Кто близкие родственники: Что такое Близкие родственники? Определение. Близкие родственники — это родители, дети, усын

Информация для членов семей и близких родственников российских граждан

В соответствии с изменениями (от 01.07.2021 № 270-ФЗ) Федерального закона “О порядке выезда из РФ и въезда в РФ” и статьей 5 Федерального закона “О правовом положении иностранных граждан в РФ” руководители дипломатических представительств и консульских учреждений России могут принимать решение о выдаче частной визы иностранным гражданам,  являющимся близкими родственниками или членами семьи (супруг, супруга, родители (усыновители), дети (усыновленные), супруги детей, полнородные и неполнородные братья и сестры, дедушки, бабушки, внуки) гражданина Российской Федерации на основании письменного заявления гражданина РФ, находящегося на территории Финляндии на законных основаниях. При подаче пакета документов личная явка гражданина РФ обязательна.

Иностранному гражданину, являющемуся родителем несовершеннолетнего гражданина Российской Федерации, может быть выдана обыкновенная частная виза в соответствии с частью 3 статьи 25.

На основании заявления можно ходатайствовать о выдаче однократной или двукратной частной визы сроком действия до 3 месяцев. Срок рассмотрения таких визовых заявок составляет 5 рабочих дней.

С 1 сентября 2021 года может быть оформлена годовая многократная частная виза, при этом срок пребывания по данной визе неограничен в рамках срока действия визы. Срок рассмотрения такой визы составит 10 рабочих дней. Консульский сбор за оформление многократной визы сроком действия более 90 дней составит

В случае, если иностранный гражданин ходатайствует о выдаче многократной частной визы с разрешенным сроком  пребывания в России более трех месяцев, дополнительно необходимо представить сертификат об отсутствии ВИЧ-инфекции. (На основании статьи 10 Федерального закона  от 30 марта 1995 г. N 38-ФЗ “О предупреждении распространения в Российской Федерации заболевания, вызываемого вирусом иммунодефицита человека (ВИЧ-инфекции)” консульские учреждения Российской Федерации выдают российскую визу на въезд в Российскую Федерацию иностранным гражданам и лицам без гражданства, прибывающим в Российскую Федерацию на срок свыше трех месяцев, при условии предъявления ими сертификата об отсутствии у них ВИЧ-инфекции.

Обращаем ваше внимание, что для граждан третьих стран и лиц без гражданства предоставление документа, подтверждающего право на постоянное проживание в Финляндии, является обязательным условием оформления визы. Указанные документы также требуются при посадке на авиарейс и прохождении пограничного контроля при въезде в Российскую Федерацию. Для граждан ЕС таким документом является свежая справка из системы народонаселения Финляндии (DVV).

Список необходимых документов для оформления частной визы:

1. Заявление в установленной форме на имя руководителя дипломатического представительства или консульского учреждения от приглашающего лица – гражданина РФ, заполняемое в присутствии работника визового центра, с просьбой о выдаче визы близкому родственнику или члену семьи гражданина Российской Федерации. Присутствие членов семьи/близких родственников при подаче документов не обязательно.
2. Паспорт, действующий минимум 6 месяцев после окончания срока действия запрашиваемой визы.
3. Визовая анкета, заполненная на сайте Консульского департамента МИД РФ https://visa.kdmid.ru/. При заполнении анкеты обратите внимание на сроки действия запрашиваемой визы. Сроки должны совпадать с периодом, указанном в письменном заявлении. В пункте места подачи укажите соответствующий Российский визовый центр. Анкета должна быть распечатана и подписана заявителем-иностранным гражданином.
4. Одна фотография, сделанная не ранее чем за 6 месяцев до дня подачи документов.
5. Полис медицинского страхования, действующий весь срок запрашиваемой визы в случае обращения за однократной или двукратной визой, либо минимум 90 календарных дней с даты начала действия визы при оформлении многократной визы.
   • Обращаем ваше внимание на то, что при обращении за российской визой медицинские страховые полисы должны быть предоставлены только гражданами стран Шенгенского соглашения, Израиля и Ирландии (на основании принципа взаимности). Страховые полисы могут быть оформлены как российской, так и местной компанией. Основное требование, предъявляемое к страховому полису – в нем должно быть указано, что страхование покрывает все возможные медицинские риски на территории Российской Федерации в период вашего пребывания, сумма покрытия должна составлять не менее 30 000 евро.  Граждане всех других государств могут обращаться за российской визой без предоставления медицинского полиса.
6. Оригинал и копии документов (с официальным переводом на русский язык), подтверждающих родство заявителей – граждан РФ с указанными в заявлении иностранцами – членами их семей или близкими родственниками. Этими документами считаются выданные уполномоченными органами Российской Федерации или иностранного государства свидетельства о браке (если речь идет о супругах заявителей), свидетельства о рождении/усыновлении (если речь идет о несовершеннолетних детях), а также свидетельства о рождении/усыновлении и медицинское свидетельство, подтверждающее нетрудоспособность (для нетрудоспособных совершеннолетних детей заявителей ).  Для несовершеннолетних детей требуется предоставить выписку из реестра народонаселения Финляндии (DVV) с указаниями сведений о родителях и гражданской принадлежности. Внимание! Требуется предъявить оригиналы документов либо нотариально заверенные копии.
7. Оригинал и копии действительного заграничного паспорта (страница с фотографией) и доказательства пребывания в Финляндии на законных основаниях заявителей – граждан РФ (разрешение на пребывании в Финляндии/действительная финская виза/паспорт гражданина Финляндии).
8. Оригинал и копия «внутреннего» паспорта гражданина Российской Федерации – приглашающего лица (включая копию страницы со штампом о регистрации на территории Российской Федерации) – при наличии.

В случае отсутствия у гражданина Российской Федерации возможности лично подать документы на оформление визы его близкому родственнику или члену семьи предоставляется оригинал заявления, заверенный российским нотариусом либо консульским должностным лицом, выполняющим функцию нотариуса. В заявлении указываются фамилия, имя, отчество, дата рождения, гражданство, пол, номер паспорта, адрес регистрации и адрес фактического места жительства российского гражданина (в случае проживания на территории Российской Федерации), а также сведения о приглашенном лице и запрашиваемой визе — фамилия, имя (имена), дата рождения, гражданство, пол, номер паспорта, кратность визы, цель поездки, запрашиваемый период въезда, место предполагаемого проживания лица, обращающегося за визой, и города посещения.

Порядок регистрации иностранных граждан регулируется Федеральным законом «О миграционном учёте иностранных граждан и лиц без гражданства в Российской Федерации». Напоминаем о необходимости соблюдения приглашающим лицом обязанности об уведомлении в течение 7-ми рабочих дней миграционной службы о прибытии к нему иностранных гостей.

Визовый центр России в Японии

Близкими родственниками граждан России являются:

1. супруги;
2. родители или усыновители;
3. дети, в том числе усыновленные;
4. супруги детей;
5. полнородные и неполнородные братья и сестры;
6. дедушки и бабушки;
7. внуки.

Иностранные граждане, являющиеся близкими родственниками гражданина РФ, могут запрашивать обыкновенную частную визу в Россию по заявлению российского гражданина.

Такая виза может быть однократной или двукратной, со сроком действия до трех месяцев, либо многократной, выданной на один год.

Обратите внимание:

Если у близких родственников российского гражданина, являющихся иностранными гражданами, также есть российское гражданство, они должны въезжать в Россию по своим российским загранпаспортам. Получение гражданами России российских виз в иностранные паспорта запрещается.

В качестве близких родственников гражданина России (в соответствии с действующим российским визовым законодательством) не рассматриваются:

• Пары, не зарегистрировавшие официальный брак;

  При наличии у таких пар общих детей, допускается заполнение заявления на оформление частной визы для родителя, не имеющего российского гражданства, вторым родителем (законным представителем) несовершеннолетнего гражданина РФ от имени ребенка.

• Дети супруга — иностранного гражданина от предыдущего брака, не являющиеся членами семьи приглашающего — российского гражданина.

Для оформления частных виз для близких родственников граждан России предоставляются следующие документы:

1. Заявление о въезде в Российскую Федерацию, содержащее необходимые для оформления визы сведения (фамилия, имя, отчество, дата рождения, гражданство, пол, номер паспорта, адрес регистрации и адрес фактического места жительства российского гражданина (в случае проживания на территории Российской Федерации), а также фамилия, имя, остальные имена, дата рождения, гражданство, пол, номер паспорта, кратность визы, цель поездки, запрашиваемый период въезда, место предполагаемого проживания лица, обращающегося за визой, и города посещения). Заявление должно быть подписано российским гражданином лично в Консульском учреждении либо в Визовом Центре. В случае отсутствия у гражданина Российской Федерации такой возможности, для оформления визы его близкому родственнику потребуется оригинал заявления, заверенного российским нотариусом.
   Форма заявления
   
2. Действительный заграничный паспорт гражданина Российской Федерации и его копия (разворот с фото и персональными данными) для граждан России, подписывающих заявление в Токио, или нотариально заверенная копия «внутреннего» паспорта гражданина Российской Федерации для граждан России, удостоверяющих заявление у нотариуса в Российской Федерации.

3. Документы, подтверждающие родство с иностранным гражданином:

   • для супругов: свидетельство о заключении брака.

   • для детей, родителей, братьев и сестер, бабушек и дедушек, внуков: свидетельство или свидетельства о рождении.

   • для супругов детей: свидетельство о рождении, а также свидетельство о заключении брака.

     ВНИМАНИЕ!!!

     Срок рассмотрения заявлений на многократную визу сроком действия до одного года составляет не менее 10 рабочих дней.

     Все документы, подтверждающие родство, должны быть представлены в оригинале и сопровождаться копией.

     В случае, если документ получен в российском государственном учреждении, также допустимо предоставление его нотариально заверенной копии; если же документ выдан государственным учреждением другой страны, требуется заверить его апостилем, и, при необходимости, перевести на русский, английский или японский язык.

4. Действительный паспорт иностранного гражданина, в котором имеется не менее 2-х чистых страниц для виз, действительный в течение 6 месяцев с даты окончания срока действия визы.
5. Визовая анкета, заполненная на сайте visa.kdmid.ru, распечатанная и подписанная заявителем лично. В Визовом центре вы можете воспользоваться услугой по заполнению визовой анкеты.
6. Цветную фотографию 3,5х4,5 см на светлом фоне с четким изображением лица анфас без очков с затемненными стеклами и без головного убора (за исключением граждан, которые в силу их национальной или религиозной принадлежности изображены в головном уборе на фотографии в паспорте). В Визовых центрах вы можете воспользоваться дополнительной услугой по изготовлению экспресс-фото;
7. Если вы не являетесь гражданином Японии, ознакомьтесь с дополнительными требованиями при оформлении российских виз гражданам других стран, а также с информацией, доступной по данной ссылке.

Обратите внимание! Если у вас два и более действующих заграничных паспорта, просьба перед подачей документов в Российский визовый центр убедиться в отсутствии действующей визы в другом документе.

Обратите внимание! Консульское учреждение вправе затребовать дополнительные документы для оформления визы, пригласить на собеседование или увеличить срок оформления визы.

Тарифы и сроки

* Для граждан Японии действует освобождение от консульского сбора при подаче документов со сроком рассмотрения от 11 рабочих дней с целью поездки «Туризм» и «Транзит». Для других целей поездки освобождение от консульского сбора применяется при сроке рассмотрения от 6 рабочих дней.

** Для граждан Японии применяется тариф 4000 JPY при подаче документов со сроком рассмотрения от 4 до 10 рабочих дней с целью поездки «Туризм» и «Транзит». Для других целей поездки данный тариф применяется при сроке рассмотрения от 4 до 5 рабочих дней.

*** При обращении граждан государства, с которым у Российской Федерации имеется международный договор, определяющий размер ставок сборов за выдачу визы либо предусматривающий отказ от их взимания, применяются положения соответствующего договора.

Обратите внимание:

Заявления на многократные визы по прямому приглашению от компании / частного лица рассматриваются не менее 10 рабочих дней. Такие визы выдаются только в том случае, если заявитель посетил Россию в течение прошлого года. 

Все сборы оплачиваются в Российском визовом центре в японских иенах банковской картой или наличными.

Сроки рассмотрения не включают день подачи документов и исчисляются со дня поступления документов в консульское учреждение. В отдельных случаях по решению консульского учреждения срок рассмотрения может быть продлен либо сокращен.

Заполнение анкеты на российскую визу

Анкета на российскую визу заполняется только в электронной форме и только на сайте Консульского департамента МИД России: https://visa.kdmid.ru.

По вашему желанию мы можем заполнить анкету для вас непосредственно в визовом центре при приеме документов. Это платная дополнительная услуга стоимостью 750 JPY за каждую страницу анкеты.

На каждого заявителя заполняется отдельная анкета.

Если вы будете заполнять анкету самостоятельно, рекомендуем вам следующее:

1. Внимательно прочитайте и следуйте инструкциям и всплывающим подсказкам на сайте.
2. При регистрации новой анкеты придумайте пароль, состоящий только из букв латинского алфавита и цифр.
3. Запишите пароль и номер вашей анкеты, который будет присвоен ей автоматически. Возьмите номер и пароль с собой в визовый центр на подачу документов. Номер и пароль пригодятся вам, если нужно будет распечатать анкету или внести исправления, чтобы не заполнять всю анкету повторно.
4. Написание имени и фамилии должно строго соответствовать данным паспорта.
5. Цель, сроки и кратность визы, данные приглашающего лица или организации (имя/ название, дата рождения, адрес) должны соответствовать приглашению.
6. Внесите информацию о предыдущих поездках в Россию и другие зарубежные страны на основании въездных штампов в вашем паспорте.
7. На последнем шаге заполнения анкеты выберите место подачи анкеты — Визовый центр (Токио).
8. После заполнения анкеты на сайте распечатайте ее в одном экземпляре и возьмите с собой в Визовый центр.
9. Если у вас нет принтера, мы сможем распечатать вашу анкету по цене 100 JPY за лист.

Уважаемые заявители!

Информируем о том, что в Российских визовых центрах Вы можете воспользоваться следующими дополнительными платными услугами:

Важно знать!

• Приобретение вышеперечисленных услуг не влияет на порядок рассмотрения заявления на получение визы и не гарантирует выдачу визы;
• Стоимость за оказание услуг взимается дополнительно к сервисному сбору;
• Все вышеперечисленные услуги предоставляются только по Вашему желанию;
• Пожалуйста, ознакомьтесь со всеми условиями оказания данных услуг перед их оформлением.

Близкие родственники — Правовые вопросы

Вопрос: Организация приняла решение о выплате материальной помощи работнику в связи со смертью брата.
Согласно п. 8 ст. 217 НК РФ не облагается НДФЛ единовременная выплата (материальная помощь) работнику в связи со смертью члена (членов) его семьи.
В соответствии со ст. 2 Семейного кодекса Российской Федерации (далее — СК РФ) к членам семьи относятся супруги, родители и дети (в том числе усыновленные).
Вместе с тем нормы СК РФ к членам семьи относят также братьев и сестер. Как следует из ст. 106 СК РФ, при отсутствии соглашения об уплате алиментов члены семьи, указанные в ст. ст. 80 — 99 СК РФ, вправе обратиться в суд с требованием о взыскании алиментов. Согласно ст. 93 СК РФ несовершеннолетние нуждающиеся в помощи братья и сестры в случае невозможности получения содержания от своих родителей имеют право на получение в судебном порядке алиментов от своих трудоспособных совершеннолетних братьев и сестер, обладающих необходимыми для этого средствами.
Девятый арбитражный апелляционный суд также пришел к выводу, что согласно системному толкованию положений СК РФ братья и сестры признаются членами семьи (Постановление от 02.04.2008 N 09АП-2826/2008-АК). На этом же основании суд подтвердил правомерность освобождения от налогообложения НДФЛ материальной помощи, выплаченной сестре умершего (Постановление Девятого арбитражного апелляционного суда от 06.11.2009 N 09АП-15238/2009-АК). Восемнадцатый арбитражный апелляционный суд не нашел оснований для доначисления НДФЛ при выплате без удержания налога материальной помощи работнику в связи со смертью брата (Постановление от 25.08.2008 N 18АП-5267/2008).
Вправе ли организация не облагать НДФЛ единовременную выплату работнику в связи со смертью его брата (сестры)?

Ответ:
МИНИСТЕРСТВО ФИНАНСОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПИСЬМО
от 14 ноября 2012 г. N 03-04-06/4-318

Департамент налоговой и таможенно-тарифной политики рассмотрел письмо по вопросу обложения налогом на доходы физических лиц сумм материальной помощи, выплачиваемой работодателем работнику в связи со смертью его брата (сестры), и в соответствии со ст. 34.2 Налогового кодекса Российской Федерации (далее — Кодекс) разъясняет следующее.
Согласно абз. 3 п. 8 ст. 217 Кодекса не облагаются налогом на доходы физических лиц суммы единовременных выплат (в том числе в виде материальной помощи), осуществляемых работодателями членам семьи умершего работника, бывшего работника, вышедшего на пенсию, или работнику, бывшему работнику, вышедшему на пенсию, в связи со смертью члена (членов) его семьи.
В соответствии со ст. 2 Семейного кодекса Российской Федерации (далее — Семейный кодекс) членами семьи признаются супруги, родители, дети, усыновители и усыновленные.
Системное толкование положений Семейного кодекса позволяет включить в понятие члена семьи лиц, связанных взаимными правами и обязанностями, вытекающими из брака, родства, усыновления.
При этом под семьей понимается локализованная социальная группа, в которой предполагаются совместное проживание, ведение хозяйства и т.п.
С учетом изложенного, если брат (сестра) работника проживал(а) совместно с работником, при осуществлении работодателем единовременных выплат работнику в связи со смертью его брата (сестры) налог на доходы физических лиц не удерживается.

Заместитель директора
Департамента налоговой
и таможенно-тарифной политики
С.В.РАЗГУЛИН
14.11.2012

В РФ разрешили въезжать иностранцам, являющимся близкими родственниками россиян

26 марта, Москва /Эдуард Пивовар — БЕЛТА/. Правительство России разрешило въезд на территорию страны иностранцам, которые являются близкими родственниками россиян. Соответствующие изменения внесены в распоряжение Кабинета министров от 16 марта №635-р, которым был запрещен въезд в РФ иностранцам в связи с угрозой распространения коронавируса COVID-19, сообщает БЕЛТА.

Как говорится в документе, теперь запрет не распространяется на «лиц, являющихся членами семьи (супругами, родителями, детьми, усыновителями, усыновленными), опекунами и попечителями граждан Российской Федерации, въезжающих в Российскую Федерацию, при условии предъявления действительных документов, удостоверяющих их личность и признаваемых Российской Федерацией в этом качестве, и визы либо в безвизовом порядке в случаях, предусмотренных международными договорами Российской Федерации, при условии предъявления копии документа, подтверждающего степень родства».

В новом распоряжении перечислены и другие категории лиц, которым разрешен въезд в Россию. К ним отнесены аккредитованные или назначенные сотрудники дипломатических представительств и консульских учреждений иностранных государств в РФ, международных организаций и их представительств, иных официальных представительств иностранных государств, расположенных на территории РФ, должностных лиц Постоянного комитета Союзного государства, а также членов семей указанных лиц. Запрет не распространяется на водителей грузовых автомобилей международного автомобильного сообщения, экипажи воздушных, морских и речных судов, поездные и локомотивные бригады международного железнодорожного сообщения, персонала, определенного международными соглашениями РФ в сфере железнодорожного транспорта, сотрудников Межправительственной фельдъегерской связи, членов официальных делегаций, въезжающих в РФ, при условии предъявления указанными лицами действительных документов, удостоверяющих их личность и признаваемых Российской Федерацией в этом качестве, и визы либо в безвизовом порядке в случаях, предусмотренных международными договорами России.

Въехать в Россию можно также в случае смерти близкого родственника при условии предъявления действительных документов, удостоверяющих их личность и признаваемых РФ в этом качестве, и копии свидетельства либо справки о смерти, а также документа, подтверждающего степень родства. Кроме того, запрет не касается лиц, постоянно проживающих на территории России, а также следующих транзитом через воздушные пункты пропуска через государственную границу РФ без выхода за их пределы.-0-

Родственники вокруг меня

Вы когда-нибудь сидели в комнате, полной людей, и задавались вопросом, можете ли вы быть связаны с теми, кто вас окружает? Родственники рядом со мной — забавная функция приложения FamilySearch Семейное древо, которая может рассказать вам, как вы относитесь к друзьям, соседям или всем, кто сидит рядом с вами.

Как это работает

Чтобы попробовать приложение «Родственники вокруг меня», вы и ваш двоюродный брат должны войти в приложение «Семейное древо» и находиться в пределах 100 футов друг от друга. (Чтобы загрузить приложение, нажмите iOS или Android.)

После входа в систему выберите Еще в правом нижнем углу экрана (iOS) или раскрывающийся список в левом верхнем углу (Android), а затем выберите Родственники рядом со мной . При выборе этого варианта открывается страница с зеленой кнопкой «Поиск друзей».

Нажмите на зеленую кнопку, чтобы начать сканирование.Любой, кто нажмет зеленую кнопку и окажется в пределах досягаемости, появится в списке на вашем устройстве, а вы — на их. Выбор имени человека вызовет график родословной, показывающий вашего общего предка и линии, по которым вы оба произошли. Довольно круто, правда?

Попробуйте

Теперь вы можете войти в приложение, начать сканирование и бродить вокруг, пока не найдете двоюродного брата. Но есть и лучшие способы использования Родственников вокруг меня, особенно в групповых настройках.Вот некоторые из лучших сценариев, чтобы попробовать эту функцию:

• Церковная группа — Узнайте, кто в вашей общине также является частью вашего генеалогического древа. Приложение весело на вечеринке или мероприятии в будний день и полезно на воскресном уроке.
• Друзья —В гостях у друзей? Проверьте, не родственники ли вы. У вас может быть больше общего с друзьями, чем просто походы, чтение или любовь к очаровательным видео с кошками.
• Соседи — Эту функцию легко опробовать, разговаривая с соседями через забор.Было бы интересно посмотреть, стекались ли вы в тот же район, что и ваши дальние родственники.
• Коллеги — Эта функция позволяет весело провести время на рабочей вечеринке или создать уникальный способ сплочения и связи между теми, кто работает в одном офисе.

Примечание. Если кто-то в вашей группе не знаком с FamilySearch и не добавил информацию в Семейное древо, функция «Родственники вокруг меня» не сможет обнаружить его родственников. Посетите нашу страницу «Начало работы», чтобы узнать, как добавить свою семью в Семейное древо.

Если у вас есть вопросы или комментарии о «Родственниках рядом со мной» или любой другой функции приложения FamilySearch Family Tree, вы можете выбрать  Оставить отзыв о приложении  в меню «Справка», чтобы отправить нам свой отзыв. Мы хотели бы услышать, что вы думаете о приложении.

Загрузите приложение сегодня и попробуйте!

Жизнь и ее близкие

Действия

Почему некоторые люди влюбляются в своих близких? | The Independent

Истории любви вопреки всему легли в основу некоторых из величайших произведений искусства и литературы.Но рассказы о влюбленности между близкими родственниками — будь то братья и сестры или родители и дети — обычно вызывают вздутие живота, а не туман в глазах. Это, безусловно, была реакция, когда мать и сын Ким Уэст, 51 год, и Бен Форд, 32 года, оба из Мичигана, рассказали свою историю в начале этого месяца.

Уэст отдала сына на усыновление через неделю после того, как она его родила. Спустя десятилетия, в 2013 году, Форд сделал то, что делают многие усыновленные дети, и вступил в контакт со своей биологической матерью. Затем пара сформировала очень необычную связь.В интервью Уэст призналась, что ей начали сниться сексуальные сны о сыне, в то время как Форд искал в Интернете подтверждение того, что он не одинок в сексуальных чувствах к своей матери.

Пара позже встретилась в отеле, и их запреты были ослаблены алкоголем, они поделились своим первым поцелуем и начали сексуальные отношения, которые Уэст описал как «умопомрачительные». Через три дня после встречи Форд ушел от жены к матери.

После того, как они рассказали свою историю прессе, пара скрылась из-за опасений, что каждый из них может быть приговорен к 15 годам тюремного заключения и вынужден подписать реестр сексуальных преступников.Но, возможно, они могли бы претендовать на некоторое смягчение на эволюционном уровне. Как объясняет доктор Тэмсин Сакстон, старший преподаватель психологии в Университете Нортумбрии, привлекательность — это «впечатление о ком-то, которое вы создаете, которое может в некоторой степени зависеть от его ценности для вас как потенциального партнера».

Теперь задержитесь на этой мысли и подумайте вот о чем: хотя вам может показаться непостижимой влюбленность в родственника, вы, вероятно, не слишком удивитесь, узнав, что данные свидетельствуют о том, что гетеросексуальные мужчины с большей вероятностью найдут привлекательной партнершу, похожую на их мать, а женщин партнер, похожий на их отца.Это известно как положительный импринтинг, и исследование, проведенное исландскими учеными в 2008 году, предполагает, что это происходит потому, что у пары с отдаленными семейными отношениями может быть больше шансов произвести большое количество здоровых детей.

Между тем, негативный импринтинг, или эффект Вестермарка, описывает процесс, посредством которого люди отвергают любое сексуальное влечение, которое они испытывают к тем, с кем они тесно жили в младенчестве, включая родителей, братьев и сестер. Так может ли комбинация позитивного импринтинга и отсутствия негативной версии объяснить поведение Бена Форда (если не его матери)?

История любви

1/13История любви

История любви

Симпозиум Платона

Одно из самых известных произведений Платона, этот диалог между греческими философами, который происходит за обедом, исследует саму природу любви, что значит быть влюбленным, и сформировал современный определение платонической любви.

Getty Images

История любви

Ромео и Джульетта

Шекспировский рассказ о двух несчастных влюбленных выдержал испытание временем и продолжает экранизироваться для кино, сцены и даже оперы.

Getty Images

История любви

Троил и Крисейда

Считающееся одним из лучших произведений Чосера стихотворение, написанное на среднеанглийском языке, породило термин «все хорошее подходит к концу», когда любовник Крисейды умирает трагической смертью. в осаде Трои.

История любви

Гордость и предубеждение

Роман Джейн Остин, проданный тиражом более 20 миллионов экземпляров, основанный на темах нравов, воспитания, морали и брака, продолжает заставлять женщин во всем мире падать в обморок при мысли о том, что они найдут своего собственного мистера Дарси.

История любви

Зигмунд Фрейд

Фрейд считал, что не только любовь супругов друг к другу, но и любовь родителей к ребенку и ребенка к родителю в основе своей однородны.

История любви

Грозовой перевал

Жуткая история Эмили Бронте о ревности и мстительности до сих пор не дает покоя читателям и даже вдохновила Кейт Буш на создание хита 1978 года.

Getty Images

История любви

Орфей и Эвридика

Возможно, самая трагическая история любви, этот греческий миф исследует любовь с первого взгляда и обреченное путешествие Орфея в Подземный мир, чтобы воссоединиться со своей женой.

Getty Images

История любви

Песнь Песней в Библии

Праздник сексуальной любви, Песнь Песней или Песнь Соломона широко считается одним из самых прекрасных выражений любви и гармонии.

История любви

Тадж-Махал, Шах-Джахан и Мумтаз-Махал

История любви настолько эпична, что привела к созданию одного из чудес света, Тадж-Махала, это убитый горем Могол Изысканное проявление любви императора к любимой жене, умершей при родах.

Getty Images

История любви

Мадам Бовари, Флобер

Реалистический роман Флобера XIX века повествует о самовлюбленной Эмме Бовари и ее погружении в прелюбодеяние и отчаяние, когда ее поглощает скука буржуазной жизни.

История любви

Анна Каренина, Толстой

Толстой исследует любовь как своего рода судьбу, которая может быть благословением, но также и проклятием, ведущим к разрушению, глубоко укоренилось в современной культуре.

История любви

Доктор Живаго

Действие классического любовного треугольника мужчины, влюбившегося в двух женщин, разворачивается во время войны. Это история о разбитых сердцах и поворотах судьбы.

История любви

Лейла и Меджнун

Персидский поэт Низами Гянджеви повествует историю юной любви, которая может соединиться только в смерти, когда легендарные влюбленные похоронены бок о бок, чтобы воссоединиться в загробной жизни.

«Некоторые люди, у которых не было правильного опыта в детстве, могут изо всех сил пытаться отделить чувство физического или эмоционального комфорта от сексуального прикосновения или влечения», — предполагает психолог Джудит Венбан-Смит. Однако, по ее словам, они по-прежнему могут проявлять свободную волю: «Это не неизбежно, это не болезнь и не болезнь. Это то, как люди интерпретируют и реагируют на чувства, которые они испытывают, когда воссоединяются с кровным родственником, с которым они были разлучены и о котором они могли бы фантазировать.”

К сожалению, психологические последствия таких отношений, построенных на осечке сильных эмоций, могут быть вдвойне разрушительными. Пары не только столкнутся с неприятием со стороны общества, но и уничтожат любой шанс разделить семейную любовь.

Близкие родственники плохие соседи?

Гипотеза натурализации Дарвина (DNH) предполагает, что неместные организмы должны быть более успешными в сообществах, в которых отсутствуют их близкие родственники, потому что это уменьшит конкурентное исключение и освободит их от врагов (1).Недавно Парк и Поттер (1) приняли филогенетическую структуру (рис. 1 A ), чтобы показать, что, в отличие от DNH, чертополох, завезенный в Калифорнию и более тесно связанный с местными видами, с большей вероятностью стал инвазивным. Хотя анализ авторов представляет собой шаг вперед по сравнению с предыдущим анализом, ряд концептуальных и методологических вопросов заслуживают рассмотрения, прежде чем отказываться от DNH.

( A ) Обоснование использования филогений для проверки DNH.Тест основан на оценке PD между каждым неаборигенным видом и его ближайшим местным родственником (или среднем значении для всех аборигенов), а затем на оценке того, различается ли PD между неинвазивными видами ( a ) и инвазивными ( b ) видами. ( B ) Пример того, как филогенетическая автокорреляция может повлиять на тесты DNH. Нанесенная на график филогения была сгенерирована случайным образом, но, как и в случае Парка и Поттера (1), местные виды были сгруппированы в одной кладе вместе с несколькими инвазивными видами.Из-за этого неслучайного паттерна, хотя тест t обнаруживает, что инвазивные виды филогенетически ближе к местным видам, чем неинвазивные виды ( P = 0,003), что противоречит DNH, филогенетически скорректированный анализ не обнаруживает такого значительного эффекта (MCMCglmm, pMCMC = 0,57). Причина в том, что PD демонстрирует высокий филогенетический сигнал (филогенетическая наследуемость = 0,89, интервал максимальной плотности вероятности 0,80–0,97), что нарушает предположение о независимости данных и увеличивает ошибки I рода в тесте t .Обратите внимание, что проблема не в том, что существует некоторая кластеризация, которая ожидается при наличии фильтрации среды обитания, а в том, что для проведения анализа недостаточно независимых повторов. Также обратите внимание, что количество видов в каждой категории такое же, как в Парке и Поттере (1), и что для оценки PD необходимы только виды, присутствующие в исследуемом регионе. Анализы проводились с пакетом R MCMCglmm (http://cran.r-project.org/web/packages/MCMCglmm/index.html), разработанный Джарродом Хэдфилдом (Эдинбургский университет, Эдинбург, Великобритания).

Во-первых, Парк и Поттер (1) определяют инвазивность с точки зрения воздействия. Воздействие является не только результатом численности и распространения вселенца, но также зависит от эффекта на душу населения (2). Таким образом, воздействие не обязательно связано с успехом вторжения. Определение инвазивности с точки зрения численности или распространения вида является более подходящим (3, 4), хотя это требует учета давления пропагулы и времени, прошедшего с момента интродукции.

Во-вторых, использование филогенетической дистанции (PD) в качестве показателя экологической дистанции допустимо только тогда, когда измерение проводится среди видов, проживающих в одной и той же среде, где имеют место конкурентное исключение, освобождение от врагов и фильтрация среды обитания (3). Этот аспект особенно важен, учитывая, что неаборигенные виды (включая чертополох) часто встречаются в нарушенных сообществах, где аборигенные встречаются реже (5). Анализ в более крупном пространственном масштабе, как у Парка и Поттера (1), отдает предпочтение преадаптативным объяснениям, а не DNH (3).

В-третьих, если PD точно измеряет экологическое сходство, почему близкородственные виды часто различаются по своему инвазионному потенциалу? Этот результат может отражать произвол в определении инвазивных и неинвазивных видов или различия в давлении пропагулы. Однако это также может указывать на то, что адаптации к инвазии мало филогенетически консервативны, что делает PD непригодным для оценки экологических расстояний. Показатели PD также игнорируют местные виды, которые вымерли локально или были перемещены в результате взаимодействия с захватчиком, что может изменить интерпретацию паттернов.Таким образом, отношения между PD и нишей сложны (4), что затрудняет интерпретацию паттернов.

Наконец, на различия в PD может влиять филогенетическая автокорреляция, которая может возникать либо из-за диверсификации родословных с разной скоростью, либо из-за того, что инвазивные, неинвазивные и местные виды группируются в пределах филогенеза. Вместо теста t автокоррелированные данные должны быть проанализированы с применением филогенетических методов (рис. 1 B ). Альтернатива использованию нулевых моделей также вызывает сомнения.Интродуцированные организмы были выбраны не случайно, а в результате человеческих интересов и исторических обстоятельств, что поднимает важные вопросы для статистического анализа и интерпретации (5). Например, поскольку близкие родственники с большей вероятностью проживают в близлежащих регионах, результаты Парка и Поттера (1) могут просто отражать различия в вероятности повторного знакомства.

Подводя итог, мы считаем, что Парк и Поттер (1) дают важные рекомендации для будущих испытаний DNH, а также дополнительные уточнения, касающиеся способа определения успеха вторжения, пространственного масштаба, выбранного для анализа, и допущений аналитических подходов. необходимы для получения более строгих выводов.

Сноски

• Вклад авторов: Д.С., О.Л., М.В. проектное исследование; Д.С., О.Л., М.В. проведенное исследование; Д.С. и О.Л. проанализированные данные; и Д.С., О.Л., М.В. написал бумагу.

• Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Близкие родственники в популяционных выборках: оценка последствий для идентификации генетического фонда — Östergren — 2020 — Ресурсы молекулярной экологии

1 ВВЕДЕНИЕ

Определение популяционного происхождения особей имеет основополагающее значение во многих экологических, эволюционных, природоохранных и управленческих контекстах (например,г., Allendorf & Luikart, 2007). Например, чтобы обеспечить эффективное управление и сохранение, крайне важно изучить коэффициенты вылова эксплуатируемых диких животных, особенно находящихся под угрозой исчезновения, в конкретных популяциях. В науке о рыболовстве идентификация особей или пропорций популяции (запаса) особенно важна, поскольку эксплуатация часто имеет место при промысле смешанного промысла (Carvalho & Hauser, 1994; Hilborn, Quinn, Schindler, & Rogers, 2003). Знания о коэффициентах вылова конкретных запасов или составе улова можно использовать для сохранения внутривидового генетического разнообразия, поскольку это позволяет менеджерам выборочно вылавливать запасы в соответствии с их относительной численностью и продуктивностью.

Отнесение популяций или особей к предполагаемым источникам происхождения может быть выполнено с использованием различных методов или приемов (Cadrin, Friedland, & Waldman, 2005), таких как данные мечения (например, Beacham et al., 2019; Brodziak, 1993), паразиты ( например, MacKenzie & Abaunza, 1998), возрастной структуре (например, Chasco, Hilborn, & Punt, 2007) и морфометрическим ориентирам (Cadrin, 2000). Однако в последние десятилетия при оценке происхождения рыбных запасов все шире используются генетические методы (см. Hansen, Kechnington, & Nielsen, 2001; Manel, Gaggiotti, & Waples, 2005; Shaklee, Beacham, Seeb, & White, 1999; Whitlock et al. др., 2018 со ссылками). Такие анализы в совокупности называются идентификацией генетического запаса (GSI), которая включает методы оценки пропорций популяции в смеси (анализ смешанного запаса, MSA) и происхождения отдельных особей (индивидуальное присвоение, IA). Практика использования GSI для целей управления рыболовством началась в 1980-х годах (Pella & Milner, 1987), когда стали широко доступны генотипы по множеству локусов (аллозимы). В последнее время публикуется все больше исследований, посвященных анализу смесей рыбных запасов (Beacham et al., 2018; Брэдбери и др., 2016; Гилби и др., 2017; Остергрен, Нильссон, Лундквист, Данневиц и Пальм, 2016 г.; Ваха, Эркинаро, Фалькегард, Орелл и Ниемела, 2017 г .; Уитлок и др., 2018).

В MSA генотипы в смешанной выборке сравниваются с ожидаемыми частотами генотипов в репрезентативной базовой линии, содержащей потенциальные исходные популяции или запасы, и наиболее вероятные пропорции популяции (с окружающей неопределенностью) оцениваются статистически.Точно так же IA использует генетический эталонный базовый уровень для определения наиболее вероятного популяционного происхождения отдельных особей на основе вероятности их многолокусного генотипа, встречающегося в каждой эталонной выборке. Для MSA и IA доступны как метод максимального правдоподобия, так и байесовский подход (Anderson, Waples, & Kalinowski, 2008; Cornuet, Piry, Luikart, Estoup, & Soligac, 1999; Pella & Masuda, 2001). Мощность и точность GSI зависят от нескольких факторов (например, Hansen et al., 2001), включая степень генетической дифференциации между исходными популяциями, количество и качество маркеров, количество аллелей (Beacham et al., 2005; Cornuet et al., 1999), временную генетическую стабильность и размер смешанных промысловых и контрольных выборок исходной популяции (Beacham et al., 2006; Beacham, Mcintosh, & Wallace, 2011).

Одним из аспектов особой важности является то, что базовый уровень адекватно представляет частоты аллелей в исходных представляющих интерес популяциях. Отбор проб видов с высокой плодовитостью и/или особей, встречающихся в неслучайном семейном пространственном распределении, требует хорошо спланированного плана выборки, чтобы избежать чрезмерного представительства близких родственников или членов семьи (например,г. , полнородные братья и сестры). В дикой природе такая семейная выборка может иметь место при отборе только что вылупившейся молоди в определенный период времени или в ограниченном пространстве (например, на коротком участке реки) (Hansen, Nielsen, & Mensberg, 1997). Точно так же в рыбоводных хозяйствах ограниченное количество взрослых особей часто используется в качестве маточного стада, а потомство может содержаться в резервуарах или лотках, которые могут вмещать лишь несколько из всех семей. В таких ситуациях структура выборки имеет решающее значение, поскольку риск семейной выборки очевиден.Кроме того, показатели выживаемости среди семей могут сильно различаться как в дикой природе, так и в заводских условиях.

В последнее время повышенное теоретическое внимание было привлечено к потенциальному влиянию близких родственников (т. е. семейной структуры) на общий популяционный генетический анализ, включая оценки частот аллелей, F -статистику, ожидаемую гетерозиготность ( H _e ), эффективное и наблюдаемое количество аллелей, а также тесты на отклонения от Харди-Вайнберга (HWE) и равновесия по сцеплению (LE). Используя данные компьютерного моделирования, Wang (2018) показал, что включение чрезмерного количества близких родственников в выборки привело к смещению оценок F _ST в сторону повышения, уменьшило значение H _e (при одинаковом размере выборки с братьями и сестрами и без них). , и индуцированные Харди-Вайнберга и нарушения равновесия по сцеплению. Уэйплс и Андерсон (2017) рассмотрели проблемы, которые могут возникнуть при рутинном удалении предполагаемых братьев и сестер из выборок перед проведением популяционно-генетического анализа, и показали, что такая очистка может снизить точность оценок частоты аллелей и F _ST , а также смещение оценок эффективной популяции. размер ( N _e ).Они предположили, что удаление братьев и сестер следует проводить в каждом конкретном случае, поскольку трудно делать обобщения о конкретных ситуациях.

Влияние близких родственников на неконтролируемые байесовские алгоритмы кластеризации с использованием структуры (Pritchard, Stephens, & Donnelly, 2000), которые можно использовать без исходных выборок для идентификации отдельных лиц или групп населения в смешанной выборке (например, Manel et al. , 2005), также был подробно изучен (Anderson & Dunham, 2008; Rodriquez-Ramilo & Wang, 2012).Был сделан вывод, что алгоритм кластеризации может завышать количество предполагаемых кластеров, когда присутствуют близкие родственники. Поэтому было предложено идентифицировать и удалить лишние полные братья и сестры перед кластерным анализом, поскольку это может улучшить способность алгоритмов выводить правильное количество кластеров населения.

Хотя влияние структуры семьи на различные генетические показатели популяции было исследовано, до настоящего времени мало внимания уделялось влиянию структуры семьи на GSI (но см. Banks, Rashbrook, Calavetta, Dean, & Hedgecock, 2000).Ни Wang (2018), ни Waples and Anderson (2017) специально не рассматривали тесты генетического назначения в своих теоретических оценках, основанных на смоделированных данных, хотя последние авторы подчеркнули необходимость эмпирических оценок влияния полных братьев и сестер (и их удаления) на MSA. и ИА. Мы обнаружили только одно эмпирическое исследование, в котором подробно анализировалось влияние совместного происхождения между особями на их отнесение к исходному уровню (Guinand et al., 2006), но это исследование озерной форели ( Salvelinus namaycush ) в Великих озерах не исследовало MSA или эффект включения близких родственников в базовый уровень.

Общей особенностью программного обеспечения, разработанного специально для MSA и IA, является возможность оценки эталонного базового уровня с использованием различных моделей моделирования. Такие анализы обычно выполняются в качестве отправной точки в эмпирических исследованиях, чтобы помочь определить мощность эталонной базовой линии и обеспечить надежные оценки пропорций запаса или распределения отдельных рыб. Тесты самоназначения удаляют каждого индивидуума из исходного уровня и относят его обратно к наиболее вероятному происхождению из популяции, в то время как тест 100% моделирования состоит из одновременного моделирования смешанных генотипов из одной популяции с последующей оценкой их встречаемости в исходных популяциях. Потенциально на оба этих стандартных теста точности может повлиять семейная структура в исходных выборках.

В Балтийском море промысел атлантического лосося ( Salmo salar ) в основном ведется в южной части Главного бассейна и вдоль побережья Швеции и Финляндии (рис. 1). В этих районах лосось из нескольких диких и искусственно выращенных популяций используется в смешанных промыслах (Karlsson & Karlström, 1994; Siira, Erkinaro, Jounela, & Suuronen, 2009), и поэтому знание коэффициентов вылова по конкретным запасам имеет центральное значение для сохранения и управление (Östergren et al., 2015; Уитлок и др., 2018). В общей сложности ежегодно в Балтийское море выпускается около пяти миллионов выращенных на заводах молоди лосося (1- и 2-летняя молодь) в качестве компенсации потерь воспроизводства из-за производства гидроэлектроэнергии (ICES, 2018). Это количество почти в два раза превышает годовую естественную продукцию за последнее десятилетие (примерно 2–3 миллиона диких смолтов в год) (ICES, 2018). Крупномасштабные программы мечения выпущенного выращенного лосося осуществляются с 1950-х годов (Carlin, 1955), а в предыдущих исследованиях повторно пойманных меток изучался промысел конкретного запаса (например,г., ИКЕС, 2018). В дополнение к использованию меток Carlin, которые в Балтийском море в основном дают информацию о выращенных поголовьях, за последние 15 лет все шире используются молекулярные методы для определения состава улова как заводских, так и диких стад с использованием генетического MSA. Такой анализ лосося проводился несколько раз (Koljonen, 2006; Koljonen & McKinnell, 1996; Koljonen, Pella, & Masuda, 2005; Östergren et al., 2015, 2014; Whitlock et al., 2018). выходит ежегодно в рамках работы ICES WGBAST (т.г., ИКЕС, 2018).

Чтобы заполнить пробел в знаниях о том, как близкие родственники в исходных выборках населения влияют на GSI, мы исследовали влияние структуры семьи в исходных выборках населения на эффективность методов GSI (MSA и IA). Мы подошли к этим вопросам, проанализировав эмпирические исходные данные семи популяций атлантического лосося, выращиваемых на заводах в Балтийском море, в сочетании с дополнительным моделированием.Наши ключевые вопросы были следующими: (a) Каково влияние различной степени семейной структуры в исходных выборках населения на оценки GSI (IA и MSA)? (b) Влияет ли размер исходной выборки населения на результаты при разной степени семейной структуры? (c) Как обычно используемые инструменты для оценки исходных условий (например, самостоятельное определение и 100% моделирование) зависят от различной степени семейной структуры в исходных условиях? (d) Каков наилучший способ смягчить потенциальное влияние структуры семьи на оценки GSI?

2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1 Дизайн исследования

2.1.1 Эмпирическое исследование

Набор эмпирических данных, в общей сложности 1870 особей, состоящий из особей (в основном молоди) из семи рыбоводных стад лосося, используемых для компенсационного выпуска в шведские реки Балтийского моря, затронутые гидроэлектростанциями (рис. 1). Всего было отобрано девять рыбоводных заводов, поскольку на двух реках было по два рыбоводных завода (но с одним и тем же маточным стадом), и отбор проб проводился дважды, в 2006 и 2013/2014 гг. (Таблица 1).Дизайн исследования описан ниже (рис. 2). Вкратце, эмпирические данные были сначала проанализированы на наличие семейной структуры (т. е. полных братьев и сестер) с использованием программного обеспечения Colony (Wang, 2004; Wang & Santure, 2009) (см. Приложение S1). Затем мы объединили временные исходные выборки из одной и той же популяции в соответствии с рекомендациями Waples (1990). Полную информацию обо всех эталонных базовых состояниях можно найти на рисунках S1-S5.

После временного объединения были определены четыре эмпирических исходных уровня (EB1–EB4; рис. 2). Первый базовый уровень (EB1) состоял из всех отобранных особей и, таким образом, содержал первоначальную структуру семьи, которая отражала то, как выборка проводилась в инкубаториях.Мы определили этот базовый уровень как среднюю структуру семьи (по сравнению с дополнительными базовыми уровнями в этом исследовании). Во втором базовом уровне (EB2), определенном как имеющем слабую семейную структуру, мы исключили полных братьев и сестер (FS), выведенных по Колонии, из всех выборок (т. Е. Мы просто оставили одного человека на предполагаемую семью FS). В третьем и четвертом исходных состояниях (EB3 и EB4) мы уменьшили максимальное количество особей на выборку до 75 (с первоначальных 201–365 на поголовье; таблица 1). В базовом EB3 мы создали прочную семейную структуру, сохранив большие семейные группы во всех выборках.Поскольку в разных эмпирических базовых выборках населения были разные размеры семейных групп, исходный уровень EB3 различался как по количеству людей, так и по количеству (и размеру) семей в выборке (см. Таблицу 2 и Рисунок S3). В базовом EB4 мы создали слабую семейную структуру из случайно выбранных неродственных людей из базового EB2; следовательно, этот базовый уровень состоял из равного количества (и размеров) семей ( n  = 75, рис. S4), за исключением речной популяции Skellefteälven ( n  = 58), где количество доступных семей было меньше.Для ясности далее мы ссылаемся на четыре эмпирических исходных уровня, используя их коды, а также их размеры/уровни семейной структуры: EB1 (большой/средний), EB2 (большой/слабый), EB3 (малый/сильный) и EB4 (малый). /слабый) (см. также рис. 2).

Базовый уровень	Инкубаторная популяция	Размер образца ( n )	Н Семья	Несмещенный Гц ( H e )		пр. Нет аллелей	Ф ИС	p -значение F IS
EB1 (большой/средний)	Ангерманэльвен	208	79	0.7183	10,59		0,004	н.с.
EB2 (большой/слабый)		79	79	0. 7179	10,24		0,002	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	24	0.7156	9,24		0,002	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 7180	10,18		0,007	н.с.
EB1 (большой/средний)	Дальэльвен	244	97	0.7411	10,35		0,007	н.с.
EB2 (большой/слабый)		97	97	0. 7411	10.12		0,012	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	11	0.7311	7,88		–0,009	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 7439	9,47		0,004	н.с.
EB1 (большой/средний)	Индальсельвен	365	144	0.7117	10.00		–0,007	н.с.
EB2 (большой/слабый)		144	144	0. 7137	9,88		–0,015	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	13	0.6979	7,29		–0,008	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 7054	9,18		–0,02	н.с.
EB1 (большой/средний)	Люснан	333	135	0.7295	10,88		–0,009	н.с.
EB2 (большой/слабый)		135	135	0. 7286	10,71		–0,015	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	5	0.7027	6,35		–0,014	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 7277	9,71		0,003	н.с.
EB1 (большой/средний)	Лулеэльвен	275	131	0.7258	11,47		0,01	н.с.
EB2 (большой/слабый)		131	131	0. 7209	11.24		–0,004	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	15	0.7243	8,88		0,001	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 7207	10,76		–0,006	н.с.
EB1 (большой/средний)	Скеллефтеэльвен	201	58	0.7147	9.06		–0,015	*
EB2 (большой/слабый)		58	58	0. 7251	8,59		0,015	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		58	5	0.6760	6.12		–0,111	***
EB4 (маленький/слабый)		58	58	0. 7251	8,59		0,015	н.с.
EB1 (большой/средний)	Умеэльвен	244	87	0.6913	10,76		0,005	н.с.
EB2 (большой/слабый)		87	87	0. 6962	10.06		–0,003	н.с.
EB3 (маленький/сильный)		75	19	0.6913	8.06		0,018	н.с.
EB4 (маленький/слабый)		75	75	0. 6956	9,94		0,001	н.с.

Примечание

• Показаны оценки несмещенной гетерозиготности, среднего числа аллелей, F _IS с соответствующими значениями p (рассчитано на основе 2380 рандомизаций).
• F _IS показан с его уровнем значимости (*** p < 0,001, ** p < 0,01, * p < 0,05, н.с. незначимо).

В дополнение к вышеуказанным четырем базовым уровням мы построили два эмпирических тестовых образца смеси с известным речным происхождением для оценки эффективности GSI. Две эмпирические смешанные тестовые выборки (TS1 и TS2) состояли из неродственных индивидуумов, не использованных в базовом уровне EB3 (маленький/сильный) или EB4 (маленький/слабый) (т.е. лишние индивидуумы удалялись при уменьшении размера выборки) (рис. TS1 состоял из равного количества особей ( n  = 22) из ​​четырех популяций, тогда как TS2 состоял из неравного количества особей ( n  = 4–30) из шести популяций (рис. 2, таблица 3).

	ТС1 и ТС1		ТС2 и ТС2
	п	%	п	%
Ангерманэльвен	0	0	4	0. 05
Дальэльвен	22	0,25	8	0,09
Индальсельвен	22	0.25	30	0,34
Люснан	22	0,25	20	0. 23
Лулеэльвен	22	0,25	14	0,16
Скеллефтеэльвен	0	0	0	0
Умеэльвен	0	0	12	0. 14

2.1.2 Исследование моделирования

В ходе моделирования мы определили девять базовых уровней (SB1–SB9, рис. 2), смоделированных с использованием колонии (Приложение S1), на основе эмпирических частот аллелей в базовом EB2 (большой/слабый). Исходные выборки населения в девяти смоделированных исходных условиях состояли из трех уровней структуры семьи (слабый, средний и сильный) в сочетании с тремя размерами выборки (75, 150 и 300 человек на исходную выборку населения).Степень семейной структуры определялась следующим образом; слабый – такой же, как в базовом уровне EB2 (большой/слабый) в эмпирическом исследовании (т.е. лица, не являющиеся родственниками), средний – такая же средняя структура семьи, как и в базовом EB1 (большой/средний), и сильный – самая сильная семейная структура в эмпирические данные, которые представляли собой равный размер семьи из 15 человек на базовую выборку. Структура семьи в SB1–SB9 графически изображена на рисунке S5.

Также в моделировании мы использовали два тестовых образца смеси (TSS1 и TSS2, рис. 2).Они состояли из неродственных особей, смоделированных с помощью Colony с использованием частот аллелей в базовом уровне EB2 (большой/слабый). Как и в эмпирическом исследовании, TSS1 состоял из равного количества особей ( n = 22) из ​​четырех популяций, тогда как TSS2 состоял из неравного количества особей ( n  = 4–30) из шести популяций (рис. 2, таблица). 3).

2.2 Генетические анализы

Образцы тканей состояли из зажимов плавников из инкубаториев, хранившихся по отдельности в маркированных пробирках с этанолом (95%).ДНК экстрагировали с последующей ПЦР и генотипированием 17 полиморфных микросателлитных маркеров (в среднем около 10 аллелей/локус; табл. 2). Исходные образцы популяции за 2006 г. были подвергнуты генетической обработке в Финляндии (Ярмо Коскиниеми, Университет Хельсинки), тогда как исходные образцы популяции за 2013/2014 гг. (из маточных стад) были проанализированы в Швеции (SLU Aqua). Чтобы обеспечить полностью сопоставимые генотипы, полученные в двух лабораториях, была проведена калибровка маркеров (т. е. повторная оценка длины аллеля у одних и тех же людей).Подробная информация о лабораторных процедурах, скрининге микросателлитов и калибровке маркеров представлена ​​в качестве вспомогательной информации в Whitlock et al. (2018).

Часть выборок исходного населения Швеции, использованных в этом исследовании (<40%), также использовалась в исследовании Whitlock et al. (2018). Тест на повторяемость и частоту ошибок при подсчете аллелей в лаборатории SLU Aqua проводился на сохраненных в этаноле клипсах для плавников из двух исходных образцов популяции; примерно 10% ( n  = 30) особей из Люснана и Скеллефтеэльвена, отобранных в 2013 г., были повторно проанализированы de novo (от выделения ДНК до подсчета аллелей).

2.3 Статистический анализ

Мы использовали подход максимального правдоподобия, реализованный в компьютерном программном обеспечении Colony 2. 0.4.4 (Wang, 2004; Wang & Santure, 2009), для выявления полных братьев и сестер в каждой из эмпирических базовых выборок населения. Колония также использовалась для имитации исходных данных и данных тестовых образцов для имитационного исследования (подробности см. в Приложении S1).

Программа Fstat (Goudet, 1995) версия 2.9.3.2 использовали для оценки ожидаемой гетерозиготности ( H _e ), F _IS и попарно F _ST (Weir & Cockerham, 1984). Та же программа использовалась для проведения статистических тестов на отклонения от равновесия Харди-Вайнберга (2380 рандомизаций) и генетической дифференциации между парами образцов (21000 рандомизаций).

2.4 Оценка производительности GSI

Мы использовали программу Oncor (Kalinowski, Manlove, & Taper, 2007) для оценки производительности GSI каждого базового уровня, используя два подхода: MSA и IA.Все анализы с помощью Oncor проводились одинаково для эмпирических и смоделированных данных, как указано ниже. Повсюду мы применяли настройки программы по умолчанию с 1000 загрузчиками.

Мы решили использовать Oncor для этого исследования на основании двух основных критериев; (a) Он широко используется в исследованиях GSI и (b) удобен для пользователя и имеет несколько встроенных имитационных тестов (например, 100%-е моделирование и тест с самоназначением), которые очень часто используются в опубликованных исследованиях GSI. Существует несколько других компьютерных программ, разработанных для анализа GSI, например.g., cBayes (Neaves, Wallace, Candy, & Beacham, 2005), GeneClass2 (Piry et al., 2004), Rubias (Moran & Anderson, 2019) и Spam (Debevec et al., 2000), но сравнение результатов от различного программного обеспечения выходит за рамки этого исследования. Кроме того, при оценке в других исследованиях было показано, что производительность Oncor не уступает нескольким альтернативным программам (Debevec et al., 2000; Griffiths et al., 2010; Ikediashi, Billington, & Stevens, 2012; Vaha et al. , 2017). Поэтому мы считаем, что наш подход дал бы аналогичные результаты независимо от используемой компьютерной программы.

2.4.1 Анализ смешанного сырья

Во-первых, мы выполнили обычно используемые тесты мощности базовых линий для точной оценки пропорций запаса, 100% моделирование (Kalinowski et al., 2007), путем моделирования образцов чистой смеси из каждой базовой популяции (размер выборки смеси n  = 200, количество симуляций = 100, базовый размер выборки такой же, как и эмпирический базовый уровень). Поскольку Oncor использует частоты аллелей во всех исходных выборках населения (по одной за раз) для создания смешанных выборок, эффекты структурирования семьи передаются от эмпирических к смоделированным данным.После MSA смоделированных 100% смешанных файлов мы использовали средние результаты для оценки точности. Во-вторых, мы выполнили MSA на наших предварительно определенных тестовых образцах смеси для эмпирических (TS1 и TS2) и смоделированных (TSS1 и TSS2) данных.

2.4.2 Индивидуальное задание

При работе с Oncor мы сначала провели тест на самоопределение с помощью процедуры исключения одного (LOO), чтобы оценить, насколько точно отдельные рыбы могут быть отнесены к исходной популяции.Для самостоятельного присвоения Oncor относит лиц с полными генотипами к предполагаемым источникам происхождения. Точность назначения для каждого базового уровня оценивалась с использованием смесей лиц известного происхождения, как и для MSA (выше). Мы определили точность IA как долю рыбы, правильно отнесенную к исходной популяции.

2.4.3 Статистический анализ в R

Статистические сравнения базовой производительности были выполнены с использованием R (r-project.орг; R версии 3.5.1). Различия между базовыми уровнями в средней точности 100%-ных симуляционных тестов, тестов самоназначения и IA-тестов с реальными данными (TS1, TS2, TSS1 и TSS2) исследовали с помощью Уилкоксона, критерия суммы рангов Крускала-Уоллиса и критерия множественных сравнений по Крускалу. -Уоллис (библиотека [pgirmess] [Giraudoux, 2013]). Трехмерная диаграмма рассеяния с плоскостью регрессии была создана с использованием пакета Scatterplot3d (Ligges & Maechler, 2003).

3 РЕЗУЛЬТАТА

3.1 Генетический анализ

Среди 1870 особей в первоначальных эмпирических базовых выборках населения 96,5% имели полные генотипы по всем 17 микросателлитам; у одного человека отсутствовали данные по трем локусам, у пяти по двум локусам и у 60 по одному локусу, в результате чего в целом отсутствовали 0,23% генотипов. Повторное генотипирование подмножества индивидуумов привело к повторяемости 100% и, следовательно, к нулевой расчетной частоте ошибок.

3.2 Семейный анализ с колонией

Колония идентифицировала полных братьев и сестер (FS) во всех эмпирических исходных выборках населения, состоящих из двух-19 особей FS на семью.В некоторых исходных выборках населения была обнаружена относительно сильная семейная структура. Например, выборка Люснан (2006 г., n = 119) имела наименьшее количество семей ( s = 12), из которых шесть состояли из 15 FS-особей в каждой. Здесь мы используем термин «семья» для описания одной «единицы ПС», которая может включать одного или нескольких лиц. Семейная структура наших объединенных временных базовых выборок населения, базовый уровень EB1 (большой/средний), показана на рисунке S1.

3.3 Статистический анализ

3.3.1 Базовый генетический анализ

Ни один из локусов не демонстрировал устойчивых отклонений от равновесия Харди-Вайнберга (HWE) во временных базовых выборках популяции, и все локусы были сохранены для дальнейшего анализа. Значительные отклонения от HWE по локусам произошли в трех и двух исходных популяционных выборках за 2006 и 2013/2014 гг. соответственно, в большинстве случаев в виде избытка гетерозигот ( F _IS  < 0).После объединения выборок временной исходной популяции значительные отклонения от HWE по всем 17 локусам ( F _IS ≠ 0) были обнаружены в одной выборке исходной популяции, когда все особи были сохранены (исходный уровень EB1 (большой/средний), таблица 2) и ни в одной исходной выборке населения, когда были удалены лишние полные братья и сестры (исходный уровень EB2 (большой/слабый), таблица 2). Во всех оцененных эмпирических исходных состояниях (EB1–EB4) наблюдалась значительная генетическая дифференциация среди исходных образцов. Попарно F _ST оценки варьировались от 0.02 и 0,10, с более высокими оценками среди исходных выборок населения с более сильной семейной структурой (таблицы S1-S3).

3.3.2 Оценка базовой производительности – MSA

Предполагаемая средняя точность (по популяциям в пределах каждого базового уровня) 100%-ного моделирования была высокой (>95%) и увеличивалась с уровнями структуры семьи для всех эмпирических и смоделированных исходных уровней, хотя она была несколько ниже для эмпирических по сравнению с смоделированными ( Рисунок 3).В пределах исходного уровня дисперсия оценочной точности уменьшалась с увеличением структуры семьи и размера выборки, о чем свидетельствует уменьшение (уже) 95% ДИ (рис. 3).

Оценка базовой точности с использованием 100% моделирования в Oncor. Результаты эмпирических (слева) и смоделированных (справа) исходных данных, упорядоченных по возрастанию семейной структуры в исходных состояниях слева направо. Показана средняя средняя точность по популяциям в пределах каждого базового уровня (с 95% ДИ)

В эмпирических данных 100-процентное моделирование показало значительные различия в средней оценочной точности между базовыми уровнями (хи-квадрат Краскела-Уоллиса = 21.897, df  = 3, p  < 0,05) из-за значительных различий между EB2 (большой/слабый) и EB3 (малый/сильный), а также EB3 (малый/сильный) и EB4 (малый/слабый) (множественные сравнительный тест по Крускалу-Уоллису; p  < 0,05, рис. 3). Самая высокая средняя оценочная точность была отмечена для базового уровня EB3 (малый/сильный) (99,9%), а самая низкая — для базового уровня EB4 (малый/слабый) (97,2%) (рис. 3).

В смоделированных данных наблюдались значительные различия в средней оценочной точности, определенной на основе 100%-го моделирования в пределах каждого класса размера выборки ( n  = 75, 150, 300; хи-квадрат Крускала-Уоллиса, df  = 3, стр  < . 05, рис. 3), из-за различий между слабой и сильной семейной структурой. Также были отмечены значительные различия в средней оценочной точности в пределах семейной структуры (слабая, средняя и сильная), что указывает на влияние исходного размера выборки населения (множественный сравнительный тест по Kruskal-Wallis p  < 0,05, рис. 3).

Mixed Stock Анализ эмпирических (TS1 и TS2) и смоделированных (TSS1 и TSS2) образцов тестовых смесей известного происхождения в целом показал хорошие результаты, т.е.е., 95% ДИ действительно перекрывали истинные пропорции запаса (рис. 4, рис. S6). В целом, только в двух из 44 сравнений (образец Ljusnan в EB3 (маленький/сильный) и образец Luleälven в SB6 ( n  = 150/сильный) 95% ДИ не перекрывал истинные пропорции акций, и в обоих этих случаях исходные уровни имели сильную семейную структуру.Однако MSA TS1 и TS2 приводил к существенному неправильному отнесению людей к Ångermanälven, когда базовая структура семьи была сильной, то есть EB3 (маленькая/сильная) (рис. 4, рис. S6) .

Mixed Stock Analysis (MSA) на тестовых образцах известного происхождения с использованием Oncor. Результаты эмпирических (TS1, вверху слева) и смоделированных (TSS1, вверху справа и внизу) данных. Черные пунктирные линии указывают истинные пропорции

3.3.3 Оценка базовой производительности – IA

Анализы IA показали такие же результаты, как и MSA. Тесты самоназначения для всех исходных уровней, включая как эмпирические, так и смоделированные данные, показали увеличение оценочной точности (доля правильно назначенных лиц) с увеличением уровня семейной структуры (рис. 5).По сравнению со 100-процентным моделированием (см. выше) предполагаемая точность самоназначения в целом была ниже и с более широким 95-процентным доверительным интервалом, а эмпирические базовые уровни показали более низкую расчетную точность, чем смоделированные. Кроме того, внутрибазовая дисперсия оценочной точности уменьшалась с увеличением структуры семьи и размера выборки исходной популяции, о чем свидетельствует уменьшение (уже) 95% ДИ (рис. 5).

Оценка точности базовой линии с использованием процедур самоназначения (исключение одного) в Oncor.Результаты эмпирических (слева) и смоделированных (справа) исходных данных, упорядоченных по возрастанию семейной структуры в исходных состояниях слева направо. Показано среднее значение точности по популяциям в пределах каждого базового уровня с 95% ДИ

В тесте самоопределения эмпирических данных 97,8% лиц были отнесены к предполагаемому источнику происхождения (Oncor исключил около 2,2% лиц, у которых отсутствовали данные об одном или нескольких генотипах, таблица S8). Результаты самостоятельных тестов показали значительные различия в средней оценочной точности между исходными уровнями (хи-квадрат Краскела-Уоллиса = 16.748, df  = 3, p  < 0,05) из-за значительных различий между исходными уровнями EB2 (большой/слабый) и EB3 (малый/сильный) и EB3 (малый/сильный) и EB4 (малый/слабый) (множественные сравнительный тест по Крускалу-Уоллису, p  < 0,05, рис. 5). Самая высокая средняя оценочная точность самостоятельного назначения была получена для EB3 (малая/сильная) (96,0%) и самая низкая для EB4 (малая/слабая) (83,8%) исходного уровня (рис. 5).

В смоделированных данных также наблюдались значительные различия в средней оценочной точности самоопределения между уровнями семейной структуры в каждом размерном классе ( n  = 75, 150, 300; хи-квадрат Краскела-Уоллиса, df  = 3 , p  < .05), из-за различий между слабой и сильной семейной структурой. Напротив, не было обнаружено существенных различий в оценочной точности между базовыми уровнями разного размера, но с одинаковым уровнем семейной структуры (множественный сравнительный тест по Крускалу-Уоллису, p  > 0,05, рис. 5).

IA образцов смесей известного происхождения (эмпирические: TS1 и TS2, смоделированные: TSS1 и TSS2) показала результаты, аналогичные MSA тех же образцов смесей, при этом истинная точность снижалась по мере увеличения структуры семейства (рис. 6).Индивидуальное задание для эмпирической тестовой выборки TS1 показало, что слабая базовая линия семейной структуры EB4 (малая/слабая) привела к значительно более высокой истинной точности, чем сильная базовая линия семейной структуры EB3 (малая/сильная) (средняя истинная точность: 85% против 49). %, критерий суммы рангов Уилкоксона; W = 15,5, p  < 0,05, рис. 6). Кроме того, меньшее количество неправильно отнесенных рыб было отмечено в IA с EB4 (маленький/слабый), чем с EB3 (мелкий/сильный) (таблицы S5 и S6). Точно так же IA TS2 привел к тому, что в среднем 79% и 56% людей были правильно назначены для исходного уровня EB4 (малый/слабый) и EB3 (малый/сильный) соответственно (таблицы S7 и S8).Однако эта разница была незначительной из-за большого 95% ДИ (критерий суммы рангов Уилкоксона, W  = 27, p  = 0,18).

Индивидуальное присвоение (IA) двух тестовых образцов известного происхождения с использованием Oncor. Результаты эмпирических (TS1, вверху слева и TS2, внизу слева) и смоделированных (TSS1, вверху справа и TSS2, внизу справа) данных, упорядоченных по увеличению семейной структуры в исходных данных слева направо. Показано среднее значение по популяциям в пределах каждого базового уровня с 95% ДИ

Индивидуальное назначение смоделированных тестовых образцов (TSS1 и TSS2) показало аналогичную картину, описанную выше для эмпирических данных.Истинная точность снижалась с увеличением структуры семьи, но при больших размерах исходной выборки (150 и 300 человек) снижение истинной точности было очевидным только для сильной структуры семьи (рис. 6). На каждом уровне семейной структуры истинная точность всегда была самой высокой для исходных данных с наибольшим размером исходной выборки населения. Например, в IA TSS2 средняя истинная точность при использовании базового уровня с сильной семейной структурой составила 55% для SB3 (маленький/сильный) и 88% для SB9 (большой/сильный) (рис. 6).Построение графика средней точности по сравнению с. Структура семьи в зависимости от исходного размера выборки населения также продемонстрировала, что эффект увеличения структуры семьи был менее выражен при больших размерах исходной выборки населения (рис. 7). Взаимосвязь между истинной точностью, структурой семьи и базовым размером выборки населения также была проиллюстрирована на трехмерном графике с плоскостью регрессии (рис. 8). Это показало, как истинная точность снижалась с увеличением структуры семьи, и в то же время этот эффект смягчался (по крайней мере, частично) увеличением размера исходной выборки населения.

Индивидуальное присвоение (IA) тестового образца известного происхождения (TSS2) с использованием Oncor. Средняя точность относительно структуры семьи по размеру ( n  = 75, n  = 150, n  = 300 для трех панелей соответственно) показана линией регрессии для размера

Индивидуальное присвоение (IA) тестового образца известного происхождения (TSS2) с использованием Oncor. Трехмерный график с плоскостью регрессии, иллюстрирующий взаимосвязь между точностью, структурой семьи и размером.Цвет соответствует размеру выборки

4 ОБСУЖДЕНИЕ

В этом исследовании мы показываем, что нерепрезентативная семейная выборка, ведущая к включению близких родственников в генетический референтный базовый уровень, может вносить систематические ошибки при оценке вклада различных популяций в смешанные выборки с использованием анализа смешанных групп (MSA) и при отнесении отдельных лиц к предполагаемым источникам происхождения с использованием индивидуального присвоения (IA).

Влияние полных братьев и сестер на эталонный исходный уровень было одинаковым для анализа как эмпирических, так и смоделированных генотипов, с большей погрешностью в оценках MSA и IA при более высоком уровне семейной структуры.Используя смоделированные данные, мы исследовали, может ли увеличенный исходный размер выборки смягчить это смещение, вызванное структурой семьи. Это упражнение показало, что систематическая ошибка по-прежнему была очевидной, но действительно становилась менее выраженной, когда исходные размеры выборки популяции были больше. Хотя мы не оценивали последствия увеличения исходного размера выборки населения и числа включенных семей, мы ожидаем, что это приведет к еще более высокой точности без вносимой систематической ошибки, поскольку мы показали, что как большие размеры выборки, так и включение большего количества семей повышают истинную точность.Следовательно, истинная точность MSA и IA, по-видимому, зависит как от структуры семьи, так и от исходного размера выборки населения, где сильная структура семьи и небольшой исходный размер выборки обеспечивают самую низкую истинную точность и наибольшее смещение. Интересно, что мы отметили, что по сравнению с IA, MSA тестовых выборок известного происхождения оказалась менее чувствительной к семейной структуре, поскольку расчетные доли с их 95% ДИ обычно включали истинные пропорции.

Причина, по которой структура семьи вызвала смещение в MSA и IA, безусловно, связана с методологией этих методов назначения. MSA связывает генотипы в смеси с ожидаемыми частотами генотипов в эталонных выборках исходного населения. Точно так же IA относит особей из смешанной выборки к базовой выборке населения, которая будет иметь наибольшую вероятность появления данного генотипа. Если исходная популяционная выборка состоит только из части фактической популяции, как это может быть в случае наличия семейной структуры, частоты эталонных аллелей могут не быть репрезентативными для истинной популяции, что приводит к смещенным результатам распределения.В частности, если исходные популяции слабо дифференцированы, неизвестные лица могут иметь более высокую вероятность быть отнесенными к «неправильной» исходной популяции, а не к смещенной части, выбранной из правильной.

Другим важным открытием в этом исследовании было то, что симуляционные тесты, обычно используемые в исследованиях GSI для первоначальной оценки точности и оценки мощности базовых показателей, приводили к неправильно завышенным оценкам мощности и точности, когда доля полных братьев и сестер в базовой линии была высокой. Например, использование эмпирической базовой линии с сильной семейной структурой EB3 (малая/сильная) оценок известных смесей дало истинную точность 20–35% для базовой выборки Люснан, тогда как оценки имитационных тестов с использованием той же базовой линии предполагали 100% расчетная точность. Таким образом, точность была завышена примерно на 70% при включении полных братьев и сестер. Причина высокой оценочной точности тестов моделирования и самоопределения при сильной структуре семьи, вероятно, связана со смещенной частотой аллелей и смещенной вверх дифференциацией среди исходных выборок населения, что, в свою очередь, приведет к более высокой мощности таких тестов (например,г., Хансен и др., 2001).

На основании анализа смоделированных данных мы также отметили, что 100%-е моделирование и тесты с самоназначением могут быть более надежными при увеличении размера исходных выборок населения. В исходных условиях с сильной семейной структурой систематическая ошибка была менее выражена при использовании базового размера выборки населения, например, 300 человек по сравнению с исходным уровнем, когда на базовую выборку населения приходилось всего 75 человек, что указывает на то, что более широкое представительство населения может улучшить эти обычно используемые базовые оценочные тесты. Тем не менее, наши результаты подчеркивают важные противоречивые результаты о том, что структура семьи ложно улучшала результаты тестов точности и в то же время отрицательно влияла на оценки GSI реальных данных.

Возникает вопрос, как обращаться с полными братьями и сестрами в анализе GSI? Мы пришли к выводу, что структура семьи часто может вызывать систематическую ошибку, поэтому удаление чрезмерного количества полных братьев и сестер из исходных выборок населения кажется оправданным. В то же время большой размер исходной выборки важен для высокой точности оценок GSI (т.г., Бичем и др., 2011; Хансен и др., 2001). Таким образом, точность анализа GSI часто может зависеть от компромисса между исходным размером выборки населения и сохранением структуры семьи на низком уровне. Увеличение репрезентативных (то есть без лишних братьев и сестер) исходных размеров выборки населения, по-видимому, является первой альтернативой. Тем не менее, исследователи могут часто сталкиваться с дополнительными трудностями, такими как доступность образцов и/или затраты на отбор образцов и генетический анализ, поэтому улучшение исходного уровня за счет увеличения размера выборки не всегда возможно, и действительно, в исследованиях европейского лосося исходный размер выборки часто меньше оптимального (Beacham et al. , 2011).

Waples and Anderson (2017) оценили влияние на различные последующие генетические анализы (но не на тесты распределения) различных подходов к уменьшению структуры семьи в смоделированных данных и одном эмпирическом примере. Они пришли к выводу, что не существует универсального метода для выбора того, сколько полнородных братьев и сестер оставить. Скорее они предположили, что исследователи должны знать о потенциальных эффектах последующего генетического анализа, который может зависеть от величины и распределения семейной структуры в их образцах.Кроме того, было высказано предположение, что сохранение двух особей в семье, состоящей из полных братьев и сестер, представляется хорошим компромиссом, поскольку это не приводит к полному ухудшению оценки частоты аллелей и дает более высокий эффективный размер выборки, чем при удалении всех полных братьев и сестер, кроме одного. семья. Уэйплс и Андерсон (2017) также подчеркнули важность цели рассматриваемого исследования, поскольку разные научные вопросы могут привести к разным выводам в отношении обращения с братьями и сестрами. Например, если цель состоит в том, чтобы произвести оценки эффективного числа заводчиков, которые произвели выбранное поколение, следует взять большую случайную выборку и игнорировать любую возможную семейную структуру.

Насколько нам известно, это исследование является первым, в котором анализируется влияние структуры семьи на оценки GSI с использованием эмпирических генетических данных. Мы также представляем дополнительное симуляционное упражнение. Основываясь на наших выводах, мы рекомендуем всегда проверять исходные выборки населения на наличие близких родственников, чтобы исследователи знали о структуре семьи в исходных выборках населения и могли оценить последствия для оценок GSI (и проверки точности).Если структура семьи в базовой выборке населения сильна, рекомендуется приложить усилия для увеличения числа репрезентативных лиц. Если первоначальные размеры выборки уже велики (скажем, >150), их можно уменьшить, исключив чрезмерное количество полнородных братьев и сестер, пока не будет достигнута по крайней мере умеренная структура семьи.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Мы благодарим Торе Престегаарда и Марью-Лиизу Колйонен за лабораторную работу и сотрудничество с генетическими анализами.Мы также благодарим трех анонимных рецензентов за предложения по улучшению более ранней версии рукописи. Сбор исходных образцов частично проводился в рамках финансируемой ЕС Структуры сбора данных (DCF). Это исследование финансировалось Шведским исследовательским советом Formas (номер гранта/награды: 2013-1288). Финансирование также было получено от Шведского агентства по морскому и водному хозяйству.

АВТОРСКИЙ ВКЛАД

Дж.О.предоставил оригинальную идею и дизайн исследования; Дж. О., С. П., Дж. Г. и Дж. Д. задумали и развили идеи; ДЖО. организованный сбор и анализ проб; ДЖО. выполнили MSA и IA для атлантического лосося и весь статистический анализ; ДЖО. отвечал за написание рукописи с текстовыми вкладами С.П., Дж.Г. и Дж. Д. Все авторы критически внесли свой вклад в черновики и дали свое окончательное одобрение публикации.

Близкие родственники нового коронавируса могли десятилетиями циркулировать среди летучих мышей, прежде чем перейти к людям

Кредит: общественное достояние CC0

Близкие родственники вируса, стоящего за COVID-19, вероятно, циркулировали среди летучих мышей в течение десятилетий, прежде чем в прошлом году вирусы проникли в людей

р, вызвавших самую сильную глобальную пандемию за более чем 100 лет, говорится в опубликованном во вторник исследовании.

В статье, написанной в соавторстве с Тоддом Кастоу, исследователем из UT-Arlington, и опубликованной в журнале Nature Microbiology , также не было обнаружено никаких доказательств того, что вирус был произведен или случайно выпущен из лаборатории в Ухане, Китай, поскольку некоторые предположили.

«С 1960-х или 1970-х годов эти вирусы просто незамеченными циркулировали среди летучих мышей, вероятно, готовые заразить людей в любой момент», — сказал Мачей Бони, ведущий автор статьи и эксперт по инфекционным заболеваниям в Университете штата Пенсильвания.«Нам просто не повезло в 2019 году».

Ученые до сих пор точно не знают, как новый коронавирус впервые распространился среди людей, но новое исследование предполагает, что первичным резервуаром вируса были летучие мыши.

До сих пор исследователи предполагали, что вирус мог быть получен от собак, змей, летучих мышей или панголинов, млекопитающих, которые напоминают броненосцев. Некоторые предполагают, что он был создан в лаборатории Уханя в качестве биологического оружия или что он был выпущен из лаборатории случайно.

«Документ отлично справляется с тем, чтобы сузить некоторые из вопросов, на которые еще предстоит ответить, о том, откуда взялся этот вирус», — сказал Роберт Гарри из Медицинской школы Университета Тулейна, который не участвовал в исследовании.

Сравнивая вирус SARS-CoV-2 с его кузенами у летучих мышей, панголинов и других животных, ученые смогли показать, что он примерно на 96% похож на своего ближайшего известного родственника вируса летучих мышей. Затем они проанализировали генетический материал SARS-CoV-2u2032, чтобы оценить, когда он мог отличаться от этого ближайшего известного родственника.

«Мы знаем, как быстро в этом вирусе накапливаются мутации, — сказал Кастоу, эксперт по генетике в UTA. «И мы можем использовать это как своего рода молекулярные часы». Чем больше мутаций у вируса, тем дольше он развивается по собственной ветви генеалогического древа.

Они обнаружили, что ветвь генеалогического древа, давшая начало SARS-CoV-2, отделилась от ближайшего известного вируса летучих мышей три или более десятилетий назад. Исследование показало, что близкие родственники SARS-CoV-2 могли появиться еще в 1940-х годах.

Касто сказал, что, вероятно, из-за отсутствия возможности вирусы раньше не попали в людей. По мере того, как население планеты увеличивается, и люди продолжают перемещаться в области, которые когда-то были неосвоенными, люди и животные взаимодействуют все чаще.

Такое раннее происхождение, по словам Кастоу, делает еще менее вероятным, что вирус был синтезирован в лаборатории.

И если бы это был естественный вирус, хранившийся в лаборатории для исследований и выпущенный случайно, можно было бы ожидать, что несколько сотрудников лаборатории заболели бы, чего не произошло, сказал Бони.

Касто добавил, что рекомбинации, которые он наблюдал в вирусе — фрагменты РНК, которыми вирус обменивался с другими вирусами, — ничем не отличаются от того, что он наблюдает в природе. «Эта статья показывает, что в природе рекомбинация происходит постоянно», — сказал он.«Это 100% номинал курса».

Давнее расхождение с известными в настоящее время вирусами летучих мышей также указывает на тот факт, что могут существовать вирусы, похожие на SARS-CoV-2, циркулирующие среди летучих мышей, ожидающие возможности заразить людей.

Ученым давно известно, что летучие мыши переносят самые разные заболевания. SARS и MERS, два других коронавирусных заболевания, вызывающих пневмонию у людей, были связаны с летучими мышами, как и лихорадка Эбола.

Исследование также предполагает, что, поскольку вирусы постоянно мутируют и изменяются, будет трудно идентифицировать вирусы, способные вызвать значительные вспышки среди людей, до того, как они появятся у животных, таких как летучие мыши.Это подчеркивает потребность в системах наблюдения за заболеваниями человека в режиме реального времени, которые могут быстро выявлять новые вирусы.

Этот документ является еще одним признаком того, что людям и летучим мышам может потребоваться социальное дистанцирование. Во многих странах люди охотятся на летучих мышей и покупают их вживую на рынках. «Давайте, может быть, сократим или не будем использовать летучих мышей в пищу», — сказал Гарри.

Он также рекомендует усилить наблюдение за вирусами у летучих мышей, чтобы мы могли быть на несколько шагов впереди следующей пандемии коронавируса.

---

Исследователи определили эволюционное происхождение SARS-CoV-2

---

© 2020 The Dallas Morning News
Распространяется Tribune Content Agency, LLC.

Цитата : Близкие родственники нового коронавируса, возможно, десятилетиями циркулировали среди летучих мышей, прежде чем перейти к людям (29 июля 2020 г.) получено 13 февраля 2022 г. с https://физ.org/news/2020-07-relatives-coronavirus-circulated-decades-humans.html

Этот документ защищен авторским правом. Помимо любой добросовестной сделки с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.

близких родственников — Перевод на английский — примеры русский

Предложения: близкий родственник

Эти примеры могут содержать нецензурные слова, основанные на вашем поиске.

These examples may contain colloquial words based on your search.

officers of the Mutual Company, and their close relatives ;

当該相互会社の役員及びその 近親者

In this way, many of her close relatives died before her.

このように、多くの 近親者 に先立たれる。

Family wear mourning clothes, close relatives mourning cloth.

Condolences are also offered to the widow or widower and other close relatives .

寡婦あるいは未亡人および 近い親戚 に対しては哀悼の言葉が述べられる。

Also since the great earthquake in Nepal in April 2015, his close relatives are currently living in tents.

2015年4月に発生したネパール大地震により、 親類 もテント生活を経験されています。

My Dad had fond memories of his brother and his sister and close relatives in the Philippines.

父は、フィリピンにいる兄弟姉妹や 親類 を懐かしがっていました。

The funeral will be private only for close relatives by the invitation of the bereaved.

葬儀は、ご遺族の意向により 近親者 のみにて執り行う予定です。

‘In extreme cases where close relatives have become estranged, heir hunters can actually find themselves having to break the news that someone’s sibling, parent or even child has passed away.

近親者 が疎遠になった極端な場合、相続人は、兄弟、親、子供が亡くなったというニュースを壊さなければなりません。

Just like her close relatives , the «Chinese woman» loves cool and damp weather, feeding organic matter, humus, ash and does not tolerate waterlogged and acidic soils.

ただ、その 近親者 のように、中国人女性はクールで雨天、有機肥料、腐葉土、灰を愛し、水浸しと酸性土壌を容認していません。

The order of precedence is the priest and facilitators, friends, close relatives , and the mourner and bereaved family, from the top to foot of the table.

席次は、上座に僧侶や世話役、続いて友人や 近親者 、末席に喪主と遺族とする。

Initially, in addition to telephonic surveys of graduates, surveys were done of close relatives of the graduates in order to assess if the graduate data was reliable.

最初に、卒業者への電話のアンケートに加えて、卒業者からのデータが信頼できるものであるかどうかを評価するために、卒業者の 近親者 にもアンケートを行った。

Unlike the close relatives of radish and radish, it has a milder and more tender taste due to the lower concentration of mustard oils.

大根と大根の 近親者 とは異なり、マスタードオイルの濃度が低いため、より穏やかで柔らかい味がします。

But neighbors said the family but have not yet visited the mourning is not, except close relatives and neighbors have turned off the lights at the fire together, as a family.

しかし、隣人は 近い親戚 や近所の家族として、一緒に火にライトをオフにしている以外、ない家族を言ったが、まだ喪を訪問していない。

When employing or supervising employees, we strive rigorously for fair, impartial, and transparent employment and supervision, and officers and employees do not engage in work related to employment or supervision of, or employment conditions for, their own close relatives .

従業員を雇用、監督する際には、公平・公正で透明な採用、監督の徹底に努め、役員及び従業員は、自己の 近親者 の雇用、監督又は雇用の条件に関する業務に従事しない。

The Ants That Conquered the World | Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University OIST About one tenth of the world’s ants are close relatives ; they all belong to just one genus out of 323, called Pheidole.

世界を征服したアリたち　|　沖縄科学技術大学院大学　OIST　世界中に存在するアリのおよそ10分の1は 近い親戚 同士です。　これらは皆、アリ類の323ある属のうち、オオズアリ属と呼ばれるたった1つの属に属しています。

Such lawsuits are generally based on state statute, and may allow the close relatives of a person who died as a result of such a wrongful act to recover monetary damages for lost financial and emotional support.

このような訴訟は、一般的に州法に基づいており、　このような不正行為の結果を金銭的損害を回復するために死亡した者の 近親者 を許可することがあります金融、感情的な支持を失った。

According to the TV program which showed handwriting analysis of letters written by Tenkai and Mitsuhide, Tenkai was a different person from Mitsuhide, but several similar characters were seen and they were estimated to be close relatives , such as a parent and a child.

テレビ番組で行われた天海と光秀の書状の筆跡鑑定によると、天海と光秀は別人であるが、類似した文字が幾つかあり、2人は親子のような 近親者 と推定できるという。

(Prohibition of Marriage between Close Relatives )

Should you suspect one of your close relatives to suffer from problem gambling, it might not be as easy to spot as one might think.

近親者 の一人がギャンブル問題に苦しんでいると思われる場合は、考えることができるほど簡単ではないかもしれません。

It is said that civil officers also wore keneikan during ryoan (Court mourning of close relatives of an emperor), but there is a possibility that it is confounded with kashiwabasami.

また、天皇 近親者 の喪である諒闇（りょうあん）に際しては文官も巻纓冠を着用するが、柏挟との混同の可能性もある。 .