हम दुनिया का सबसे बड़ा पेड़ कैसे बना रहे हैं

कम्प्यूटेशनल आनुवंशिकीविद् यानिव एर्लिच ने दुनिया के सबसे बड़े परिवार के पेड़ को बनाने में मदद की - जिसमें 13 मिलियन लोग शामिल थे और 500 से अधिक वर्षों से वापस जा रहे थे। वह आकर्षक पैटर्न साझा करता है जो काम से उभरा - हमारे प्रेम जीवन, हमारे स्वास्थ्य, यहां तक कि दशकों पुराने आपराधिक मामलों के बारे में - और दर्शाता है कि कैसे वंशावली वंशावली डेटाबेस न केवल अतीत पर, बल्कि भविष्य पर भी प्रकाश डाल सकते हैं।

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)