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蓝海人类学在线 Ryan WEI's Forum of Anthropology

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关于欧亚草原数据分析的说明和其他问题

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发表于 2018-6-11 10:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
由于之前的贴子被合并入他人的,所以没有必要再去那里,此处立新帖说明。要点包括:
#DA43和DA45在哥本哈根团队原文章中是什么结果;
#正规的生信分析是什么样的;
#土味生信分析的蹩脚之处;
#今后在人群数据集、分析方法方面的个人发布计划

一、原文章中相关样本的结果

此处所说的原文章,指的是哥本哈根团队于5月初分别在Nature和Science上发表的"137 ancient human genomes from across the Eurasian steppes"、"The first horse herders and the impact of early Bronze Age steppe expansions into Asia"两篇。以下在引用时将分别简称为137文和horse文。

1、有人列举137文中K=7左右时,这两个样本与DA39(被证明很有可能是匈奴单于的)相差无几,以此来说明他们都是匈奴。其实作者的确是做过更大K值下的ADMIXTURE的,就在第二篇horse文的附件中,

”可以看到到K=12时,这3例样本表面上还是一样的(红色框起来的部分),但K=13时,那例R中就出现了区别于其他两例O的一组成分,对照可以发现,这种新出现的成分来自于新石器乃至其后时期的贝加尔湖Shamanka一类人群。所以说之前就凭个位数的K值就断定3个人成分一致,结论下得过快“

这段是以前就在主贴下发的评论,但是有些人太过眼盲,不得不在此赘述。所以从正规的ADMIXTURE分析结果来看,DA39中有明显的来自于贝加尔湖一带新石器早期采集-狩猎者的成分,DA43和DA43则没有这种成分、而且更加接近现代藏缅人群(原文中没有加入汉族样本),很显然,所谓的”匈奴样本“不是一致的。

2、再来看看137文中的PCA分析结果。值得注意的是,该文中所谓的东亚并没有汉族、傣族、日本这些人群,而只有蒙古族、鄂温克甚至一些极北的族群,但不妨碍得出以下结论

可以看出,DA39更加接近现代蒙古族,而另外两个已经脱离了这个区间,由于这两篇文献中均没有加入现代汉族样本进行分析,所以无法肯定DA43和DA45会在PCA中落在”真“东亚族群中,但基于以上DA43、DA45脱离北亚、东北亚族群的结果,我们可以做出这样的设想。

所以,综上,从原文本身的分析数据来看,DA39与DA43、DA45有着很大的区别,并不能归为一类。另外,读文献请仔细些。

#第一部分结束

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 楼主| 发表于 2018-6-11 10:46 | 显示全部楼层
本帖最后由 wmch_928 于 2018-6-11 12:55 编辑

二、正规的生信分析

这里来讨论一下,专业人士是如何进行生信分析的,而不是随便就拿起bam来导出所有数据,来个分析糊弄了事。尤其对于古代DNA,里面存在现代人污染、降解,覆盖不足等带来的假+、假-,这些都需要分别进行处理和过滤。举个例子,古DNA中极其多的DP(深度)只有1次的位点,你能用来判断到底是杂合还是纯和吗?有些人不明此理,还自以为是的说导出了所有数据。

1、首先是流程方面。这里重点来说古DNA测序数据经过质控、比对到参考组生成bam,经过去重、realign、现代人污染评估、建立降解模型并校正碱基质量之后的步骤。
1)经过必要的recalibrate之后,要call snp生成vcf文件,即从bam中分析出snp集,正规的方法有:
    A "samtools mpile up" + "bcftools call"——这种较为早期和传统的方法,优点是速度很快,但对于古dna来说其生成的snp问题更大,后续过滤的工作量更大;
    B gatk的两种call snp的模型,分别是UnifiedGenotyper和HaplotypeCaller,后者是gatk推荐的模型,但其计算负荷和时间都更大。        
        
2)这里是最重要的一步,筛选。为什么要筛选,如前所述,古DNA中充斥着更多的假突变,在前面的call snp程序中,一些模型根据自带的一些筛选器(MalformedReadFilter、NotPrimaryAlignmentFilter、BadCigarFilter、HCMappingQualityFilter等)可以筛除掉一部分,但是结果中还是有比较多的问题位点,这就需要引入后续的筛选。筛选可以分为软筛选和硬筛选,前者的代表是gatk的VQSR,是一种机器学习的方法,通过相关的训练集来让软件自行判断,但对于古DNA来说经常会出现程序错误;后者是通过设定相关的DP、MQ、GQ等指标来硬性筛选。

3)经过上树步骤后,生成了最后阶段的vcf文件,这时就可以进行注释,即添加rs号(也可以在前面步骤中同时进行),进行简单格式处理后进行常染计算器分析;或者合并其他数据集生成plink可用的用来分析群体遗传的格式,并用于ADMIXTURE分析。        

以上这些,是粗略的分析流程,以此来说明生信分析不是信手拈来的事,不是想当然的事,不是把个bam直接导出为txt就能搞定的事,也不是简单去除杂合位点就能解决的事(而且人为引入bias)。

2、然后是后端分析工具方面。这里要明确你为什么要用PCA,为什么要用ADMIXTURE,这些工具其参数和数据集的选择是你随意就能来的吗。举个例子,ADMIXTURE,作为外组的黑非洲、西欧亚标准集的缺失,对于你的分析是致命的缺点,这些数据集一来可以确定更加合理的K值,而来可以判断你所导出的这些样本质量如何,比如说,假如在K=7时,汉代样本中还有明显的黑非洲成分,那说明待分析的样本质量太烂了。同理,这个也适用于常染计算器,加入结果中有明显的黑非洲成分,那可以说该样本的获取是有很大瑕疵的,还需要进一步做硬筛选,去除假突变。

以上说了这么多,归根结底一点,生信分析是一门专业,需要学习、实践、反思、创新。有些人无视古今DNA的基本特点,知道点皮毛就来做作,请多去学习,最好的教材就是gatk best practice,多看看经典文献中别人是怎么描述分析流程和工具的;如果没有这样的打算,就请自己陶醉就好,不要贴出来,不要放出类似“尼泊尔古代样本是Y7080(其实是CTS5308)”、“M269是簇状爆发(其实是其下游,分化时间在4000多年的分支)”、“鬼门洞是C(其实根本就没有有效位点覆盖在任何下游单倍群上,除了在A0-T上只有1个)等等这类低级结论,侮辱生信分析、侮辱生信分析从业人员、侮辱广大分子人类学爱好者的科学素养和智商,这是发自心底的忠告,言至于此。

本帖会与分子人类学爱好者讨论生信分析的工具和一些心得体会,欢迎有兴趣的朋友们来探讨。


讨论问题要有讨论基础,如果对方既没有眼力、看不到在上面贴的原作者K>12的ADMIXTURE结果,又没有能力去分析具体位点的MQ、GQ等评价其可靠性的指标,走得还是跟专业相差甚远的野路子,那对不起,大家没有这个基础去讨论。举个例子,所谓鬼门洞找出的
chrY        19525421        c        1        T        ]
即CTS10534这个snp,第一,覆盖只有1次,第二,其GQ和MQ不能支持是有效位点,第三,古DNA中有降解,最多的就是这种C->T,其次是G->A,要经过5p和3p端降解模型拟合,重新校正相关位点碱基质量值。所以,这里可能是CTS10534+,但不能下肯定结论,你要去做过正规分析流程后才能给出评价,而不是糊弄了事。
#第二部分完

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 楼主| 发表于 2018-6-11 10:48 | 显示全部楼层
本帖最后由 wmch_928 于 2018-6-20 10:12 编辑

三、计划将发布的工具和数据集
包括excel数据导出为network支持的格式;
yfull计算年龄区间的升级版工具;
国内芯片数据中Y染去除杂质的工具;
分析流程所用的脚本(可能会放在GitHub上)
一些新发布的人群数据集。

##不定期更新#####
#开源计划@GitHub #
#############
---1、匈奴or漢兵,傻傻分不清?----------------------------
@6.11  DA43:genotype文件;vcf文件;vcf簡要統計文件
E11K12b

@6.12  DA39:genotype文件;vcf文件;vcf簡要統計文件
E11K12b

@6.12  DA45
E11
------------------------------------------------------------

---2、一些現代人羣的23me格式數據上傳至GEDmatch------
安達曼原住民  Jarawa-27  編號:M130098
安達曼原住民  Onge-4  編號:M775495
外東北人羣  Ulchi-Nizhniy_Gavan  編號:M877803
-----------------------------------------------------------

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发表于 2018-6-11 11:13 | 显示全部楼层
好专业啊!
可以看到到K=12时,这3例样本表面上还是一样的(红色框起来的部分),但K=13时,那例R中就出现了区别于其他两例O的一组成分,对照可以发现,这种新出现的成分来自于新石器乃至其后时期的贝加尔湖Shamanka一类人群


这句话我有印象!
 楼主| 发表于 2018-6-11 11:35 | 显示全部楼层
另外,质疑国外网友上传到gedmatch数据的,既然鲜有人了解,那我就来做个介绍:

1、上传数据的,名为Ted Kandell的一个美国人,是open-genomes.org的人员;
2、他上传的数据,虽然有些瑕疵,比如某些样本在计算器中显示有显著的黑非洲成分、某些文字错误、Y单倍群不够细致等,可能是追求速度、要尽快上传,但总体上是可靠的,有疑问可以去FB上跟他探讨,不要在这里自怨自艾。
发表于 2018-6-11 11:55 | 显示全部楼层
请诸位上传中间数据,bam->txt->ped->bed,中间数据,用数据本身讲话。我刚刚用通用工具跑完3染色体,结果与1-2染色体相似,有很高比例的类雅库特成分。

另外,文献的k值不深,不足以区分蒙古人种内部成分。但从其pca观察,三个被标记为匈奴的样本,是彼此聚类的。
发表于 2018-6-11 12:06 | 显示全部楼层
这组来源不明的数据,只有gedmatch编号,却没有任何中间数据公开,供大家验证,这本身就很可疑。

说谁专业不专业没有意义,一组数据,通用工具,如果得不到重复结果,说什么都没用,专家作者的低级失误也多了去。
发表于 2018-6-11 12:23 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2018-6-11 12:26 编辑

其他问题,欢迎重复验证。

比如鬼门洞的原始数据是不是覆盖到了一个C的marker,并呈阳性结果,欢迎所有的朋友下载Bam原始文件查阅验证。

7700年前俄远东滨海Devil’s Gate低覆盖度样本尝试Y染色体分型
http://www.ranhaer.com/viewthread.php?tid=37601

得到的Bam文件只有5.1K,非常小。samtools提取全部覆盖到的position的txt文档,然后,awk提取1000G上的变异位点。结果获取到的position,只有一个位点有突变。

chrY        19525421        c        1        T        ]


19525421c->t,并没有在yfull的marker列表中。我将1000G样本携带19525421c->t的样本列表如下:

HG00628        CHS        Southern Han Chinese (CHS)
HG02141        KHV        Kinh Vietnamese (KHV)
HG02373        CDX        Dai Chinese (CDX)
HG03228        PJL        Punjabi (PJL)
HG03593        BEB        
HG03850        STU        
HG03867        ITU        
HG03917        BEB        
HG04155        BEB        
NA18612        CHB        Han Chinese - 1 (CHB)
NA18620        CHB        Han Chinese - 1 (CHB)
NA18749        CHB        Han Chinese - 2 (CHB)
NA18971        JPT        Japanese - 1 (JPT)
NA18974        JPT        Japanese - 1 (JPT)
NA18989        JPT        Japanese - Additional (JPT)
NA19006        JPT        Japanese - 2 (JPT)
NA19079        JPT        Japanese - 2 (JPT)
NA19091        JPT        Japanese - 2 (JPT)
NA20889        GIH        Gujarati (GIH)
NA20911        GIH        Gujarati (GIH)
NA21091        GIH        Gujarati (GIH)
NA21094        GIH        Gujarati (GIH)
NA21100        GIH        Gujarati (GIH)
NA21117        GIH        Gujarati (GIH)
NA21118        GIH        Gujarati (GIH)
NA21119        GIH        Gujarati (GIH)
NA21123        GIH        Gujarati (GIH)
NA21124        GIH        Gujarati (GIH)
NA21127        GIH        Gujarati (GIH)
NA21133        GIH        Gujarati (GIH)

我目前核实的样本中,全部为C-M130型,包括东方和印度样本。

HG02373        CDX        C4
NA18612        CHB        C3
NA18620        CHB        C3
NA18749        CHB        C4
HG00628        CHS        C3
NA20889        GIH        C4
NA20911        GIH        C5
NA21091        GIH        C5
NA21094        GIH        C4
NA21100        GIH        C5
NA21117        GIH        C4
NA21118        GIH        C4
NA21119        GIH        C4
NA21123        GIH        C4
NA21124        GIH        C5
NA21127        GIH        C4
NA21133        GIH        C4
NA18971        JPT        C1
NA18974        JPT        C1
NA18989        JPT        C1
NA19006        JPT        C1
NA19079        JPT        C3
NA19091        JPT        C3d
HG02141        KHV        C4

接下来看看覆盖到,但没有突变的位点信息。通过与yfull的marker列表比对,结果如下:也就是不属于E-M75,J-M47等亚群。

chrY        7583209        A        1        .        ]
chrY        8242219        g        1        .        ]
chrY        9845014        T        1        .        ]
chrY        14109257        T        1        .        Z
chrY        14200713        c        1        .        ]
chrY        14200726        c        1        .        ]
chrY        14229283        a        1        ,        ]
chrY        14981750        t        1        .        ]
chrY        15433061        g        1        ,        ]
chrY        15802681        C        1        .        ]
chrY        16228617        G        1        .        ]
chrY        16327070        A        1        .        ]
chrY        16439450        c        1        ,        ]
chrY        16439451        g        1        ,        ]
chrY        16439456        g        1        ,        ]
chrY        16833690        G        1        ,        ]
chrY        17040123        C        1        .        ]
chrY        17179151        a        1        .        ]
chrY        17179160        c        1        .        ]
chrY        17647680        g        1        .        ]
chrY        18219875        A        1        ,        ]
chrY        18219916        a        1        ,        ]
chrY        18240051        g        1        .        ]
chrY        18799952        t        1        .        ]
chrY        19112101        c        1        .        ]
chrY        19112102        g        1        .        ]
chrY        21201452        c        1        ,        >
chrY        21413767        a        1        ,        ]
chrY        21494506        g        1        .        ]
chrY        21494515        c        1        .        ]
chrY        21494539        c        1        .        ]
chrY        21494625        a        1        .        ]
chrY        21523030        g        1        ,        ]
chrY        21992731        t        1        ,        ]
chrY        23436236        g        1        ,        ]


Y27981                21523030        G        T        R-Y1331        YFull (2016)
Y19836        R1a        7583209        A        G        R-Y19762        YFull (2016)
Y10613        E        21494625        A        G        E-M75        YFull (2015)
Y8514        J2        14229283        A        G        J-M47        YFull (2014)
Y7703        J2        17647680        G        A        J-M47        YFull (2014)
Y7783        R1b        21494515        C        T        R-Y8451        YFull (2014)
Y1238        Q        19112101        C        T        Q-Y1150        YFull (2013)

这样,即使把握度非常低,但相对其他单倍体型,Mos3样本还是最有可能属于C-M130

19525421, C->T, CTS10534, 等价于 C-M130。这个点是上游位点,不是下游南支或北支的位点。
Ryan 发表于 2018-1-25 12:48
发表于 2018-6-11 12:30 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2018-6-11 12:55 编辑

总之,与其长篇短论比谁更专业,不如,踏踏实实,上传数据,用通用算法和通用工具讲话,不是说,samtools,Bamtools,plink,admixture这些足矣搞定如上分析的通用工具,你不是专业生信背景,就不配用了。

数据摘自:137 ancient human genomes from across the Eurasian steppes

D43样本,为便于低配置的个人电脑操作,我使用bamtools按染色体切割后的Bam文件,云盘下载地址:

链接: https://pan.baidu.com/s/1D5_oHBbxbxkmB7V12emWzA 密码: x9w3

1-3号染色体的rsid列表信息的文本文档和转化后的ped/map文件,已经更新。欢迎朋友们验证分享结果。Bam源文件到txt格式的rsid信息列表,由str.org提供的windows版整合工具包提取,对于个人电脑,这个比samtools更友好,下载地址。http://www.y-str.org/p/tools-utilities.html
plink将ped/map转化为bed,并与hgdp数据merge,最后admixture运算merge后的bed文件,分析结果:http://www.ranhaer.com/thread-38198-1-1.html




发表于 2018-6-11 12:50 | 显示全部楼层
总之,与其长篇短论比谁更专业,不如,踏踏实实,上传数据,用通用算法和通用工具讲话,不是说,samtools,Bamtools,plink,admixture这些足矣搞定如上分析的通用工具,你不是专业生信背景,就不配用了。
Yungsiyebu 发表于 2018-6-11 12:30
二楼才是干货。普通票友自己跑跑娱乐下当然没问题。但是正规的结论还是要看专业人员的吧。我不相信科技工作者是吃素的。你昨天的帖子一发,我直觉就是肯定哪个环节有问题。具体二楼已经说的很清楚了。
发表于 2018-6-11 12:58 | 显示全部楼层
二楼才是干货。普通票友自己跑跑娱乐下当然没问题。但是正规的结论还是要看专业人员的吧。我不相信科技工作者是吃素的。你昨天的帖子一发,我直觉就是肯定哪个环节有问题。具体二楼已经说的很清楚了。
zzzz 发表于 2018-6-11 12:50


只有数据才是不带任何人为因素的干活,你就是码一个10万字的长篇小说,没有或者不敢提供数据也是没用的。

我不知要了三遍五遍了吧,如果你认为这个来路不明的数据可信,就请公开txt文档,然后,欢迎所有人与bam源文件比对。

我由bam导出的txt和ped文档,1-3号已经跑完就上传了,欢迎验证,希望这些长篇大论的朋友也敢公开数据。
发表于 2018-6-11 13:00 | 显示全部楼层
本帖最后由 zzzz 于 2018-6-11 13:02 编辑
只有数据才是不带任何人为因素的干活,你就是码一个10万字的长篇小说,没有或者不敢提供数据也是没用的。

我不知要了三遍五遍了吧,如果你认为这个来路不明的数据可信,就请公开txt文档,然后,欢迎所有人与b ...
Yungsiyebu 发表于 2018-6-11 12:58

二楼说的很清楚,这个数据导入可不是拍脑袋的事:这里来讨论一下,专业人士是如何进行生信分析的,而不是随便就拿起bam来导出所有数据,来个分析糊弄了事。尤其对于古代DNA,里面存在现代人污染、降解,覆盖不足等带来的假+、假-,这些都需要分别进行处理和过滤。举个例子,古DNA中极其多的DP(深度)只有1次的位点,你能用来判断到底是杂合还是纯和吗?有些人不明此理,还自以为是的说导出了所有数据。
发表于 2018-6-11 13:04 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2018-6-11 13:12 编辑
“鬼门洞是C(其实根本就没有有效位点覆盖在任何下游单倍群上,除了在A0-T上只有1个)等等这类低级结论,侮辱生信分析、侮辱生信分析从业人员、侮辱广大分子人类学爱好者的科学素养和智商,这是发自心底的忠告,言至于此。
wmch_928 发表于 2018-6-11 10:46

举个例子,所谓鬼门洞找出的
chrY        19525421        c        1        T        ]
即CTS10534这个snp,第一,覆盖只有1次,第二,其GQ和MQ不能支持是有效位点,第三,古DNA中有降解,最多的就是这种C->T,其次是G->A,要经过5p和3p端降解模型拟合,重新校正相关位点碱基质量值。所以,这里可能是CTS10534+,但不能下肯定结论,你要去做过正规分析流程后才能给出评价,而不是糊弄了事。

wmch_928 发表于 2018-6-11 10:46


你看,好好用数据讲话多好。从没有,变成讨论可信不可信了吧。

Mos3数据覆盖度很低,我说的也是,“Mos3样本还是最有可能属于C-M130。”

另外,文献还测试了3例其他样本,Coverage分别为0.0001x,0.0002x和0.0006x,太低,文献没有分析讨论。但作者分享了Bam文件,这样,可以尝试碰碰运气,看看ydna上面有没有碰巧覆盖到有价值的position。
发表于 2018-6-11 13:08 | 显示全部楼层
另外,不相关的主题,请回到原贴质疑数据分析的可靠性,我不想偏题。我关心的只有一个:

D43由Bam导出的这个来路不明的txt文档在哪,到底敢不敢让大家验证?
发表于 2018-6-11 13:09 | 显示全部楼层
二楼说的很清楚,这个数据导入可不是拍脑袋的事:这里来讨论一下,专业人士是如何进行生信分析的,而不是随便就拿起bam来导出所有数据,来个分析糊弄了事。尤其对于古代DNA,里面存在现代人污染、降解,覆盖不足等 ...
zzzz 发表于 2018-6-11 13:00


所以,这个据说可信度最高的传说中的rsid信息列表的txt文档,到底还敢不敢见阳光?
发表于 2018-6-11 13:10 | 显示全部楼层
你不能说,你不专业,通用工具导出的数据,不可靠,但哪不可靠,也说不出来,而自称最可靠的数据,又不管拿出来见阳光?
发表于 2018-6-11 13:11 | 显示全部楼层
老永啊,现在形势,是你质疑别人的结果,楼主已经把来龙去脉,分析流程都说清楚了,你应该去看看,楼主说得哪段有问题,哪个环节有问题,这样才有说服力,不是让别人去跑你的东西。
楼主说了
不是把个bam直接导出为txt就能搞定的事,也不是简单去除杂合位点就能解决的事(而且人为引入bias)。

你怎么看?
发表于 2018-6-11 13:13 | 显示全部楼层
另外,不相关的主题,请回到原贴质疑数据分析的可靠性,我不想偏题。我关心的只有一个:

D43由Bam导出的这个来路不明的txt文档在哪,到底敢不敢让大家验证?
Yungsiyebu 发表于 2018-6-11 13:08

前面有人说了”上传数据的,名为Ted Kandell的一个美国人,是open-genomes.org的人员“。冤有头,债有主。我看你可以去Ted Kandell那里踢场子,看谁的数据正确。
发表于 2018-6-11 13:15 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2018-6-11 13:22 编辑
老永啊,现在形势,是你质疑别人的结果,楼主已经把来龙去脉,分析流程都说清楚了,你应该去看看,楼主说得哪段有问题,哪个环节有问题,这样才有说服力,不是让别人去跑你的东西。
楼主说了

你怎么看?
大凌河 发表于 2018-6-11 13:11


请你注意,任何不看数据本身的质疑都是毫无意思的,比如,楼上说,mos3没有覆盖到任何C的marker,他不看数据咬死,就是没有,那有什么意义,至于说,可靠不可靠是另一个话题,古人基因组,如果按标准的筛选原则,可以一个样本也不用看,因为没有合格的。


古人基因组,基本上就没有可以判断纯合杂合的,覆盖度太低,一个reads的读取结果可能占了99%,通常的处理方法,文献有过描述。

www.ranhaer.com/viewthread.php?tid=37703

Genome-wide data from two early Neolithic East Asian individuals dating to 7700 years ago
To compare our sample to modern and ancient human genetic variation,
we called SNPs using the hg19 reference FASTA file at positions overlapping with the Human Origins (HO) reference panel (591,356 positions) (49) using SAMtools 1.2 (42). Bases were required to have a minimum mapping quality of 30 and base quality of 20; all triallelic SNPs were discarded. Because our low coverage does not provide sufficient information to infer diploid genotypes, a base was chosen with probability proportional to its depth of coverage. This allele was duplicated to form a homozygous diploid genotype, which was used to represent the individual at that SNP position (48). This method of SNP calling (referred to as the proportional method from now on) will artificially increase the appearance of drift on the lineage leading to the ancient individual; however, this drift is not expected to be in any particular direction and, therefore, should not bias inferences about population relationships (3). A total of 35,903 positions in DevilsGate1 and 14,739 positions in DevilsGate2 were covered by at least one highquality read.
发表于 2018-6-11 13:19 | 显示全部楼层
前面有人说了”上传数据的,名为Ted Kandell的一个美国人,是open-genomes.org的人员“。冤有头,债有主。我看你可以去Ted Kandell那里踢场子,看谁的数据正确。
geoanth 发表于 2018-6-11 13:13


所以,问题说回来了,一个没有任何数据的分析结果可靠,一个公开分享了中间环节的各类数据,让你去验证,你说,不用验证,人就不靠谱。

准不准不是谁说的,而是验证的,连数据都没公开,我去砸什么场子?
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