Опять в разных темах проскочила мысль о перекошенности выборок.
Мне кажется, что можно использовать следующую, пусть дорогостоящую, но эффективную методу.
1. Производится предварительный отбор.
Либо по географическому фактору, т.е. людей, которые считают себя коренными уроженцами исследуемых ареалов.
Либо по этнофактору, т.е. людей соотносящих себя с какой-то национальностью.
2. Производится анализ по мультиснип панелям.
3. Производится отбор сэмплов с одинаковыми субкладами для людей не являющихся родственниками (
distant cousins,
ссылка на пример). Напомню, что данный расчет производится в основном по УПСам.
3*. (факультативно) Если размеры выборки достаточны, можно провести ещё одну
дистилляцию.
Отбросить сэмплы значительно выходящие за
пределы пулов (ссылка на пример). Данное позиционирование производится на основе
общей похожести (Global similarity).
4. Производится Y-STR анализ отобранных групп.
5. Выполняются построения. Расчитываются времена.