Добавлена поддержка Ежчана (ejchan.net, ejchan.site). Набегаем, тестируем архивацию, сообщаем о замеченных проблемах.
К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
27
2021-09-28 09:20:11
Сохранен
1
2020-08-02 18:22:42
Сохранен
9
2020-05-27 23:05:07
Сохранен
277
2020-05-20 21:17:49
Сохранен
153
2018-11-26 13:48:16
Сохранен
31
2022-06-15 21:56:25
Сохранен
104
2021-03-11 14:33:03
Сохранен
169
2020-07-24 22:49:06
Сохранен
78
2020-07-19 18:38:21
Сохранен
43
2020-04-24 12:34:42
Сохранен
133
Генетические инструменты — На форчане уже года 4 в дискуссиях связанных с народами, этногенезом, историей, можно часто видеть в виде аргументов графики из vahaduo или qpadm с генетическими расстояниями между популяциями, разбивкой на аутосомные компоненты, и прочими результатами из академических и любительских инструментов. Делается множество мемов с их использованием типо пикрил и в целом в таких срачах есть научный контекст. У нас же на пораше почти всегда это просто срачи уровня РРЯЯЯ 300 ЛЕТ ЗОЛОТОЙ ОРДЫ РУССКИЕ ЭТО МОНГОЛЫ или РРЯЯЯ 4000 ТЮРКИЗМОВ ХОХЛЫ ЭТО ТЮРКИ. Ну просто африканский уровень дискуссии и никому с айкью выше 120 за этой шизой наблюдать не интересно. Поэтому вот краткий гайд как пользоваться вахой. Инструмент со своими минусами, но все еще значительно достоверный и самое главное очень простой в использовании, в отличии от например qpadm. Для новичков идеал. По сути шаги следующие: 1) https://vahaduo.github.io/g25download/ Скачиваешь координаты образцов современных и древних людей из исследований здесь. Нужны Modern scaled averages и Ancient scaled averages. Можно ещё скачать Ancient scaled. Это все текстовые файлы со списком координат. 2) https://vahaduo.github.io/vahaduo/ Это уже сам калькулятор. Здесь добавляешь в SOURCE к примеру все современные усредненные образцы (modern scaled averages). Только удалите первую верхнюю строку файла. В TARGET добавляешь тот образец, к которому хочешь посмотреть ближайшие образцы из SOURCE по генетике. Например в таргет добавляешь современных русских из Орла (Russian_Orel) или древних каких-нибудь викингов, византийцев, этрусков, короче что интересует. Потом заходишь во вкладку DISTANCE и жмешь кнопку run all, получаешь результат. Чем меньше число и зеленее цвет, тем родственнее популяция. Есть еще вкладк SINGLE и MULTI, они нужны для аутосомной разбивки. Образец/образцы из TARGET раскладываются как смесь образцов из SOURCE. Тут надо на показатель дистанции тоже обращать внимание, чем меньше число, тем достовернее разбивка. Сокращения в названиях древних образцов: _BA - бронзовый век _EBA - ранний бронзовый век _MBA - средний бронзовый век _LBA - поздний бронзовый век _EIA - ранний железный век _IA - железный век _LIA - поздний железный век _medieval - средние века. Остальное вроде понятно. 3) опционально https://adnaxp.github.io/ В индивидуальных образцах из первой ссылки (ancient scaled) можно смотреть названия этих образцов, и пробивать о них инфу на этом сайте (дата, фенотип, гаплогруппа).
2025-11-30 20:29:24
Сохранен
277
2020-07-06 14:03:03
Сохранен
36
2019-03-10 14:19:11
Сохранен
212
2021-02-10 17:14:40
Сохранен
149
2020-07-29 22:01:12
Сохранен
388
2023-12-02 14:00:46
Сохранен
49
2021-05-26 12:15:25
Сохранен
153
2019-01-18 14:11:38
Сохранен
56
2018-12-22 19:03:54
Сохранен
533
2020-05-20 04:13:15
Сохранен
96
2020-02-11 23:17:49
Сохранен
258
2018-11-05 12:51:35
Сохранен
6
2021-03-10 22:27:27
Сохранен
13
2019-01-05 13:58:33
Сохранен
231
2020-07-21 10:12:12