Showing Revision 45 created 10/20/2019 by Sebastian Betti.

1. Títol:
   Cómo estamos construyendo el mayor árbol genealógico del mundo
2. Descripció:

   El genetista computacional Yaniv Erlich ha ayudado a construir el árbol genealógico más grande del mundo, formado por 13 millones de personas y que se remonta a más de 500 años. Aquí comparte los fascinantes patrones que surgieron del trabajo, sobre nuestras vidas amorosas, nuestra salud e incluso sobre caso criminales de hace décadas, y nos muestra cómo las bases de datos de la genealogía de contribución abierta pueden arrojar luz no solo sobre el pasado sino también sobre el futuro.

3. Speaker:
   Yaniv Erlich
4. 817 0:01 - 0:04
   La gente usa Internet por varios motivos.
5. 5765 0:06 - 0:10
   Resulta que una de las categorías
   más populares de páginas web
6. 9593 0:10 - 0:12
   es algo que la gente consume
   normalmente en privado.
7. 13639 0:14 - 0:16
   Tiene que ver con la curiosidad,
8. 16173 0:16 - 0:20
   con niveles significativos
   de autocomplacencia
9. 19993 0:20 - 0:23
   que giran en torno a las
   actividades reproductivas
10. 23277 0:23 - 0:25
    de otras personas.
11. 24610 0:25 - 0:26
    (Risas)

    ¶

12. 25666 0:26 - 0:28
    Obviamente estoy hablando
    de la genealogía...
13. 27940 0:28 - 0:29
    (Risas)

    ¶

14. 29178 0:29 - 0:31
    el estudio de la historia familiar.
15. 31133 0:31 - 0:33
    Cuando se trata de detallar
    la historia familiar

    ¶

16. 33414 0:33 - 0:37
    en todas las familias hay una persona
    obsesionada con la genealogía.
17. 37381 0:37 - 0:39
    Llamémosle tío Bernie.
18. 39118 0:39 - 0:43
    El tío Bernie es justo la última persona
    a cuyo lado te quieres sentar
19. 42924 0:43 - 0:45
    en la cena de Acción de Gracias,
20. 44547 0:45 - 0:47
    porque te aburrirá soberanamente
    con detalles concretos
21. 47385 0:47 - 0:49
    sobre parientes antiguos.
22. 50462 0:50 - 0:52
    Pero como ya saben,
23. 51748 0:52 - 0:55
    todo tiene un lado científico,
24. 54644 0:55 - 0:58
    y hemos descubierto
    que las historias del tío Bernie
25. 57646 0:58 - 1:01
    tienen un potencial inmenso
    para la investigación biomédica.
26. 61306 1:01 - 1:04
    Dejamos que el tío Bernie
    y sus amigos genealogistas

    ¶

27. 64044 1:04 - 1:09
    documenten sus árboles genealógicos
    a través de una web llamada geni.com.
28. 69128 1:09 - 1:11
    Cuando los usuarios
    suben sus árboles a la web
29. 71350 1:11 - 1:13
    este escanea a sus familiares
30. 72914 1:13 - 1:15
    y si encuentra coincidencias
    con árboles existentes
31. 75329 1:15 - 1:19
    combina el árbol existente con el nuevo.
32. 79768 1:20 - 1:23
    El resultado es que se crean
    árboles genealógicos enormes,
33. 82742 1:23 - 1:26
    más allá del nivel individual
    de cada genealogista.
34. 86808 1:27 - 1:31
    Al repetir este proceso
    con millones de personas
35. 90961 1:31 - 1:33
    de todo el mundo,
36. 92802 1:33 - 1:38
    podemos colaborar para crear
    un árbol genealógico de toda la humanidad.
37. 99292 1:39 - 1:41
    Al usar esta página,

    ¶

38. 100900 1:41 - 1:46
    pudimos conectar a
    125 millones de personas
39. 105737 1:46 - 1:48
    en un solo árbol genealógico.
40. 108967 1:49 - 1:52
    No puedo dibujar el árbol
    en estas pantallas
41. 111779 1:52 - 1:54
    porque tienen menos píxeles
42. 113968 1:54 - 1:56
    que el número de personas en el árbol.
43. 116505 1:57 - 2:02
    Pero aquí tengo un ejemplo de
    un subconjunto de 6000 individuos.
44. 122159 2:02 - 2:05
    Cada nodo verde es una persona.
45. 125060 2:05 - 2:08
    Los nodos rojos representan matrimonios,
46. 127933 2:08 - 2:10
    y las conexiones representan paternidad.
47. 130297 2:10 - 2:13
    En el medio del árbol
    pueden ver los ancestros.
48. 132503 2:13 - 2:15
    A medida que vamos hacia la periferia
    verán los descendientes.
49. 135427 2:15 - 2:19
    Este árbol tiene, aproximadamente,
    siete generaciones.
50. 139692 2:20 - 2:23
    Esto es lo que pasa cuando aumentamos
    el número de individuos

    ¶

51. 142950 2:23 - 2:25
    hasta 70 000 personas...
52. 144802 2:25 - 2:29
    sigue siendo una pequeña parte
    de los datos que tenemos.
53. 149629 2:30 - 2:34
    Aún así, pueden ver que se forman
    árboles genealógicos enormes
54. 154466 2:34 - 2:37
    con muchos parientes lejanos.
55. 157610 2:38 - 2:41
    Gracias al arduo trabajo
    de nuestros genealogistas,

    ¶

56. 160768 2:41 - 2:44
    podemos retroceder en el tiempo
    hasta cientos de años.
57. 164418 2:44 - 2:48
    Por ejemplo, aquí tenemos
    a Alexander Hamilton,
58. 167883 2:48 - 2:50
    que nació en 1755.
59. 170872 2:51 - 2:55
    Alexander fue el primer
    Secretario del Tesoro de EE.UU.
60. 174660 2:55 - 2:58
    pero hoy es conocido sobre todo
    por un musical popular de Broadway.
61. 179137 2:59 - 3:04
    Descubrimos que Alexander tiene buenas
    conexiones en el mundo del espectáculo.
62. 184083 3:04 - 3:06
    De hecho, es pariente de sangre de...
63. 186781 3:07 - 3:08
    ¡Kevin Bacon!
64. 188025 3:08 - 3:10
    (Risas)

    ¶

65. 190081 3:10 - 3:13
    Ambos son descendientes
    de una señora de Escocia

    ¶

66. 192711 3:13 - 3:15
    que vivió en el siglo XIII.
67. 195049 3:15 - 3:18
    Así que se podría decir
    que Alexander Hamilton
68. 197825 3:18 - 3:21
    tiene 35 grados de separación
    con Kevin Bacon.
69. 201387 3:21 - 3:23
    (Risas)

    ¶

70. 202852 3:23 - 3:26
    Y nuestro árbol tiene
    millones de historias como esa.

    ¶

71. 208113 3:28 - 3:33
    Hemos puesto mucho esfuerzo
    en validar la calidad de nuestros datos.

    ¶

72. 213027 3:33 - 3:38
    Con el ADN descubrimos que 0,3 % de las
    conexiones madre-hijo de nuestros datos
73. 218442 3:38 - 3:40
    son erróneas,
74. 219636 3:40 - 3:43
    lo que coincide con las tasas de adopción
    en EE.UU. antes de la II Guerra Mundial.
75. 224847 3:45 - 3:47
    Por el lado paterno,

    ¶

76. 226656 3:47 - 3:49
    las noticias no son tan buenas:
77. 230149 3:50 - 3:56
    1,9 % de las conexiones padre-hijo
    de nuestros datos son erróneos.
78. 235773 3:56 - 3:58
    Veo que algunos se ríen.
79. 238160 3:58 - 4:00
    Es lo que piensan...
80. 239901 4:00 - 4:02
    hay muchos lecheros por ahí.
81. 241714 4:02 - 4:03
    (Risas)
82. 242802 4:03 - 4:07
    Sin embargo, esta tasa de error del 1,9 %
    en las conexiones patrilineales
83. 246815 4:07 - 4:09
    no son únicas de nuestros datos.
84. 248608 4:09 - 4:12
    Estudios anteriores descubrieron
    una tasa de error similar
85. 251701 4:12 - 4:14
    al usar genealogía clínica.
86. 254254 4:14 - 4:17
    Así que la calidad
    de nuestros datos es buena
87. 256803 4:17 - 4:19
    y eso no debería sorprender.
88. 258960 4:19 - 4:23
    Nuestros genealogistas
    tienen un profundo interés
89. 262760 4:23 - 4:26
    en documentar correctamente
    su historia familiar.
90. 268594 4:29 - 4:33
    Podemos usar estos datos para aprender
    información cuantitativa de la humanidad,

    ¶

91. 273209 4:33 - 4:36
    por ejemplo, cuestiones sobre demografía.
92. 275829 4:36 - 4:40
    Echemos un vistazo a todos
    los perfiles del mapa del mundo.
93. 280250 4:40 - 4:45
    Cada pixel es una persona
    que vivió en un momento dado.
94. 284755 4:45 - 4:46
    Y dado que tenemos tantos datos,
95. 286459 4:46 - 4:49
    pueden ver el contorno de muchos países,
96. 289264 4:49 - 4:51
    sobre todo el mundo occidental.
97. 291387 4:51 - 4:55
    En este clip estratificamos
    el mapa que les enseñamos
98. 294959 4:55 - 5:00
    basado en el año de nacimiento
    de los individuos entre 1400 y 1900,
99. 300055 5:00 - 5:03
    y los comparamos con
    movimientos migratorios conocidos.
100. 303482 5:03 - 5:07
     El clip les mostrará que las líneas
     más profundas de nuestros datos
101. 306671 5:07 - 5:08
     llegan hasta el Reino Unido,
102. 308322 5:08 - 5:10
     donde conservaban mejor los datos,
103. 310014 5:10 - 5:13
     y luego se extendían a lo largo de
     las rutas del colonialismo occidental.
104. 313460 5:13 - 5:15
     Veámoslo.
105. 315143 5:15 - 5:17
     (Música)
106. 316776 5:17 - 5:19
     [Año de nacimiento:]
107. 319705 5:20 - 5:22
     [1492 - Colón navega por el océano]
108. 323371 5:23 - 5:25
     [1620 - El Mayflower
     llega a Massachusetts]
109. 326326 5:26 - 5:29
     [1652 - Los holandeses
     se asientan en Sudáfrica]
110. 331861 5:32 - 5:35
     [1788 - Gran Bretaña empieza
     a transportar presos a Australia]
111. 335181 5:35 - 5:38
     [1836 - Los primeros emigrantes
     usan la Senda de Oregón]
112. 338149 5:38 - 5:41
     [Todo es actividad]
113. 343851 5:44 - 5:45
     Me encanta esta película.

     ¶

114. 345418 5:45 - 5:51
     Ya que estos sucesos migratorios
     ponen en contexto a las familias,

     ¶

115. 350535 5:51 - 5:53
     podemos hacer preguntas tales como:
116. 352742 5:53 - 5:56
     ¿Cuál es la distancia típica
     entre los lugares de nacimiento
117. 356236 5:56 - 5:59
     de maridos y mujeres?
118. 359072 5:59 - 6:03
     Esta distancia tiene un papel
     fundamental en la demografía
119. 362773 6:03 - 6:06
     porque los patrones en los que
     la gente emigra para formar familias
120. 366478 6:06 - 6:10
     determina cómo se expanden
     los genes en áreas geográficas.
121. 370706 6:11 - 6:13
     Analizamos la distancia
     usando nuestros datos,
122. 373058 6:13 - 6:15
     y descubrimos que antiguamente
123. 375372 6:15 - 6:17
     la gente lo tenía fácil.
124. 376626 6:17 - 6:19
     Simplemente se casaban
     con gente del pueblo de al lado.
125. 379958 6:20 - 6:24
     Pero la Revolución Industrial
     complicó nuestra vida amorosa.
126. 383687 6:24 - 6:28
     Y hoy, con los vuelos asequibles
     y con las redes sociales,
127. 388271 6:28 - 6:33
     la gente suele emigrar a más de
     100 km de su lugar de nacimiento
128. 393073 6:33 - 6:35
     para encontrar a su alma gemela.
129. 396524 6:37 - 6:38
     Puede que se pregunten:

     ¶

130. 397735 6:38 - 6:42
     ¿Quién hace el enorme trabajo
     de emigrar de un sitio a otro
131. 402255 6:42 - 6:44
     para formar familias?
132. 403548 6:44 - 6:47
     ¿Son los hombres o las mujeres?
133. 407592 6:48 - 6:50
     Usamos nuestros datos
     para afrontar esta cuestión
134. 409931 6:50 - 6:53
     y al menos en los últimos 300 años,
135. 412549 6:53 - 6:56
     descubrimos que las damas
     hacen el trabajo arduo
136. 416456 6:56 - 6:59
     de emigrar de unos lugares
     a otros para formar familias.
137. 419476 6:59 - 7:03
     Estos resultados son
     estadísticamente relevantes,
138. 422601 7:03 - 7:06
     así que pueden admitir como hecho
     científico que los varones son vagos.
139. 426096 7:06 - 7:09
     (Risas)

     ¶

140. 429276 7:09 - 7:12
     Podemos pasar de las preguntas
     sobre demografía

     ¶

141. 431836 7:12 - 7:15
     y hacer preguntas sobre salud humana.
142. 434773 7:15 - 7:16
     Por ejemplo, podemos preguntar
143. 436284 7:16 - 7:21
     cómo las variaciones genéticas justifican
     las diferencias en la esperanza de vida
144. 441271 7:21 - 7:22
     entre individuos.
145. 442988 7:23 - 7:28
     Estudios previos analizaron la correlación
     de la longevidad entre gemelos
146. 447542 7:28 - 7:29
     para afrontar esta cuestión.
147. 449411 7:29 - 7:32
     Estimaron que las variaciones
     genéticas justifican
148. 452102 7:32 - 7:36
     alrededor de un cuarto de las diferencias
     en la esperanza de vida entre individuos.
149. 456498 7:36 - 7:39
     Pero los gemelos pueden correlacionarse
     por diversas razones,
150. 459376 7:39 - 7:42
     incluyendo distintos
     efectos medioambientales
151. 461638 7:42 - 7:43
     o compartir casa.
152. 464411 7:44 - 7:48
     Los árboles genealógicos extensos
     nos permiten analizar parientes próximos,
153. 468188 7:48 - 7:49
     como los gemelos,
154. 469419 7:49 - 7:52
     hasta los parientes lejanos,
     incluso primos cuartos.
155. 472749 7:53 - 7:55
     De esta manera podemos
     construir modelos robustos
156. 475462 7:55 - 7:59
     que pueden separar la contribución
     de variaciones genéticas
157. 479194 7:59 - 8:01
     de los factores medioambientales.
158. 481379 8:01 - 8:04
     Llevamos a cabo este análisis
     usando nuestros datos,
159. 484302 8:04 - 8:10
     y descubrimos que las variaciones
     genéticas solo explican solo el 15 %
160. 490117 8:10 - 8:13
     de las diferencias de esperanza de vida
     entre individuos.
161. 494760 8:15 - 8:18
     De media son cinco años.
162. 498316 8:18 - 8:23
     Así que los genes importan menos
     de lo que pensábamos.
163. 503675 8:24 - 8:26
     Y me parece una noticia estupenda,
164. 506438 8:26 - 8:30
     porque significa que nuestras acciones
     pueden importar más.
165. 510533 8:31 - 8:35
     Fumar, por ejemplo, determina
     10 años de nuestra esperanza de vida,
166. 514831 8:35 - 8:37
     el doble de lo que determina la genética.
167. 517936 8:38 - 8:41
     Incluso podemos tener más
     descubrimientos sorprendentes

     ¶

168. 520549 8:41 - 8:42
     si nos movemos de los árboles
169. 522065 8:42 - 8:47
     y dejamos que los genealogistas documenten
     y recopilen información sobre el ADN.
170. 526821 8:47 - 8:49
     Y el resultado puede ser increíble.
171. 529255 8:49 - 8:53
     Puede costar imaginarlo,
     pero el tío Bernie y sus amigos
172. 533194 8:53 - 8:56
     pueden crear competencias forenses de ADN
173. 535864 8:56 - 8:59
     que incluso superan
     a las que tiene actualmente el FBI.
174. 540862 9:01 - 9:03
     Al colocar el ADN
     en un árbol genealógico grande,
175. 543290 9:03 - 9:05
     se crea un modelo efectivo
176. 545431 9:05 - 9:08
     que ilumina cientos de parientes lejanos
177. 548089 9:08 - 9:12
     conectados a la persona que originó el ADN.
178. 552505 9:13 - 9:15
     Al situar múltiples modelos
     en un árbol genealógico grande,
179. 555442 9:15 - 9:19
     se puede triangular el ADN
     de una persona desconocida,
180. 559186 9:19 - 9:23
     igual que los sistemas de GPS
     usan múltiples satélites
181. 563148 9:23 - 9:25
     para encontrar una ubicación.
182. 565226 9:25 - 9:29
     Un gran ejemplo del poder de esta técnica

     ¶

183. 568874 9:29 - 9:32
     es la captura del asesino
     del Golden State,
184. 572612 9:33 - 9:37
     uno de los criminales más famosos
     de la historia de EE.UU.
185. 577164 9:37 - 9:43
     El FBI llevaba 40 años
     buscando a esta persona.
186. 583588 9:44 - 9:45
     Tenían su ADN,
187. 585447 9:45 - 9:49
     pero nunca aparecía
     en las bases de datos policiales.
188. 589447 9:49 - 9:54
     Hace un año, el FBI consultó
     a una genealogista genética
189. 594183 9:54 - 9:58
     y esta sugirió que llevaran su ADN
     a un servicio de genealogía
190. 598157 9:58 - 10:01
     que puede localizar a parientes lejanos.
191. 601117 10:01 - 10:02
     Lo hicieron,
192. 602297 10:02 - 10:06
     y encontraron a un primo tercero
     del asesino de Golden State.
193. 606013 10:06 - 10:08
     Construyeron un árbol genealógico enorme,
194. 608381 10:08 - 10:10
     escanearon las diferentes ramas del árbol,
195. 610417 10:10 - 10:13
     hasta que encontraron un perfil
     que coincidía exactamente
196. 613102 10:13 - 10:16
     con lo que sabían
     del asesino de Golden State.
197. 615701 10:16 - 10:19
     Consiguieron el ADN de esta persona
     y obtuvieron una coincidencia perfecta
198. 619317 10:19 - 10:21
     con el ADN que tenían a mano.
199. 621366 10:21 - 10:24
     Lo arrestaron y lo llevaron
     ante la justicia
200. 623740 10:24 - 10:25
     después de tantos años.
201. 626172 10:26 - 10:29
     Desde entonces, los genealogistas
     genéticos han estado trabajando
202. 629437 10:29 - 10:32
     con las fuerzas del orden
     locales de EE.UU.
203. 632129 10:32 - 10:35
     para que usen esta técnica
     para detener criminales.
204. 635521 10:36 - 10:38
     Y solo en los últimos seis meses
205. 638226 10:38 - 10:43
     pudieron cerrar con esta técnica
     20 casos sin resolver.
206. 644203 10:44 - 10:49
     Afortunadamente, tenemos a gente como
     el tío Bernie y sus colegas genealogistas.

     ¶

207. 649045 10:49 - 10:52
     No son aficionados que
     tienen una afición egoísta.
208. 652602 10:53 - 10:59
     Son ciudadanos científicos con la
     gran pasión de decirnos quiénes somos.
209. 659065 10:59 - 11:04
     Y saben que el pasado
     puede ser la clave del futuro.
210. 664067 11:04 - 11:05
     Muchísimas gracias.

     ¶

211. 665314 11:05 - 11:09
     (Aplausos)