Korean National Standard Reference Variome database of whole genomes with comprehensive SNV, indel, CNV, and SV analyses
Jungeun Kim 他Surprisingly, however, roughly half of the variants in ‘1000GP low frequency’ were classified as ‘frequent in KoVariome’.
と明言しており、韓国人という精神面での完全なDNA異常集団のDNA特性を書いている。MAOA遺伝子論文を読んだ時と同様だが、中国と日本に挟まれた朝鮮半島のみで、こんなことが起こりうるのか?
比較対象とした1000GPには、CHBとCHS、JPTがあり、中国人、日本人に比べてすら0.1%以上5%未満のアレル頻度が、精神面でのDNA異常集団韓国人どもでは、約2倍もある。
アレル頻度の低い変異は、
①集団遺伝学の一般論として、アレル頻度が高い変異の頻度の変化には少なくとも1万年以上必要とするのに対し、アレル頻度が低い変異の頻度の場合、数千年で充分変化するとされている。
精神面でのDNA異常集団 韓国人どもは、少なくとも、過去2500~3000年は、大規模な交雑を経ておらず、集団遺伝学の一般論がそのまま当てはまる。
しかし、中立論ですら、アレル頻度がかなり低い有害変異は、負の自然淘汰で消え去る点については、ネオダーウィニズムと同じ結論だ!中立論とネオダーウィニズムの結論が異なるのは、正の自然選択についてである。
②集団遺伝学の一般論として、レアな頻度の低い非同義変異は、そもそもほぼ100%近くが有害変異だ。少なくとも集団内から消えてなくなるはずの変異であり、負の自然選択の対象である。そのような消えてなくなるべき有害な非同義変異が韓国人どもに広がっていることを意味する
この韓国人どもの論文では、The portion of non-synonymous SNVs in the ‘1000GP rare’ class was more than twice what was observed in the other classes(上はFDA論文の結論と同じ。)
It is possible that these patterns are associated with purifying selection to rapidly remove deleterious alleles in the population46,
としてる。
この論文の資料は、2.2Mのエクセルファイルで公開されている。そのうちのtable6が上の異常極まるデータの詳細だ。table6から同義変異・非同義変異の箇所のみ取り出した
Table S6. Statistics of Korean SNVs/indels compared to 1000GP | |||||
Statistics of SNVs | |||||
synonymous | non-Synonymous | ||||
Frequent in KoVariome | Rare in KoVariome | Frequent in KoVariome | Rare in KoVariome | ||
KPGP Specific | 1,682 | 5,673 | 3,533 | 11,746 | |
0.01% | 0.04% | 0.03% | 0.09% | ||
1000GP Freq. | 1000G Common | 13,437 | 414 | 11,727 | 435 |
MAF > 5%, all contenents | 0.11% | 0.00% | 0.09% | 0.00% | |
1000G Low frequency | 6,222 | 9,828 | 6,594 | 13,012 | |
0.01% <MAF <=5%, any continetns | 0.05% | 0.08% | 0.05% | 0.10% | |
1000G Rare | 5 | 94 | 3 | 119 | |
MAF <= 0.01, all contenents | 0.00% | 0.00% | 0.00% | 0.00% | |
Sums | 21,346 | 16,009 | 21,857 | 25,312 | |
0.17% | 0.13% | 0.17% | 0.20% |
上の表中のRare in KoVariomeは、ほぼ個体固有の非同義変異と見ていい。日本人とさして変わらない傾向だが、1000G Low frequency=1000ゲノムでは、個体固有とは言い難い変異が、韓国人では個体固有
(1)サンプル50名合計で検出された非同義変異は、計約47000(2)サンプル50名中の5%以上の者が有する非同義変異は、合計21857で、
①3533は韓国人固有
②11727は、他民族でも5%以上見られる非同義変異
③6594は、他民族では、5%以下しかない非同義変異
つまり、韓国人に5%以上の頻度で存在する非同義変異のうち、他民族と同様の頻度であるのは、半分程度に過ぎず、残り半分は、他民族では広がってはいない頻度(=5%未満)であるのに、韓国人では、ありふれた変異だ(5%以上)。
本当に重大な内容。集団特性だったんだ!一部の者のみが異常ではなかったのかもしれない!
この論文のサンプル数は50、FDA論文のサンプル数は35であるが、韓国人の非同義変異の異常な多さとバリアンツ分布の異様性については、サンプル数が多い全エクソンシーケンス論文(韓国人、日本人、主に白人の別々の論文)で完全に確認した。詳細な確認内容は、私が死んでからも残るようにと願い、このメモ用ブログのFDA論文ページにメモしてある
要約
We report a comprehensive analysis of the Korean population, and present the Korean National Standard Reference Variome (KoVariome).
「バリオーム(variome)はゲノム(genome)に対応する造語でgenome(DNA sequence)vari-ation(GV)あるいはゲノム多様性の総称である11.それは disease causing mutation とも称される21.Human Variome Project(HVP131はすべてのヒトGV をカタログ化する世界規模の巨大情報インフラ構築で世界保健機関(World Health Organiza-tion:WHO)が提唱する Global Public Good sと見なされうる.日本語では「疾患遺伝子世界統合データベース計画」とでも表現することができる.」上記は、このページからの抜粋As a part of the Korean Personal Genome Project (KPGP), we constructed the KoVariome database using 5.5 terabases of whole genome sequence data from 50 healthy Korean individuals in order to characterize the benign ethnicity-relevant genetic variation present in the Korean population.
In total, KoVariome includes 12.7M single-nucleotide variants (SNVs), 1.7M short insertions and deletions (indels), 4K structural variations (SVs), and 3.6K copy number variations (CNVs).
Among them, 2.4M (19%) SNVs and 0.4M (24%) indels were identified as novel.
We also discovered selective enrichment of 3.8M SNVs and 0.5M indels in Korean individuals, which were used to filter out 1,271 coding-SNVs not originally removed from the 1,000 Genomes Project when prioritizing disease-causing variants.
The Korean population is regarded as a homogeneous ethnic group in East Asia29
Construction of the Korean standard Variome: KoVariome
two monozygotic twins, 14 parent-children pairs, seven siblings, five grandparents-grandchildren, six uncles-nephews, and three cousins.
このキチガイどもの論文では触れていないが、FDA論文ではKGPGには2名の外国人が含まれていたとのことであった。要するに39名は、一般的な分析には不適であり、残73名中50名をこの論文で分析している。
We analyzed familial SNVs using the same method as in KoVariome and also compared genetic distances between the two groups (see Methods).
This verifies that no genetic bias was present in the sample collection stage and current KoVariome.
No | Public ID | Ethnic Group | Gender | Nationality | WGS | ||
SR | LR | ||||||
1 | KPGP-00001 | East Asian | F | Korea | O | 〇 | |
2 | KPGP-00002 | East Asian | M | Korea | O | 〇 | |
3 | KPGP-00003 | East Asian | F | Korea | O | ||
4 | KPGP-00005 | East Asian | F | Korea | O | ||
5 | KPGP-00006 | East Asian | M | Korea | O | ||
6 | KPGP-00009 | East Asian | M | Korea | O | 〇 | |
7 | KPGP-00032 | East Asian | M | Korea | O | ||
8 | KPGP-00033 | East Asian | F | Korea | O | ||
9 | KPGP-00039 | East Asian | F | Korea | O | ||
10 | KPGP-00056 | East Asian | M | Korea | O | ||
11 | KPGP-00086 | East Asian | M | Korea | O | O | |
12 | KPGP-00088 | East Asian | F | Korea | O | ||
13 | KPGP-00089 | East Asian | F | Korea | O | ||
14 | KPGP-00090 | East Asian | M | Korea | O | ||
15 | KPGP-00091 | East Asian | M | Korea | O | ||
16 | KPGP-00117 | East Asian | M | Korea | O | ||
17 | KPGP-00120 | East Asian | M | Korea | O | ||
18 | KPGP-00121 | East Asian | F | Korea | O | ||
19 | KPGP-00122 | East Asian | F | Korea | O | ||
20 | KPGP-00124 | East Asian | M | Korea | O | ||
21 | KPGP-00125 | East Asian | M | Korea | O | ||
22 | KPGP-00127 | East Asian | M | Korea | O | ||
23 | KPGP-00128 | East Asian | F | Korea | O | ||
24 | KPGP-00129 | East Asian | M | Korea | O | ||
25 | KPGP-00131 | East Asian | M | Korea | O | ||
26 | KPGP-00132 | East Asian | F | Korea | O | ||
27 | KPGP-00134 | East Asian | F | Korea | O | ||
28 | KPGP-00136 | East Asian | M | Korea | O | ||
29 | KPGP-00137 | East Asian | F | Korea | O | ||
30 | KPGP-00138 | East Asian | F | Korea | O | ||
31 | KPGP-00139 | East Asian | F | Korea | O | ||
32 | KPGP-00141 | East Asian | F | Korea | O | 〇 | |
33 | KPGP-00142 | East Asian | M | Korea | O | 〇 | |
34 | KPGP-00144 | East Asian | M | Korea | O | ||
35 | KPGP-00145 | East Asian | M | Korea | O | ||
36 | KPGP-00205 | East Asian | M | Korea | O | ||
37 | KPGP-00216 | East Asian | M | Korea | O | ||
38 | KPGP-00219 | East Asian | F | Korea | O | ||
39 | KPGP-00220 | East Asian | F | Korea | O | 〇 | |
40 | KPGP-00221 | East Asian | M | Korea | O | ||
41 | KPGP-00224 | East Asian | M | Korea | O | ||
42 | KPGP-00227 | East Asian | F | Korea | O | ||
43 | KPGP-00228 | East Asian | M | Korea | O | ||
44 | KPGP-00229 | East Asian | M | Korea | O | ||
45 | KPGP-00230 | East Asian | F | Korea | O | ||
46 | KPGP-00231 | East Asian | F | Korea | O | ||
47 | KPGP-00232 | East Asian | M | Korea | O | ||
48 | KPGP-00233 | East Asian | F | Korea | O | ||
49 | KPGP-00234 | East Asian | M | Korea | O | ||
50 | KPGP-00235 | East Asian | F | Korea | O | ||
51 | KPGP-00245 | East Asian | M | Korea | O | ||
52 | KPGP-00246 | East Asian | F | Korea | |||
53 | KPGP-00247 | East Asian | M | Korea | |||
54 | KPGP-00248 | East Asian | F | Korea | |||
55 | KPGP-00252 | East Asian | F | Korea | O | ||
56 | KPGP-00253 | East Asian | M | Korea | O | 〇 | |
57 | KPGP-00254 | East Asian | M | Korea | O | ||
58 | KPGP-00255 | East Asian | M | Korea | O | ||
59 | KPGP-00256 | East Asian | M | Korea | O | ||
60 | KPGP-00260 | East Asian | F | Korea | O | ||
61 | KPGP-00265 | East Asian | M | Korea | O | ||
62 | KPGP-00266 | East Asian | F | Korea | O | ||
63 | KPGP-00267 | East Asian | F | Korea | |||
64 | KPGP-00269 | East Asian | M | Korea | O | ||
65 | KPGP-00270 | East Asian | F | Korea | |||
66 | KPGP-00273 | East Asian | M | Korea | |||
67 | KPGP-00288 | East Asian | M | Korea | O | ||
68 | KPGP-00316 | East Asian | M | Korea | |||
69 | KPGP-00317 | East Asian | M | Korea | O | ||
70 | KPGP-00318 | East Asian | M | Korea | O | ||
71 | KPGP-00319 | East Asian | M | Korea | O | ||
72 | KPGP-00320 | East Asian | M | Korea | O | ||
73 | KPGP-00321 | East Asian | M | Korea | O | ||
74 | KPGP-00324 | East Asian | F | Korea | O | ||
75 | KPGP-00325 | East Asian | M | Korea | O | ||
76 | KPGP-00326 | East Asian | M | Korea | O | ||
77 | KPGP-00327 | East Asian | M | Korea | O | ||
78 | KPGP-00328 | East Asian | F | Korea | O | ||
79 | KPGP-00329 | East Asian | F | Korea | O | ||
80 | KPGP-00331 | East Asian | F | Korea | O | ||
81 | KPGP-00332 | East Asian | M | Korea | O | O | |
82 | KPGP-00333 | East Asian | M | Korea | O | O | |
83 | KPGP-00334 | East Asian | F | Korea | O | ||
84 | KPGP-00336 | East Asian | M | Korea | O | ||
85 | KPGP-00337 | East Asian | M | Korea | O | ||
86 | KPGP-00338 | East Asian | F | Korea | O | 〇 | |
87 | KPGP-00339 | East Asian | M | Korea | O | O | |
88 | KPGP-00340 | East Asian | F | Korea | O | 〇 | |
89 | KPGP-00341 | East Asian | F | Korea | O | ||
90 | KPGP-00342 | East Asian | F | Korea | O | ||
91 | KPGP-00343 | East Asian | M | Korea | O | ||
92 | KPGP-00344 | East Asian | M | Korea | O | ||
93 | KPGP-00345 | East Asian | F | Korea | O | ||
94 | KPGP-00346 | East Asian | M | Korea | O | ||
95 | KPGP-00347 | East Asian | M | Korea | O | ||
96 | KPGP-00348 | East Asian | F | Korea | O | ||
97 | KPGP-00350 | East Asian | M | Korea | O | ||
98 | KPGP-00351 | East Asian | M | Korea | O | ||
99 | KPGP-00352 | East Asian | M | Korea | O | ||
100 | KPGP-00353 | East Asian | M | Korea | O | ||
101 | KPGP-00354 | East Asian | M | Korea | O | ||
102 | KPGP-00356 | East Asian | F | Korea | O | ||
103 | KPGP-00357 | East Asian | M | Korea | O | ||
104 | KPGP-00358 | East Asian | M | Korea | O | ||
105 | KPGP-00360 | East Asian | F | Korea | O | ||
106 | KPGP-00361 | East Asian | M | Korea | O | ||
107 | KPGP-00362 | East Asian | M | Korea | O | ||
108 | KPGP-00363 | East Asian | M | Korea | O | ||
109 | KPGP-00364 | East Asian | M | Korea | O | ||
110 | KPGP-00370 | East Asian | M | Korea | O | ||
111 | KPGP-00374 | East Asian | M | Korea | O | ||
112 | KPGP-00375 | East Asian | F | Korea | O |
We identified approximately 20,097 (0.53%)
SNVs and 258 (0.05%) indels in the coding regions including 10,394 (0.22%)
non-synonymous changes per individual (Table 1).
In accordance with previous reports, the multidimensional scaling (MDS) of variants among Korean, Chinese, and Japanese individuals showed a clear separation of the three populations (Fig. S2) despite the geographical and historical associations between these groups35,37.
②この論文では、50名中の9名=18%である。従って、実際には、2割近くが遺伝的におかしい連中であり、私の推定では、彼らのSNVこそが、韓国人の精神面の異常性の主原因だ!
Accuracy test of SNVs and indels in KoVariome
Genome-wide features of KoVariome
Surprisingly, however, roughly half of the variants in ‘1000GP low frequency’ were classified as ‘frequent in KoVariome’.
This indicates that there exist a significant population specific biases for common and uncommon variants.
結果は、下の図にまとめられている
グラフAについての記述。commonは5%以上、 Low は0.1%以上、Rareは0.1%以下
(A) Two dimensional classification of KoVariome. SNVs and indels
observed in 1000GP data were classified based on the minor allele
frequencies (MAF); ’1000GP Common’: MAF >=5% in all five continents,
‘1000GP Low frequency’: MAF>=0.1% in any continent, and ‘1000GP
Rare’; MAF < 0.1% in all five continents. The five continental
populations included African (AFR), European (EUR), Native American
(AMR), South Asian (SAS), and East Asian (EAS). The second group was
classified by the number of variants in KoVariome; ‘Frequent in
KoVariome’ (>=3) and ‘Rare in KoVariome’ (<3).
このデータは本当なのだろうか?1000ゲノムで0.1%~5%しかないLowの頻度が、韓国人では、44%程度もの高い頻度となっている。中国東北部中国人・日本人・韓国人のDNAの近接性からいって、考えにくい、どう解釈すればいいのか?????
当たり前であるが、1000ゲノムで0.1%以下のレアな変異は明らかに人類から削除せられるべき有害な変異である。(集団特性ではなく、個体の特性である)しかし、このデータが、本当なら、韓国人の場合には、個体の形質ではなく、集団の形質であることになる
When we compared the allele frequencies in five the continental 1000GP
groups to KoVariome.
In total, we observed 3.4M (77.19%) SNVs and 0.2M
(74.21%) indels that were statistically enriched in at least one of the
continental groups or the Korean population (Fig. 2B), suggesting a population stratification.
Interpretation of the KoVariome-specific variants
Genomic distribution of rare variants
Interpretation of disease-causing variants among Korean individuals
Structural variations in KoVariome
Copy number variations in KoVariome
Using this database, we characterized all four variation types and identified 12.7M SNVs, 1.7M indels, 4K SVs, and 3.6K CNVs, many of which were novel or selectively enriched in the Korean population.
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