
गैर-महत्वहीन स्तर ख़ुदकुशी करना
और रिकॉर्डिंग के आसपास केंद्रित है प्रजनन गतिविधियों
अन्य लोगों के।
(हँसी)
बेशक,मैं वंशावली के बारे में बात कररहा हूं
(हँसी)
परिवार के इतिहास का अध्ययन।
परिवार के इतिहास का विस्तार करने की बात है
हर परिवार में, हमारे पास यह व्यक्ति है यह वंशावली से ग्रस्त है।
चलो उसे अंकल बर्नी कहते हैं।
चाचा बर्नी व्यक्ति हैं आप बैठना चाहते हैं
धन्यवाद डिनर में,
क्योंकि वह तुम्हें मौत के घाट उतार देगा
कुछ प्राचीन रिश्तेदारों के बारे में।
लेकिन जैसा कि आप जानते हैं
हर चीज के लिए एक वैज्ञानिक पक्ष है,
और हमने पाया कि अंकल बर्नी की कहानियाँ
अपार संभावनाएं हैं जैव चिकित्सा अनुसंधान के लिए।
हमने अंकल बर्नी को और उनके साथी वंशावलीज्ञ
परिवार के माध्यम से एक वंशावली कहलाती है
उपयोगकर्ता अपलोड करते हैं वेबसाइट पर पेड़
यह रिश्तेदारों को स्कैन करता है
और अगर यह मौजूदा पेड़ों से मेल खाता है,
यह मौजूदा विलय करता है और एक साथ नया पेड़।
नतीजा है कि परिवार के पेड़ बनाए जाते हैं,
व्यक्तिगत स्तर से परे प्रत्येक वंशावली विशेषज्ञ के।
अब, इस प्रक्रिया को दोहराकर लाखों लोगों के साथ
पूरी दुनिया में,
हम निर्माण में भीड़ बढ़ा सकते हैं सभी मानव जाति के एक परिवार के पेड़।
इस वेबसाइट का उपयोग,
हम 125 मिलियन लोगों को जोड़ने में सक्षम थे
एक ही परिवार के पेड़ में।
मैं पेड़ नहीं खींच सकता यहाँ पर स्क्रीन पर
क्योंकि उनके पास कम पिक्सेल हैं
इस पेड़ में लोगों की संख्या की तुलना में।
लेकिन यहाँ एक सबसेट का एक उदाहरण है 6,000 व्यक्तियों की।
प्रत्येक ग्रीन नोड एक व्यक्ति है।
लाल नोड विवाह का प्रतिनिधित्व करते हैं,
कनेक्शन पितृत्व का प्रतिनिधित्व करते हैं।
इस पेड़ के बीच में, आप पूर्वजों को देखते हैं।
जैसे ही हम परिधि में जाते हैं, तुम वंशजों को देखते हो।
इस पेड़ में सात हैं पीढ़ियों, लगभग।
अब, यह वही होता है जब हम व्यक्तियों की संख्या बढ़ाते हैं
से 70,000 लोग -
अभी भी एक छोटा सा उपसमुच्चय हमारे पास जो भी डेटा है।
उसके बावजूद, आप पहले से ही देख सकते हैं विशाल परिवार के पेड़ों का निर्माण
बहुत दूर के रिश्तेदारों के साथ।
कड़ी मेहनत की बदौलत हमारे वंशावलीवादियों के,
हम समय में वापस जा सकते हैं सैकड़ों वर्ष पूर्व।
उदाहरण-यहां अलेक्जेंडर हैमिल्टन हैं,
जिनका जन्म 1755 में हुआ था।
सिकंदर पहले था ट्रेजरी के अमेरिकी सचिव,
लेकिन आज ज्यादातर जाना जाता है एक लोकप्रिय ब्रॉडवे संगीत के कारण।
हमने पाया कि अलेक्जेंडर में गहराई है शोबिज उद्योग में कनेक्शन।
वास्तव में, वह एक रक्त रिश्तेदार है ...
केविन बेकन!
(हँसी)
दोनों के वंशज हैं स्कॉटलैंड की एक महिला की
जो 13 वीं शताब्दी में रहते थे।
तो आप कह सकते हैं कि अलेक्जेंडर हैमिल्टन
केविन बेकन वंशावली का 35 डिग्री है।
(हँसी)
और हमारे पेड़ में लाखों हैं जैसी कहानियाँ।
हमने महत्वपूर्ण प्रयास किए डेटा की गुणवत्ता को मान्य करने के लिए।
डीएनए का उपयोग करते, हमने पाया कि .3 प्रतिशत हमारे डेटा में मातृ-शिशु कनेक्शन
गलत हैं,
जो गोद लेने की दर से मेल खा सके द्वितीय विश्व युद्ध के पूर्व में।
पिता के पक्ष के लिए,
खबर उतनी अच्छी नहीं है:
पिता-बच्चे का 1.9 प्रतिशत हमारे डेटा में कनेक्शन गलत हैं।
देख रहा हूँ कुछ लोग यहाँ मुस्कुरा रहे हैं
यह आप क्या सोचते हैं -
वहाँ कई दूधवाले हैं।
(हँसी)
हालांकि, यह 1.9 प्रतिशत त्रुटि दर है patrilineal कनेक्शन में
हमारे डेटा के लिए अद्वितीय नहीं है।
पिछली पढ़ाई मिली एक समान त्रुटि दर
नैदानिक ग्रेड पेडिग्रस का उपयोग करना।
तो हमारे डेटा की गुणवत्ता अच्छी है,
और यह एक आश्चर्य नहीं होना चाहिए।
हमारे वंशावलीवादियों के पास है एक गहरा, निहित स्वार्थ
सही ढंग से दस्तावेज में उनका पारिवारिक इतिहास।
हम इस डेटा का लाभ उठा कर सिख सकते हैं मानवता के बारे में मात्रात्मक जानकारी,
उदाहरण के लिए, जनसांख्यिकी के बारे में प्रश्न।
यहाँ हमारे सभी प्रोफाइल पर एक नज़र है दुनिया के नक्शे पर।
प्रत्येक पिक्सेल एक व्यक्ति है वह किसी समय रहता था।
और जब से हमारे पास इतना डेटा है,
आप आकृति देख सकते हैं कई देशों में,
विशेष रूप से पश्चिमी दुनिया में।
इस क्लिप में, हमने स्तरीकरण किया जो नक्शा मैंने आपको दिखाया है
व्यक्तियों के जन्म के वर्ष के आधार पर 1400 से 1900 तक,
और हमने इसकी तुलना की ज्ञात प्रवास की घटनाओं के लिए।
क्लिप आपको दिखाने जा रहा है हमारे डेटा में सबसे गहरी वंशावली है
वापस ब्रिटेन जाने के लिए,
जहां उनका रिकॉर्ड बेहतर था,
और फिर वे साथ फैल गए पश्चिमी उपनिवेशवाद के मार्ग।
आइए इसे देखते हैं।
(संगीत)
[जन्म का साल: ]
1492- कोलंबस ने समुद्र को नीला कर दिया
[1620 - मैसाचुसेट्स में मेफ्लावर भूमि]
[१६५२ - डच दक्षिण अफ्रीका में बस गए]
[1788- ग्रेट ब्रिटेन पेनल्टी ऑस्ट्रेलिया के लिए परिवहन शुरू]
1836-पहले प्रवासियों ने ओरेगन ट्रेल का उपयोग किया
[सभी गतिविधि]
मुझे यह फिल्म पसंद है।
अब, इन प्रवास की घटनाओं के बाद से परिवारों का संदर्भ दे रहे हैं,
हम इस तरह के प्रश्न पूछ सकते हैं:
ठेठ दूरी क्या है जन्म स्थानों के बीच
पतियों और पत्नियों की?
यह दूरी खेलता है जनसांख्यिकी में एक महत्वपूर्ण भूमिका,
क्योंकि पैटर्न जिसमें लोग परिवारों को बनाने के लिए पलायन करते हैं
निर्धारित करें कि जीन कैसे फैलता है भौगोलिक क्षेत्रों में।
हमने अपने डेटा का उपयोग करके इस दूरी का विश्लेषण किया,
और हमने पाया कि पुराने दिनों में,
लोगों को यह आसान था।
उन्होंने सिर्फ किसी से शादी की पास के गाँव में।
लेकिन औद्योगिक क्रांति वास्तव में हमारे प्रेम जीवन को जटिल बनाते हैं।
और आज, सस्ती उड़ानों के साथ और ऑनलाइन सोशल मीडिया,
लोग आम तौर पर अधिक से अधिक पलायन करते हैं उनके जन्म स्थान से 100 किलोमीटर
उनकी आत्मा को खोजने के लिए।
तो अब आप पूछ सकते हैं:
ठीक है, लेकिन मेहनत कौन करता है जगह-जगह से पलायन
परिवारों को बनाने के लिए?
क्या ये नर या मादा हैं?
हमने इस प्रश्न को संबोधित करने के लिए अपने डेटा का उपयोग किया,
और कम से कम पिछले 300 वर्षों में,
हमने पाया कि महिलाएँ कड़ी मेहनत करती हैं
स्थानों से पलायन परिवारों को बनाने के लिए स्थानों के लिए।
अब, ये परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं,
इसलिए आप इसे वैज्ञानिक तथ्य के रूप में ले सकते हैं कि नर आलसी हैं।
(हँसी)
हम सवालों से हट सकते हैं जनसांख्यिकी के बारे में
और मानव स्वास्थ्य के बारे में प्रश्न पूछें।
उदाहरण के लिए, हम पूछ सकते हैं
आनुवंशिक परिवर्तन किस हद तक जीवन काल में अंतर के लिए खाता
व्यक्तियों के बीच
पिछले अध्ययनों ने सहसंबंध का विश्लेषण किया जुड़वा बच्चों के बीच लंबी उम्र
इस सवाल का समाधान करने के लिए।
उन्होंने अनुमान लगाया कि आनुवंशिक रूपांतर खाते हैं
मतभेद के बारे में एक चौथाई व्यक्तियों के बीच जीवन काल में।
लेकिन जुड़वा बच्चों को सहसंबद्ध किया जा सकता है इतने सारे कारणों के कारण,
विभिन्न पर्यावरणीय प्रभावों सहित
या एक साझा घर।
बड़े परिवार के पेड़ हमें अवसर देते हैं दोनों करीबी रिश्तेदारों का विश्लेषण करने के लिए,
जैसे जुड़वाँ बच्चे,
सभी दूर के रिश्तेदारों के लिए, चौथा चचेरे भाई भी।
इस तरह हम मजबूत मॉडल बना सकते हैं
कि योगदान के अलावा छेड़ सकते हैं आनुवंशिक रूपांतरों के
पर्यावरणीय कारकों से।
हमने अपने डेटा का उपयोग करके यह विश्लेषण किया,
और हमने पाया कि आनुवंशिक परिवर्तन केवल 15 प्रतिशत की व्याख्या करें
जीवन काल में अंतर व्यक्तियों के बीच।
वह पांच साल है, औसतन।
इसलिए जीन से कम मायने रखता है जीवन काल से पहले हमने क्या सोचा था।
और मुझे यह बहुत अच्छी खबर लगती है,
क्योंकि इसका मतलब है कि हमारे कार्य अधिक मायने रख सकते हैं।
उदाहरण के लिए, धूम्रपान निर्धारित करता है हमारे जीवन प्रत्याशा के 10 साल -
जो आनुवांशिकी निर्धारित करता है उससे दोगुना।
हम और भी आश्चर्यजनक निष्कर्ष निकाल सकते हैं
जैसा कि हम परिवार के पेड़ों से चलते हैं
और हम अपने वंशावलीवादियों को जाने देते हैं दस्तावेज़ और क्राउडसोर्स डीएनए की जानकारी।
और परिणाम आश्चर्यजनक हो सकते हैं।
यह कल्पना करना कठिन हो सकता है, लेकिन अंकल बर्नी और उनके दोस्त
डीएनए फोरेंसिक क्षमताओं का निर्माण कर सकते हैं
वह भी पार कर गया वर्तमान में एफबीआई के पास क्या है।
जब आप डी.एन.ए. एक बड़े परिवार के पेड़ पर,
आप प्रभावी रूप से एक बीकन बनाते हैं
वह सैकड़ों को रोशन करता है दूर के रिश्तेदारों के
ये सभी व्यक्ति से जुड़े हुए हैं डीएनए की उत्पत्ति हुई।
कई बीकन रखकर एक बड़े परिवार के पेड़ पर,
अब आप डीएनए को त्रिभुज कर सकते हैं अज्ञात व्यक्ति में,
उसी तरह से जैसे कि जीपीएस सिस्टम कई उपग्रहों का उपयोग करता है
एक स्थान खोजने के लिए।
प्रमुख उदाहरण इस तकनीक की शक्ति
गोल्डन स्टेट किलर पर कब्जा कर रहा है,
सबसे कुख्यात अपराधियों में से एक अमेरिका के इतिहास में।
एफबीआई खोज कर रही थी 40 से अधिक वर्षों के लिए इस व्यक्ति के लिए।
उनके पास उनका डीएनए था,
लेकिन वह कभी नहीं दिखा किसी भी पुलिस डेटाबेस में।
करीब एक साल पहले एफ.बी.आई. जेनेटिक वंशावली विशेषज्ञ से सलाह ली,
और उसने सुझाव दिया कि वे जमा करें एक वंशावली सेवा के लिए उसका डीएनए
वह दूर के रिश्तेदारों का पता लगा सकता है।
उन्होंने ऐसा किया,
और उन्हें तीसरा चचेरा भाई मिला गोल्डन स्टेट किलर का।
उन्होंने एक बड़ा पारिवारिक पेड़ बनाया,
अलग स्कैन किया उस पेड़ की शाखाएँ,
जब तक वे एक प्रोफ़ाइल नहीं मिला यह बिल्कुल मेल खाता है
वे क्या जानते थे गोल्डन स्टेट किलर।
इस व्यक्ति से उसने डीएनए प्राप्त किया और एक आदर्श मैच मिला
डीएनए उनके हाथ में था।
उन्होंने उसे गिरफ्तार कर लिया और उसे न्याय दिलाया
इन सभी वर्षों के बाद।
तब से, आनुवांशिक वंशावलीज्ञ के साथ काम करना शुरू कर दिया है
स्थानीय अमेरिकी कानून प्रवर्तन एजेंसियां
इस तकनीक का उपयोग करने के लिए ताकि अपराधियों को पकड़ा जा सके।
और केवल पिछले छह महीनों में,
वे हल करने में सक्षम थे इस तकनीक के साथ 20 से अधिक ठंडे मामलों।
सौभाग्य से, हमारे पास अंकल जैसे लोग हैं बर्नी और उनके साथी वंशावलीज्ञ
ये एमेच्योर नहीं हैं एक सेल्फ सर्विस के शौक के साथ।
ये नागरिक वैज्ञानिक हैं एक गहरी लगन के साथ हमें बताएं कि हम कौन हैं।
और वे जानते हैं कि अतीत भविष्य की कुंजी पकड़ सकता है।
आपका बहुत बहुत धन्यवाद।
(तालियां)
Más-más okból szoktuk az internetet használni.
Kiderül, hogy a legnépszerűbb fajtájú weboldal
főleg bizalmas körben használatos.
Kíváncsiságot vált ki,
vágyaink nem lényegtelen mértékű kielégítését,
és mások szaporító tevékenységének rögzítése
körül forog.
(Nevetés)
Persze, hogy a családfáról van szó!
(Nevetés)
A családtörténet tanulmányozásáról.
Mikor családtörténetbe merülünk,
minden családban akad valaki, aki a nemzedékrend megszállottja.
Nevezzük Béla bácsinak.
Béla bácsi mellett egyáltalán nem szeretnénk ülni
családi találkozón,
mert halálra fog untatni
valamely távoli ősünkre vonatkozó sajátságos részletekkel.
De mint tudják,
mindennek létezik tudományos oldala is,
és Béla bácsi történeteiből
az orvosbiológiai kutatás mérhetetlenül sokat meríthet.
Hagyjuk, hogy Béla bácsi és családfakutató társai
rögzítsék családfájukat a geni.com nemzedékrendi honlapon.
Mikor családfájukat feltöltik a használók,
a program átfésüli a rokonságot,
fölleli a kapcsolódási pontokat,
és összeilleszti a családfákat.
Ennek eredményeként óriási családfa jön létre,
amely meghaladja bármely kutató szintjét.
Ha a folyamatot milliónyi egyénnel megismételjük
szerte a világon,
összeáll az emberiség családfája.
E weboldalon
125 millió főt tudtunk összekapcsolni
közös családfává.
Nem tudom a fát a kivetítőre fölrajzolni,
mert kevesebb pixelből áll,
mint a fán szereplők száma.
De itt egy példa 6000 fő részhalmazára.
Minden zöld csomópont egy-egy személy.
A vörös csomópontok a házasságok,
az összekötő vonalak a szülői kapcsolatok.
A fa közepén az ősök láthatók.
A szélek felé haladva a leszármazottakat látjuk.
E fa kb. hét nemzedéket fog át.
Ez történik, ha a személyek számát
70 ezerre növeljük:
még mindig összes adatunk apró részhalmaza.
Ennek dacára már kirajzolódik
a rengeteg igen távoli rokonból álló óriási családfa.
Családfakutatóink áldozatos munkájának köszönhetően
több száz évvel visszamehetünk.
Pl. ő itt Alexander Hamilton,
aki 1755-ben született.
Alexander volt az USA első pénzügyminisztere,
de ma inkább a népszerű Broadway-musicalból ismert.
Kiderült, hogy Alexandernek erős a kapcsolata a szórakoztatóiparral.
Vérrokona...
Kevin Bacon színésznek!
(Nevetés)
Mindketten egy 13. századi
skót lady leszármazottai.
Tehát Alexander Hamilton
Kevin Bacon 35-öd fokú rokona.
(Nevetés)
A fa milliónyi hasonló történetet tartalmaz.
Nagy erőt fektettünk be adataink minőség-ellenőrzésébe.
DNS-vizsgálatokból derült ki,
hogy adatainkban az anya-gyerek kapcsolat 0,3%-ban hamis,
ami egybeesik az USA II. világháború előtti örökbe fogadási arányával.
Az apai oldalon
a helyzet sokkal rosszabb:
adatainkban az apa-gyerek kapcsolat 1,9%-ban hamis.
Látom, hogy egypáran ezen somolyognak.
Biztos arra gondolnak,
hogy mennyi postás jár-kel.
(Nevetés)
De az apai ági kapcsolatok 1,9%-os hibaaránya
adatainkban nem kivételes.
Korábbi tanulmányok hasonló hibaarányt mutattak ki
klinikai szintű családfák esetén.
Tehát adataink jó minőségűek,
és ez nem meglepő.
Kutatóink alaposan és személyesen érdekeltek abban,
hogy családtörténetüket megbízhatóan dokumentálják.
Az adatokból számszerű tudáshoz juthatunk az emberiségről,
pl. demográfiai kérdésekről.
Itt van minden profilunk a világtérképen.
Minden pixel egy-egy valaha élt ember.
Mivel ilyen sok adatunk van,
sok ország körvonalai láthatók,
kiváltképp a nyugatiak.
Ezen a klipen rétegekbe rendeztük az előbbi térképet
a személyek 1400 és 1900 közötti születési éve szerint,
és az ismert vándorlási eseményekkel vetettük össze.
A klip megmutatja, hogy adatainkból látható legmélyebb gyökerek
az Egyesült Királyságba vezetnek,
ahol legjobb az adatnyilvántartás,
és onnan a nyugati gyarmatosítás útvonalai mentén terjednek tovább.
Nézzük!
(Zene)
[Születési év:]
[1492 – Kolumbusz áthajózza az óceánt]
[1620 – A Mayflower kiköt Massachusettsben]
[1652 – A hollandok gyarmatosítják Dél-Afrikát]
[1788 – Nagy-Britannia ausztráliai fegyencszállításai elkezdődnek]
[1836 – Az első bevándorlók az Oregoni Ösvényen]
[minden tevékenység]
Szeretem ezt a filmet.
Mivel a vándorlási események családok kapcsolódását jelzik,
adódik egypár kérdés:
Mekkora a jellemző távolság
a férj és feleség születési helye közt?
A távolság döntő szerepet játszik a demográfiában,
mert a családalapítási célú vándorlás mintázata meghatározza,
hogyan terjednek el a gének egyes területeken.
Adataink alapján elemeztük a távolságokat,
és rájöttünk, hogy a régi időkben
az embereknek könnyű volt.
A környékbeli falvakba házasodtak.
Ám az ipari forradalom bonyolította szerelmi életünket.
Ma a megfizethető repjegyek és az online közösségi média korában
jellemzően több mint 100 km-re vándorolnak születési helyüktől,
hogy lelki társra leljenek.
Megkérdezhetik:
Jó, de ki veszi magára családalapításért
a vándorlás terhét?
A férfiak vagy a nők?
A kérdés megválaszolására
legalább az utóbbi 300 év adatait fölhasználva
arra jutottunk,
hogy a hölgyek veszik magukra a családalapítás miatti vándorlás terhét.
Ezek statisztikailag szignifikáns eredmények,
így tudományos ténynek tekinthető, hogy a férfiak lusták.
(Nevetés)
A demográfiai kérdéseken túl
egészségügyi kérdéseket is föltehetünk.
Pl. megkérdezhetjük,
hogy milyen a genetikai változatok szerepe
az egyes személyek átlagos élettartamában?
Korábbi kutatások elemezték az ikrek magas kora közti korrelációt,
hogy választ leljenek a kérdésre.
Úgy értékelték, hogy a genetikai változatok
kb. negyed részben okozzák az egyének élettartama közti eltérést.
De ikreknél ez nagyon sok okkal korrelál,
pl. különböző környezeti hatásokkal
vagy közös háztartással.
A nagy családfákból elemezhetjük mind a közeli rokonokat,
pl. az ikreket,
mind a távoli rokonokat, még a negyed-unokatestvéreket is.
Így hatalmas modelleket vázolhatunk fel,
amelyekből elválaszthatjuk a genetikai változatok hatását
a környezeti tényezőkétől.
Adatainkkal elvégeztük az elemzést,
melyből kiderült, hogy csak 15%-ban magyarázzák genetikai változatok
az egyes személyek élettartama közti különbséget.
Ez átlagosan öt év.
Tehát a gének az élettartam szempontjából kevésbé fontosak, mint ahogy hittük.
Ezt jelentős eredménynek tartom,
mert azt jelenti, hogy tetteink többet számítanak.
A dohányzás pl. 10 évet vesz el az életünkből,
kétszer annyit, mint amennyi a géneknek róható föl.
Még meglepőbb dolgokra lelhetünk,
ha elhagyjuk a családfákat,
és hagyjuk, hogy a DNS-információt kutatóink dokumentálják.
Az eredmény elképesztő lehet.
Tán nehéz elképzelni, de Béla bácsi és barátai a DNS-ből
igazságügyi orvostani képességeiket bizonyíthatják,
amelyek meghaladják az FBI jelenlegi szintjét.
Ha a DNS-t a hatalmas családfára illesztve
jelzőfényt hozunk létre,
amely százszámra világítja be a távoli rokonokat,
akik mind kapcsolódnak az eredeti DNS-t adó személyhez.
A nagy családfán több jelzőfényt elhelyezve
ugyanazon módszerrel határozhatjuk meg ismeretlen személy DNS-ét,
mint amelyet a GPS-rendszer használ
műholdas helymeghatározásra.
E technika hatékonyságára kiváló példa
a Golden State Killernek nevezett sorozatgyilkos elkapása,
aki az USA történetének egyik leghírhedtebb bűnözője.
Korábban az FBI több mint 40 évig kereste.
Megvolt a DNS-e,
de egyetlen rendőrségi adatbázisban sem bukkantak rá.
Kb. egy éve az FBI genetikus családfakutatótól kért tanácsot,
ő meg javasolta, hogy juttassák el bűnöző DNS-ét a kutatószolgálathoz,
amely megtalálhatja a távoli rokonokat.
Így is tettek,
és föllelték a Golden State Killer harmad-unokatestvérét.
Óriási családfát állítottak össze,
beszkennelték a fa ágait,
és végül profilra találtak,
amely a Golden State Killer néven ismert személyre pontosan ráillett.
DNS-mintát vettek tőle, és tökéletes volt az egyezés
az FBI-nál lévő DNS-sel.
Letartóztatták,
és bíróság elé állították annyi év után.
Azt követően a genetikus családfakutatók
kezdtek együttműködni az USA helyi bűnüldöző szerveivel
hogy e technikával kapják el a bűnözőket.
Csupán az utóbbi fél évben e technikával
több mint 20 döglött aktát sikerült megoldaniuk.
Szerencsére vannak olyanok, mint Béla bácsi és családfakutató társai.
Ők nem önérdekű műkedvelők,
hanem szenvedélyes tudóstársaink, akiknek célja megmondani, kik vagyunk.
Tudják, a múlt kulcs lehet a jövőhöz.
Köszönöm szépen.
(Taps)
Le persone usano Internet per varie ragioni.
Sembra che una delle categorie più popolari di siti Internet
sia qualcosa che le persone di solito consumano in privato.
Implica curiosità,
livelli non trascurabili di autoindulgenza,
e si basa sulla registrazione di attività riproduttive di altre persone.
(Risate)
Ovviamente sto parlando della genealogia,
(Risate)
lo studio della storia familiare.
Quando si tratta di dettagliare la storia familiare,
in ogni famiglia c'è una persona ossessionata dalla genealogia.
Chiamiamola "zio Bernie".
Zio Bernie è esattamente l'ultima persona a cui vorreste sedervi vicino
alla cena del Ringraziamento,
perché vi annoierà a morte con i particolari sui vostri antenati.
Ma, come sapete,
c'è un aspetto scientifico in ogni cosa,
e abbiamo scoperto che le storie di zio Bernie
hanno un potenziale immenso per la ricerca biomedica.
Abbiamo lasciato che zio Bernie e i suoi amici genealogisti
documentassero i loro alberi genealogici tramite un sito chiamato geni.com.
Quando gli utenti caricano i loro alberi sul sito,
fa una scansione dei loro parenti
e se trova corrispondenze con gli alberi già esistenti,
il nuovo albero e quello già esistente vengono fusi insieme.
In questo modo, vengono creati alberi genealogici ampi
che vanno al di là del livello individuale di ciascun genealogista.
Ripetendo questo processo con milioni di persone
in tutto il mondo,
possiamo costruire l'albero genealogico di tutta l'umanità.
Usando questo sito,
siamo riusciti a collegare 125 milioni di persone
a un unico albero genealogico.
Non posso disegnare l'albero qui sullo schermo,
perché ha meno pixel
del numero delle persone su questo albero.
Ma ecco un esempio di un sottogruppo di 6.000 individui.
Ogni nodo verde è una persona.
I nodi rossi rappresentano i matrimoni,
e i collegamenti rappresentano la genitorialità.
Al centro di questo albero ci sono gli antenati.
Se ci sposiamo verso la periferia, troviamo i discendenti.
Questo albero rappresenta all'incirca sette generazioni.
Ora, questo è ciò che accade quando aumentiamo il numero di individui
a 70.000 persone,
ancora un piccolo sottogruppo di tutti i dati di cui disponiamo.
Eppure, potete già vedere la formazione di giganteschi alberi genealogici
con moltissimi lontani parenti.
Grazie al duro lavoro dei nostri genealogisti,
possiamo tornare indietro di centinaia di anni.
Per esempio, questo è Alexander Hamilton,
nato nel 1755.
Alexander fu il primo Segretario al Tesoro degli Stati Uniti,
ma oggi è conosciuto soprattutto grazie al celebre musical di Broadway.
Abbiamo scoperto che Alexander ha legami profondi con il mondo dello spettacolo.
Infatti, è parente di sangue di...
Kevin Bacon!
(Risate)
Entrambi sono i discendenti di una signora scozzese
vissuta nel XIII secolo.
Per cui, si può dire che tra Alexander Hamilton e Kevin Bacon
ci sono 35 gradi di separazione.
(Risate)
Nel nostro albero ci sono milioni di storie come questa.
Abbiamo investito uno sforzo notevole nella convalida della qualità dei dati.
Usando il DNA,
abbiamo scoperto che lo 0,3% dei legami madre-figlio nei nostri dati
sono sbagliati,
il che potrebbe coincidere con il tasso di adozione negli USA
prima della Seconda Guerra Mondiale.
Dalla parte del padre,
le notizie non sono così buone:
l'1,9% dei legami padre-figlio nei nostri dati sono sbagliati.
Vedo qualcuno di voi sogghignare.
È proprio come pensate:
ci sono molti lattai là fuori.
(Risate)
Tuttavia, questo tasso di errore nelle relazioni patrilineari pari all'1,9%
non è solamente dei nostri dati.
Precedenti studi hanno rilevato un tasso di errore simile
usando la genealogia clinica.
Perciò, la qualità dei nostri dati è buona,
e questo non dovrebbe sorprenderci.
I nostri genealogisti hanno un interesse profondo e legittimo
nel documentare correttamente la loro storia familiare.
Possiamo sfruttare questi dati
per apprendere informazioni quantitative sull'umanità,
ad esempio, per rispondere a domande relative alla demografia.
Qui potete vedere tutti i nostri profili sulla mappa del mondo.
Ciascun pixel corrisponde a una persona che è vissuta in un dato momento.
Disponendo di così tanti dati,
possiamo vedere i contorni di molte nazioni,
specialmente nel mondo occidentale.
In questo video, abbiamo stratificato la mappa che vi ho mostrato
basandoci sull'anno di nascita degli individui dal 1400 al 1900,
e l'abbiamo confrontata con gli eventi di migrazione conosciuti.
Il video vi mostrerà che le linee evolutive più profonde nei nostri dati
risalgono al Regno Unito,
dove c'è una migliore archiviazione dei dati,
e si diffondono in seguito lungo le rotte del colonialismo occidentale.
Guardiamolo.
(Musica)
[Anno di nascita:]
[1492 - Colombo salpa per l'oceano]
[1620 - La Mayflower approda in Massachusetts]
[1652 - Gli olandesi si insediano in Sud Africa]
[1788 - La Gran Bretagna dà il via alla deportazione penale in Australia]
[1836 - I primi migranti percorrono la Pista dell'Oregon]
[Tutte le attività]
Amo questo video.
Ora, poiché questi eventi migratori forniscono il contesto delle famiglie,
possiamo porci domande del tipo:
qual è la distanza tipica tra il luogo di nascita
dei mariti e delle mogli?
Questa distanza gioca un ruolo centrale nella demografia,
perché gli schemi secondo cui le persone migrano per formare famiglie
determinano il modo in cui i geni si diffondono nelle aree geografiche.
Abbiamo analizzato questa distanza usando i nostri dati
e abbiamo scoperto che, in passato, le persone avevano vita facile:
sposavano semplicemente qualcuno del villaggio vicino.
Ma la Rivoluzione Industriale ha complicato la nostra vita amorosa.
E oggi, grazie ai voli economici e ai social media,
le persone tendono a migrare a più di 100 chilometri
dal loro luogo di nascita
per trovare l'anima gemella.
Quindi, viene da chiedersi:
ma chi si prende la briga di migrare da un luogo all'altro
per formare una famiglia?
Lo fanno i maschi o le femmine?
Abbiamo usato i nostri dati per rispondere a questa domanda
e, almeno negli ultimi 300 anni,
abbiamo scoperto che sono le donne a prendersi la briga
di migrare da un luogo all'altro per formare una famiglia.
Questi risultati sono statisticamente significativi;
quindi possiamo ritenere un dato scientifico
il fatto che gli uomini sono pigri.
(Risate)
Possiamo passare dalle domande sulla demografia
alle domande sulla salute umana.
Ad esempio, possiamo chiederci in che misura le variazioni genetiche
sono responsabili delle differenze nella durata della vita degli individui.
Precedenti studi hanno analizzato
la correlazione della longevità tra i gemelli
per rispondere a questa domanda.
Hanno stimato che la variazione genetica è responsabile di circa un quarto
delle differenze nella durata della vita degli individui.
Ma i gemelli possono essere correlati per molte ragioni,
compresi svariati effetti ambientali
o la condivisione della stessa casa.
I grandi alberi genealogici ci permettono di analizzare sia i parenti stretti,
come i gemelli,
sia i parenti lontani, fino ai cugini di quarto grado.
In questo modo, possiamo costruire modelli robusti
che possono distinguere il contributo delle variazioni genetiche
da quello dei fattori ambientali.
Abbiamo condotto questa analisi usando i nostri dati
e abbiamo scoperto che le variazioni genetiche sono responsabili solo del 15%
delle differenze nella durata della vita degli individui.
Cinque anni, in media.
Quindi, i geni incidono meno di quanto si pensava sulla durata della vita.
Secondo me è una buona notizia,
perché significa che le nostre azioni possono avere più importanza.
Fumare, ad esempio, determina dieci anni della nostra aspettativa di vita,
il doppio rispetto alla genetica.
Possiamo scoprire altre cose sorprendenti,
se ci spostiamo da un albero genealogico a un altro
e lasciamo che i genealogisti documentino e raccolgano informazioni sul DNA.
I risultati possono essere straordinari.
Potrebbe essere difficile da immaginare, ma zio Bernie e i suoi amici
possono creare competenze forensi di DNA
superiori a quelle di cui attualmente dispone l'FBI.
Collocando il DNA su un enorme albero genealogico,
si può creare un faro
che illumina le centinaia di lontani parenti
che sono connessi alla persona che ha dato origine al DNA.
Inserendo molteplici fari in un enorme albero genealogico,
possiamo triangolare il DNA di una persona sconosciuta,
nello stesso modo in cui il sistema GPS usa molteplici satelliti
per trovare un luogo.
Un esempio lampante del potere di questa tecnica
è la cattura del Golden State Killer,
uno dei criminali più famigerati della storia degli Stati Uniti.
L'FBI ha cercato questa persona per oltre 40 anni.
Avevano il suo DNA,
ma non era mai comparso nei database della polizia.
Circa un anno fa, l'FBI ha consultato una genealogista genetica,
che ha suggerito di inviare il DNA a un servizio di genealogia
in grado di risalire ai lontani parenti.
L'hanno fatto,
e hanno trovato un cugino di terzo grado del Golden State Killer.
Hanno costruito un grande albero genealogico
e hanno scansionato i vari rami dell'albero
finché non hanno trovato un profilo che corrispondeva perfettamente
a quello che sapevano sul Golden State Killer.
Hanno ottenuto il DNA da questa persona
e hanno trovato una corrispondenza perfetta
con il DNA che avevano tra le mani.
Lo hanno arrestato e assicurato alla giustizia
dopo tutti questi anni.
Da quel momento, i genealogisti genetici hanno iniziato a collaborare
con le forze di polizia locali americane
usando questa tecnica per catturare i criminali.
Solo negli ultimi sei mesi,
sono riusciti a risolvere oltre 20 casi irrisolti con questa tecnica.
Per fortuna ci sono persone come zio Bernie e i suoi amici genealogisti.
Non sono appassionati con un hobby solo per il loro piacere.
Sono cittadini scienziati con una grande passione:
quella di dirci chi siamo.
E sanno che il passato può essere una soluzione per il futuro.
Grazie mille.
(Applausi)
사람들은 다양한 이유로 인터넷을 사용합니다.
알고 보니 가장 인기 있는 웹사이트 중 하나는
대개 사람들이 개인적으로 소비하는 어떤 것이었습니다.
그것은 호기심과
무의미한 수준의 자기 방종을 포함하며
다른 사람들의 생식 활동을 기록하는 데 중점을 둡니다.
(웃음)
당연히 제가 얘기하는 건 가계도인데요.
(웃음)
가족사의 연구 말입니다.
가족사를 자세히 설명하자면,
모든 가족 중에는 족보에 집착하는 사람이 있죠.
그를 버니 삼촌이라고 합시다.
추수감사절 만찬에서 당신은 결코 버니 삼촌 옆에는 앉지 않을 겁니다.
그는 어떤 고대 친척들에 관한 이상한 정보로
당신을 지루하게 만들 거니까요.
하지만 당신도 알다시피
모든 것에는 과학적인 면이 있으며
우리는 버니 삼촌의 이야기가 생명 의학 연구에
엄청난 잠재력을 가졌다는 것을 알게 되었습니다.
우리는 버니 삼촌과 동료 계보학자들에게
지니닷컴이라는 계보학 사이트를 통해 그들의 가계도를 기록하도록 했습니다.
사용자들이 가계도를 웹사이트에 올리면,
그 사이트는 친척을 찾아보고
기존의 것과 일치하는 것을 발견하면
새로운 것을 기존 버전과 합칩니다.
그러면 각 계보학자의 개인적인 수준을 넘는
더 큰 가계도가 만들어지게 됩니다.
이제 이 과정을 반복해서 전 세계의
수백만 명의 사람들과 함께
모든 인류의 가계도 구조를 크라우드 소싱할 수 있습니다.
이 웹사이트를 사용해서
1억 2천 5백만 명의 사람들을
하나의 가계도로 연결할 수 있었습니다.
여기 스크린에 그 가계도를 그릴 순 없습니다.
이 가계도에 있는 사람들의 수보다
픽셀 수가 적기 때문이죠.
하지만 여기 6000명의 하위 집합의 예가 있습니다.
각 녹색 점은 한 사람을 나타냅니다.
빨간 점들은 결혼을 나타내고요.
그리고 연결선들은 부모를 나타냅니다.
이 가계도 중앙에는 조상들이 보이죠.
그리고 주변부로 가면 그 자손들을 볼 수 있습니다.
이 가계도에는 약 7세대가 있네요.
개인의 숫자를 7만 명까지 늘렸을 때는
이렇게 되겠죠.
우리가 가진 모든 데이터에 비하면 여전히 아주 작은 부분집합입니다.
그럼에도 불구하고, 이미 많은 먼 친척들로 구성된
거대한 가계도가 형성되는 것을 볼 수 있습니다.
많은 계보학자들의 노고 덕분에
우리는 수백 년 전 과거로 돌아갈 수 있습니다.
예를 들자면, 여기 알렉산더 해밀턴이 있습니다.
그는 1755년에 태어났죠.
알렉산더는 미국의 초대 재무 장관이었지만
대부분 알려진 건 오늘날 브로드웨이 뮤지컬의 인기 덕택이죠.
알렉산더가 연예 산업에 깊은 연줄이 있다는 걸 알게 됐습니다.
사실, 그는 친척 관계입니다.
바로 케빈 베이컨이랑요!
(웃음)
그들 모두 스코틀랜드 출신인 한 여인의 후손입니다.
그녀는 13세기 사람이죠.
따라서 알렉산더 해밀턴와 케빈 베이컨은
35대가 차이 나는 친척이라고 할 수 있죠.
(웃음)
이처럼 우리 가계도는 수백만 개의 이야기를 가지고 있습니다.
저희는 데이터의 우수함을 입증하기 위해 상당한 노력을 기울였습니다.
DNA를 이용해서 데이터에 있는 어머니와 아이들의 관계 중 0.3%가
잘못됐다는 것을 발견했습니다.
이것은 제2차 세계대전 이전 미국의 입양률과 일치할 겁니다.
아버지의 경우에는
더 좋지 않네요.
데이터 중 아버지와 아이들의 관계는 1.9%의 비율로 잘못되었습니다.
여기 몇몇 분들이 웃고 계신 게 보이네요.
여러분들이 생각하는 것처럼
그곳엔 많은 우유배달원들이 있었죠.
(웃음)
하지만 이러한 부계 관계의 1.9% 오차율이
우리 자료에 국한된 것은 아닙니다.
임상 등급의 가계도를 사용했었던 이전 연구 자료도
비슷한 오차율이 발견됐습니다.
따라서 데이터의 품질은 우수한 것이고,
그게 놀라운 일은 아닙니다.
우리 계보학자들은 가족사를 정확하게 기록하는 데
깊은 관심과 기득권을 가지고 있습니다.
우리는 이 데이터를 활용해 인류의 양적 정보를 배울 수 있습니다.
예를 들면 인구통계학에 관한 문제 같은 거죠.
여기 세계지도에 우리 모두의 프로필이 있습니다.
각각의 픽셀은 특정 시점에 살았던 사람입니다.
이 데이터는 아주 방대하기때문에,
여러분은 많은 나라들, 특히 서구 세계의
경계를 볼 수 있을 겁니다.
이 동영상에서는 여러분들에게 보여드린 지도를 계층화했습니다.
1400년부터 1900년까지 개인의 출생연도를 기준으로요.
그리고 잘 알려진 이주 사건들과 그걸 비교했어요.
이 동영상은 데이터의 가장 깊은 혈통이 거슬러 올라가보면
영국까지 간다는 걸 보여줍니다.
영국의 기록은 잘 유지되고 있었죠.
그들은 서구 식민주의의 루트를 따라 퍼져나갔습니다.
이걸 한 번 보시죠.
(음악)
[출생연도]
[1492 - 콜럼버스 대양 항해]
[1620 - 메이플라워호 매사추세츠 상륙]
[1652 - 네덜란드인 남아프리카 정착]
[1788 - 대영제국 호주로 유배 시작]
[1836 - 최초 이민자들 오리건 산길 이용]
[모든 활동]
저는 이 영화를 좋아합니다.
이 이주 사건들이 가족의 맥락을 말해주고 있기 때문에
우리는 이런 질문을 할 수 있습니다.
남편과 아내의 출생지 사이의 일반적인 거리는 얼마입니까?
이 거리는 인구통계학에서 중요한 역할을 합니다.
왜냐하면 사람들이 가족을 이루기 위해 이주하는 패턴이
유전자가 지리적으로 어떻게 확산되는지 결정하기 때문이죠.
우리는 데이터를 사용하여 이 거리를 분석했고
옛날 사람들의 경우에는 분석하기 쉬웠다는 걸 알게 됐습니다.
사람들은 근처 마을의 누군가와 결혼했습니다.
하지만 산업혁명은 우리의 애정생활을 정말 복잡하게 만들었습니다.
그리고 오늘날엔 저렴한 항공편과 온라인 소셜미디어와 함께
사람들은 출생지에서 100km 이상 떨어진 곳으로 이동하죠.
소울메이트를 찾기 위해서요.
여기서 나오는 질문이,
좋아요. 그런데 가족을 이루기 위해 누가 이곳저곳 이동하는
힘든 일을 하죠?
남성들인가요, 여성들인가요?
답을 찾기 위해 우리 데이터를 사용했죠.
그리고 적어도 지난 300년 동안
여성들이 이 힘든 일을 했다는 것을 발견했죠.
가족을 이루기 위해 이곳저곳 옮겨가는 일이요.
이 결과는 통계적으로 중요합니다.
남자들이 게으르다는 것을 과학적 사실로 받아들일 수 있으니까요.
(웃음)
우리는 인구통계학에 관한 질문으로부터 벗어나
인간의 건강에 대해 질문할 수 있습니다.
예를 들면, 우리는
유전자 변이가 개인 간 수명 차이를 어느 정도까지 설명할 수 있는지
물어볼 수 있습니다.
이전 연구들은 이 문제를 풀기 위해 쌍둥이의 장수의 상관관계를 분석했습니다.
그들은 유전자 변이가 개인 간 수명 차이의
약 4분의 1을 차지한다고 추정했습니다.
하지만 쌍둥이는 많은 이유로 상관관계가 있겠죠.
다양한 환경적 요인이나
공동 가정을 포함해서요.
큰 가계도는 가까운 친척 모두를 분석할 수 있는 기회가 됩니다.
쌍둥이와 뿐만 아니라,
심지어 10촌 같은 먼 친척까지요.
이런 식으로 우리는 강력한 모델을 구축할 수 있죠.
그 모델은 환경적 요인으로부터 유전자 변이의 영향을 구별할 수 있습니다.
우리는 데이터를 사용하여 이 분석을 수행했고
유전적 변이가 개인 간 수명 차이 중 약 15%만을
설명해 준다는 것을 발견했습니다.
그건 평균적으로 5년입니다.
따라서 유전자는 수명에 있어 우리가 생각했던 것보다 덜 중요합니다.
그리고 그건 좋은 소식입니다.
우리의 행동이 더 중요할 수 있음을 의미하기 때문이죠.
예를 들어 흡연이 기대수명의 10년을 결정한다면
이건 유전자가 결정하는 것보다 두 배나 많습니다.
심지어 더 놀라운 결과가 있습니다.
우리가 가계도를 떠나서
계보학자들에게 DNA 정보를 문서화하고 크라우드 소싱하게 했을 때
그 결과는 놀라웠습니다.
상상하기 어렵겠지만 버니 삼촌과 그의 친구들은
DNA 법의학을 만들 수 있어요.
그건 심지어 FBI의 것보다 낫죠.
큰 가계도에 DNA를 넣으면,
효과적인 불빛을 만들어
수백 명의 먼 친척들을 표시할 수 있게 되죠.
그들은 모두 특정 DNA로를 타고난 한 사람과 연결되어 있습니다.
대형 가계도에 여러 개의 비콘을 배치함으로써
여러분들은 알려지지 않은 사람의 DNA를 삼각측량할 수 있습니다.
GPA 시스템이 위치를 찾기 위해 여러 개의 위성을 사용하는 방식과
같은 방식이죠.
이 기술의 가장 큰 예는
골든스테이트 킬러를 잡은 일입니다.
그는 미국 역사상 가장 악명 높은 범죄자 중 한 명이죠.
FBI는 40년 넘게 이 사람을 찾고 있었습니다.
FBI는 그의 DNA를 가지고 있었지만
그는 어떤 경찰 데이터베이스에도 나타나지 않았죠.
약 1년 전, FBI는 한 유전 계보학자와 상담했고
그녀는 FBI에게 그의 DNA를 계보학회에 제출하라고 했습니다.
그걸로 먼 친척을 찾을 수 있으니까요.
그들은 그렇게 했고
골든스테이트 킬러의 8촌을 찾았습니다.
그들은 큰 가계도를 만들었고
그 가계도의 다른 가지들을 훑어봤습니다.
골든스테이트 킬러에 대해 알고 있는 것과
정확히 일치하는 프로필을 찾을 때까지요.
이 사람으로부터 얻은 DNA가 그들이 가지고 있는 DNA와
정확히 일치하는 것을 발견했습니다.
그는 체포됐고 법의 심판을 받게 됐습니다.
이 모든 세월이 지난 후에요.
그 이후로 유전 계보학자들은 미국 지방 법 집행기관과
함께 일하기 시작했습니다.
범인을 잡는데 이 기술을 사용하기 위해서죠.
그리고 지난 6개월 동안만 해도
이 기술로 20개 넘는 미제 사건들을 해결할 수 있었습니다.
다행히도 우리에게는 버니 삼촌과 동료 계보학자와 같은 사람들이 있죠.
그들은 이기적인 취미를 가진 아마추어가 아닙니다.
그들은 우리가 누구인지 알려주려는 깊은 열정을 가진 시민과학자이며
과거가 미래의 열쇠를 쥐고 있다는 것을 압니다.
대단히 감사합니다.
(박수)
(ရယ်သံများ)
အဟုတ်ပါ၊ ဆွေစဉ်ပြကားချပ် အကြောင်းကို ပြောနေတာ--
(ရယ်သံများ)
မိသားစုရဲ့ သမိုင်းလေ့လာမှုပါ။
ကျနော်တို့ဆီမှာ Uncle Bernie လို ဆွေစဉ် လေ့လာရေး ပညာရှင်တွေ ရှိကြတာ ကံကောင်းတယ်၊
သူတို့ဟာ အပျော်ထမ်း မိမိရဲ့ ဝါသနာအလျောက် လုပ်ကိုင်နေကြတဲ့ သူတွေ မဟုတ်ကြပါ။
ပြည်သူတို့ကြားက သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ဖြစ်ပြီး ကျုပ်တို့အကြောင်း လေးနက်စွာ လေ့လာသူတွေပါ။
ပြီးတော့ အတိတ်ကာလက အနာဂတ်အတွက် သော့ကို ပေးနိုင်ကြောင်း သူတို့ ယုံကြည်တယ်။
(လက်ခုပ်သံများ)
ပြည်သူတို့ဟာ အင်တာနက်ကို အကြောင်း အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးချကြပါတယ်။
လူကြိုက်အများဆုံး ဝဘ်ဆိုက် တစ်ခုက
လူတွေပုံမှန်အားဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အတွက် အသုံးပြုကြတာ ဖြစ်လာပါတယ်။
အဲဒါဟာ စပ်စုလိုစိတ်မှ စပါတယ်၊
ပြီးတော့ မသိမသာ အဲဒါကို ဝါသနာပါဖို့ လိုပါတယ်။
ပြီးတော့ တခြားသူတွေရဲ့ မျိုးပွားမှု ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို
မှတ်တမ်း တင်ပေးမှု ပါဝင်ပါတယ်။
မိသားစုသမိုင်းကို အသေးစိတ် ရေးမှတ်ဖို့ ကိစ္စဲထဲကျတော့၊
မိသားစုတိုင်းထဲမှာ ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို အထူး စိတ်ဝင်စားသူဟာ အမြဲတမ်း ရှိတတ်ပါတယ်။
ဥပမာအဖြစ် သူ့ကို Uncle Bernie လို့ ခေါ်ကြပါစို့။
အဲဒီ Uncle Bernie ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ ဆုတောင်းပွဲတော်တုန်းက ခင်ဗျားနဲ့ ကပ်လျက်
ထိုင်နေခဲ့သူပါပဲ၊
သူဟာ ခင်ဗျားကို သေချင်းစော်နံချင် လောက်အောင်ကို ဒုက္ခပေးမယ့်သူပါ။
ရှေးဟောင်းမျိုးစဉ် အသေးစိတ်တွေကို မေးမကုန်မှာမို့လို့ပါ။
ဒါပေမဲ့ ကျုပ်တို့ သိထားသင့်တာက၊
အရာတိုင်းအတွက် သိပ္ပံနည်း အဖြေဆိုတာ ရှိတတ်ပါတယ်၊
ခုနက Uncle Bernie ရဲ့ပုံပြင်တွေဟာ
ဇီဝကျန်းမာရေး သုတေသနအတွက် လွန်စွာမှ အရေးပါကြလို့ပါ။
အခုတော့ အဲဒီလို Uncle Bernie နဲ့ ဆွေးစဉ် ကားချပ် လေ့လာရေး ပညာရှင်တို့ဟာ
သူတို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို geni.com ဝဘ်ဆိုက်မှတစ်ဆင့် မှတ်တမ်းတင်နိုင်ကြပါပြီ။
အသုံးပြုသူတို့က သူတို့မျိုးစဉ်ပင်စည်ကို ဝဘ်ဆိုက်ပေါ် တင်ပေးကြတဲ့ အခါမှာ၊
၎င်းဟာ သူတို့ဆွေမျိုးတွေကို စိစစ်ကြည့်တယ်၊
ရှိနှင့်နေကြတဲ့ ပင်စည်များနဲ့ တိုက်ဆိုင်မှုတွေကို ရှာကြည့်တယ်၊
ရှိနေဆဲဟာတွေကို ပင်စည်သစ်နဲ့ ပေါင်းစည်းပေးလိုက်ပါတယ်။
အဲဒါရဲ့ရလဒ်အဖြစ် လူတဦးချင်း အနေနဲ့ တည်ဆောက်ရနိုင်တာထက်
များစွာမှ ကြီးမားလှတဲ့ ဆွေစဉ် ပင်စည်တွေကို ဖန်တီးပေးလာနိုင်ပါတယ်။
အဲဒီလို ပေါင်းစည်းမှုကို ကမ္ဘာပေါ်ရှိ ပြည်သူ သန်းပေါင်းများစွာတို့အတွက်
လုပ်ပေးနိုင်လာလို့၊
ကျုပ်တို့ဟာ လူသားတစ်ရပ်လုံးရဲ့ မိသားစု ပင်စည်ကြီးကို တည်ဆောက်လာနိုင်ပါမယ်။
အဲဒီ ဝဘ်ဆိုက်ကို အသုံးပြုလျက်၊
ကျုပ်တို့ဟာ အခုထိ လူ ၁၂၅ သန်းတို့ကို တစ်ခုတည်းသော
မိသားစု ပင်စည်ကြီးအဖြစ် ဆက်သွယ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါပြီ။
အဲဒီအပင်ကို ကျနော်ဟာ ဒီစခရင်ပေါ်မှာ ရေးဆွဲမပြနိုင်ပါဘူး၊
ဒီမှာ ရှိနေတဲ့ pixel တွေက ပင်စည်ထဲ ရှိနေကြတဲ့ လူတွေထက်
နည်းနေကြလို့ပါ။
ဒါပေမဲ့ ဥပမာတစ်ခုအဖြစ် လူ ၆၀၀၀ တို့ရဲ့ အချက်လက်ကို ပြပေးနိုင်ပါတယ်။
ဒီမှာ မြင်ရတဲ့ အစိမ်းရောင် အဖုဟာ လူ တစ်ယောက်ပါ။
အနီရောင် အဖုက လက်ထပ်ခဲ့ကြတဲ့ စုံတွဲများပါ၊
ပြီးတော့ ချိတ်ဆက်မှုတွေက မိဘဖြစ်မှုကို ပြပေးပါတယ်။
အဲဒီလို ပင်စည်ကြီးရဲ့ ဗဟိုမှာ ဘိုးဘေးကို မြင်နိုင်ကြပါတယ်။
အစွန်အဖျားဆီကို သွားတာနဲ့အမျှ ဆင်းသက်လာသူတွေကို မြင်ကြရမယ်။
ဒီပင်စည်ထဲမှာ မျိုးဆက် ခုနစ်ခုခန့် ပါဝင်တယ်လို့ ယူဆရတယ်။
အခုဆက်ပြီး ပါဝင်တဲ့ လူတွေရဲ့ ဦးရေကို တိုးချဲ့ပေးရင် ဖြစ်လာပုံကို မြင်ရပါမယ်
လူ ၇၀,၀၀၀ အထိ တိုးပေးလိုက်ရင် ---
ကျုပ်တို့ဆီမှာ ရှိတဲ့ ဒေတာထဲက သေးငယ်လှတဲ့ အပိုင်းမျှ ရှိနေတုန်းပါ။
ဒါတောင်မှ သိပ်ကို ဝေးလံကြတဲ့ ဆွေမျိုး များရဲ့ အချက်အလက်တွေကို
ခင်ဗျားတို့ မြင်လို့ ရနိုင်ပါတယ်။
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည် ပညာရှင်တွေရဲ့ ကြိုးပမ်းမှုကျေးဇူးကြောင့်
ကျုပ်တို့ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်ရာချီဆီကို ပြန်ပြီး သွားနိုင်ကြပါတယ်။
ဥပမာ အဖြစ် Alexander Hamilton ကို ယူကြည့်ကြပါစို့၊
သူဟာ ၁၇၅၅ ခုနှစ်မှာ မွေးခဲ့တယ်။
အဲဒီ Alexander ဟာ အမေရိကန် ပြည်ထောင်စုရဲ့ ပထမဦးဆုံး ငွေတိုက်မှူး ဖြစ်ခဲ့တယ်၊
ဒါပေမဲ့ ဒီနေ့တွင် လူကြိုက်များတဲ့ Broadway ဂီတဇာတ်မြူးကြောင့် လူသိများပါတယ်။
Alexander ဟာ ရှိုးပွဲတော်များနဲ့ နက်ရှိုင်းစွာ ဆက်နေတာကို တွေ့ရပါတယ်။
တကယ်တော့ သူဟာ Kevin Bacon ရဲ့
သိပ်ကို နီးစပ်တဲ့ ဘိုးလေးပါ။
(ရယ်သံများ)
သူတို့နှစ်ဦးစလုံးဟာ စကော့တလန်မှ အမျိုးသမီးတစ်ဦးမှ ဆင်းသက်လာခဲ့ကြတယ်
၁၃ ရာစုမှာ နေထိုင်ခဲ့တဲ့ အမျိုးသမီးပါ။
ဒါကြောင့်မို့လို့ Alexander Hamilton ဟာ
Kevin Bacon ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည်ထဲက ၃၅ အဆင့်မှာ ရှိနေသူပါလို့ ဆိုနိုင်ပါတယ်။
(ရယ်သံများ)
ကျုပ်တို့ရဲ့ ပင်စည်ကြီးထဲမှာ အဲဒီလို ပုံပြင်တွေ သန်းနဲ့ချီ ရှိပါတယ်။
ကျုပ်တို့ဟာ ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာ အရည်အသွေး ကောင်းစေဖို့ အတော့်လေး အားထုတ်ခဲ့ကြပါတယ်။
DNA ကို အသုံးပြုလျက် ကျုပ်တို့ ဒေတာထဲတွင် မိခင်နဲ့ကလေး ဆက်သွယ်မှုတွေရဲ့ ၃%ဟာ
လွဲမှားနေခဲ့ကြတယ်၊
အဲဒါ ဒုတိယကမ္ဘာစစ် မတိုင်မီတုန်းက မွေးစား ခဲ့ကြတဲ့ ကလေးနှုန်းနဲ့ ကိုက်ညီခဲ့တယ်။
ဖခင်တွေအတွက် လေ့လာကြည့်တော့၊
သတင်းဟာ သိပ်မကောင်းလှပါ-
ကျုပ်တို့ ဒေတာထဲက ဖခင်-ကလေး ချိတ်ဆက်မှုဟာ ၁.၉ ရာခိုင်နှုန်း လွဲမှားနေခဲ့ကြတယ်။
ဒါကို တချို့လူတွေ မျက်နှာ ရှုံ့မဲ့သွားကြတာ သတိထားမိတယ်။
ဟုတ်ပါတယ်၊ ခင်ဗျားတို့ ထင်ကြသလို
ဘေးမှသွေးရောစပ်နေတဲ့ ကလေးတွေ များပါတယ်။
(ရယ်သံများ)
တကယ်ကျတော့ ဖခင်ဆိုင်ရာ ချိတ်ဆက်မှု ၁.၉ % လွဲမှားမှုဟာ
ကျုပ်တို့ ဒေတာအတွက် မထူးဆန်းပါဘူး။
အရင်တုန်းက ပြုလုပ်ခဲ့ဘူးတဲ့ ဆေးခန်းမှ လာကြတဲ့ ခွေမျိုးရိုးဆိုင်ရာ
အမှားတွေဟာလည်း အဲဒီလောက်ပဲ ရှိခဲ့ပါတယ်။
ဒီတော့ ကျုပ်တို့ဒေတာရဲ့ အရည်အသွေးဟာ ကောင်းပါးတယ်၊
ခုနက အချက်ဟာ အံ့အားသင့်စရာ မဟုတ်ပါဘူး။
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည် ပညာရှင်များဟာ မိသားစု သမိုင်းကို
မှတ်တမ်း တင်ကြရာတွင် တကယ့်ကို အားထုတ်ကြိုးစားကြပါတယ်။
ကျုပ်တို့ဟာ ဒီဒေတာကို အသုံးပြုပြီး လူသားတို့ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တချို့ကို၊
ဥပမာ၊ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်ကြပုံ အကြောင်းကို လေ့လာနိုင်ပါတယ်။
ကျုပ်တို့ရဲ့ ပရိုဖိုင်အားလုံးကို ကမ္ဘာ့ မြေပုံပေါ်မှာ ဒီလို မြင်နိုင်ပါတယ်။
pixel တခုချင်းစီဟာ တချိန်ချိန်မှာ နေထိုင်ခဲ့တဲ့ လူပါ။
ကျုပ်တို့ဆီမှာ ဒေတာက သိပ်မများလှတော့၊
ခင်ဗျားတို့ဟာ နိုင်ငံ တော်တော်များများရဲ့ နယ်မြေတွေကို၊
အထူးသဖြင့် အနောက်ကမ္ဘာခြမ်းမှာ မြင်နိုင်ကြပါတယ်။
အခုပြမယ့် ဗီဒီယိုထဲမှာကျတော့ ခင်ဗျားတို့ကို ပြောပြခဲ့တာတွေကို
အခြေခံပြီး ၁၄၀၀ ပြည့်နှစ်မှ ၁၉၀၀ အထိ မွေးခဲ့ကြတဲ့ သူတွေကို ကြည့်ကြရမှာပါ။
ပြီးတော့ အဲဒါတွေကို လူမျိုးတွေ နေရာ စွန့်ရွှေ့ပြောင်းခဲ့မှုနဲ့ ယှဉ်ပြထားပါတယ်။
ဒီထဲမှာ အနက်ရှိုင်းဆုံး ဒေတာတွေရဲ့ ချိတ်ဆက်မှုတွေဟာ ယူကေနဲ့
သက်ဆိုင်နေတာကို မြင်ကြရမှာပါ၊
သူတို့ဆီမှာ မှတ်တမ်းတွေကို ထားတဲ့ စနစ်က ကောင်းခဲ့လို့ပါ။
နောက်မှာ သူတို့ဟာ အနောက်နိုင်င်ငံများရဲ့ ကိုလိုနီ လမ်းကြောင်းအတိုင်း သွားကြပါတယ်။
အခုတော့ ဗီဒီယိုကို ကြည့်ကြပါစို့။
(ဂီတ)
[မွေးနှစ်- ]
[၁၄၉၂- ကိုလံဘတ်က ပင်လယ်ထဲ ခရီးထွက်]
[၁၆၂၀ - မက်ဆာချူးဆက်ထဲက မေဖလားဝါးမြေများ]
[၁၆၅၂ - ဒတ်ခ်ျလူမျိုးတွေ တောင်အာဖရိကမှာ ခြေချခဲ့]
[၁၇၈၈ - ဗြိတိန်နိုင်ငံက သြစတြေးလျ ဘက်သို့ ခရီးဆန့်မှုကို စတင်ခဲ့]
[၁၈၃၆ - ပထမဦးဆုံး ရွှေ့ပြောင်း ကြသူတို့က Oregon Trail ကိုသုံးကြ]
[လုပ်ဆောင်ချက်များ အားလုံး]
ကျနော် ဒီဗီဒီယိုကို ကြိုက်တယ်။
ဒီမှာ မြင်ခဲ့ကြရတဲ့ ရွှေ့ပြောင်းမှုတွေက မိသားစုတွေရဲ့ ဇာတ်မြစ်ကို ပြသနေကြတော့၊
ကျုပ်တို့ဟာ ဒီလို မေးခွန်းတွေကို မေးနိုင်ကြတယ်-
လင်နဲ့ မယားတို့ရဲ့ မွေးရပ်များ အကြားက ပုံမှန် အကွာအဝေးဟာ
ဘယ်လောက်များပါလိမ့်။
လူတွေက မိသားစုကို ဖွဲ့စည်းရန် ခရီးသွား ကြပုံဟာ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်မှုအတွက်
သိပ်ကို သော့ချက်ကျပြီး အရေးကြီးတဲ့ အချက် ဖြစ်နေလို့ပါ။
အဲဒီအချက်က မျိုးရိုးဗီဇတွေက ပထဝီဒေသ အနှံ ပြန့်နှံ့ပုံကို ဆုံးဖြတ်ပေးလို့ပါ။
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာကို သုံးပြီး အဲဒီအချက်ကို ကျုပ်တို့ လေ့လာခဲ့ကြရာ၊
ရှေးခေတ် နှစ်များတုံးက ဒီကိစ္စဟာ
လွယ်ကူခဲ့ပုံ ရပါတယ်။
လူတွေဟာ အနီးအနား ရွာထဲက တစ်ယောက်ယောက်နဲ့ လက်ထပ်ခဲ့ကြတယ်။
ဒါပေမဲ့ စက်မှုတော်လှန်ရေးဟာ ကျုပ်တို့ရဲ့ ဘဝကို များစွာမှ ရှုပ်ထွေးပစ်ခဲ့တယ်။
ဒီနေ့တွင်၊ လေယာဉ်နဲ့ သွာလာနိုင်ပြီး အွန်လိုင်း လူမှုမီဒီယာတွေ ရှိနေကြတော့၊
လူတွေဟာ သူတို့ရဲ့ ကြင်ဖေါ်ကို ရှာဖို့အတွက် ကိုယ့်မွေးရပ်မှနေပြီး
ကီလိုမီတာ ၁၀၀ မကအထိ သွားကြပါတယ်။
ဒီတော့ ခင်ဗျားတို့ မေးချင်နိုင်ကြတာက-
ကောင်းပါပြီ၊ အဲဒီလို မိသားစုထူထောင်ဖို့ အဝေးမှာ ရှာကြံရတဲ့ ခက်ခဲတဲ့ အလုပ်ကို
လုပ်တာက ဘယ်သူများလဲ။
အဲဒါ ဤယောက်ျားလား မိန်းမလား။
ကျုပ်တို့ ဒေတာကို သုံးပြီး အဲဒီမေးခွန်း အတွက် အဖြေကို ရှာကြည့်တော့
အနည်းဆုံးအားဖြင့် နောက်ဆုံး နှစ် ၃၀၀ အတွင်းမှာ
မိသားစုကို ထူထောင်ဖို့အတွက် တနေရာမှနေပြီး နောက် တနေရာကို သွားရတဲ့ မလွယ်တဲ့ အလုပ်ကို
အမျိုးသမီးတွေ ပြုလုပ်ခဲ့ကြတာကို တွေ့နိုင်ပါတယ်။
အဲဒီစာရင်းအင်းတွေက အတော့်ကို အရေးပါကြလို့
ယောက်ျားတွေဟာ ပျင်းရိကြတာကို သိပ္ပံနည်းကျ အဖြေအဖြစ် လက်ခံကြရပါမယ်။
(ရယ်သံများ)
ကျုပ်တို့ဟာ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်မှု မေးခွန်းတွေကနေပြီး
ရွှေ့ပြောင်းလျက် လူ့ကျန်းမာရေး အကြောင်း မေးနိုင်ကြပါတယ်။
ဥပမာ၊ လူတဦးနဲ့တဦး
အသက်အရွယ်ချင်း မတူကွဲပြားမှုက မျိုးရိုးဗီဇမူကွာဟချက်နဲ့
ဘယ်လို ဆက်စပ်နေပါသလဲ။
အမွှာများရဲ့ အသက်အရွယ် ကွဲပြားခဲ့ပုံကို အရင်တုန်းက လေ့လာရင်း
အဲဒီမေးခွန်းကို ဖြေဖို့ အားထုတ်ခဲ့ကြတယ်။
လူတွေရဲ့ အသက်အရွယ် မတူကွဲပြားရခြင်းရဲ့
လေးပုံတပုံအတွက် ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်တွေ နဲ့ ဆိုင်ခဲ့တယ်လို့ ယူဆခဲ့ကြပါတယ်။
ဒါပေမဲ့ အမွှာတွေဆီမှာ ကျတော့ တူညီဆက်စပ်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေ များလှပါတယ်၊
ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှု မျိုးစုံအပါအဝင်
တအိမ်ထဲမှာ အတူနေရတာ အဆုံးပါပဲ။
ကြီးမားတဲ့ မိသားစု ပင်စည်တွေဟာ အမွှာများလို နီးစပ်တဲ့ ဆွေမျိုးများ
တို့ကိုသာမက၊
စတုတ္ထဝမ်းကွဲများ အထိကိုတောင် ဝေးလံတဲ့ ဆွေမျိုးတွေကို လေ့လာခွင့်ပေးကြတယ်။
အဲဒီလိုနည်းဖြင့် ကျုပ်တို့ဟာ ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲပြားချက်တွေကို
ပတ်ဝန်းကျင်လို သက်ရောက်မှုများမှ ခွဲခြားပစ်လို့ ရနိုင်တဲ့ ခိုင်ခံ့တဲ့
မော်ဒယ်တွေကို တည်ဆောက်ခွင့် ရလာပါတယ်။
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာကို သုံးပြီး ကျုပ်တို့က အဲဒါကို ဆန်းစစ်ကြည့်ခဲ့ကြရာ
လူအမျိုးမျိုးအကြားက အသက်အရွယ် ကွဲပြားရမှုကသာ
ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်များကြောင့် ဖြစ်တယ်လို့ တွေ့ခဲ့ကြတယ်။
အဲဒါဟာ ပျမ်းမျှအားဖြင့် ငါးနှစ်ခန့်ဖြစ်ပါတယ်။
ဒီတော့ အသက်အရွယ်နဲ့ ပတ်သက်ရင် ဗီဇရဲ့ သက်ရောက်မှုဟာ ထင်ခဲ့ကြတာထက် နည်းပါတယ်။
ကျနော့်အတွက် အဲဒါဟာ တကယ့် သတင်းကောင်းပါ၊
ကျုပ်တို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေက ပိုအရေးပါတယ်လို့ အဓိပ္ပါယ်ရလို့ပါ။
ဥပမာ၊ ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းက မျိုးရိုးဗီဇအရ ရှိရမယ့် အသက်ကို
ဆယ်နှစ်ခန့် လျှော့ချ ပစ်နိုင်တယ်။
ကျုပ်တို့ဟာ မိသားစုပင်စည်များမှ ရွှေ့ပြောင်းလျက်
ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို လေ့လာကြသူတို့အား DNA အချက်အလက်တွေကို စုစည်းခွင့်ပြုရင်
ပိုလို့ကို အံ့အားသင့်စရာ ရလဒ်တွေကို ကျုပ်တို့ ရရှိကြလာမှာပါ။
အဲဒီရလဒ်တွေကို ယုံကြည့်ဖို့တောင် လွယ်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။
စိတ်ကူးဖို့ မလွယ်ပေမဲ့ Uncle Bernie နဲ့ သူ့မိတ်ဆွေတွေဟာ
လက်ရှိ အချိန်မှာ FBI ထံမှာ ရှိနေတဲ့ DNA အခြေပြု ပြစ်မှုစူးစမ်းရှာဖွေရေး
အလားအလာတွေထက်တောင် များစွာ သာလွန်မှာပါ။
ကျုပ်တို့က DNA ကို ကြီးမားတဲ့ မိသားစု ပင်စည် ပေါ်ကို တင်ပေးလိုက်ရင်၊
အလင်းတန်းလေးကို တီထွင်ပေးတာနဲ့ တူပါတယ်၊
၎င်းဟာ ဝေးလံတဲ့ ဆွေမျိုးသားချင်း ရာချီတို့ကို လင်းလက်လာစေပါမယ်။
ခုနက DNA မှ အစပြုလာခဲ့ကြတဲ့ လူတွေကို ဆက်စပ်ပြသပေးပါမယ်။
အဲဒီလို အလင်းတန်း အများကြီးကို ကြီးမားတဲ့ မိသားစုပင်စည် ပေါ်ကို တင်ပေးလိုက်ရင်၊
ကိုယ် လုံးဝမသိရသေးသူရဲ့ DNA ကို တြိဂံပုံဖွဲ့ တိုင်းနိုင်ပါတယ်။
GPS စနစ်က ဂြိုဟ်တုအများအပြားကို သုံးပြီး
တည်နေရာကို ရှာဖွေသလိုပါပဲ။
ဒီနည်းပညာ စွမ်းဖက်ပုံ အထင်ရှားဆုံး အဓိကက
Golden State Killer လို့ နာမည်ပေးခံခဲ့ရတဲ့
အမေရိက သမိုင်းထဲက နာမည်အဆိုးဆုံး လူသတ်သမားကို ဖမ်းနိုင်ခဲ့ခြင်းပါပဲ။
FBI ဟာ အဲဒီလူကို ဖမ်းဖို့ ရှာကြံနေခဲ့တာ နှစ်ပေါင်း 40 ကျော်ခဲ့တယ်။
သူတို့ဆီမှာ အဲဒီလူရဲ့ DNA တောင် သူတို့ဆီမှာ ရှိခဲ့တယ်၊
ဒါပေမဲ့ သူ့ကို ဘယ်လိုမှ ခြေရာခံ မရခဲ့ပါ။
လွန်ခဲ့တဲ့တစ်နှစ်လောက်က၊ FBI က မျိုးရိုးဗီဇပညာရှင်နဲ့
လာတိုင်ပင်ခဲ့လို့ သူတို့ရဲ့ DNA ကို ဆွေစဉ်ကားချပ် ဝန်ဆောင်မှုသို့
တင်ပေးပြီး ဝေးလံတဲ့ ဆွေမျိုးတွေကို ရှာကြည့်ရန် အကြံပေးခဲ့ကြတယ်။
သူတို့ အဲဒီလို ပြုလုပ်ခဲ့ကြလို့၊
Golden State Killer နဲ့ တတိယဝမ်းကွဲ တော်သူကို ရှာတွေ့ခဲ့တယ်။
သူတို့ဟာ ကြီးမားတဲ့မိသားစု ပင်စည်ကို ရေးဆွဲခဲ့ကြတယ်၊
ပင်စည်ရဲ့ အကိုင်းမျိုးစုံကို ဆန်းစစ် လေ့လာခဲ့ကြတယ်၊
နောက်ဆုံးမှာတော့ သူတို့ အတိအကျ သိခဲ့ကြတဲ့
Golden State Killer ကို တွေ့ခဲ့ကြတဲ့ အထိပါပဲ။
သူတို့ဟာ အဲဒီလူဆီကနေပြီး DNA ကို ရယူခဲ့ကြရာ သူတို့လက်ထဲမှာ ရှိနေခဲ့တဲ့
DNA နဲ့ ကွက်တိကိုက်နေခဲ့တယ်။
အဲဒါနဲ့ သူတို့ဟာ သူ့ကို ဖမ်းနိုင်ခဲ့ပြီး နှစ်ပေါင်း များစွာကြာပြီးတဲ့ နောက်မှာ
တရားစီရင်နိုင်ခဲ့ကြတယ်။
အဲဒီအချိန်ကစလျက် မျိုးရိုးဗီဇ ဆွေစဉ်ကားချပ် ပညာရှင်များဟာ
ဒေသခံ အမေရိကန်ဥပဒေ စိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများနဲ့
လက်တွဲလျက် ရာဇဝတ်ကောင်တွေကို ဖမ်းနိုင်ရန် အဲဒီနည်းပညာကို သုံးနေကြပါပြီ။
လွန်ခဲ့တဲ့ ခြောက်လ ကာလအတွင်းမှာကို
သူတို့ရဲ့ နည်းကို သုံးပြီး နှစ်များစွာကြာ အမှုဟေင်း ၂၀ ကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ခဲ့ကြတယ်။
ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။
As pessoas usam a Internet por diversas razões.
Acontece que uma das categorias mais populares da Internet
é uma coisa que as pessoas habitualmente consomem em privado.
Envolve a curiosidade,
com níveis significativos de autocomplacência
e centra-se em registar as atividades reprodutivas
de outras pessoas.
(Risos)
Claro que estou a falar da genealogia,
(Risos)
o estudo da história familiar.
Quando se trata de pormenorizar a história familiar,
em todas as famílias, temos uma pessoa obcecada pela genealogia.
Vamos chamar-lhe o Tio Bernie.
O Tio Bernie é a última pessoa que queremos ao nosso lado
no jantar do Dia de Ação de Graças,
porque ele chateia-nos até à morte
com pormenores curiosos sobre parentes antigos.
Mas, como sabem,
tudo tem um lado científico,
e encontrámos nas histórias do Tio Bernie
um potencial enorme para a investigação biomédica.
Vamos pôr o Tio Bernie e os seus camaradas genealogistas
a documentar as suas árvores genealógicas num "website" chamado geni.com.
Quando os utilizadores colocam as suas árvores neste "website",
este percorre os parentes
e, se encontra coincidências com outras árvores existentes,
sobrepõe a nova árvore às árvores já existentes.
O resultado é que se vão criando grandes árvores genealógicas,
para além do nível individual de cada genealogia.
Repetindo este processo com milhões de pessoas,
pelo mundo inteiro,
podemos construir uma árvore genealógica de toda a humanidade.
Usando este "website",
pudemos interligar 125 milhões de pessoas
numa única árvore genealógica.
Não posso desenhar aqui esta árvore num ecrã
porque não há pixéis que cheguem
para o número de pessoas desta árvore.
Mas este é um exemplo dum subconjunto de 6000 indivíduos.
Cada nódulo verde é uma pessoa.
Os nódulos vermelhos representam os casamentos
e as ligações representam os progenitores.
No meio desta árvore, vemos os antepassados.
À medida que avançamos para a periferia, vemos os descendentes.
Esta árvore tem sete gerações, aproximadamente.
Isto é o que acontece quando aumentamos
o número de indivíduos para 70 000 pessoas,
ainda um pequeno subconjunto de todos os dados que temos.
Apesar disso, já podemos ver a formação de gigantescas árvores
com parentes muito distantes.
Graças ao trabalho esforçado dos nossos genealogistas,
podemos recuar no tempo centenas de anos.
Por exemplo, este é Alexander Hamilton,
que nasceu em 1755.
Alexander foi o primeiro Secretário do Tesouro dos EUA
mas é mais conhecido hoje devido a um musical da Broadway.
Descobrimos que Alexander tem profundas ligações com a indústria do espetáculo.
Na verdade, é parente consanguíneo de...
Kevin Bacon!
(Risos)
Ambos são descendentes de uma senhora escocesa
que viveu no século XIII.
Assim, podemos dizer que Alexander Hamilton
tem 35 graus de genealogia de Kevin Bacon.
(Risos)
A nossa árvore tem milhões de histórias destas.
Investimos esforços significativos para validar a qualidade dos dados.
Usando o ADN, descobrimos que 0,3% das ligações mãe-filho nos nossos dados
estão incorretos,
o que coincide com a taxa de adoções nos EUA, antes da II Guerra Mundial.
Do lado do pai,
as notícias não são tão boas.
Há 1,9% das ligações pai-filho nos nossos dados que são incorretas.
Vejo aqui algumas pessoas com um sorriso amarelo.
É o que estão a pensar,
há aqui muitos cucos.
(Risos)
Mas este erro de 1,9% nas ligações patrilineares
não existe apenas nos nossos dados.
Estudos anteriores encontraram uma taxa semelhante de erro
usando genealogias do foro clínico.
Portanto, a qualidade dos nossos dados é boa
e isso não deve constituir uma surpresa.
Os nossos genealogistas têm um profundo interesse
em documentar corretamente a sua história de família.
Podemos usar estes dados para obter informações quantitativas da humanidade,
como, por exemplo, questões sobre demografia.
Isto é uma visão de todos os nossos perfis no mapa mundo.
Cada pixel é uma pessoa que viveu em dada altura.
Como temos tantos dados,
podemos ver os contornos de muitos países,
em especial no mundo ocidental.
Neste "clip", estratificámos o mapa que vos mostrei,
com base no ano de nascimentos de pessoas entre 1400 e 1900.
Comparámos esses dados com movimentos migratórios conhecidos.
O "clip" mostra que as linhagens mais profundas dos nossos dados
vão todas parar ao Reino Unido,
onde havia registos melhores
e depois vão espalhar-se pelas vias do colonialismo ocidental.
Vamos observar.
[Ano de nascimento:]
[1492 - Colombo navega no oceano azul]
[1620 - O Mayflower atraca em Massachusetts]
[1652 - Os holandeses instalam-se na África do Sul]
[1788 - Começa o transporte de presos da Grã-Bretanha para a Austrália]
[1836 - Os primeiros migrantes usam o Trilho do Oregon]
[Todas as atividades]
Adoro este filme.
Já que estes episódios de migração põem as famílias em contexto,
podemos fazer perguntas como:
Qual é a distância habitual entre os locais de nascimento
de maridos e mulheres?
Essa distância desempenha um papel fundamental na demografia
porque os padrões em que as pessoas migram para formar famílias
determinam como os genes se espalham pelas áreas geográficas.
Analisámos essa distância, usando os nossos dados
e descobrimos que, antigamente,
isso era fácil para as pessoas.
Casavam com alguém da aldeia vizinha.
Mas a Revolução Industrial complicou a nossa vida amorosa.
E hoje, com os voos económicos e as redes sociais
as pessoas migram a mais de 100 km de distância do local do nascimento
para encontrar uma alma gémea.
Agora, podem perguntar:
"Ok, mas quem se dá ao trabalho de migrar de um local para outro
"para formar uma família?
"É o homem ou é a mulher?"
Usámos os nossos dados para responder a esta pergunta
e, pelo menos, nos últimos 300 anos,
descobrimos que são as mulheres que têm o trabalho difícil
de migrar de um local para outro para formar uma família.
Estes resultados são significativos, do ponto de vista estatístico,
por isso, podem considerar como facto científico,
que os homens são preguiçosos.
(Risos)
Podemos passar das perguntas sobre demografia
para fazer perguntas sobre a saúde humana.
Por exemplo, podemos perguntar
até que ponto as variações genéticas existentes
contribuem para as diferenças na longevidade entre indivíduos.
Estudos anteriores analisaram a correlação de longevidade entre gémeos
para responder a esta pergunta.
Calcularam que as variações genéticas contribuem em cerca de um quarto
da diferença na longevidade dos indivíduos.
Mas os gémeos podem ser correlacionados devido a muitas razões,
incluindo diversos efeitos ambientais
ou a um lar partilhado.
As grandes árvores genealógicas dão-nos a oportunidade
de analisar parentes próximos, como os gémeos,
ou parentes distantes, até primos em quarto grau.
Desta forma, podemos construir modelos robustos
que podem separar a contribuição de variações genéticas
e a contribuição dos fatores ambientais.
Efetuámos esta análise usando os nossos dados
e descobrimos que as variações genéticas
explicam apenas 15% das diferenças na longevidade entre indivíduos.
Ou seja, cinco anos em média.
Assim, os genes são menos importantes que aquilo que pensávamos,
em termos de longevidade.
E eu acho que é uma boa notícia
porque significa que as nossas ações são mais importantes.
Fumar, por exemplo, determina 10 anos da nossa esperança de vida
— o dobro do que é determinado pela genética.
Podemos vir a encontrar mais descobertas surpreendentes
se nos afastamos das árvores genealógicas
e deixarmos os nossos genealogistas documentarem informações de ADN.
Os resultados podem revelar-se espantosos.
Pode ser difícil imaginar mas o Tio Bernie e os seus amigos
podem criar competências forenses de ADN
que ultrapassem o que o FBI tem atualmente.
Quando colocamos o ADN numa grande árvore genealógica,
estamos a criar um farol
que ilumina as centenas de parentes distantes
que estão todos ligados à pessoa que originou esse ADN.
Colocando múltiplos faróis numa grande árvore genealógica,
podemos triangular o ADN duma pessoa desconhecida,
tal como o sistema GPS usa múltiplos satélites
para encontrar um local.
O exemplo principal do poder desta técnica
é a captura do Assassino do Golden State,
um dos criminosos mais famosos da história dos EUA.
O FBI andava à procura desta pessoa há mais de 40 anos.
Tinham o ADN dele,
mas ele nunca apareceu em nenhuma base de dados da polícia.
Há cerca de um ano, o FBI consultou uma genealogista genética
e ela sugeriu que colocassem o ADN num serviço de genealogias
que pode localizar parentes distantes.
Foi o que fizeram
e encontraram um primo terceiro do Assassino do Golden State.
Criaram uma grande árvore genealógica,
percorreram os vários ramos dessa árvore,
até que encontraram um perfil que correspondia exatamente
ao que eles conheciam do Assassino do Golden State.
Obtiveram o ADN dessa pessoa e encontraram uma correspondência perfeita
ao ADN que tinham na mão.
Prenderam-no e apresentaram-no à Justiça
ao fim desses anos todos.
A partir daí, os genealogistas genéticos começaram a trabalhar
com as agências policiais locais dos EUA
para usarem esta técnica, a fim de capturar criminosos.
Só nos últimos seis meses,
conseguiram resolver, com esta técnica, mais de 20 casos arquivados.
Felizmente, temos pessoas como o Tio Bernie e os genealogistas.
Não são amadores com um passatempo egoísta.
São cidadãos cientistas com a profunda paixão
de nos dizerem quem somos.
Sabem que o passado pode conter a chave do futuro.
Muito obrigado.
(Aplausos)
As pessoas usam a internet por várias razões.
Uma das categorias mais populares de sites
é aquela em que as pessoas acessam reservadamente.
Ela envolve curiosidade,
níveis significativos de autoindulgência
e registra atividades reprodutivas
de outras pessoas.
(Risos)
Claro que estou falando sobre genealogia,
(Risos)
o estudo da história das famílias.
Quando se trata de história familiar,
sempre temos, em todas as famílias, uma pessoa obcecada por genealogia.
Vamos chamá-la de tio Bernie.
Tio Bernie é aquela pessoa que ninguém quer se sentar ao lado,
no jantar de Ação de Graças,
porque ele vai atormentar com detalhes específicos
de alguns parentes mais velhos.
Como se sabe,
existe um lado científico para tudo,
e descobrimos que as histórias do tio Bernie têm um imenso potencial
para a pesquisa biomédica.
Deixamos o tio Bernie e os genealogistas
documentarem suas árvores genealógicas usando um site chamado geni.com.
Quando se enviam as árvores para o site, ele verifica os parentes,
e, se encontrar correspondências,
mescla a árvore já existente com a nova.
Com isso, são criadas grandes árvores genealógicas,
muito além do nível individual de cada genealogista.
Repetindo esse processo com milhões de pessoas,
no mundo todo,
podemos contribuir para a construção de uma árvore de toda a humanidade.
Usando este site,
conseguimos conectar 125 milhões de pessoas
em uma única árvore genealógica.
Não é possível desenhar a árvore nessas telas,
porque elas têm menos pixels
do que o número de pessoas na árvore.
Vejam um exemplo de 6 mil indivíduos, que é apenas uma parte da árvore.
Cada nó verde representa uma pessoa.
Os nós vermelhos representam casamentos
e as conexões representam a paternidade.
No meio da árvore, veem-se os ancestrais.
A parte externa mostra os descendentes.
Esta árvore mostra sete gerações, aproximadamente.
Vejam o que acontece quando aumentamos o número de indivíduos
para 70 mil pessoas,
que ainda é uma pequena parte do total de dados.
Apesar disso, pode-se ver a formação de árvores genealógicas gigantescas
com vários parentes muito distantes.
Graças ao trabalho árduo dos genealogistas,
podemos voltar centenas de anos.
Por exemplo, vejam aqui Alexander Hamilton,
que nasceu em 1755.
Ele foi o primeiro secretário do Tesouro dos EUA,
mas hoje é conhecido, principalmente, devido a um musical da Broadway.
Descobrimos que Alexander tem conexões profundas na indústria do showbiz.
Ele é um parente de sangue de ...
Kevin Bacon!
(Risos)
Ambos são descendentes de uma escocesa que viveu no século 13.
Pode-se dizer, então, que Alexander Hamilton
tem um parentesco de 35 graus com Kevin Bacon.
(Risos)
Essa árvore tem milhões de histórias assim.
Investimos muito empenho para validar a qualidade dos nossos dados.
Usando o DNA, descobrimos que 0,3% dos dados das conexões mãe-filho
estão errados,
o que coincidiria com as adoções nos EUA antes da Segunda Guerra Mundial.
Do lado dos pais,
a notícia não é tão boa:
1,9% das conexões pai-filho nos dados estão erradas.
Vejo algumas pessoas sorrindo.
Estão pensando: existem muitos leiteiros por aí.
(Risos)
No entanto, essa taxa de erro de 1,9% nas conexões patriarcais
não é exclusiva dos nossos dados.
Estudos anteriores encontraram uma taxa de erro similar
usando classificação genealógica clínica.
Portanto, a qualidade dos nossos dados é boa
e não deveria ser uma surpresa.
Nossos genealogistas têm um profundo interesse
em documentar corretamente a história familiar.
Podemos usar esses dados para aprender quantitativamente sobre a humanidade,
por exemplo, sobre demografia.
Vejam todos os nossos perfis no mapa-múndi.
Cada pixel é uma pessoa que viveu em algum momento.
Como temos muitos dados, pode-se ver os contornos de muitos países,
especialmente no mundo Ocidental.
Neste videoclipe, estratificamos o mapa que acabei de mostrar,
baseado nas datas de nascimentos das pessoas entre os anos de 1400 a 1900,
e as comparamos com eventos de migração conhecidos.
O videoclipe mostra que as linhagens mais profundas dos dados
apontam para o Reino Unido, onde tinham um registro melhor
e eles se expandiram pelas rotas do colonialismo ocidental.
Vamos assistir.
(Vídeo) (Música)
[Ano de nascimento:]
[1492 - Colombo navega pelo oceano]
[1620 - Mayflower chega a Massachusetts]
[1652 - Colonização holandesa na África do Sul]
[1788 - Transferência de presos da Grã-Bretanha para a Austrália]
[1836 - Primeiros migrantes usam a trilha do Oregon]
[Atividade total]
Yaniv Erlich: Adoro este filme.
Como esses eventos de migração estão num contexto das famílias,
podemos fazer perguntas como:
"Qual é a distância típica entre os locais de nascimento
de maridos e esposas?"
Essa distância desempenha um papel fundamental na demografia,
porque os padrões nos quais as pessoas migram para formar famílias
determinam como os genes se propagam pelas áreas geográficas.
Analisamos essa distância usando os dados
e descobrimos que, antigamente, era tudo muito fácil.
As pessoas se casavam com outras de aldeias próximas.
Mas a Revolução Industrial complicou essa vida amorosa.
Hoje, com voos acessíveis e com as mídias sociais,
as pessoas normalmente migram mais de 100 quilômetros de onde nasceram
para encontrar sua alma gêmea.
Pode-se perguntar:
"Quem trabalha duro pra migrar de um lugar a outro pra formar família?"
Os machos ou as fêmeas?
Usamos nossos dados para resolver isso
e, pelo menos nos últimos 300 anos,
descobrimos que as mulheres fazem esse trabalho difícil
de migrar de um lugar a outro para formar uma família.
Esses resultados são estatisticamente significativos
para considerar como fato científico que os homens são preguiçosos.
(Risos)
Podemos passar de perguntas sobre demografia
para perguntas sobre a saúde humana.
Por exemplo,
como as variações genéticas influenciam as diferenças no tempo de vida
das pessoas.
Estudos analisaram a correlação da longevidade entre gêmeos
para resolver esta questão.
Estimou-se que as variações genéticas respondem
por cerca de um quarto das diferenças no tempo de vida das pessoas.
Gêmeos podem se correlacionar por várias razões,
incluindo diferentes efeitos ambientais, ou por viverem na mesma casa.
Grandes árvores genealógicas nos permitem analisar parentes próximos,
como gêmeos,
ou parentes distantes, como primos de quarto grau.
Desta forma, podemos construir modelos consistentes
que podem diferenciar a contribuição das variações genéticas
daquela de fatores ambientais.
Realizamos essa análise usando nossos dados,
e descobrimos que variações genéticas explicam apenas 15%
das diferenças na expectativa de vida entre indivíduos.
São cinco anos, em média.
Portanto, os genes influenciam menos do que pensávamos antes.
São notícias ótimas,
porque significa que nossas ações são mais importantes.
Fumar, por exemplo, determina dez anos da nossa expectativa de vida;
o dobro da influência genética.
Podemos descobrir coisas mais surpreendentes
quando saímos dessas árvores
e deixamos os genealogistas reunirem e documentarem informações sobre o DNA.
Os resultados podem ser surpreendentes.
Pode ser difícil de acreditar, mas o tio Bernie e seus amigos
podem criar competências forenses de DNA
maiores até o que o FBI, atualmente.
Quando se coloca o DNA numa grande árvore,
cria-se um farol
que ilumina centenas de parentes distantes
que estão todos conectados à pessoa que originou o DNA.
Ao se colocar vários faróis numa grande árvore genealógica,
pode-se triangular o DNA de uma pessoa desconhecida,
da mesma forma que o sistema GPS usa vários satélites
para encontrar um local.
O principal exemplo do poder dessa técnica
foi a captura do assassino do Golden State, na Califórnia,
um dos criminosos mais notórios da história dos EUA.
O FBI procurava por essa pessoa
há mais de 40 anos.
Tinham o DNA dele,
mas ele nunca apareceu nos bancos de dados da polícia.
Há cerca de um ano, o FBI consultou uma genealogista genética
e ela sugeriu que submetessem o DNA dele a um serviço de genealogia,
que pode localizar parentes distantes.
Fizeram isso
e encontraram um primo de terceiro grau do assassino.
Construíram uma grande árvore genealógica,
examinaram suas diferentes ramificações,
até encontrar um perfil que correspondesse exatamente
ao do assassino do Golden State.
Conseguiram o DNA dessa pessoa e encontraram uma combinação perfeita
para o DNA que eles tinham.
Ele foi preso e levado à justiça depois de todos esses anos.
Desde então, os genealogistas genéticos começaram a trabalhar
com forças policiais locais
e a usar essa técnica para capturar criminosos.
Somente nos últimos seis meses,
com esta técnica, conseguiram resolver mais de 20 casos arquivados.
Felizmente, existem muitos "tios Bernie" e seus colegas genealogistas.
Não são amadores com um hobby limitado.
São cidadãos cientistas com uma profunda paixão para investigar quem somos.
Eles sabem que o passado pode ser a chave para o futuro.
Muito obrigado.
(Aplausos)
Люди пользуются интернетом в разных целях.
Самая популярная категория вебсайтов —
те, которые люди посещают конфиденциально.
В этом замешаны любопытство,
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и запись репродуктивной деятельности других людей.
(Смех)
Конечно, я говорю о генеалогии,
(Смех)
об изучении семейной истории.
Когда речь заходит о семейной истории,
в каждой семье находится человек, одержимый генеалогией.
Давайте назовём его дядей Берни.
Дядя Берни — это последний человек, с которым вы хотите сидеть вместе
за ужином в День благодарения,
ведь он замучает вас до смерти
деталями жизни каких-то дальних родственников.
Но, как вы знаете,
у всего есть своя научная сторона,
и мы обнаружили, что истории дяди Берни
имеют огромный потенциал для биомедицинских исследований.
Мы даём шанс дяде Берни и его коллегам по генеалогии
создавать их генеалогические древа на сайте geni.com.
Когда пользователь загружает дерево на сайт,
сайт распознаёт его родственников
и, если есть совпадение с другими деревьями,
то существующая и новая родословные объединяются.
В результате создаются большие родословные,
которые невозможно создать одному отдельному генеалогу.
Повторяя этот процесс для миллионов людей
по всему миру,
мы можем построить генеалогическое древо всего человечества.
Используя этот вебсайт,
мы смогли объединить 125 миллионов человек
в одно родословное дерево.
Я не смогу показать это дерево на экранах,
потому что число их пикселей меньше,
чем число людей в дереве.
Но вот пример выборки из 6 000 человек.
Каждый зелёный узел — это человек.
Красные узлы представляют браки,
а связи обозначают родителей.
В центре дерева вы видите предков,
а дальше к периферии — потомков.
В дереве около семи поколений.
Вот что случится,
если мы увеличим число до 70 000 человек,
всё ещё небольшой выборки из всех наших имеющихся данных.
Несмотря на это, вы уже можете видеть образование огромных родословных
с большим количеством дальних родственников.
Благодаря усердной работе наших генеалогов,
мы можем отправиться на сотни лет назад.
Например, вот Александр Гамильтон,
родившийся в 1755 году.
Александр был первым министром финансов США,
но наиболее известен сегодня из-за популярного бродвейского мюзикла.
Мы обнаружили, что у Александра есть более глубокие связи в шоу-бизнесе.
На самом деле он кровный родственник...
Кевина Бейкона!
(Смех)
Оба они — потомки одной леди из Шотландии,
что жила в XIII веке.
Можно сказать, что Александр Гамильтон —
родственник Кевина Бэйкона в 35-м колене.
(Смех)
В нашем древе миллионы таких историй.
Мы приложили немалые усилия для проверки качества наших данных.
ДНК-тесты показали, что 0,3% связей между матерью и ребёнком в наших данных
неверны,
что сопоставимо с уровнем усыновления в США до Второй мировой войны.
С отцовской стороны
данные не так хороши:
1,9% связей отца и ребёнка в наших данных неверны.
Я вижу у некоторых из вас ухмылки.
Да, это то, что вы думаете, —
здесь замешано немало соседей.
(Смех)
Однако ошибка в 1,9% отцовских связей
не уникальна для наших данных.
Предыдущие исследования показывают аналогичную частоту ошибок
в родословных клинического уровня.
Так что наши данные — хорошего качества,
и это не удивительно.
Наши генеалоги глубоко заинтересованы
в правильном документировании семейных историй.
Эти данные могут помочь узнать количественную информацию о человечестве,
например, в вопросах демографии.
Вот, на что похожи все наши анкеты на карте мира.
Каждый пиксель — это человек, живший в какой-то момент времени.
Так как у нас есть так много данных,
вам видны контуры многих стран,
особенно на западе.
В этом ролике мы расслоили карту, которую я вам показал,
для людей, родившихся с 1400 по 1900 гг.,
и сравнили её с имеющейся информацией по миграции.
Ролик покажет, что самые полные родословные в наших данных
уходят корнями в Соединённое Королевство,
где люди лучше ведут учёт,
а затем они расходятся по путям западного колониализма.
Давайте его посмотрим.
(Музыка)
[Год рождения:]
[1492 — Колумб переплывает океан]
[1620 — Мэйфлаулер приходит в Массачусетс]
[1652 — голландцы в Южной Африке]
[1788 — Великобритания начинает перевозку преступников в Австралию]
[1836—первые мигранты на Орегонском пути]
[вся активность]
Мне нравится этот ролик.
Имея информацию о миграциях и семейных связях,
мы можем ответить на следующие вопросы:
каково обычное расстояние
между местами рождения мужей и жён?
Это расстояние играет ключевую роль в демографии,
потому что то, как люди мигрируют, чтобы сформировать семьи,
определяет географическое распространение генов.
Мы проанализировали эти расстояния
и обнаружили,
что раньше всё было просто.
Люди вступали в брак с кем-то не дальше соседней деревни.
Но промышленная революция усложнила то, как мы строим отношения.
Сегодня с доступными перелётами и социальными сетями
люди обычно мигрируют более чем на 100 км от своего места рождения,
чтобы встретить вторую половину.
У вас возникает вопрос:
но кто берёт на себя хлопоты переезжать с места на место,
чтобы образовывать семьи?
Мужчины или женщины?
Мы использовали наши данные, чтобы найти ответ
и, по крайней мере,
последние 300 лет дамы берут на себя
переезд для создания семьи.
Эти результаты статистически значимы,
так что можно принять за научный факт то, что мужчины ленивы.
(Смех)
Перейдём от вопросов демографии
к вопросам о здоровье людей.
Например, мы можем узнать,
в какой степени генетические различия людей объясняют разницу
в продолжительности жизни.
Исследования, изучившие соотношение долголетия между близнецами,
могут ответить на этот вопрос.
Выяснено, что генетические различия ответственны
примерно за четверть различий в продолжительности жизни между людьми.
Но близнецы могут быть связаны по многим факторам,
включая воздействие окружающей среды
и общий быт.
Большие родословные дают нам возможность анализировать и близких родственников,
таких как близнецы,
и дальних, таких как четвероюродные братья и сёстры.
Таким образом, мы можем построить надёжные модели,
которые могут отделить влияние генетических изменений
от факторов окружающей среды.
Мы провели подобный анализ
и обнаружили, что гены ответственны только за 15% различий
в продолжительности жизни между людьми.
В среднем, это пять лет.
То есть гены оказывают меньшее влияние на продолжительность жизни, чем мы думали.
Я считаю это прекрасной новостью,
ведь это значит, что наш образ жизни может иметь бóльшее значение.
Курение, например, может изменить продолжительность жизни на 10 лет.
Это в два раза больше, чем решают гены.
Ещё более неожиданные выводы можно получить,
если отойти от родословных
и позволить нашим генеалогам собирать и документировать ДНК-информацию.
Результаты могут быть потрясающими.
Сложно представить, но дядя Берни и его друзья
могут создать ДНК-экспертизы,
превосходящие те, что в настоящее время имеет ФБР.
Когда мы помещаем ДНК на большое семейное древо,
мы фактически создаём маяк,
который освещает сотни дальних родственников,
связанных одним человеком с этим ДНК.
Разместив несколько маяков на большом генеалогическом дереве,
мы теперь можем отследить ДНК неизвестного человека
так же, как система GPS использует несколько спутников,
чтобы найти местоположение.
Яркий пример эффективности этой техники —
поимка Убийцы из Золотого штата,
одного из самых нашумевших преступников в истории США.
ФБР разыскивало этого человека более 40 лет.
У них была его ДНК,
но он не появлялся ни в одной полицейской базе данных.
Около года назад ФБР обратилось к генетическому генеалогу
и предложила им предоставить ДНК генеалогической службе,
способной найти дальних родственников.
Они так и поступили,
и нашли троюродного брата убийцы.
Они построили большое семейное дерево
и изучали различные ветви этого дерева,
пока не нашли профиль, точно соответствующий тому,
что они знали о разыскиваемом убийце.
Они взяли ДНК этого человека, и она идеально совпала с образцом,
который был у них в руках.
Его арестовали и предали суду
после всех этих лет поисков.
С тех пор генеалоги начали работать
с местными правоохранительными органами,
чтобы использовать эту технику для поимки преступников.
И только за последние шесть месяцев
они смогли завершить более 20 незакрытых дел.
К счастью, у нас есть такие люди, как дядя Берни и его генеалоги.
Это не любители с меркантильным хобби.
Это добровольцы, горящие идеей помочь нам понять, кто мы.
Они знают, что прошлое может быть ключом к будущему.
Спасибо вам большое!
(Аплодисменты)
İnsanlar interneti çeşitli sebeplerden dolayı kullanıyor.
Meğerse internet sitelerinin en popüler kategorilerinden biri
insanların genellikle başkaları yokken baktığı bir şeymiş.
Merakı, rahata düşkünlüğün pek az olmadığı seviyeleri içeriyor
ve diğer insanların üreme aktivitelerini kayda almanın çevresinde dönüyor.
(Gülüşmeler)
Tabii ki soyağacından bahsediyorum --
(Gülüşmeler)
soygeçmiş bilimi.
Soygeçmişi detaylandırmak söz konusu olunca
her ailede soyağacına takıntılı bir kişi vardır.
Bu kişiye Bernie amca diyelim.
Bernie amca, Şükran Günü yemeğinde
kesinlikle yan yana oturmak isteyeceğiniz son insandır
çünkü bazı eski akrabalarınız hakkındaki garip detaylarla içinizi bayacaktır.
Ancak bildiğiniz üzere
her şeyin bir bilimsel tarafı da vardır
ve Bernie amcanın hikâyelerinin biyomedikal araştırma için
çok büyük bir potensiyele sahip olduğunu bulduk.
Bernie amcanın ve soy izleme uzmanlarının geni.com adındaki
bir soyağacı internet sitesi aracılığıyla soyağaçlarını belgelemelerini istedik.
Kullancılar soyağaçlarını internet sitesine yüklediklerinde
akrabalarını tarıyor
ve var olan ağaçlarla eşleşmeler buluyor,
var olan ve yeni ağacı birleştiriyor.
Varılan sonuç, geniş soyağaçlarının
her soy izleme uzmanın bireysel düzeyinin ötesinde yaratıldığı.
Şimdi, bu süreci tüm dünyadaki milyonlarca insanla tekrar ettiğimizde
tüm insalığın bir soyağacının yapısını kitle kaynakla kullanabiliriz.
Bu internet sitesini kullanarak
125 milyon insanı tek bir soyağacı ile birleştirmeyi başardık.
Ağacı burdaki ekranda çizemem
çünkü bu ağaçtaki insan sayısından daha az piksele sahipler.
Ancak size 6 bin bireyin bir alt kümesinin örneğini göstereyim.
Her yeşil düğüm, bir kişi.
Kırmızı düğümler evlilikleri temsil ediyor
ve bağlantılar ebeveynliği temsil ediyor.
Bu ağacın tam ortasında ataları görebilirsiniz
ve dış kenarlara gittikçe torunlarını görebilirsiniz.
Bu ağaçta tahmini olarak 7 nesil var.
Bireylerin sayısını 70 bin kişiye yükselttiğimizde ise işte bu oluyor --
sahip olduğumuz tüm verinin çok küçük bir alt kümesi.
Buna rağmen birçok uzaktan akrabayla birlikte
devasa soyağaçlarının oluşumunu şimdiden görebilirsiniz.
Soy izleme uzmanlarımızın sıkı çalışması sayesinde
yüzlerce yıl önceye, geçmişe gidebiliriz.
Örneğin 1755'te doğan Alexander Hamilton.
Alexander, ABD'nin ilk hazine bakanıydı
ancak günümüzde çoğunlukla popüler bir Broadway müzikaliyle tanınıyor.
Alexander'ın eğlence sektöründe daha derin bağlantıları olduğunu bulduk.
Aslında kan bağı var,
Kevin Bacon'la!
(Gülüşmeler)
Her ikisi de 13. yüzyılda yaşayan
İskoçyalı bir hanımefendinin neslinden geliyor.
Dolayısıyla Alexander Hamilton'ın
Kevin Bacon soyağacında 35 derece olduğunu söyleyebilirsiniz.
(Gülüşmeler)
Ağacımızın bunun gibi milyonlarca hikâyesi var.
Verilerimizin kalitesini doğrulamak için önemli derecede çaba sarf ettik.
DNA kullanarak verilerimizdeki anne-çocuk bağlantılarının
%3'ünün yanlış olduğunu bulduk
ki bu, ABD'nin 2. Dünya Savaşı öncesindeki evlat edinme oranlarıyla eşleşebilir.
Baba tarafı içinse
haberler o kadar iyi değil.
Verilerimizdeki baba-çocuk bağlantılarının %1,9'u yanlış.
Bazı insanların burada sırıttığını görebiliyorum.
Tam olarak da düşündüğünüz şey --
dışarıda birçok sütçü var.
(Gülüşmeler)
Bununla beraber, bu babadan gelen bağlantılardaki %1,9'luk hata oranı
verilerimize has bir şey değil.
Önceki çalışmalar, kliniksel seviyedeki soyları kullanarak
benzer bir hata oranı buldu.
Bu yüzden verilerimizin kalitesi iyi
ve bu bir sürpriz olmamalı.
Bizim soy izleme uzmanlarımızın kendi soyağaçlarını doğru şekilde belgelemede
çok derin, yetkili bir ilgileri var.
İnsanoğlu hakkında sayısal bilgi öğrenmek için bu veriyi kullanabiliriz,
örneğin demografi hakkındaki sorular için.
Burada dünya haritasında bizim tüm profillerimiz bulunuyor.
Her piksel belli bir noktada yaşamış bir insan.
Çok fazla verimiz olduğundan dolayı
birçok ülkenin hatlarını görebilirsiniz,
özellikle de Batı dünyasını.
Bu klipte 1400'lerden 1900'lere kadar olan bireylerin doğum yıllarına dayanan
size gösterdiğim haritayı sınıflara ayırdık
ve bilinen göç olaylarıyla karşılaştırdık.
Klip, daha iyi arşivciliğin olduğu Birleşik Krallık'a kadar geri giden
verilerimizdeki en eski soyları gösteriyor
ve sonrasında Batı sömürgeciliğinin rotası boyunca yayılıyorlar.
Hadi bunu izleyelim.
(Müzik)
[Doğum yılı:]
[1492 - Columbus, mavi okyanusa açılıyor.]
[1620 - Mayflower, Massachusetts'e ayak basıyor.]
[1652 - Hollandalılar, Güney Afrika'ya yerleşiyor.]
[1788 - Britanya'nın Avustralya'ya cezai taşımacılığı başlıyor.]
[1836 - İlk göçmenler, Oregon Yolu'nu kullanıyor.]
[Tüm etkinlikler]
Bu filmi çok seviyorum.
Bu göç etkinlikleri, ailelerin kaynağını veriyor,
dolayısıyla bunun gibi sorular sorabiliriz:
Eşlerin doğum yerleri arasındaki normal mesafe ne kadar?
Mesafe, demografide çok önemli bir rol oynuyor
çünkü aile oluşturmak için insanların göç etme kalıpları
genlerin coğrafi bölgelerde nasıl yayıldığını belirliyor.
Verilerimizi kullanarak bu mesafeyi inceledik
ve eski zamanlarda insanların zorluk yaşamadığını bulduk.
Yakınlardaki bir köydeki biriyle evleniyorlardı.
Ancak Sanayi Devrimi aşk hayatımızı gerçekten zorlaştırdı.
Günümüzde ise uygun uçak biletleri ve çevrim içi sosyal medya ile
sıklıkla insanlar ruh eşlerini bulmak için
doğum yerlerinden 100 kilometreden fazla göç ediyor.
Şunu sorabilirsiniz:
Tamam ama kim aile oluşturmak için
bir yerden bir yere göç etme zahmetine giriyor?
Bu kişiler kadın mı erkek mi?
Bu soruyu irdelemek için verilerimizi kullandık
ve en az son 300 yıldır
kadınların aile oluşturmak için
bir yerden bir yere göç etme zahmetine girdiğini bulduk.
Bu sonuçlar istatistiksel olarak önemli
dolayısıyla erkeklerin tembel olduğunu
bilimsel bir gerçek olarak kabul edebilirsiniz.
(Gülüşmeler)
Demografi hakkındaki soruları geçebilir
ve insan sağlığı hakkındaki soruları sorabiliriz.
Örneğin genetik varyasyonların
bireyler arasındaki ömür süresindeki farklılıkları
ne ölçüde açıkladığını sorabiliriz.
Önceki araştırmalar, bu soruyu irdelemek için
ikizler ile yaşam süresi arasındaki ilişkiyi inceledi.
Genetik varyasyonların bireyler arasındaki ömür süresindeki farklılıkların
yaklaşık olarak bir çeyreğini açıkladığını tahmin ediyorlar.
Fakat ikizler, çeşitli çevresel etkiler veya ortak bir ev de dahil olmak üzere
birçok nedenden dolayı ilişkilendirilebilir.
Geniş soyağaçları bize ikizler gibi yakın akrabaları, uzak akrabaları,
hatta dördüncü derece kuzenleri inceleme fırsatı veriyor.
Bu şekilde genetik varyasyonların katkısını çevresel etkilerden ayıracak
sağlam modeller kurabiliriz.
Verilerimizi kullanarak bu analizi gerçekleştirdik
ve genetik varyasyonların bireyler arasındaki ömür süresindeki farklılıkların
sadece yüzde 15'ini açıkladığını bulduk.
Bu da ortalama olarak 5 sene.
Dolayısıyla genler ömür süresine daha önce düşündüğümüzden daha az önem taşıyor.
Bunun harika bir haber olduğunu düşünüyorum
çünkü bu, eylemlerimizin daha önemli olduğu anlamına geliyor.
Sigara içmek, örneğin, ortalama yaşam süresinin 10 yılını belirliyor --
genetik biliminin belirlediğinin iki katı.
Soyağaçlarına baktıkça ve soy izleme uzmanlarını DNA bilgilerini
kayıt altına almalarına ve kitle kaynağı kullanmalarına izin verdiğimiz sürece
çok daha şaşırtıcı bulgular bile elde edebiliriz.
Sonuçlar harika olabilir.
Hayal etmesi zor olabilir
ama Bernie amca ve arkadaşları, FBI'ın şu anda sahip olduğunu bile aşacak
DNA adli kabiliyetleri yaratabilir.
DNA'yı geniş bir soyağacına yerleştirdiğinizde etkili bir şekilde
hepsinin DNA'yı oluşturan bir insana bağlı yüzlerce uzak akrabayı aydınlatan
bir işaret ışığı yaratıyorsunuz.
Geniş bir soyağacına birçok işaret ışığı yerleştirerek
bilinmeyen bir insanın DNA'sını nirengi yapabiliyorsunuz,
GPS sisteminin bir konumu bulmak için birçok uyduyu kullanması gibi.
Bu tekniğin gücünün başlıca örneği
ABD tarihindeki en kötü şöhretli suçlularından biri olan
Golden State Katili'nin yakalanması.
FBI, bu kişiyi 40 yılı aşkın bir süredir arıyordu.
DNA'sına sahiplerdi
ancak herhangi bir polis veri tabanında hiç çıkmamıştı.
Bir sene kadar önce FBI bir genetik soy izleme uzmanına danıştı
ve o da uzak akrabalarını tespit edecek bir soyağacı hizmetine
adamın DNA'sını yüklemelerini önerdi.
Bunu yaptılar
ve Golden State Katili'nin üçüncü derece kuzenini buldular.
Geniş bir soyağacı oluşturdular,
bu ağacın farklı dallarını taradılar
ta ki Golden State Katili hakkında bildikleriyle
tam olarak eşleşen bir profil bulana kadar.
Bu kişiden DNA aldılar
ve ellerinde olan DNA'yla mükemmel bir eşleşme buldular.
Onu tutukladılar
ve bu kadar sene sonra adalete teslim ettiler.
O zamandan beri genetik soy izleme uzmanları,
suçluları yakalamak için bu tekniği kullanmaya
ve yerel ABD emniyet teşkilatlarıyla çalışmaya başladılar.
Sadece son altı ay içinde
bu teknikle yirmiden fazla faili meçhul davayı çözebildiler.
Neyse ki Bernie amca ve soy izleme uzmanları gibi insanlara sahibiz.
Bu kişiler, kendilerince hobileri olan amatörler değiller.
Bu kişiler, bize kim olduğumuzu söylemenin
derin bir tutkusuna sahip olan bilim insanı birer vatandaşlar
ve geçmişin, geleceğe ışık tuttuğunu biliyorlar.
Çok teşekkür ederim.
(Alkış)
人们因各种原因使用着互联网。
一种最受欢迎的网站
是人们常常私下浏览的东西。
它涉及到好奇心，
无关自我放纵程度，
并以记录他人的生殖记录
为中心。
（笑声）
当然，我讨论的是家谱学——
（笑声）
也就是对家庭历史的研究。
当说到详细的家族历史，
在每个家庭中，我们都有 一个痴迷于家谱的人。
我们姑且叫他伯尼叔叔吧。
伯尼叔叔正是你在感恩节晚餐上，
最不想坐在一起的人，
因为他会用一些远古亲戚的奇特细节
把你烦死。
但正如你所知，
任何事物都有科学的一面，
我们发现伯尼叔叔的故事
具有巨大的生物医学研究潜力。
我们让伯尼叔叔和他的家谱同行，
通过族谱网站 geni.com 记录他们的家谱。
当用户上传他们的家谱树到网站时，
网站会扫描他们的亲戚，
如果它发现匹配上现存的家谱树，
它会合并现存的和新的家谱树。
结果是超大的家族树创建起来了，
超越了每个家谱学家的个人水平。
现在，凭借着全球数百万人
不断重复这个过程，
我们可以众包全人类家谱树的建设。
使用这个网站，
我们能够在一颗家族树上连接
1.25 亿人。
我无法在这里的屏幕上画家谱树，
因为它们的像素比
在这棵树上的人还少。
但这里有一个 6000 人的子集例子。
每一个绿色的节点是一个人。
红色的节点代表婚姻，
连接代表亲子关系。
在这个树的中央是祖先。
外围是后代。
这棵树大约有 7 代。
而这是当我们增加人数到 7 万人时
的样子——
仍然是我们拥有的所有 数据集的一小部分。
即便如此，你已经能够看到由许多远亲
组成的一棵巨大家谱树。
感谢家谱学家的努力工作，
我们可以回到数百年前。
比如，这是亚历山大·汉密尔顿，
他出生于 1755 年。
亚历山大是首任美国财政部长，
但主要由于一部流行的百老汇 音乐剧而广为人知。
我们发现亚历山大在娱乐圈 有更深厚的人脉。
事实上，他是——
凯文·贝肯的血亲！
（笑声）
他们都是13世纪一位来自
苏格兰的女士的后代。
所以你可以说亚历山大·汉密尔顿
是 35 度凯文·贝肯的宗谱。
（笑声）
我们的家谱树有数百万类似的故事。
我们投入了不小的工作 在验证数据的质量上。
使用DNA，我们发现我们 数据中有 0.3% 的母子关系
是错误的，
这可能与二战前美国的收养率相当。
父亲方面，
消息也并不乐观：
我们的数据中 1.9% 的 父子关系是错误的。
我看到有人在这儿讪笑。
这是你们在想的——
外面有很多挤牛奶的人。
（笑声）
然而这 1.9% 的父子关系错误率
不是我们数据独有的。
早先使用临床级血统的研究
也发现了类似的错误率。
所以我们的数据质量是良好的，
并且这也不应该是个意外。
我们的系谱学家对正确记录
他们的家族史有着浓厚的兴趣。
我们可以利用这些数据来 了解人类的定量信息，
比如，有关人口统计学的问题。
这是我们的资料在世界地图上的样子。
每个像素代表一个生活在特定位置的人。
由于我们有很多数据，
你可以看到很多国家的轮廓，
尤其在西方世界。
在这个视频片段中， 我们把给你展示的地图
根据 1400-1900 年出生 的人口进行分层，
并且跟已知的迁移事件比较。
这个视频将向你展示 我们数据中最深的血统，
可以追溯到英国，
这里有更好的记录保存，
然后他们沿着西方殖民主义 的道路传播。
让我们来看看这个。
（音乐）
【出生年份：】
【1492 - 哥伦布蓝色海洋航行时期】
【1620 - 五月花号在马萨诸塞州着陆】
【1652 - 荷兰人在南非定居】
【1788 - 英国开始向澳大利亚 进行刑事流放】】
【1836 - 第一批移民来到俄勒冈小道】
【所有活动】
我爱这个视频。
因为这些移民时间 提供了家庭的背景，
我们可以问诸如此类的问题：
丈夫和妻子出生地
的特定距离是多少？
这一距离在人口统计学中 起着重要的作用，
因为人们迁移形成家庭的模式
决定了基因如何在地理位置上传播。
我们使用我们的数据分析了这个距离，
我们发现在古时候，
人们过得很轻松。
他们只是跟村子附近的某人结婚。
但工业革命复杂化了 我们的爱情生活。
今天，凭着可负担的航班 和网络社交媒体，
人们通常从出生地迁移 100 多公里
来寻找灵魂伴侣。
所以现在你可能会问：
好吧，但是谁会卖力从一个地方 迁移到另一个地方
去构建家庭呢？
是男人还是女人？
我们使用我们的数据解答了这个问题，
至少在过去 300 年中，
我们发现女性从一个地方 迁移到另一个地方
去构建家庭上是最辛苦的。
这些结果在统计上很显著，
所以你可以把男性懒惰当作科学事实。
（笑声）
我们可以把问题从人口统计学开始
转向人类健康问题。
比如，我们可以问
遗传变异能在多大程度上影响个体的
寿命差异。
之前的研究通过分析 双胞胎寿命的相关性
来解答这个问题。
他们估计出遗传变异
对个体寿命差异的影响大约占 1/4。
但双胞胎之间的关联有很多原因，
包括多样的环境影响
或共同的家庭。
庞大的家谱树给了我们分析这些近亲，
比如双胞胎，
到远房亲戚， 甚至四代表亲这样的机会。
这样我们可以构建稳健的模型，
从环境因素中分离出
遗传变异的贡献来。
我们使用数据执行了这个分析，
发现遗传变异只解释了 15% 的
个体寿命差异。
平均而言， 就是 5 年之差。
所以基因对寿命的重要性 比我们之前想象的少。
我发现这是个好消息，
因为这意味着我们的行动更为重要。
举个例子，吸烟会影响 大约10年的预期寿命——
是基因所能影响的两倍。
随着我们从家谱树展开，
让我们的家谱学专家建档，
并且众包DNA信息， 我们能有更多惊奇的发现。
结果将是惊人的。
可能令人难以想象， 伯尼叔叔和他的朋友
能够创建 DNA 法医能力，
甚至超过了 FBI 目前拥有的水平。
当你把 DNA 放在一棵大的家谱树中，
你就有效地创造了一个照亮
数百个远亲的灯塔，
他们都与 DNA 的拥有者有联系。
通过在一棵大的家谱树中 放置不同的灯塔，
你现在可以对一个陌生人 的 DNA 进行三角测量，
就跟 GPS 系统利用不同的卫星
来定位一样。
这种技术威力一个的主要例子
是追捕“金州杀手”，
美国历史上最臭名昭著的罪犯之一。
FBI 已经寻找这人超过 40 年。
他们有他的 DNA，
但他从未出现在警方的数据库中。
大约一年前，FBI 咨询了 一位基因谱系学家，
她建议他们提交他的 DNA 到可以定位远房亲戚
的家谱服务平台上。
FBI 这样做了，
他们找到了金州杀手的第三代表亲。
他们构建了一棵巨大的家谱树，
扫描树上的不同分支，
直到他们找到完美匹配
他们所了解的金州杀手信息的人。
他们从这人身上取得 DNA 并发现
跟他们手上的 DNA 一致。
过了这么些年，他们终于逮捕了他，
并绳之与法。
自那之后，基因谱系学家开始
跟美国当地执法机构合作，
使用这种技术来抓捕罪犯。
仅仅在过去的 6 个月，
他们使用这个技术就破获了 超过 20 个铁证悬案。
幸好，我们有这群人， 像伯尼叔叔和他的家谱学同行，
他们不只是业余爱好者。
他们是满怀热情的公民科学家， 想要揭开我们所有人身份的秘密。
他们知道，过去是通向未来的钥匙。
谢谢大家。
（鼓掌）
人們因各種原因使用網際網路。
結果發現，最熱門的網站類型之一
是人們私下瀏覽的東西。
它和好奇心有關，
和看不太出來但又明顯的 放蕩不羈程度有關，
整天沉浸在記錄別人 繁殖活動的圈圈裡。
（笑聲）
當然，我在說的是家譜學——
（笑聲）
家族史的研究。
說到詳細的家族歷史，
在每個家庭中，都會 有一個人特別迷戀家譜。
咱們就稱他為柏尼叔叔吧。
感恩節晚餐時，你最不希望
坐到的位子 就是柏尼叔叔的旁邊，
因為他會一直講某個 古老親戚的獨特細節，
講到讓你無聊死。
但，各位都知道，
凡事都有科學的一面，
而我們發現，柏尼叔叔的故事
非常有潛力可以用在 生物醫學研究上。
我們讓柏尼叔叔 和他的家譜學者夥伴們
透過家譜網站 geni.com 來記錄他們的家譜。
當使用者將他們的家譜 上傳到該網站，
網站會掃描他們的親戚，
如果發現和既有的家譜樹有吻合，
就會把既有的家譜 和那新的家譜合併起來。
結果就是建造出了很大的家譜，
超越了家譜學者 個人能做到的程度。
如今，針對全世界數百萬人
重覆這個流程，
我們就能將全人類的家譜 外包給群眾來做。
我們用這個網站，
將一億兩千五百萬人連結起來，
成為單一家譜樹。
我無法在這裡的螢幕上 畫出這個家譜樹，
因為這個家譜樹中的人數
比螢幕的畫素還要多。
但，可以取其中一部分 六千人的家譜給各位看。
每個綠色節點代表一個人。
紅色節點代表婚姻關係，
連線則代表親子關係。
在家譜的中間可以看到祖先。
在外圍則是後代。
這個家譜樹大約涵蓋了七個世代。
當我們把人數增加到七萬人時，
就會變成這樣——
相對我們所有的資料， 這仍然只是冰山一角。
儘管如此，各位已經可以 看出有巨大的家譜樹形成了，
當中有許多遠親。
仰賴家譜學者的努力，
我們可以回到數百年前。
比如，這是亞歷山大 · 漢密爾頓，
生於 1755 年。
亞歷山大是美國第一位財政部長，
但主要由於一部流行的 百老匯音樂劇而廣為人知。
我們發現亞歷山大 在娛樂圈有更深厚的人脈。
事實上，他是……
凱文貝肯的血親！
（笑聲）
他們兩人都是十三世紀
一位蘇格蘭女子的後裔。
所以，可以說亞歷山大漢密爾頓
是凱文貝肯的三十五度宗譜。 （改自「六度分離」）
（笑聲）
我們的家譜樹有數百萬個 像這樣的故事。
我們投入許多心力 去驗證我們資料的品質。
利用 DNA，我們發現，
我們的資料中有 0.3% 的 母子關係是錯的，
這很符合在二次大戰之前 美國的領養率。
就父系的這一面來說，
狀況就沒這麼好了：
我們的資料中，1.9% 的 父子關係是錯的。
我看到這邊有些人在笑。
就如各位所想的——
世界上有很多師奶殺手級的男人。
（笑聲）
然而，這 1.9% 的父子關係錯誤率
不是我們數據獨有的 。
過去用臨床等級家譜所做的研究，
也有發現近似的錯誤率。
所以我們的資料品質算不錯，
那並不讓人意外。
我們的系譜學家對正確記錄
他們的家族史有著濃厚的興趣。
我們可以善用這些資料， 來了解人類的量化資訊，
比如，人口統計相關的問題。
這是我們的資料在世界地圖上的樣子。
每一個畫素就是 活在某個時點的一個人。
因為我們有非常多資料，
各位可以看見許多國家的輪廓，
特別是西方世界的國家。
在這段影片中，我們根據 1400~1900 年間出生的人，
將剛才那張地圖做分層，
再將結果和已知的 移民事件做比對。
這支影片會讓各位看到， 我們資料中最深遠的連結，
會一路連到記錄 保存得比較好的英國，
接著再隨西方殖民路線散播出去。
咱們來看看影片。
（音樂）
〔出生年：〕
〔1492 年：哥倫布藍色海洋航行時期〕
〔1620 年：五月花號在麻州靠岸〕
〔1652 年：荷蘭人在南非定居〕
〔1788 年：英國開始將受刑者運往澳洲〕
〔1836 年：奧勒岡小徑 初次被移民使用〕
〔所有活動〕
我很愛這支影片。
既然有這些移民事件 作為家族的脈絡，
我們就能問像這樣的問題：
先生和太太的出生地，
通常距離多遠？
在人口統計學上， 這距離扮演很關鍵的角色，
因為人們遷移建構家庭的模式
會決定基因在地理 區域上如何散播。
我們用我們的資料 來分析這個距離，
我們發現，在過去 用的方式並不困難。
他們只會和鄰近村落的人結婚。
但，工業革命讓我們的 愛情生活變複雜了。
現今，機票大家可以付擔得起， 再加上線上社群媒體，
人們通常從出生地遷移一百多公里，
去尋找靈魂伴侶。
現在各位可能會問： 好吧，從一個地方遷移到另一個地方
去建構家庭的苦差事是誰在做呢？
是男方或女方？
我們用我們的資料來解這個問題，
至少，在過去三百年間，
我們發現從一地移民到另一地
去組成家庭的苦差事是女方在做。
這些結果在統計上是顯著的，
所以男人比較懶是有科學根據的。
（笑聲）
我們可以從人口統計相關的問題
換到詢問人類健康相關的問題。
比如，我們可以問
人與人之間的壽命差異，
受到遺傳變異的影響有多大？
過去有研究分析 雙胞胎壽命的相關性
來解答這個問題。
他們估計，人與人 之間的壽命差異，
有四分之一是來自遺傳變異。
但，雙胞胎之間的關聯性 有許多可能成因，
包括各種環境的影響，
或共同的家庭。
大型家譜樹讓我們有機會 分析這些近親，
比如雙胞胎，
到遠房親戚，甚至第四代表親。
這樣我們就能建立穩健的模型，
從環境因素中
分離出遺傳變異的貢獻來。
我們用我們的資料進行這項分析，
我們發現，遺傳變異只解釋了
15% 的個體壽命差異 。
平均而言，就是五年之差。
所以，基因對壽命的影響 沒有我們以前想的那麼大。
我認為這是大好消息，
因為那就表示我們的行為 與壽命有較大的關係。
比如，抽菸就能影響 十年的壽命——
是基因影響的兩倍。
我們還有更驚人的發現，
就在我們從做家譜樹到
請家譜學家幫我們整理 DNA 資訊 並做眾包後發現的。
結果很驚人。
可能很難想像， 但柏尼叔叔和他的朋友
所創造出來的 DNA 法醫鑑定能力
甚至比目前的聯邦調查局還要強。
當你把 DNA 放入大型的家譜樹中，
就能有效地創造出 如燈塔般的光束，
從 DNA 的源頭者放射出與
數百名遠親的連結光束。
在家譜中放入數個燈塔，
就能針對一個未知的人 做 DNA 三角定位，
原理和 GPS 使用多個衛星
來定位一個地點的方法相同。
有個主要的例子可以說明 這項技術有多強大，
那就是追捕金州（加州）殺手，
他是美國史上 最惡名昭彰的罪犯之一。
聯邦調查局尋找這個人
已經超過四十年。
他們有他的 DNA，
但他從來沒有出現在 任何警方資料庫中。
大約一年前，聯邦調查局 去諮詢了一位基因系譜學家，
她建議他們將他的 DNA 上傳到一項家譜服務中，
這項服務能找出遠親。
他們照做了，
找到了金州殺手的第三代表親。
他們建立了一個很大的家譜樹，
掃描樹狀圖上的不同分支，
直到他們找到完美匹配
金州殺手資訊的檔案。
他們從這個人身上取得 DNA
並發現跟他們手上的 DNA 相匹配。
他們逮捕了這個人， 這麼多年後終於將他繩之以法。
從那之後，基因系譜學家就開始
和美國執法單位合作，
使用這項技術來抓罪犯。
光是在過去六個月，
他們就用這項技術破了 超過二十件長年未破的案件。
很幸運，我們有柏尼叔叔 和他的家譜學家夥伴們。
這些人不只是業餘愛好者。
他們還是滿懷熱情
能說「我們是誰」的公民科學家，
他們知道過去是通向未來的鑰匙。
感謝各位。
（掌聲）