Tskit for population genetics

Tskit for population genetics#

Tskit, the tree sequence toolkit, brings the power of evolutionary trees to the field of population genetics. The succinct tree sequence format is designed to store DNA sequences jointly with their ancestral history (the “genetic genealogy” or ARG). Storing population genetic data in this form enables highly efficient computation and analysis.

The core tskit library provides methods for storing genetic data, a flexible analysis framework, and APIs to build your own efficient population genetic algorithms. Because of its speed and scalability, tskit is well-suited to interactive analysis of large genomic datasets.

Population genetic simulation#

Several simulation tools output tree sequences. Below we use the standard library for population genetic simulation models (stdpopsim) to generate a model of Homo sapiens, in which African, Eurasian, and Asian populations combine to generate a mixed American population. We can use the demesdraw package to plot a schematic of the migrations and population size changes that define this model.

import stdpopsim
import demesdraw
from matplotlib import pyplot as plt

species = stdpopsim.get_species("HomSap")
model = species.get_demographic_model("AmericanAdmixture_4B18")

# Plot a schematic of the model
demesdraw.tubes(model.model.to_demes(), ax=plt.gca(), seed=1, log_time=True)
plt.show()
_images/9bc6a9be31bba2451a4236cf5c275c68fe038e1ae38e9ca58afaffdfbd79efec.png

Genomic data in tree sequence format can be generated via the widely-used msprime simulator. Here we simulate 1 megabase of genome sequence at the start of human chromosome 1 under this model, together with its evolutionary history. We generate 16 diploid genomes: 4 from each of the populations in the model. The DNA sequences and their ancestry are stored in a succinct tree sequence named ts:

contig = species.get_contig("chr1", mutation_rate=model.mutation_rate, right=1_000_000)
samples = {"AFR": 4, "EUR": 4, "ASIA": 4, "ADMIX": 4} # 16 diploid samples
engine = stdpopsim.get_engine("msprime")
ts = engine.simulate(model, contig, samples, seed=9).trim()  # trim to first 20kb simulated
print(f"Simulated a tree sequence of {ts.num_samples} haploid genomes:")
print(f"{ts.num_sites} variable sites over {ts.sequence_length} base pairs")

Simulated a tree sequence of 32 haploid genomes:
3580 variable sites over 1000000.0 base pairs

We can now inspect alleles and their frequencies at the variable sites we have simulated along the genome:

for v in ts.variants():
    print(
        f"Variable site {v.site.id} at position {v.site.position} has allele frequencies",
        {state: f"{freq:.1%}" for state, freq in v.frequencies().items()}
    )
    if v.site.id > 4:
        print("...")
        break

Variable site 0 at position 1014.0 has allele frequencies {'T': '96.9%', 'G': '3.1%'}
Variable site 1 at position 2137.0 has allele frequencies {'A': '84.4%', 'T': '15.6%'}
Variable site 2 at position 2428.0 has allele frequencies {'T': '96.9%', 'A': '3.1%'}
Variable site 3 at position 2558.0 has allele frequencies {'A': '78.1%', 'G': '21.9%'}
Variable site 4 at position 3515.0 has allele frequencies {'T': '56.2%', 'G': '43.8%'}
Variable site 5 at position 3626.0 has allele frequencies {'T': '56.2%', 'C': '43.8%'}
...

Or we can efficiently grab the genotypes for each sampled genome

print("Sample ---> ", " ".join([f"{u:>2}" for p in ts.populations() for u in ts.samples(population=p.id)]))
print("Population |", "".join([f"{p.metadata['name']:^{3*(len(ts.samples(population=p.id)))-1}}|" for p in ts.populations()]))
print("__________ |", "".join(["_" * (3 * len(ts.samples(population=p.id)) - 1) + "|" for p in ts.populations()]))
print("  Position")
for v in ts.variants():
    print(f"{int(v.site.position):>10} | ", "  ".join(v.states()))
    if v.site.id >= 30: #  Only show the first 30 sites, for brevity
        break

Sample --->   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Population |           AFR          |          EUR          |         ASIA          |         ADMIX         |
__________ | _______________________|_______________________|_______________________|_______________________|
  Position
      1014 |  T  T  T  T  G  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T
      2137 |  A  T  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  T  T  T  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  T  A  A  A  A
      2428 |  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  A  T  T  T  T  T  T
      2558 |  A  G  A  A  G  A  A  A  A  A  A  A  A  A  G  G  G  A  A  A  A  A  A  A  A  G  A  G  A  A  A  A
      3515 |  T  T  T  T  T  G  T  T  G  G  G  T  G  T  T  T  T  G  G  T  G  G  G  T  T  T  T  T  G  G  G  G
      3626 |  T  T  T  T  T  C  T  T  C  C  C  T  C  T  T  T  T  C  C  T  C  C  C  T  T  T  T  T  C  C  C  C
      3780 |  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  A  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G
      4255 |  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  C  A  C  A  A  A  A  A  C  A  A  A  C  C  A  C  A  A  A  A  A
      4440 |  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  C  A  A  A  A  A  A
      4543 |  A  T  A  A  T  T  A  A  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T
      4604 |  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  C  T  C  T  T  T  T  T  C  T  T  T  C  C  T  T  T  T  T  T  T
      6926 |  G  G  G  G  G  C  G  G  C  C  C  C  C  C  G  C  G  C  C  C  G  G  G  C  C  C  C  G  G  C  C  G
      7188 |  T  A  A  A  A  A  T  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A
      7425 |  G  C  C  C  C  G  G  C  G  G  G  G  G  G  C  G  C  G  G  G  C  C  C  G  G  G  G  C  C  G  G  C
      7828 |  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  T  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C
      7883 |  A  A  A  A  A  C  A  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A  C  C  C  A  A  A  A  C  A  C  A  A  C  C  A
      8835 |  G  G  G  G  G  T  G  G  T  T  T  T  T  T  G  T  G  T  T  T  G  G  G  G  T  G  T  G  G  T  T  G
      8844 |  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A  C  C  C  C  C
      8861 |  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  G  A  G  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A
      8897 |  C  T  T  T  T  C  C  T  C  C  C  C  C  C  T  C  T  C  C  C  T  T  T  T  C  C  C  T  T  C  C  T
      9037 |  G  G  G  G  G  A  G  G  A  A  A  A  A  A  G  A  G  A  A  A  G  G  G  G  A  G  A  G  G  A  A  G
      9334 |  G  C  C  C  C  G  G  C  G  G  G  G  G  G  C  G  C  G  G  G  C  C  C  C  G  G  G  C  C  G  G  C
      9354 |  G  C  C  C  C  G  G  C  G  G  G  G  G  G  C  G  C  G  G  G  C  C  C  C  G  G  G  C  C  G  G  C
      9363 |  G  C  C  C  C  G  G  C  G  G  G  G  G  G  C  G  C  G  G  G  C  C  C  C  G  G  G  C  C  G  G  C
      9387 |  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  C  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G  G
      9454 |  T  C  C  C  C  C  T  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C
      9547 |  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  G  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A  A
      9616 |  C  C  A  A  C  C  C  A  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C
      9972 |  C  G  G  G  G  C  C  G  C  C  C  C  C  C  G  C  G  C  C  C  C  C  C  G  C  C  C  G  C  C  C  C
     10011 |  C  C  C  C  C  G  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C
     10043 |  T  G  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  T  G  T  G  T  T  T  T  T  T  G  T  T  T  G  T  T  T  T

It is also possible to grab the haplotypes for specific samples (although this is slightly less efficient)

pop_id = 0
samples = ts.samples(population=pop_id)

for sample_id, haplotype in zip(samples, ts.haplotypes(samples=samples)):
    h = ".".join(list(haplotype))  # Add a dot between letters, to clarify they are not  adjacent
    print(f"Sample {sample_id:<2} ({ts.population(pop_id).metadata['name']:^5}): {h}")

Sample 0  ( AFR ): T.A.T.A.T.T.G.A.A.A.T.G.T.G.C.A.G.C.A.C.G.G.G.G.G.T.A.C.C.C.T.C.G.A.G.A.C.C.C.T.C.T.C.G.G.A.G.T.T.G.C.A.T.T.T.A.G.T.C.G.A.A.T.T.C.T.T.A.A.C.G.T.A.T.C.C.A.G.A.C.G.T.A.T.T.C.T.C.A.G.T.G.C.G.A.G.G.G.T.A.T.C.A.G.T.G.A.T.A.C.A.A.A.C.G.C.G.G.C.G.T.T.T.A.C.T.T.T.C.G.C.T.A.T.C.T.C.G.G.C.A.A.G.T.C.G.C.G.T.G.A.T.G.G.A.T.T.C.T.A.T.A.G.G.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.A.C.T.T.A.A.C.G.A.T.C.C.T.C.T.T.G.G.A.C.C.T.G.A.A.G.A.C.C.G.A.A.A.T.T.A.G.C.T.A.T.C.A.G.C.A.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.T.C.C.A.G.G.A.G.C.G.G.G.C.C.C.G.G.A.A.T.C.A.C.A.G.C.G.G.G.T.G.T.T.T.G.G.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.T.T.T.A.C.T.C.C.G.C.T.A.C.G.T.A.C.T.G.A.T.C.C.A.C.G.A.A.T.G.G.C.A.A.C.A.A.G.A.G.T.G.T.G.C.G.C.C.A.T.T.G.G.T.G.G.C.G.A.C.G.T.T.C.C.C.C.G.G.C.T.G.T.G.T.A.G.T.C.C.G.T.G.G.T.T.A.C.T.G.T.C.A.T.A.A.G.G.G.G.A.T.A.C.A.A.G.T.G.T.G.A.A.G.A.C.C.T.A.C.C.A.C.A.G.A.G.A.A.G.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.C.A.A.C.T.T.C.A.C.T.G.T.T.G.A.A.A.C.T.A.G.T.A.C.G.G.T.G.A.A.T.C.A.C.G.C.G.G.C.C.T.T.T.G.A.C.A.G.A.G.G.T.G.C.A.C.C.C.T.A.G.G.T.C.T.C.A.C.G.A.A.C.T.A.C.C.A.A.C.A.T.G.C.A.T.G.C.C.C.T.C.T.A.C.T.G.G.C.T.A.G.C.G.C.T.A.T.G.C.T.G.G.C.G.T.A.T.C.C.G.G.G.A.T.G.A.G.G.T.T.A.G.C.T.C.T.T.C.T.T.T.T.A.A.A.A.A.C.A.A.C.C.T.G.C.T.C.G.C.T.C.G.T.C.T.C.A.A.A.G.G.C.T.C.A.T.G.T.G.A.A.T.T.C.A.C.G.C.T.C.A.C.T.T.A.G.C.A.T.T.G.T.T.G.G.T.T.G.T.T.C.T.G.G.C.C.T.A.A.A.A.A.T.C.C.C.C.T.T.G.A.C.G.A.T.A.C.T.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.C.A.G.A.A.C.T.A.G.T.C.G.T.C.G.G.G.C.G.T.A.T.G.C.C.T.C.T.C.T.A.T.C.G.G.A.C.T.G.A.A.A.T.G.C.A.C.A.C.G.C.C.A.A.T.A.A.T.C.G.T.C.A.A.T.A.C.A.T.A.G.C.G.C.T.G.A.G.C.C.T.C.A.A.T.A.T.T.A.A.A.C.G.C.A.C.T.C.A.A.T.C.T.A.G.C.A.C.T.C.G.A.T.T.A.G.C.C.G.T.G.T.C.G.G.A.G.T.T.T.A.T.G.G.A.G.T.T.A.G.G.T.C.G.A.T.T.A.T.G.A.C.T.G.G.G.A.G.A.A.G.G.C.T.A.G.G.G.C.C.G.T.T.G.T.C.C.T.T.C.A.A.C.A.T.C.G.T.A.A.A.G.C.T.G.G.A.A.G.A.C.C.C.T.C.C.T.C.A.T.C.A.A.C.C.A.G.C.A.G.G.G.A.C.C.G.C.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.C.T.C.T.A.C.G.A.G.G.C.G.T.G.A.A.C.C.G.T.C.C.T.C.C.T.G.C.C.T.G.A.C.C.T.T.A.T.G.C.A.A.T.G.C.C.T.G.T.C.T.T.T.G.G.C.T.G.T.T.A.C.G.A.C.A.A.C.A.C.A.T.G.C.A.G.A.A.C.C.C.T.C.G.C.T.A.T.C.A.A.T.T.T.A.T.A.C.A.T.G.T.T.T.T.G.A.T.A.A.T.G.A.G.C.T.A.C.T.T.T.C.C.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.C.T.T.G.G.T.G.A.T.A.T.T.G.A.C.C.A.T.C.A.C.T.A.A.C.G.C.C.T.T.A.G.T.A.C.A.G.T.A.G.T.T.G.G.T.C.A.C.T.C.C.G.G.T.C.C.A.A.A.T.C.A.A.T.C.T.T.C.A.T.C.C.G.A.G.C.C.A.G.C.A.C.A.C.T.C.C.G.C.G.T.C.T.T.G.A.A.C.T.T.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.C.G.G.T.A.G.G.A.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.T.A.T.G.T.C.A.G.A.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.C.A.A.A.T.G.G.A.C.T.A.C.C.T.T.T.T.A.C.C.A.A.C.G.A.A.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.C.T.T.T.A.G.A.C.A.T.C.G.T.G.G.C.G.C.C.C.T.G.C.C.C.A.C.C.G.T.T.T.C.C.T.C.T.A.C.T.T.G.A.G.G.T.G.C.A.A.C.T.A.A.C.G.G.G.T.T.C.G.G.G.G.C.T.A.T.G.C.G.A.C.C.T.C.G.G.C.T.A.G.A.A.A.T.A.T.C.A.T.T.G.C.C.T.G.A.T.C.T.T.C.A.G.C.C.A.A.A.A.G.T.G.A.A.C.G.G.G.C.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.C.G.T.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.A.A.A.A.T.G.T.A.T.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.G.T.G.C.G.C.A.C.C.T.T.C.T.C.T.T.A.C.G.C.C.G.A.A.T.T.A.T.C.A.T.G.A.A.G.A.T.G.C.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.C.T.T.G.T.T.A.G.G.G.G.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.A.T.A.T.A.A.A.A.A.T.T.A.C.G.A.C.A.G.A.C.A.G.A.C.G.T.C.C.A.G.G.A.A.G.C.T.A.T.A.C.G.A.G.G.G.C.T.G.C.G.T.C.A.T.G.C.A.T.C.C.T.A.G.G.G.G.G.G.G.C.T.A.C.T.A.C.C.A.C.A.T.G.A.T.T.C.C.A.G.C.A.A.A.T.C.G.C.T.A.T.T.G.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.T.G.C.T.G.A.T.G.C.G.G.C.C.A.T.G.C.G.T.G.G.A.T.T.A.C.G.A.T.T.A.T.T.C.G.C.A.T.G.G.T.G.T.G.A.T.A.T.A.C.A.A.G.G.T.T.A.G.T.A.G.C.A.A.T.G.T.C.T.A.T.T.G.T.A.G.T.T.A.A.A.C.A.G.G.C.G.T.C.A.C.G.A.C.C.T.A.G.C.G.A.C.T.C.C.C.C.G.A.G.T.A.C.G.G.T.T.G.G.A.C.T.C.G.A.T.G.A.C.C.A.C.T.T.T.T.C.C.A.A.A.A.G.T.A.T.C.G.A.G.A.G.A.G.G.A.C.C.G.T.T.G.A.T.C.G.A.A.C.T.C.G.C.T.A.T.G.T.C.G.A.C.A.A.G.C.T.G.G.G.G.C.C.A.T.G.G.G.C.C.C.T.T.T.A.T.C.G.T.A.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.C.C.C.A.G.C.C.A.C.A.A.C.T.G.G.T.A.C.A.C.T.C.T.A.T.C.T.C.A.C.G.A.T.C.C.G.A.A.C.A.T.C.G.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.C.G.T.A.G.T.C.G.C.A.G.C.A.C.G.A.A.G.T.A.G.T.A.T.A.T.T.A.C.A.T.G.A.T.C.G.A.T.A.G.T.T.T.T.C.T.C.T.C.C.A.A.G.T.C.C.A.T.G.T.A.G.C.T.G.G.G.A.A.A.C.C.T.A.C.T.T.A.C.G.A.C.T.T.C.G.G.C.C.A.A.T.G.C.T.T.C.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.G.G.G.A.C.C.A.G.T.A.C.G.T.G.G.C.G.C.G.T.C.G.A.C.G.A.C.T.G.T.G.T.G.C.A.C.G.C.G.G.A.T.T.C.T.T.C.T.T.T.C.A.G.A.A.G.T.A.A.G.C.T.G.G.A.G.T.T.C.A.C.G.A.T.G.A.A.C.G.G.G.A.T.G.G.C.G.T.T.C.G.C.T.T.C.C.T.T.C.A.A.T.G.G.C.T.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.T.A.A.C.C.T.T.T.G.G.C.G.C.T.C.T.C.G.C.G.T.A.C.C.G.A.G.G.G.A.A.C.T.T.C.T.A.A.A.A.C.C.T.A.G.T.A.T.C.G.C.C.A.C.C.A.T.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.C.A.A.A.A.A.A.G.A.C.A.T.G.A.C.A.A.C.T.C.C.G.A.G.A.A.C.T.A.G.G.A.T.G.A.T.A.G.T.C.C.C.T.G.G.A.G.G.G.A.A.C.T.A.C.G.G.C.T.G.A.T.T.C.G.A.G.T.A.T.G.C.G.T.A.C.A.C.C.G.A.G.G.T.T.G.G.T.C.A.A.A.G.G.T.G.T.T.T.C.A.T.A.G.T.G.C.T.A.A.T.A.C.C.C.G.A.T.C.A.A.A.T.A.A.T.C.C.T.G.C.G.G.T.C.A.G.A.C.C.A.T.G.C.T.G.T.G.A.C.A.A.A.G.T.A.T.G.A.T.T.T.C.A.T.A.T.C.G.C.G.T.T.G.C.G.T.A.T.T.C.C.A.G.G.A.C.T.T.C.A.C.T.C.A.T.G.A.A.C.C.T.C.C.A.A.T.C.C.G.A.C.T.T.A.A.C.G.C.G.T.T.A.A.C.C.C.T.C.T.A.G.G.C.C.A.G.T.A.A.C.G.C.A.A.C.C.A.G.A.T.C.A.C.G.A.A.A.G.G.A.T.T.G.G.T.T.G.A.C.C.G.A.A.C.A.A.A.T.A.C.G.C.G.G.T.G.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.A.T.G.C.A.A.A.A.T.T.A.A.G.A.G.G.T.T.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.C.A.G.T.A.C.G.C.G.C.A.T.C.T.G.A.G.C.G.C.G.T.A.G.C.A.A.T.C.G.C.G.C.A.G.T.C.A.A.A.G.C.C.A.G.A.C.G.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.C.A.G.A.G.T.C.C.A.C.G.T.T.A.C.T.T.T.C.C.C.A.C.G.A.T.C.T.T.A.T.T.A.G.A.T.A.T.A.G.G.A.G.G.A.G.G.A.C.A.T.T.C.G.C.T.G.G.T.T.A.T.C.G.A.A.G.C.T.A.T.C.A.A.A.G.C.G.G.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.T.A.A.C.T.C.A.T.A.C.A.G.C.G.C.G.C.T.G.C.C.T.G.G.T.C.C.C.A.G.C.A.T.T.T.C.T.C.A.A.C.G.T.A.G.G.C.G.C.G.T.C.C.A.T.G.C.A.A.A.T.C.T.C.C.T.T.A.T.G.A.T.T.G.G.T.G.C.T.A.C.A.A.G.T.T.C.A.A.G.A.G.T.G.T.G.G.T.C.C.T.A.C.C.T.C.A.T.T.G.C.G.A.T.T.G.A.G.A.C.T.G.C.A.C.T.T.G.C.A.C.A.T.T.T.T.T.T.T.A.G.T.T.A.C.T.G.T.G.C.G.C.G.A.G.A.G.T.C.A.A.A.G.A.T.A.A.C.G.C.C.C.G.T.C.A.A.G.C.T.C.T.A.T.G.C.T.C.T.T.C.G.C.C.G.G.G.C.G.T.G.A.T.T.C.G.C.T.G.A.A.G.G.G.G.C.C.C.T.A.C.G.A.A.G.A.A.C.T.G.C.A.T.T.C.T.A.C.C.T.T.T.C.C.T.G.A.T.T.A.T.A.T.G.T.G.C.A.T.C.T.T.C.G.C.T.A.A.G.A.G.C.G.C.C.G.T.C.G.C.C.C.A.G.G.A.T.C.A.A.A.C.C.T.G.T.G.A.G.C.C.C.A.C.A.G.C.T.C.C.C.A.A.G.G.G.A.C.T.T.A.C.A.T.T.A.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.G.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.T.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.G.C.C.C.T.T.G.C.C.A.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.G.A.A.G.T.G.A.T.C.A.T.T.A.A.C.T.C.A.T.T.G.G.T.G.C.C.T.T.T.C.C.A.C.G.G.A.C.C.T.G.G.G.T.G.A.C.G.C.C.C.C.T.C.C.A.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.C.G.A.C.T.C.A.A.C.G.G.C.G.C.A.T.T.C.A.T.G.A.C.G.G.T.G.T.T.C.G.A.G.T.G.T.A.G.A.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.T.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.G.C.C.A.T.A.A.T.G.A.A.G.T.A.T.G.C.A.C.A.A.C.G.G.T.C.T.T.A.T.G.A.T.T.A.A.A.C.T.G.T.G.T.A.G.C.A.G.G.C.G.C.T.T.G.G.A.T.G.A.G.A.C.T.T.T.C.G.A.A.C.C.G.C.C.G.T.A.C.C.T.G.A.C.G.C.C.C.G.C.A.C.C.C.A.A.G.A.A.A.T.T.A.T.G.T.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.A.T.C.A.A.A.T.A.A.T.G.C.T.A.T.A.A.C.A.G.A.T.G.G.A.A.T.A.C.C.G.T.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.A.C.G.A.T.G.C.G.A.C.T.G.T.T.G.T.C.C.A.C.T.G.C.A.T.A.C.A.G.C.A.T.A.G.G.C.T.C.G.A.T.A.G.C.T.T.C.C.A.A.A.G.A.T.G.C.T.A.C.A.G.A.G.C.T.T.G.A.A.C.C.G.G.T.C.A.C.T.T.A.C.A.G.G.C.G.G.C.G.C.A.T.A.G.A.C.T.T.A.A.G.T.A.T.A.A.C.C.A.G.C.A.A.G.T.A.C.C.G.C.T.A.A.G.G.C.A.C.G.G.G.C.C.T.G.C.A.A.A.A.C.C.C.T.G.T.G.G.C.T.A.C.A.C.A.A.C.A.A.A.G.G.T.T.A.T.A.G.T.G.A.T.T.G.C
Sample 1  ( AFR ): T.T.T.G.T.T.G.A.A.T.T.G.A.C.C.A.G.C.A.T.G.C.C.C.G.C.A.C.G.C.G.A.G.A.G.A.C.T.C.T.C.T.A.C.T.T.A.G.G.C.G.G.C.A.T.A.T.C.T.G.A.A.T.T.C.C.A.A.C.T.T.T.C.T.T.C.A.C.A.C.G.T.C.T.T.C.T.C.T.A.T.G.T.G.C.G.G.G.T.A.T.C.T.G.G.T.G.G.A.C.A.G.A.C.G.C.G.G.C.G.T.T.G.A.C.T.T.C.C.G.C.T.A.T.C.T.A.G.C.C.A.T.G.T.C.G.C.G.T.G.A.T.G.G.A.T.T.C.G.A.G.A.G.G.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.A.C.G.T.A.A.C.A.A.T.C.C.T.C.T.T.G.G.G.G.A.T.C.C.A.G.G.C.C.C.G.T.C.G.G.G.T.C.G.A.T.C.T.G.C.T.T.G.G.C.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.C.G.A.G.A.G.T.C.G.T.C.G.A.A.T.A.C.C.C.A.G.T.G.G.G.A.A.T.T.T.A.C.T.G.C.G.A.A.G.T.C.G.T.T.C.G.G.C.A.G.A.C.T.C.T.G.C.T.C.T.G.G.C.C.C.A.C.G.A.A.T.C.G.C.A.A.A.A.A.G.A.G.T.G.T.G.C.G.C.C.A.T.T.G.G.T.G.G.C.G.A.C.T.T.T.C.A.C.C.G.G.A.T.A.T.G.T.A.G.T.C.A.G.T.G.G.T.T.T.T.T.G.T.A.A.T.G.G.G.C.G.G.A.T.A.C.A.A.G.T.G.G.G.A.T.G.A.G.A.C.A.C.C.A.C.C.G.A.G.G.A.C.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.A.A.A.C.T.T.C.C.C.T.G.T.T.G.A.A.A.G.T.G.G.T.G.C.G.G.G.G.T.A.T.C.A.C.G.C.G.T.C.C.C.T.T.A.A.T.A.G.A.G.A.T.G.T.A.C.C.C.A.A.G.G.T.A.T.C.A.C.G.A.A.A.T.A.C.C.A.A.T.A.T.T.C.A.T.G.G.C.G.T.G.T.A.G.T.T.T.C.T.A.G.C.G.C.G.G.G.G.C.T.G.T.C.G.T.A.C.C.C.G.G.G.G.C.A.A.C.G.T.T.A.G.C.T.C.T.T.C.T.T.T.T.T.A.A.G.A.C.A.A.C.C.C.T.C.T.C.G.C.T.C.G.T.C.T.C.T.T.A.G.C.A.C.C.A.T.G.T.G.A.A.T.T.C.A.A.G.C.T.C.G.T.T.T.A.G.C.G.T.T.T.A.T.G.G.G.T.G.T.T.C.T.G.G.G.C.T.A.A.A.A.G.T.C.C.C.C.T.T.G.A.C.T.A.T.A.C.A.A.A.A.T.C.C.A.T.C.C.G.G.G.A.A.T.A.T.T.C.C.C.A.G.T.C.A.G.T.A.C.G.C.G.T.C.C.C.C.G.C.C.C.G.G.A.G.A.C.C.G.C.G.C.T.C.A.G.G.A.A.C.T.G.G.T.C.A.G.T.A.C.A.C.G.C.C.A.A.T.A.A.T.C.G.T.C.C.A.T.A.C.A.T.A.G.C.G.C.T.G.A.G.T.C.G.C.A.A.T.A.T.A.A.A.A.T.T.C.G.C.T.C.A.A.T.C.T.A.G.C.A.C.T.C.G.A.C.T.A.G.G.C.G.T.G.T.T.A.G.A.G.T.T.T.A.A.G.G.A.T.T.T.A.G.G.T.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.T.A.T.G.C.G.C.C.T.G.T.T.C.T.T.C.C.G.T.C.A.T.C.G.T.A.A.A.G.C.T.G.G.A.A.G.A.C.C.C.T.C.C.T.C.A.T.C.A.A.C.C.A.G.C.A.G.G.G.A.C.C.G.C.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.C.T.C.G.A.C.G.A.G.G.C.G.T.G.A.A.C.C.G.T.C.C.T.C.C.T.G.C.C.T.G.A.C.C.T.T.A.T.G.C.A.A.T.G.A.G.T.G.T.C.A.G.T.T.T.A.T.G.T.T.A.C.G.A.C.A.A.C.A.C.A.T.G.C.A.G.A.A.C.C.C.T.C.G.C.T.A.T.G.G.T.T.T.T.A.T.A.G.A.T.G.G.T.A.T.A.T.A.T.A.C.G.A.A.T.T.A.C.G.T.G.C.T.G.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.C.T.T.G.G.T.G.G.T.T.T.T.G.A.C.G.A.T.C.A.C.A.C.A.C.G.T.C.T.T.G.G.A.A.C.A.G.T.G.G.T.T.G.G.T.C.A.C.T.C.C.G.C.T.C.T.A.A.T.G.T.A.A.T.C.A.T.C.A.T.T.C.G.G.G.C.C.A.G.C.C.C.A.C.T.C.C.G.C.G.T.C.G.T.G.A.A.C.T.A.A.A.T.G.A.T.G.C.C.G.G.C.G.G.T.A.G.G.C.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.T.A.T.G.G.C.A.G.A.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.C.C.A.A.T.G.G.A.C.T.A.C.C.T.T.T.T.A.C.T.A.A.C.G.A.T.C.C.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.C.C.T.C.A.G.A.C.A.T.C.G.T.G.A.C.G.C.G.C.C.G.C.C.C.A.C.C.G.T.T.T.C.C.T.C.T.A.C.T.T.G.A.G.G.T.G.C.A.A.C.T.A.A.C.G.G.G.T.T.C.G.G.G.G.C.T.A.A.G.C.G.A.G.C.T.C.G.G.C.T.A.C.T.A.A.T.A.T.C.A.T.T.G.C.C.G.G.A.T.C.A.T.C.A.G.C.C.C.A.A.A.G.T.G.A.A.C.G.G.G.C.A.A.T.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.A.A.T.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.C.A.A.A.T.G.T.A.G.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.G.A.G.C.A.T.A.C.C.G.G.C.T.C.T.T.A.G.G.C.C.G.A.A.T.T.A.T.C.C.T.C.G.A.G.A.A.C.A.C.C.T.A.G.G.C.A.G.A.G.T.C.C.G.T.G.C.A.T.A.A.A.C.T.A.G.G.C.T.G.C.C.A.C.G.C.G.C.T.G.G.T.A.T.G.A.A.A.A.T.A.A.C.G.A.C.G.G.A.C.A.A.G.C.C.T.C.C.A.G.G.G.C.G.C.T.C.C.T.C.G.A.T.T.G.A.T.C.A.G.A.C.C.G.G.A.A.G.T.C.G.A.G.T.G.C.T.G.G.C.T.A.C.T.A.C.A.A.A.C.T.G.A.T.T.A.C.G.G.C.G.G.G.A.C.G.A.T.A.T.T.G.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.T.G.C.T.G.A.T.G.C.G.G.C.T.T.A.G.T.G.C.G.G.A.T.A.A.G.G.G.T.T.A.C.T.A.A.C.A.C.A.C.T.A.A.T.A.A.A.T.A.C.G.A.G.G.T.T.A.G.T.C.T.A.A.A.T.G.T.C.T.G.A.T.A.T.A.G.T.A.A.A.A.C.C.C.G.C.A.G.C.A.G.G.A.C.C.T.A.G.G.G.A.C.T.C.C.C.C.G.A.G.T.A.C.G.G.T.T.G.G.A.C.T.C.G.A.T.G.A.A.C.A.C.T.T.T.T.C.C.A.A.A.G.G.T.T.T.C.G.A.G.A.G.C.G.G.A.C.C.G.T.T.G.A.T.C.G.A.A.G.T.C.G.C.T.A.T.C.T.C.G.T.C.A.A.G.C.A.G.G.G.G.G.C.C.T.G.G.G.T.C.C.T.T.T.A.T.T.G.T.A.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.A.G.C.C.A.C.A.T.C.T.T.G.T.A.C.A.C.T.C.T.A.T.C.A.C.A.C.G.A.G.C.C.A.A.A.C.A.T.C.G.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.G.C.T.A.G.T.C.G.C.G.G.C.G.C.A.A.A.T.C.G.G.T.A.T.A.A.T.T.C.A.T.G.A.T.C.G.A.T.A.G.G.T.T.T.G.T.C.T.A.G.A.A.G.T.C.C.A.T.G.T.A.G.C.T.G.G.T.T.T.G.A.G.T.A.C.T.T.A.C.G.A.G.T.T.C.C.G.G.C.A.A.A.G.C.T.T.C.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.C.G.A.A.C.C.A.G.T.A.C.G.T.G.G.C.G.A.T.T.A.T.A.C.C.A.C.T.G.T.G.T.G.C.A.C.C.C.G.C.A.C.C.C.G.A.G.T.T.T.C.A.T.T.T.C.T.A.T.G.C.T.G.C.A.G.T.T.C.A.C.G.A.T.C.A.A.C.G.G.G.A.T.G.G.C.G.C.T.C.T.G.A.T.C.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.T.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.C.A.A.C.C.T.G.T.G.C.C.G.T.T.C.T.T.G.C.A.C.C.G.A.G.A.A.G.C.A.A.C.A.T.C.T.A.A.A.A.C.C.T.A.G.T.A.T.C.G.A.C.A.C.T.A.T.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.A.A.T.A.C.T.C.A.A.A.A.A.A.G.G.C.A.T.G.A.C.A.A.C.T.C.C.G.A.G.A.C.C.T.A.G.G.A.T.G.A.T.A.C.T.C.C.C.G.G.G.A.G.G.G.A.A.A.A.A.T.G.G.C.A.C.G.T.T.A.G.A.G.T.A.T.C.G.T.A.A.T.C.C.C.C.A.T.C.A.G.C.G.T.G.A.A.T.A.A.A.C.G.G.T.C.C.A.A.A.T.C.T.T.G.T.T.G.T.A.T.C.A.T.C.C.A.A.T.T.T.A.C.C.T.T.C.T.G.T.C.A.G.A.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.G.T.A.A.A.T.T.A.G.A.A.A.A.T.T.T.T.T.T.A.G.A.G.C.T.G.C.G.G.T.T.G.C.T.C.C.G.A.C.T.T.C.T.C.T.A.T.A.T.G.A.A.C.A.C.C.G.G.G.C.T.A.G.C.T.T.A.T.C.T.C.A.A.C.C.C.G.T.C.G.C.G.G.C.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.C.C.C.C.T.G.G.C.T.C.T.A.A.A.G.A.A.G.A.A.C.G.A.T.G.A.A.A.C.A.A.A.T.A.A.A.T.C.C.G.C.G.G.T.A.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.A.T.C.C.C.A.G.A.T.T.A.A.G.A.G.G.T.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.C.A.G.T.C.C.C.C.A.C.T.C.C.G.A.A.T.C.C.G.C.T.G.T.C.C.G.C.T.G.C.G.T.G.A.G.T.T.C.T.G.C.C.A.G.C.C.A.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.G.C.T.A.A.T.C.G.A.G.G.T.T.C.C.G.C.T.C.C.T.T.G.T.T.T.G.A.T.A.A.T.T.C.T.T.A.G.T.G.G.A.A.G.A.C.A.A.A.C.T.C.G.C.C.T.T.A.T.T.A.T.T.G.A.A.G.C.T.C.A.T.A.T.A.G.C.T.G.G.T.C.T.G.T.G.T.C.G.G.G.T.T.A.A.C.T.C.A.A.C.C.A.G.C.G.C.G.C.T.G.C.C.T.G.G.T.A.T.C.G.G.C.A.T.A.T.T.T.T.A.A.C.G.T.A.G.G.T.A.A.A.G.T.C.A.T.G.A.A.T.G.T.C.T.C.G.C.T.A.T.G.G.T.T.T.C.A.A.C.T.A.C.A.A.G.T.T.G.A.G.G.A.A.T.G.G.G.G.A.C.C.T.A.C.G.T.C.C.T.T.G.C.G.A.T.T.G.A.G.A.C.T.T.C.A.G.C.T.G.C.A.C.T.C.T.T.T.T.T.T.A.G.C.T.A.A.T.G.T.G.C.G.C.G.A.T.A.G.T.A.A.G.A.G.T.T.A.A.C.G.C.C.C.G.T.C.A.A.G.C.T.C.T.A.T.G.C.T.C.T.T.C.G.C.G.G.G.G.C.G.T.G.A.T.T.C.G.C.T.G.A.A.G.G.G.G.C.C.C.C.A.C.G.A.A.G.A.C.C.T.G.C.A.T.T.C.T.C.C.C.T.T.T.C.C.T.G.A.T.T.A.T.A.T.G.T.G.C.A.T.C.T.T.C.G.C.T.A.A.G.A.G.C.G.C.C.G.T.C.G.C.C.G.A.G.G.A.T.C.A.A.A.C.C.T.G.T.G.A.G.C.C.C.A.C.A.G.C.T.C.C.C.A.A.G.G.G.A.C.T.T.A.C.A.T.T.A.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.G.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.T.T.G.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.C.C.T.T.G.C.C.A.T.A.C.G.C.A.A.C.G.A.A.G.T.A.C.C.C.G.G.T.A.T.T.A.G.A.T.A.T.C.A.T.C.A.A.C.G.T.C.T.T.G.A.T.G.C.C.T.T.T.T.C.A.C.G.G.T.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.A.T.C.C.A.C.A.T.G.T.A.T.G.T.C.A.A.G.G.C.T.C.A.A.C.G.C.C.G.C.T.T.T.C.C.T.G.A.A.G.G.A.T.T.T.C.T.A.G.T.T.T.A.T.G.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.T.A.G.A.G.A.G.G.C.C.G.T.G.T.G.A.G.A.A.T.G.A.A.G.T.A.T.T.A.A.A.C.A.C.G.G.T.C.T.T.C.T.G.A.T.T.A.T.A.C.A.G.A.G.T.A.G.C.A.G.T.C.A.C.G.T.G.G.A.T.A.A.T.C.C.A.T.T.C.C.A.A.C.C.G.C.G.G.T.A.C.G.T.G.A.C.G.C.C.C.G.C.A.G.C.C.A.A.C.A.A.A.T.T.A.C.G.T.T.C.C.A.G.C.T.T.C.G.T.A.A.C.A.C.A.G.A.A.T.G.C.T.A.T.A.A.C.A.C.A.T.C.G.C.A.T.A.C.C.G.C.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.A.C.G.A.G.G.C.G.A.C.G.G.T.T.G.T.C.G.A.A.T.G.A.C.T.A.C.A.T.C.A.T.A.G.G.C.T.C.C.A.T.A.G.G.T.T.C.C.A.C.G.G.T.T.G.C.C.C.C.G.C.A.G.C.C.T.T.T.C.C.C.C.G.T.C.T.C.C.A.A.A.T.G.A.C.T.C.G.G.C.A.A.T.G.A.C.T.T.A.A.G.T.A.T.A.A.C.C.A.G.C.A.A.G.T.A.C.C.G.A.T.A.A.G.G.C.A.C.G.G.G.C.C.T.G.C.A.A.A.A.C.C.C.T.G.T.A.G.C.G.C.C.G.C.A.T.G.A.C.A.A.A.T.G.C.G.C.C.T.G.A.G.T.T.G
Sample 2  ( AFR ): T.A.T.A.T.T.G.A.A.A.T.G.A.C.C.A.G.C.A.T.G.C.C.C.G.C.A.A.G.C.T.A.G.A.G.A.C.C.C.G.G.A.A.C.T.T.A.G.G.C.G.G.C.A.T.A.T.C.C.G.A.A.T.T.C.C.A.G.C.T.T.T.C.A.T.C.A.C.A.C.G.T.C.T.T.C.T.C.T.G.T.C.C.T.C.G.C.G.T.A.A.C.T.G.G.T.G.G.A.C.C.G.G.A.G.C.G.T.T.A.T.A.G.A.A.C.T.T.C.G.C.T.A.C.C.T.A.G.C.C.A.T.T.T.C.A.C.C.A.G.T.T.G.G.A.A.T.C.G.A.T.T.G.G.C.A.T.A.C.C.G.T.T.C.C.C.T.G.C.A.A.C.G.T.G.G.A.C.T.T.T.A.G.A.C.C.T.G.A.A.T.A.G.C.G.A.A.A.T.T.A.G.C.T.A.T.C.A.G.C.A.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.C.G.C.C.G.G.A.G.A.G.G.G.C.C.C.G.G.A.A.T.C.A.C.A.G.C.G.G.G.T.G.T.T.T.G.G.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.T.T.T.A.G.T.A.C.G.C.T.A.T.G.C.A.C.T.A.A.C.C.C.A.C.G.A.A.T.G.A.C.A.A.A.A.A.G.A.G.T.A.G.G.C.C.C.C.T.T.T.G.C.T.T.G.T.G.A.C.T.T.G.C.A.A.C.G.G.A.T.A.G.G.T.A.T.T.A.A.A.T.G.G.C.T.T.T.T.G.T.A.A.C.A.G.G.C.G.G.A.T.T.C.A.T.G.T.C.G.G.A.A.A.C.C.A.T.A.A.C.T.G.A.C.T.G.A.A.C.G.A.A.T.A.T.A.A.C.A.C.A.T.C.C.T.A.C.C.C.T.G.T.G.G.T.A.G.A.A.G.A.G.C.G.T.T.T.A.G.T.C.T.C.G.A.T.T.C.C.T.T.T.G.A.T.A.G.A.G.G.A.G.C.T.C.C.A.T.A.G.G.T.A.A.C.G.A.G.T.G.A.T.A.C.C.A.A.C.A.T.G.C.A.T.G.C.C.C.T.C.T.A.C.T.G.G.A.T.A.A.C.G.C.T.A.G.T.C.T.G.T.C.G.T.A.T.C.C.G.G.G.A.C.G.A.C.G.T.T.T.A.C.T.C.T.T.C.T.T.T.C.T.A.A.A.A.C.A.A.C.C.T.G.G.T.C.G.C.C.G.A.C.C.T.C.T.T.A.G.C.A.C.C.A.T.G.T.G.A.A.T.T.C.A.A.G.C.T.C.G.C.T.T.A.G.C.G.T.T.T.A.T.G.G.T.T.G.T.T.C.T.G.G.C.C.T.A.A.A.A.G.T.C.C.C.C.T.T.G.A.C.G.A.T.A.C.A.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.C.A.G.A.A.C.T.A.T.T.C.G.T.C.G.G.G.C.G.T.A.G.A.C.C.G.C.G.C.T.C.A.G.G.A.A.C.T.G.G.T.C.A.G.T.A.C.A.T.G.C.C.A.G.T.A.A.T.A.G.G.C.C.A.G.A.C.A.C.A.G.C.C.C.C.G.A.C.C.T.G.C.A.A.G.A.T.T.C.C.T.T.G.C.A.A.T.C.T.A.A.C.G.A.G.C.T.C.T.A.G.A.C.T.A.G.C.C.G.G.T.A.T.G.C.T.G.T.T.T.T.T.G.G.A.G.T.G.A.A.G.T.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.G.G.A.G.A.A.A.G.T.T.C.T.G.G.C.C.G.T.T.G.T.G.C.T.T.C.G.T.C.A.T.C.G.A.A.A.A.G.C.C.G.G.A.A.G.A.C.T.C.T.C.C.C.T.A.T.C.G.A.C.C.A.G.C.T.G.C.T.A.C.G.G.G.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.G.T.C.G.A.C.G.C.G.G.C.G.T.G.A.A.A.T.C.A.G.G.C.T.A.T.C.A.A.T.G.A.G.C.T.T.A.A.G.T.T.A.G.G.C.G.G.T.T.C.A.G.T.T.G.C.T.G.T.T.A.T.G.C.T.C.A.T.T.G.A.C.G.C.T.G.A.A.C.C.C.T.G.G.C.T.A.T.C.A.A.T.G.T.A.G.A.C.A.T.G.T.T.A.T.G.A.T.A.A.T.G.A.A.C.T.A.C.G.T.T.C.C.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.C.C.T.T.A.G.T.A.A.C.T.T.G.G.T.G.G.T.T.T.T.G.A.C.G.A.T.C.A.C.A.C.G.C.G.T.C.T.T.G.G.T.A.C.T.G.T.G.G.T.A.G.C.C.C.A.C.C.G.C.C.C.T.C.T.G.A.T.T.T.A.A.G.C.A.G.C.A.T.T.T.G.G.G.A.C.T.G.T.A.T.T.A.T.A.T.G.G.G.T.T.G.T.C.A.A.C.T.A.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.A.G.G.T.A.G.G.C.C.G.C.C.C.A.G.C.T.C.C.C.T.T.A.T.G.T.C.A.G.A.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.C.A.T.A.T.G.G.A.C.T.A.C.C.T.T.T.T.A.G.C.A.A.C.G.A.A.A.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.C.T.T.C.A.G.A.C.A.T.C.G.T.G.G.C.G.C.C.C.T.G.C.C.C.A.C.C.G.T.T.T.C.C.T.C.T.A.C.T.T.G.A.G.G.T.G.C.A.A.C.T.A.A.C.G.G.G.T.T.C.G.G.G.G.C.T.A.T.G.C.G.A.C.C.T.C.G.G.C.T.A.G.A.A.A.T.A.T.C.A.T.T.G.C.C.T.G.A.T.C.T.T.C.A.G.C.C.A.A.A.A.G.T.G.A.A.C.G.G.G.C.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.C.G.T.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.A.A.A.A.T.G.T.A.T.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.G.A.G.C.A.C.A.C.C.T.T.C.G.C.T.T.A.C.G.C.C.G.A.A.T.T.A.T.C.A.T.G.A.A.G.A.T.G.C.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.C.T.T.G.T.T.A.G.G.G.G.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.A.T.A.T.A.A.A.A.A.T.T.A.C.G.A.C.A.G.A.C.A.G.A.C.G.T.C.C.A.G.G.A.A.G.C.T.A.T.A.C.A.A.G.G.G.C.T.G.C.G.T.C.A.T.G.C.T.T.T.C.G.A.G.G.G.C.T.G.G.C.T.A.C.T.A.C.A.A.A.C.T.G.A.T.T.A.C.G.G.C.G.G.G.A.C.G.A.T.A.T.T.G.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.C.G.C.T.G.A.T.G.C.G.G.C.T.A.A.G.T.C.C.G.G.A.T.T.C.G.G.A.T.T.A.C.T.A.A.C.A.C.A.C.T.A.A.T.A.A.C.T.G.C.A.A.G.G.T.T.A.G.A.A.G.C.A.A.T.G.T.C.T.G.T.T.G.T.A.T.T.A.A.A.A.C.C.C.G.A.G.G.C.T.G.C.C.C.C.C.A.G.G.G.A.T.A.C.C.G.T.A.A.T.T.C.C.T.T.T.T.A.C.A.C.T.T.G.T.T.A.T.C.C.C.C.T.T.T.T.C.T.A.A.T.A.G.T.T.G.C.G.T.G.A.T.A.G.G.T.C.A.G.T.T.G.A.T.A.G.A.A.C.T.G.G.C.T.A.T.C.T.C.G.T.C.A.A.G.C.T.G.G.G.T.C.A.C.T.G.C.G.C.C.C.G.T.C.T.T.C.G.T.A.A.A.C.A.G.C.A.A.A.A.A.C.A.A.C.T.G.G.C.A.C.A.G.A.C.A.A.C.C.T.C.T.T.C.A.C.T.C.T.C.T.C.T.C.G.C.G.A.T.C.C.G.A.A.C.T.A.C.G.T.G.T.G.G.A.A.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.C.G.T.A.G.T.C.G.A.A.G.C.G.C.G.A.A.T.C.A.G.T.A.T.A.A.T.A.T.G.T.C.A.T.C.G.A.T.G.G.T.T.T.T.G.T.C.T.C.C.A.A.G.T.C.C.A.T.G.T.A.G.C.A.G.T.G.A.A.A.A.G.A.A.C.A.T.C.C.G.A.G.T.T.C.G.G.G.C.A.C.T.G.G.G.T.C.C.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.T.G.G.G.G.C.C.A.G.T.A.C.T.T.G.G.G.G.C.G.T.C.G.A.C.C.A.T.T.G.T.G.T.G.C.C.A.G.C.G.G.A.T.T.C.T.A.G.T.T.T.A.A.G.A.A.G.T.A.A.G.C.T.G.C.A.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.A.C.T.G.G.A.C.G.G.C.A.T.G.C.G.C.T.T.A.C.T.T.A.T.A.C.C.G.C.T.A.T.A.A.C.T.T.G.G.T.G.G.T.A.T.T.T.A.A.T.G.G.G.G.T.T.A.A.C.C.T.G.T.G.G.C.T.C.T.A.T.C.C.C.G.C.C.C.C.A.A.G.G.C.T.A.C.A.T.C.T.A.A.C.A.A.C.G.A.G.T.A.T.C.G.C.C.A.C.C.A.G.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.C.A.A.A.A.G.A.G.A.A.A.C.G.A.C.A.A.C.G.C.C.G.A.G.A.C.C.T.A.G.G.T.T.G.A.T.A.C.T.C.C.C.G.G.G.A.G.G.G.A.A.C.A.T.T.G.C.C.A.C.G.T.A.A.G.A.G.T.A.T.G.G.T.A.A.T.C.C.C.C.A.T.C.A.G.C.G.T.G.A.A.T.A.A.A.C.T.G.T.C.C.A.A.A.T.C.T.T.G.T.T.G.T.A.T.G.A.T.C.C.A.A.A.T.T.A.T.C.T.T.C.G.G.T.C.A.G.A.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.A.T.A.G.A.T.T.A.G.A.T.A.A.T.C.T.T.T.T.A.G.A.C.T.T.G.C.G.T.T.T.T.C.T.C.C.G.A.C.T.T.C.T.C.T.A.A.A.T.G.A.A.C.A.C.C.G.G.G.C.T.A.G.T.T.T.T.T.C.T.C.A.A.C.C.C.G.T.C.G.C.G.G.C.C.C.C.A.C.A.A.T.C.T.C.C.A.C.T.G.G.A.T.C.T.C.A.A.A.A.G.T.A.T.T.T.G.T.T.A.A.C.C.A.T.G.C.A.A.A.T.A.C.A.A.G.G.T.A.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.G.T.C.C.A.T.A.A.T.T.A.C.G.A.G.G.T.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.C.A.G.T.A.T.G.C.G.C.A.T.C.T.G.A.G.A.G.C.G.C.A.G.C.A.A.T.C.G.C.G.C.A.G.T.C.A.A.A.G.C.C.A.G.C.A.G.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.C.A.G.A.A.T.C.G.A.C.G.T.T.A.C.T.C.T.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.T.G.T.T.A.G.A.G.A.T.A.G.G.A.A.C.C.C.G.A.A.A.T.C.G.G.C.T.T.A.T.T.G.T.T.G.A.C.G.C.T.C.A.T.A.T.A.G.A.T.C.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.T.T.A.G.T.C.A.T.C.C.A.G.C.G.C.A.C.T.G.C.C.T.G.G.T.C.C.A.G.G.C.A.T.A.T.T.T.T.A.A.C.G.T.A.G.G.T.A.A.A.T.C.C.A.T.G.A.G.A.G.T.C.T.C.G.T.T.A.T.G.G.C.T.T.G.A.G.G.C.A.C.C.A.G.T.A.G.T.G.G.A.G.T.T.T.G.G.A.C.C.C.C.G.G.G.G.A.G.T.G.C.G.A.A.T.G.T.G.A.C.T.T.C.A.G.T.T.G.C.A.C.A.T.T.T.T.T.T.T.A.G.T.T.A.A.T.G.T.A.C.G.C.G.A.T.A.T.T.A.A.A.A.G.T.T.A.A.C.G.T.C.C.G.T.C.A.A.C.C.T.G.C.A.T.T.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.G.G.C.G.A.G.C.T.T.C.G.C.T.G.A.A.G.G.G.G.C.C.C.C.A.C.G.C.T.C.A.A.T.T.G.G.A.T.T.C.T.C.C.C.T.T.T.T.C.T.G.A.G.T.A.T.A.G.G.T.G.C.A.T.C.T.T.A.G.C.T.A.A.G.A.G.C.G.T.C.G.A.C.G.C.C.G.A.A.G.A.T.C.A.C.A.C.C.T.G.C.G.A.G.C.C.C.C.C.A.T.C.T.T.A.T.A.A.G.G.G.A.C.T.T.A.C.A.T.T.C.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.A.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.T.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.C.C.T.T.G.C.C.A.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.T.T.A.G.A.G.A.T.C.C.T.C.A.A.C.G.T.A.T.T.G.A.T.G.C.C.T.T.T.T.C.A.C.G.G.T.T.C.G.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.C.T.C.C.A.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.A.G.A.C.G.C.A.A.C.G.G.C.G.C.A.T.T.A.A.G.G.A.C.G.G.A.G.T.T.C.G.A.G.T.G.T.A.T.A.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.C.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.G.T.G.A.T.A.A.T.G.A.A.G.G.A.T.T.C.A.C.A.A.C.G.G.T.C.T.T.A.T.G.A.T.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.G.C.A.G.T.C.A.C.T.T.G.G.A.T.G.A.G.C.A.A.T.T.C.C.A.A.C.C.G.C.G.G.T.A.C.G.T.G.A.C.C.C.C.C.G.C.A.C.C.C.A.A.G.A.A.A.T.T.A.T.G.T.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.A.T.C.A.C.A.G.A.A.T.G.C.T.G.T.A.A.C.A.G.A.T.G.G.C.A.T.A.C.C.G.C.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.A.C.G.A.T.G.C.G.A.C.T.G.T.T.G.T.C.C.A.C.T.G.C.A.T.A.C.A.T.C.A.T.A.G.G.C.T.C.C.A.T.A.G.C.A.T.C.C.A.A.G.G.A.G.A.C.T.A.C.A.C.A.G.C.T.A.G.T.A.C.C.C.G.T.C.T.C.T.A.A.C.A.G.G.C.G.G.G.G.C.A.A.A.T.T.C.T.T.A.A.G.T.A.T.A.A.C.C.A.T.C.A.A.G.T.A.C.C.G.C.T.A.A.G.G.C.A.C.G.G.G.C.C.T.G.C.A.A.A.A.C.C.C.T.G.T.A.G.C.T.C.T.A.C.A.T.C.A.A.A.G.A.T.T.A.T.C.C.T.G.A.T.T.T.C
Sample 3  ( AFR ): T.A.T.A.T.T.G.A.A.A.T.G.A.C.C.A.G.C.A.T.G.C.C.C.G.C.A.A.G.C.T.A.G.A.G.A.C.C.C.G.C.A.A.C.T.T.A.G.G.C.G.G.C.A.T.A.T.C.C.G.A.A.T.T.C.C.A.G.C.T.T.T.C.A.T.C.G.C.A.C.G.T.C.T.T.C.T.C.T.G.T.C.C.T.C.G.C.G.T.A.A.A.T.G.G.T.G.G.A.C.C.G.G.A.G.C.G.G.T.A.T.T.G.A.A.C.T.T.C.G.C.T.A.C.C.G.A.G.C.C.A.T.G.T.C.A.C.C.A.G.T.T.G.G.A.A.T.A.G.A.T.A.G.G.T.A.T.T.C.A.T.T.G.C.A.A.C.G.T.T.A.C.G.A.T.C.C.C.C.G.T.G.G.A.C.C.T.G.A.A.G.A.C.A.G.A.A.A.T.T.A.G.C.T.A.T.C.A.G.C.A.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.G.G.A.G.A.G.G.G.C.C.C.G.G.A.A.T.C.A.C.A.G.C.G.G.A.T.G.T.T.T.G.G.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.T.T.T.A.G.T.A.C.G.C.T.A.T.G.C.A.C.T.A.A.C.C.C.A.C.T.A.A.T.G.G.C.A.A.A.A.A.G.A.G.T.G.T.G.C.G.C.C.A.T.T.G.G.T.G.G.C.G.A.C.G.T.T.C.C.C.C.G.G.C.T.G.T.G.T.A.G.T.C.C.G.T.G.G.T.T.A.C.C.G.T.C.A.T.A.A.G.G.A.G.A.T.A.C.A.A.G.T.G.T.G.A.A.G.A.C.A.T.A.C.C.A.C.A.G.A.G.A.A.G.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.C.A.A.C.T.T.C.C.C.T.G.T.T.G.A.A.C.C.T.A.G.T.A.C.G.G.T.G.A.A.T.C.A.G.G.C.G.T.C.C.T.A.T.G.A.C.A.G.C.G.G.T.G.C.A.C.C.C.A.A.G.G.T.A.T.C.A.C.A.A.A.A.T.G.A.C.A.G.C.A.T.T.C.A.T.G.G.A.G.A.G.T.A.G.A.T.T.C.T.A.G.C.G.C.T.G.G.T.C.T.G.T.C.G.T.A.T.C.C.G.G.G.A.C.G.A.C.G.T.A.T.A.C.T.C.T.T.C.T.T.T.C.T.A.A.A.A.C.A.A.C.C.T.G.G.T.C.G.C.C.G.A.C.C.T.C.T.T.A.G.C.A.C.C.A.T.G.T.G.A.A.T.T.C.A.A.G.C.T.C.G.C.T.T.A.G.C.G.T.T.T.A.T.G.G.T.T.G.T.T.C.T.G.G.C.C.T.A.A.A.A.G.T.C.C.C.C.T.T.G.A.C.G.A.T.A.C.A.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.C.A.G.A.A.C.T.A.G.T.C.G.T.C.G.G.G.C.G.T.A.G.A.C.C.G.C.G.C.T.C.A.G.G.A.A.C.T.G.G.T.C.A.G.T.A.C.A.T.G.C.C.A.G.T.A.A.T.A.G.G.C.C.A.G.A.C.A.C.C.G.C.C.C.T.G.A.C.C.T.G.C.A.A.G.A.T.T.C.C.T.T.G.C.A.A.T.C.T.A.A.C.G.A.G.C.T.C.T.A.G.A.C.T.A.G.C.C.G.G.T.A.T.G.C.T.G.T.T.T.T.T.G.G.A.G.T.G.A.A.G.T.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.G.G.A.G.A.A.A.G.T.T.C.T.G.G.C.C.G.T.T.G.T.G.C.T.T.C.G.T.C.A.T.C.G.A.A.A.A.G.C.C.G.G.A.A.G.A.C.T.C.T.C.C.C.T.A.T.C.G.A.C.C.A.G.C.T.G.C.T.A.C.G.G.G.A.G.T.T.C.G.A.T.C.A.G.T.C.G.A.C.G.C.G.G.C.G.T.G.A.A.A.T.C.A.G.G.C.T.A.T.C.A.A.T.C.C.C.C.T.T.G.A.G.C.A.A.T.G.C.G.T.G.T.C.A.G.T.T.T.A.T.G.T.C.A.C.G.A.C.A.A.T.T.G.A.C.G.C.A.G.A.A.C.C.C.T.C.G.C.T.A.T.C.A.A.T.T.T.A.T.T.C.G.T.G.T.T.A.T.G.A.T.A.C.T.C.A.A.C.T.A.C.G.T.T.C.C.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.C.T.T.G.G.T.C.G.T.T.T.T.G.A.C.G.A.T.C.A.C.A.C.A.G.G.T.T.T.T.A.G.T.A.C.A.G.T.A.G.T.T.G.G.T.C.A.C.T.C.C.G.G.T.C.C.A.A.A.T.T.A.A.T.C.T.T.C.A.T.C.C.G.A.G.C.C.A.G.C.A.C.A.C.T.C.C.G.C.G.T.C.T.T.G.A.A.C.T.T.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.C.G.G.T.A.G.G.A.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.T.A.T.T.T.C.G.A.C.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.C.C.A.A.T.T.G.C.C.T.A.G.C.T.T.T.T.A.C.T.A.A.C.G.A.A.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.T.C.C.C.T.C.A.G.A.C.A.T.C.G.T.G.A.C.G.C.G.C.T.G.C.A.A.A.C.C.G.T.T.T.A.C.T.G.A.G.C.A.T.G.A.C.A.T.G.G.T.G.C.T.A.A.G.A.T.A.T.T.C.G.G.G.G.C.T.A.A.G.C.G.A.C.C.T.C.G.G.C.T.A.C.A.A.A.T.A.T.C.A.T.T.G.C.C.G.G.A.T.C.T.T.C.A.G.C.C.C.A.A.A.G.T.T.A.A.C.G.G.G.C.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.A.G.T.G.A.G.G.A.A.C.T.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.C.A.A.A.T.G.T.A.G.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.T.A.G.C.A.C.A.C.C.T.T.C.T.C.T.T.A.C.G.A.C.G.A.A.T.T.A.T.C.A.T.G.A.A.G.A.T.G.A.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.C.T.T.G.T.T.A.C.G.G.A.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.G.T.A.T.A.A.A.A.A.T.A.G.G.G.A.C.G.G.A.C.A.G.G.C.C.T.A.C.A.T.G.A.C.T.A.A.A.C.A.C.G.A.G.G.G.C.T.G.A.G.T.C.C.G.G.A.A.G.T.C.G.A.G.G.G.G.G.G.G.C.T.A.C.T.A.C.C.A.C.C.T.G.A.T.T.C.C.A.G.C.A.A.A.A.C.G.C.T.A.T.T.G.A.T.C.T.A.G.C.C.A.T.G.T.G.C.T.G.A.T.G.C.G.G.C.C.A.T.G.C.G.T.G.G.A.T.T.A.G.G.A.T.T.A.T.T.C.G.C.A.T.A.G.T.G.T.T.A.A.A.T.G.A.A.A.A.G.A.C.A.G.T.A.G.C.G.A.T.G.T.C.T.A.T.T.G.T.A.G.A.T.A.A.A.C.A.G.G.C.G.T.T.A.C.G.A.C.C.T.A.G.G.A.A.T.A.G.C.G.T.A.A.T.T.A.C.T.G.T.T.A.C.A.C.T.C.G.T.T.A.A.C.C.A.C.T.T.A.T.C.C.A.A.A.A.G.T.T.T.C.G.T.A.C.T.A.G.C.T.T.C.G.T.T.G.A.T.C.G.A.A.C.T.C.G.C.T.A.T.G.T.C.G.A.G.A.A.G.C.T.G.G.G.G.C.C.A.T.C.G.G.C.C.C.T.T.T.A.T.C.G.T.A.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.C.C.C.A.G.C.C.A.C.A.A.C.T.T.G.T.A.C.A.C.T.C.G.A.T.C.T.C.A.C.G.A.T.C.C.G.A.A.C.A.T.A.G.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.G.G.T.C.G.G.C.C.C.A.G.C.G.C.A.A.T.T.C.A.G.T.A.T.A.A.T.A.C.G.T.C.A.A.C.G.A.T.A.G.T.T.T.T.G.T.C.T.C.C.A.A.G.T.C.C.A.G.G.T.A.G.C.T.G.G.G.A.A.A.A.G.A.A.A.A.C.A.C.G.A.G.T.T.C.C.G.G.C.A.A.A.G.C.T.T.T.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.C.G.A.A.C.C.A.G.T.A.C.G.T.G.G.C.G.A.T.T.A.T.A.C.C.A.C.T.G.T.G.T.G.C.A.C.C.C.G.C.A.C.C.C.G.A.G.T.T.C.C.A.G.A.A.G.T.A.T.A.C.T.A.C.A.G.T.T.C.A.C.T.A.G.G.C.A.C.T.G.G.T.T.G.G.C.G.T.T.C.G.C.T.T.C.C.T.T.A.A.A.T.G.G.C.T.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.T.G.A.T.C.T.G.T.G.G.A.G.C.T.C.T.C.G.C.G.T.A.C.C.G.T.G.G.C.A.A.C.A.T.C.T.A.A.A.A.C.C.T.A.G.T.A.T.C.G.A.C.A.C.T.A.T.C.A.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.C.A.A.A.A.A.A.G.G.C.A.T.G.A.G.T.G.G.T.G.C.T.T.T.C.A.A.A.C.C.G.A.T.C.T.T.A.C.C.T.A.C.T.G.A.T.A.G.T.T.A.C.T.A.T.G.G.C.T.G.A.T.T.C.G.A.G.T.A.T.G.C.G.T.A.C.C.C.C.G.A.G.G.T.T.G.G.T.C.A.A.A.G.G.T.G.T.T.T.C.A.T.A.G.T.G.C.T.A.A.T.A.C.C.C.G.A.T.C.A.A.T.T.A.A.T.C.C.T.G.C.G.G.T.C.A.G.A.C.C.A.T.G.C.T.G.T.G.A.C.A.A.A.G.T.A.T.G.A.T.T.T.C.A.T.A.T.C.G.C.G.T.T.G.C.G.T.A.T.T.C.C.A.G.G.A.C.T.T.C.A.C.T.C.A.T.G.A.A.C.C.T.C.C.A.A.T.C.C.G.A.C.T.T.A.A.C.G.C.G.T.T.A.A.C.C.C.G.A.T.A.G.C.T.C.A.G.T.G.T.A.G.C.C.A.A.C.G.G.A.T.C.T.C.A.A.A.A.G.T.A.T.T.T.G.T.T.A.A.C.C.A.T.G.C.A.A.A.T.A.A.A.A.G.G.T.A.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.G.T.C.C.A.A.A.A.T.T.A.C.G.A.G.G.T.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.C.A.G.T.A.T.G.C.G.C.A.T.C.T.G.A.G.A.G.C.G.C.A.G.C.A.A.T.C.G.C.G.C.A.G.T.C.A.A.A.G.C.C.A.G.C.A.G.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.C.A.G.A.A.T.C.G.A.C.G.T.T.A.C.T.C.T.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.T.G.T.T.A.G.A.G.A.T.A.G.G.A.A.C.C.C.G.A.A.A.T.C.G.G.C.T.T.A.T.T.G.T.T.G.A.C.G.C.T.C.A.T.A.T.A.G.A.T.C.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.T.T.A.G.T.C.A.T.C.T.A.G.C.G.C.A.C.T.G.C.C.T.G.C.T.C.C.C.A.G.C.A.G.T.T.C.T.C.A.A.C.G.T.A.G.G.T.G.C.G.T.C.G.A.T.G.C.A.A.A.T.C.T.C.C.T.T.A.T.G.A.T.A.G.G.T.G.C.T.A.C.A.A.G.T.T.G.A.G.G.G.G.T.T.T.G.G.A.C.C.C.C.G.G.G.C.A.G.T.G.C.G.A.A.T.G.T.G.A.C.T.T.C.A.G.T.T.G.C.A.C.A.T.T.T.T.T.T.T.A.G.T.T.A.A.T.G.T.A.C.G.C.G.A.T.A.T.T.A.A.A.A.G.T.T.A.A.C.G.T.C.C.G.T.C.A.A.C.C.T.G.C.A.T.T.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.G.G.C.G.A.G.C.T.T.C.T.C.T.T.A.A.G.G.C.G.C.A.C.C.C.C.G.C.T.C.A.A.T.T.G.C.A.T.T.C.T.C.C.C.T.T.T.C.C.T.G.A.G.T.A.T.A.G.G.T.G.G.A.T.C.T.T.A.G.C.T.A.A.G.A.G.C.G.T.C.G.A.C.G.C.C.G.A.A.G.A.T.C.G.A.A.C.C.T.G.C.G.A.G.C.C.C.C.C.A.T.A.T.T.C.T.A.A.G.G.G.A.C.A.C.A.C.A.T.T.A.T.G.T.T.G.T.C.G.A.G.G.C.T.T.A.C.G.T.C.C.C.T.T.G.T.A.T.T.G.T.C.A.A.T.C.C.G.C.A.T.T.G.G.G.T.A.C.C.G.A.G.T.T.C.C.G.T.A.G.T.G.C.T.G.A.C.C.T.C.C.C.T.G.C.T.T.G.A.A.G.T.G.A.T.C.A.T.C.A.A.C.T.C.A.T.T.C.G.T.G.C.C.C.T.T.C.C.G.A.G.G.T.C.C.T.C.G.A.T.G.A.A.A.T.A.A.C.C.G.G.A.G.G.C.C.C.C.C.G.A.T.G.A.T.A.G.T.G.A.A.G.G.G.C.G.A.T.T.T.C.A.T.G.A.C.G.G.A.G.T.T.C.G.A.G.T.G.T.A.T.A.C.C.C.G.T.G.A.C.G.T.T.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.G.T.G.A.T.A.T.T.G.G.A.G.T.A.T.T.A.C.C.A.A.G.G.T.T.C.T.A.A.T.G.A.T.T.A.T.C.C.A.G.A.G.T.A.G.C.A.G.G.T.A.C.T.T.G.G.A.T.G.A.G.C.A.A.A.T.C.C.A.A.C.C.G.C.G.G.T.A.C.G.T.G.A.C.C.C.C.C.G.C.A.C.C.C.A.A.G.A.A.A.T.T.A.T.G.T.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.A.T.C.A.C.A.G.A.A.T.G.C.T.G.T.A.A.C.A.G.A.T.G.G.C.A.T.A.C.C.G.C.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.A.C.G.A.T.G.C.G.A.C.T.G.T.T.G.T.C.C.A.C.T.G.C.A.T.A.C.A.T.C.A.T.A.G.G.C.T.C.C.A.T.A.G.G.T.T.C.C.A.C.G.G.A.T.G.C.C.C.C.G.C.T.A.C.C.T.T.T.C.C.C.C.G.T.C.T.C.C.A.A.A.T.G.A.C.G.C.G.G.C.A.A.T.G.A.A.T.T.A.A.G.T.A.T.A.A.C.C.A.G.C.A.A.G.T.A.C.C.G.C.T.A.A.G.G.C.A.C.G.G.G.C.C.C.G.C.A.A.A.A.C.G.C.T.G.T.A.G.C.G.C.C.G.C.G.T.G.A.C.A.A.A.T.G.C.G.C.C.T.G.A.T.T.T.G
Sample 4  ( AFR ): G.A.T.G.T.T.G.A.A.T.T.G.A.C.C.A.G.C.A.T.G.C.C.C.G.C.A.C.G.C.T.A.G.A.G.A.C.C.C.G.C.A.A.C.T.T.A.G.G.C.G.G.C.A.T.A.T.C.C.G.A.A.T.T.C.C.A.A.C.T.T.T.C.T.T.C.A.C.T.C.G.T.C.T.T.C.T.C.T.G.T.G.C.G.C.G.C.G.T.A.A.C.T.A.G.T.G.T.G.T.C.G.G.A.C.C.G.G.T.A.T.T.G.A.A.C.T.T.C.G.C.A.A.C.C.T.A.G.C.C.G.T.G.T.C.A.C.C.A.G.T.T.G.G.A.A.T.A.G.A.T.A.G.G.T.A.T.T.G.A.G.A.G.T.A.A.C.T.T.A.A.C.G.A.T.C.C.T.C.T.T.G.G.A.C.C.T.G.A.A.G.A.C.C.G.A.A.A.T.T.A.G.C.T.A.T.C.A.G.C.A.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.G.G.A.G.A.G.G.G.C.C.G.G.G.A.T.A.C.C.C.A.G.T.G.C.G.A.A.T.T.C.G.G.T.G.C.G.A.A.G.T.G.G.C.T.C.G.G.C.A.C.G.C.A.A.T.A.C.A.C.T.A.A.C.C.C.A.G.G.T.A.T.G.G.A.T.A.A.A.A.T.A.G.T.G.T.C.C.G.C.C.T.T.T.G.G.C.G.G.C.G.A.G.T.T.T.C.A.C.C.C.G.A.T.A.T.G.T.A.G.T.C.A.G.T.G.G.T.G.T.T.T.G.T.A.T.T.G.G.G.C.G.G.A.T.A.C.A.A.G.A.G.G.G.G.T.G.A.G.A.C.A.C.C.A.C.A.G.A.C.G.A.C.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.A.A.A.C.T.T.C.C.G.T.G.T.T.G.A.A.A.G.T.G.G.T.G.C.G.G.G.G.T.A.T.C.A.C.G.C.G.T.C.C.C.T.T.A.A.T.A.G.A.C.A.T.G.T.A.C.C.C.A.A.G.G.T.A.T.C.A.C.G.A.A.A.T.A.C.C.A.A.C.A.T.G.C.A.T.G.C.C.C.T.C.T.A.C.T.G.G.C.T.A.G.C.G.C.T.A.G.G.C.T.G.G.C.G.T.A.T.C.C.G.G.A.A.T.G.A.G.G.T.T.A.G.C.T.C.T.T.C.T.T.T.T.T.A.A.A.G.C.A.A.T.C.T.G.C.T.C.G.C.T.C.G.T.C.T.C.A.A.A.G.G.C.T.C.A.T.G.T.G.A.A.T.T.C.A.C.G.C.T.C.A.C.T.T.A.G.C.A.T.T.G.T.T.G.C.T.T.G.T.T.C.T.G.G.C.C.T.A.A.A.A.A.T.C.C.C.C.T.G.G.A.C.G.A.T.A.C.T.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.C.A.G.A.A.C.T.A.G.T.C.G.T.A.G.G.G.C.G.T.A.T.G.C.C.T.C.T.C.T.C.T.G.G.A.C.C.T.G.A.A.A.T.G.C.T.A.A.T.G.A.C.A.A.T.A.G.T.A.G.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.G.C.G.C.T.G.A.G.C.C.G.C.T.A.T.G.T.T.A.A.A.T.G.C.A.C.T.C.A.A.T.C.G.A.G.C.T.C.T.C.G.A.C.T.A.G.C.C.G.G.T.A.T.G.C.T.G.T.T.G.T.T.G.G.A.G.T.T.A.G.G.T.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.G.G.A.G.A.A.A.G.T.T.A.T.G.G.C.A.G.C.T.G.A.C.C.T.T.C.G.T.C.A.A.C.G.A.A.G.A.G.C.T.G.G.A.A.G.G.C.T.C.T.C.C.T.C.G.T.G.G.C.C.C.A.C.G.T.G.G.G.A.C.G.G.G.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.G.T.C.G.A.C.G.A.G.A.A.G.T.G.A.C.A.T.G.A.G.G.C.C.A.T.G.A.A.T.C.C.C.C.T.G.G.A.G.C.A.A.T.G.C.G.T.G.G.C.A.G.T.T.T.A.T.G.T.T.A.C.G.A.C.A.A.T.T.G.A.C.G.C.T.G.G.A.C.C.C.G.C.G.C.T.A.G.G.A.A.C.T.C.A.T.A.G.A.T.G.G.T.A.T.G.T.A.T.A.C.G.A.A.T.T.A.A.G.T.T.C.T.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.A.C.T.G.G.T.G.G.T.A.T.T.G.A.C.C.A.T.G.G.A.A.C.A.C.G.T.C.T.T.G.G.T.A.C.A.G.T.G.G.A.A.G.C.T.C.A.C.C.G.C.C.C.T.G.T.A.C.T.T.T.A.A.T.C.A.G.C.A.T.T.T.G.G.G.A.C.T.G.T.A.T.T.A.T.A.T.T.C.G.T.T.G.T.C.A.C.C.T.A.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.C.T.G.T.A.G.G.C.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.G.A.T.T.T.C.G.A.C.C.T.G.C.T.T.G.G.T.C.A.G.G.C.C.A.A.A.T.G.G.A.C.C.A.C.A.T.T.T.T.A.C.T.A.A.C.G.A.A.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.C.C.T.C.C.G.A.C.A.T.T.A.T.C.A.C.G.A.G.C.T.G.C.A.A.G.A.C.T.A.T.C.A.C.T.G.A.A.C.A.T.G.A.G.G.T.G.G.T.G.C.T.A.A.G.A.G.A.T.G.C.G.G.G.G.C.T.A.A.G.C.C.A.C.C.C.C.T.G.T.T.C.C.A.A.A.T.A.T.C.A.A.T.A.C.C.G.G.A.G.C.T.A.C.A.G.C.C.C.A.A.A.T.T.G.A.A.C.G.G.G.C.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.A.G.C.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.G.C.C.A.A.A.T.G.T.A.T.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.G.G.A.G.C.A.C.A.T.C.T.T.C.T.C.T.T.A.C.G.C.C.G.A.A.T.T.A.T.C.A.T.G.A.A.G.A.T.G.A.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.C.T.T.G.T.T.A.C.G.G.A.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.G.T.A.C.A.A.A.A.A.A.T.A.C.G.A.C.G.G.A.C.A.G.A.C.G.T.C.C.A.G.C.A.A.G.C.T.A.T.A.C.G.A.G.G.G.C.T.G.C.G.T.C.A.T.G.C.A.T.C.C.G.A.G.G.G.C.G.A.C.A.G.G.T.T.G.C.C.G.C.C.T.G.G.T.T.C.C.A.G.G.A.A.A.T.C.G.C.T.A.T.T.G.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.T.G.C.T.G.A.C.G.C.A.G.C.T.A.A.G.C.G.T.T.G.A.T.T.A.G.G.A.T.T.A.C.T.A.G.C.A.T.A.G.T.G.T.T.T.A.A.T.G.C.A.A.A.G.A.T.A.G.T.A.G.C.G.A.T.G.T.C.G.A.T.T.G.T.A.G.T.T.A.A.A.C.A.G.G.C.G.T.C.A.C.G.A.C.C.T.A.G.G.A.A.T.A.C.C.G.T.A.A.T.T.A.C.T.G.T.T.A.C.A.C.T.T.G.T.T.A.T.C.C.C.C.T.T.T.T.C.T.A.A.T.A.C.T.T.T.C.G.T.G.C.T.A.G.C.T.C.C.G.T.T.G.A.T.A.G.A.A.C.T.C.G.C.T.A.T.C.T.C.C.T.C.A.A.G.C.T.G.G.G.G.C.C.A.G.G.G.G.C.C.C.T.T.T.A.T.C.A.T.A.G.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.A.G.C.G.A.C.A.A.C.T.T.G.T.A.A.A.C.T.C.T.A.T.C.T.C.A.C.G.A.T.C.C.G.A.A.C.T.T.C.G.T.T.T.G.C.A.T.G.G.A.G.C.G.C.T.C.C.G.G.C.G.C.A.G.T.T.G.C.A.G.C.G.C.A.A.T.T.C.A.G.T.A.A.A.A.A.A.C.A.T.G.A.T.C.C.A.G.A.G.T.T.T.C.G.T.T.C.C.C.T.A.G.T.C.C.A.T.G.G.C.G.C.T.G.G.G.A.A.G.A.G.A.T.A.A.T.C.C.G.A.G.T.T.G.G.T.G.C.A.A.T.C.C.T.T.C.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.G.A.A.G.G.G.G.A.C.C.T.G.T.A.A.G.T.G.G.C.G.C.T.T.A.G.A.C.C.A.C.T.T.C.G.T.G.C.A.A.G.C.G.G.A.T.T.G.T.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.A.T.G.C.T.G.C.A.G.T.T.C.A.C.G.A.T.G.A.A.C.G.G.G.A.T.G.G.C.G.T.T.C.T.G.T.T.C.C.T.T.A.A.C.T.G.T.C.T.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.C.A.A.C.C.T.G.T.G.G.C.G.C.T.C.T.T.G.C.G.T.A.C.C.G.A.G.G.C.A.A.C.A.T.C.T.A.A.A.T.C.C.T.A.G.T.A.T.C.T.A.C.G.C.T.A.T.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.T.A.A.A.A.A.A.G.G.C.A.T.G.A.C.A.A.C.T.C.C.G.A.G.A.C.C.T.A.G.G.A.T.G.A.C.A.C.T.C.C.C.G.G.G.A.G.G.G.A.A.A.A.A.T.G.G.C.A.C.G.G.T.A.G.A.G.T.G.T.G.G.T.A.T.T.C.C.C.C.A.T.C.A.G.C.G.T.G.A.A.T.A.A.A.C.T.G.T.T.C.A.A.A.T.C.T.T.G.T.T.G.T.A.T.G.A.T.C.C.A.A.T.T.T.A.C.C.T.T.C.T.G.T.C.G.G.A.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.A.T.A.A.A.T.T.A.G.A.A.A.A.T.C.T.T.T.T.A.G.A.G.C.T.G.C.G.T.T.T.G.C.C.A.C.C.A.C.T.T.C.T.T.A.C.A.A.T.G.C.A.C.A.C.C.G.G.T.T.T.G.G.C.T.T.A.A.T.T.C.G.T.T.A.A.C.C.C.G.C.T.A.C.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.C.C.C.C.T.G.G.C.T.C.A.C.G.A.A.A.G.G.A.T.T.G.G.T.T.G.T.C.T.G.A.A.C.A.A.A.T.A.C.A.A.T.C.T.A.T.A.T.C.C.C.C.C.A.A.A.A.T.C.C.C.A.G.A.T.T.A.A.G.T.G.C.A.C.G.A.C.T.G.T.G.T.G.G.C.A.G.C.A.C.C.G.A.C.T.C.C.G.A.A.G.C.C.G.C.T.G.T.G.A.G.C.T.G.C.G.T.G.A.G.T.A.A.T.G.C.C.C.A.C.C.G.G.G.G.G.A.T.G.A.A.T.G.C.T.G.A.T.C.G.C.G.G.T.T.C.G.G.C.T.C.C.T.T.C.T.T.T.G.A.T.A.A.T.T.C.T.T.C.G.A.G.C.C.A.C.A.C.G.A.A.A.T.C.G.G.C.T.T.A.T.C.A.T.T.G.T.A.G.C.T.C.A.T.G.T.A.G.C.G.G.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.T.A.A.C.T.C.A.T.A.C.A.G.C.G.C.G.C.T.G.C.C.T.G.G.T.C.C.C.A.G.C.A.T.A.T.T.T.T.A.A.C.G.T.A.G.G.T.A.A.A.T.C.C.A.T.G.C.A.A.G.T.C.T.C.C.T.T.A.T.C.G.T.T.G.G.T.G.C.T.A.C.A.A.G.T.T.G.A.G.G.A.A.T.G.G.G.G.A.C.T.T.A.C.G.T.C.C.T.T.G.C.G.A.T.T.G.A.G.A.C.C.T.C.A.G.T.T.G.C.A.C.A.T.T.T.T.T.T.G.A.G.T.T.A.A.A.G.T.A.C.G.C.G.C.T.C.G.G.A.A.A.A.C.T.C.T.A.C.G.C.C.C.G.T.C.A.A.G.C.T.C.T.A.T.G.C.T.C.T.T.C.G.C.C.G.G.G.C.G.T.G.A.G.T.C.G.C.T.G.T.A.G.G.G.G.C.C.C.C.A.C.G.A.A.G.A.A.C.T.G.C.A.T.T.C.T.C.C.C.T.T.T.C.C.T.G.A.T.T.A.T.A.T.G.T.G.C.A.T.C.T.A.A.G.C.T.A.A.G.A.G.C.G.T.C.G.T.C.G.C.C.G.A.G.G.A.T.C.A.A.A.C.C.T.G.C.G.A.G.C.C.C.C.C.G.T.C.T.C.C.C.A.A.C.G.G.A.G.A.C.A.C.A.T.T.C.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.A.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.T.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.C.C.T.T.G.C.C.A.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.G.A.A.G.T.G.A.T.C.A.T.T.A.A.C.T.C.A.T.T.G.G.T.A.C.A.T.T.T.C.C.A.C.G.G.T.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.C.T.C.C.A.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.A.G.A.C.T.C.A.C.C.G.G.C.G.C.A.T.T.C.A.T.G.A.C.G.G.A.G.T.T.T.G.A.T.T.G.T.C.T.A.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.C.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.G.T.G.A.T.A.T.T.G.G.A.G.T.A.T.T.A.C.C.A.A.G.G.T.T.C.T.A.A.T.G.G.T.T.A.T.C.C.A.A.A.G.T.A.G.T.A.G.T.C.A.C.T.T.G.G.A.T.A.A.G.C.C.A.T.T.C.C.A.A.C.C.G.C.G.G.T.A.C.G.T.G.A.C.G.C.A.C.T.C.A.C.C.C.A.A.C.A.A.A.T.T.A.T.A.A.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.T.T.C.A.C.A.G.A.A.T.G.C.T.A.T.A.A.C.A.C.A.T.G.G.C.A.G.G.G.G.G.C.C.C.G.T.G.A.A.C.G.A.C.C.A.A.T.A.A.T.A.A.G.G.G.T.G.T.C.C.A.A.A.G.C.C.T.G.G.C.T.C.C.T.G.A.T.G.A.C.C.C.A.T.G.C.A.G.C.C.A.A.G.G.A.T.A.G.T.A.C.G.C.A.G.C.C.T.T.T.A.C.C.C.G.T.C.T.C.C.A.A.A.T.G.A.C.G.C.G.G.C.A.A.T.G.A.C.T.T.A.T.G.T.A.T.A.A.C.C.A.G.C.A.A.G.T.A.T.C.G.C.G.T.T.C.G.C.A.G.C.T.G.A.C.T.G.C.A.C.A.A.C.C.C.T.G.T.G.G.C.T.C.C.A.T.A.A.C.A.A.A.G.A.T.T.A.T.C.C.T.A.A.T.T.T.C
Sample 5  ( AFR ): T.A.T.A.G.C.G.A.A.T.T.C.A.G.C.C.T.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.C.C.G.T.C.G.G.G.A.C.C.C.T.C.T.C.G.G.A.G.T.T.G.C.A.T.T.T.A.G.T.C.G.A.A.T.T.C.C.A.A.C.T.T.T.C.T.T.C.A.C.A.C.A.T.C.A.T.C.T.C.T.G.T.C.C.T.C.G.C.G.T.A.A.C.T.G.G.T.G.G.A.C.A.A.A.C.G.T.G.G.C.G.T.T.T.A.C.T.T.T.C.G.G.T.A.T.C.T.C.G.G.C.A.A.G.T.C.G.C.G.T.G.A.T.G.G.A.T.T.C.G.A.T.A.G.T.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.A.C.G.T.A.A.A.G.A.T.C.C.C.C.T.T.G.G.G.G.A.T.G.C.A.G.G.C.C.C.G.T.C.G.G.A.G.C.T.A.A.C.T.G.T.T.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.G.T.C.A.A.G.T.G.G.C.C.G.G.A.T.A.C.C.C.A.G.T.C.G.G.A.A.T.T.T.A.G.T.G.C.G.A.A.G.T.C.G.T.T.C.G.G.C.A.G.A.C.T.C.T.G.C.A.C.T.A.A.C.G.C.A.C.G.A.A.T.G.G.C.A.A.C.A.A.G.A.C.T.G.G.G.A.C.T.G.T.C.A.C.G.T.T.G.C.G.T.C.G.T.T.G.C.C.C.G.G.C.T.A.T.G.T.A.G.G.C.C.G.T.G.G.T.T.A.C.T.T.T.C.A.T.A.A.G.C.G.G.A.C.A.G.A.A.G.T.G.T.G.A.A.G.A.C.A.T.A.C.C.A.C.A.G.A.G.A.A.G.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.C.A.A.C.T.T.C.C.C.T.G.T.T.G.A.A.A.C.T.A.G.T.A.C.G.G.T.G.A.A.T.C.T.C.C.C.G.T.C.C.T.T.T.G.A.T.A.G.A.G.A.T.G.C.T.T.C.A.T.A.G.G.T.A.A.C.G.A.G.T.A.A.T.A.C.C.A.A.C.A.C.G.C.A.T.G.C.C.C.T.C.T.A.C.T.G.G.C.G.A.G.C.G.C.T.A.G.G.C.T.G.T.T.G.T.A.C.C.T.G.G.G.A.C.G.A.C.G.G.T.A.G.G.T.G.A.A.G.T.G.G.T.T.G.A.A.A.G.A.A.C.A.T.G.G.A.C.G.C.C.G.A.C.C.T.C.T.T.A.G.C.A.C.C.A.T.G.T.G.G.A.T.T.C.A.A.T.C.T.C.A.C.T.T.A.G.C.A.T.T.G.A.T.C.G.T.G.G.C.A.T.T.G.G.G.C.G.A.A.A.A.G.T.C.G.C.C.T.T.A.A.T.G.A.T.G.C.T.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.G.T.A.C.C.A.A.T.A.C.C.G.A.T.A.T.A.G.T.C.G.T.C.A.G.G.C.T.T.A.G.G.C.C.T.C.T.C.T.C.T.G.T.G.A.C.G.G.A.A.A.T.T.C.A.C.A.C.G.C.C.A.A.T.A.A.T.C.G.T.C.C.A.T.A.C.A.T.A.G.C.G.C.T.G.A.G.C.C.G.C.A.A.T.A.T.T.A.A.A.T.T.C.G.C.T.C.A.A.T.C.T.A.G.C.A.C.T.C.G.A.C.T.A.G.G.C.G.T.G.T.T.A.G.A.G.T.T.T.A.A.G.G.A.G.T.T.A.G.G.T.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.A.C.T.A.C.A.A.G.T.T.A.T.G.C.G.C.C.T.G.T.T.C.T.T.C.C.G.T.C.C.T.C.G.T.A.A.A.G.C.T.G.G.A.A.C.A.C.C.C.T.C.C.T.C.A.T.C.A.A.C.C.A.G.C.A.G.G.G.A.C.C.G.C.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.C.T.C.G.A.C.G.A.G.G.C.G.T.G.A.A.C.C.G.T.C.C.T.C.C.T.G.C.C.T.G.A.C.C.T.T.A.T.G.C.A.A.T.G.A.G.T.G.T.C.A.G.T.T.T.A.T.G.T.T.A.C.G.A.C.A.A.C.A.C.A.T.G.C.A.G.A.A.C.C.C.T.C.G.C.T.A.T.C.A.A.C.T.C.A.T.A.G.A.T.G.G.T.A.T.G.T.A.T.A.C.G.A.A.T.T.A.A.G.T.T.C.T.A.T.T.T.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.G.C.T.T.G.G.T.G.G.T.T.T.T.G.A.T.G.A.C.C.A.C.A.C.A.C.G.T.C.T.T.G.G.T.A.C.A.G.T.G.G.T.A.G.G.T.C.G.C.T.C.C.G.G.C.C.C.A.A.T.T.T.A.A.T.C.T.T.C.T.T.C.C.G.G.G.C.C.A.G.C.A.C.A.C.T.C.C.G.C.G.G.C.G.T.G.A.A.C.T.A.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.C.T.G.T.A.G.G.C.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.T.A.T.T.T.C.G.A.C.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.A.C.A.A.T.G.G.A.C.T.A.C.C.T.T.T.C.A.C.T.A.A.C.G.A.A.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.G.G.G.G.A.G.C.T.C.C.T.C.A.G.A.C.A.T.C.G.T.G.A.C.G.A.G.G.T.G.T.A.A.A.C.C.T.A.T.T.A.C.T.G.A.A.C.A.T.G.A.C.G.T.G.G.T.G.C.T.A.A.G.A.G.A.T.T.C.G.G.G.G.A.T.C.A.G.C.G.A.C.C.T.C.G.G.C.T.C.C.A.A.G.T.T.T.G.A.T.G.G.C.A.G.G.T.T.C.T.T.C.T.A.T.C.C.G.T.A.G.T.G.A.C.G.T.T.G.T.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.A.G.T.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.C.A.A.A.T.G.T.A.G.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.G.A.G.C.A.C.A.C.C.T.T.C.T.C.T.T.A.C.G.C.C.G.A.A.T.T.A.C.C.A.T.G.A.A.G.A.T.G.A.C.A.T.A.G.G.G.G.C.A.C.T.T.G.T.A.A.C.G.G.A.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.G.T.A.T.A.A.A.A.A.T.A.A.C.G.G.C.G.G.A.C.A.A.G.C.C.T.C.C.A.G.G.G.C.G.C.T.C.C.T.C.G.A.T.G.G.C.T.G.A.G.T.C.C.G.G.A.A.G.T.C.G.A.G.G.G.G.G.G.G.C.T.A.C.T.A.C.C.A.C.C.T.G.A.T.T.C.C.A.G.C.A.A.A.A.G.G.C.T.T.T.C.G.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.T.G.C.T.G.A.T.G.C.A.G.C.T.A.A.G.C.G.T.T.G.A.T.T.A.G.C.A.T.A.A.C.T.A.A.C.A.C.A.C.T.A.A.T.A.A.A.T.A.C.A.A.G.G.T.T.A.G.T.A.G.C.A.A.T.C.T.C.T.G.T.T.G.T.A.G.T.A.A.A.A.C.C.C.G.A.G.G.C.T.G.C.C.C.C.T.A.G.G.G.A.T.A.C.C.G.T.A.A.T.T.A.C.T.G.T.T.A.C.A.C.T.C.G.T.T.A.A.C.C.A.C.T.T.A.G.C.C.A.A.A.A.G.C.T.T.C.G.T.G.C.T.A.G.C.T.T.C.G.T.T.G.A.T.C.G.A.A.C.T.C.G.C.T.A.T.G.T.C.G.T.C.A.A.C.C.T.G.C.G.G.C.C.A.T.G.G.G.C.C.A.T.T.T.A.T.C.G.T.C.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.T.T.G.T.G.G.C.A.G.A.G.A.C.T.A.C.T.T.G.G.A.C.A.G.T.C.T.A.T.C.T.C.A.C.G.A.T.A.C.G.G.A.C.T.T.C.T.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.C.G.T.C.C.T.C.C.C.A.G.T.G.G.A.G.A.T.C.A.G.T.C.T.A.A.T.A.C.G.T.C.G.T.C.G.A.T.A.G.T.T.T.T.G.T.C.T.C.C.A.A.G.T.C.C.T.T.A.T.C.C.G.T.G.G.G.A.A.G.A.C.T.A.C.T.T.A.C.G.A.G.T.A.C.G.G.C.C.T.A.T.G.C.T.C.C.T.T.C.T.A.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.G.G.G.A.C.C.A.G.C.A.C.T.T.G.G.G.T.C.G.T.C.G.A.C.C.A.T.T.G.T.G.T.G.T.A.A.G.C.G.G.C.T.T.C.T.A.G.T.T.T.A.A.G.A.A.G.T.G.A.G.C.T.G.C.A.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.A.C.T.G.G.A.C.G.G.C.A.T.G.C.G.C.T.T.A.C.T.T.A.T.A.T.C.G.C.T.A.T.A.A.G.T.T.G.G.T.G.G.A.A.T.T.T.A.A.T.G.G.G.G.T.T.A.A.C.C.T.G.C.G.G.C.T.C.T.A.T.C.C.C.G.C.C.C.C.A.A.G.C.C.T.A.C.A.T.C.T.A.A.A.A.A.C.G.G.G.A.T.T.G.G.A.C.A.T.T.T.T.G.C.T.A.A.G.C.A.G.G.C.A.G.A.T.C.C.C.T.C.A.A.A.C.G.C.A.T.G.A.C.A.G.C.T.C.C.G.A.G.A.A.C.T.A.G.G.A.T.G.A.T.A.C.T.C.C.C.T.G.G.A.G.G.G.A.A.C.A.A.T.G.G.C.A.C.G.T.T.A.G.A.G.T.A.T.G.G.T.A.A.T.C.C.C.C.G.T.C.A.G.C.A.T.G.A.A.T.A.A.A.C.T.T.T.C.C.A.A.A.T.C.C.T.G.T.T.G.T.A.T.G.A.T.C.C.A.A.T.T.T.A.C.C.T.T.C.T.G.T.C.A.G.A.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.A.T.G.A.A.T.A.C.G.A.A.T.A.T.C.T.T.T.T.C.G.A.G.T.C.G.G.A.T.T.A.T.G.C.A.C.C.A.C.T.T.T.A.C.T.C.A.T.G.G.A.C.C.T.C.C.A.A.T.C.C.G.A.C.T.T.A.A.C.T.C.G.T.T.A.A.C.C.C.G.C.T.A.G.C.T.C.A.G.T.A.T.A.G.A.C.A.A.C.G.G.A.T.C.A.C.G.A.A.A.G.G.A.T.T.G.G.T.T.G.A.C.C.G.A.A.C.A.A.A.T.A.C.G.C.G.G.T.A.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.A.T.C.C.A.A.G.C.T.T.A.A.G.A.G.C.T.C.G.A.C.T.A.T.G.T.G.G.C.A.G.T.C.C.C.C.A.C.T.C.C.G.A.A.T.C.C.G.C.T.G.T.C.A.G.C.T.G.C.G.T.G.A.G.T.T.C.T.G.C.C.A.G.C.C.A.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.C.A.G.A.A.T.C.G.A.C.G.T.T.A.C.T.C.T.C.C.C.A.C.G.A.T.C.T.G.A.T.T.A.G.A.T.A.T.A.G.G.A.G.G.A.G.G.A.C.A.T.T.C.G.C.T.G.G.T.T.A.T.C.G.A.A.G.C.T.A.T.C.A.T.A.C.A.T.G.G.G.C.G.G.C.C.T.C.C.A.G.T.T.A.A.C.G.C.T.T.C.C.A.G.C.G.C.G.G.G.G.T.T.A.A.G.T.C.C.C.A.G.T.A.T.T.T.C.A.C.A.A.C.G.T.A.A.G.T.A.A.A.T.C.C.C.T.G.A.A.A.G.T.C.T.C.G.T.T.A.T.G.G.T.T.T.G.A.G.C.T.A.A.A.A.G.C.T.G.A.G.G.A.A.C.G.G.A.A.A.A.C.T.A.C.G.T.C.A.T.T.C.C.G.A.T.T.G.A.G.A.C.T.T.C.G.G.T.T.C.C.A.C.A.T.T.G.T.T.T.T.A.G.T.G.A.A.T.G.T.G.C.C.G.G.C.T.C.G.T.C.A.A.A.C.T.C.T.T.A.G.C.G.T.C.C.C.A.G.G.G.A.C.T.A.T.G.C.T.C.T.G.C.G.C.C.G.T.G.C.G.A.G.C.T.T.G.T.C.G.T.A.A.G.G.C.G.C.A.C.C.C.C.A.C.T.G.G.C.T.G.T.C.A.T.T.C.G.C.C.G.T.T.T.C.C.T.C.A.T.T.C.C.G.T.G.T.C.C.A.T.C.C.T.A.T.A.T.A.G.T.C.T.G.G.T.C.G.T.A.C.C.C.G.G.G.T.A.T.T.A.A.G.C.G.A.G.C.G.A.T.T.G.G.C.A.A.G.C.T.C.C.C.G.A.G.G.T.A.C.T.T.T.C.A.T.A.A.T.G.A.T.C.T.A.G.A.G.T.C.T.C.A.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.C.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.C.C.T.T.G.C.C.C.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.G.T.A.C.A.G.A.C.G.A.T.C.A.G.G.G.T.A.G.T.G.A.T.G.C.C.T.A.A.C.C.A.A.A.G.T.T.C.G.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.C.T.C.C.T.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.A.G.A.C.G.C.A.A.C.G.G.C.G.C.A.T.G.C.A.T.G.A.C.G.G.T.G.T.C.C.G.A.G.T.G.T.A.G.A.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.T.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.G.C.C.A.T.A.A.T.G.A.A.G.T.A.T.G.C.A.C.A.A.C.G.G.T.C.T.T.A.T.G.A.T.T.A.A.A.C.A.G.A.G.T.A.G.C.G.G.G.C.G.C.T.T.G.G.A.T.G.A.G.A.C.T.T.T.C.G.A.A.C.C.G.C.C.G.T.A.C.C.T.G.A.C.G.C.C.T.G.C.A.C.C.C.A.A.G.A.A.A.T.T.A.T.G.T.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.A.T.C.A.A.A.T.A.A.T.G.C.T.A.T.A.A.C.A.G.A.T.G.G.A.A.T.A.C.C.G.C.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.A.C.G.A.T.G.C.G.A.C.T.G.T.T.G.T.C.C.A.C.T.G.C.A.T.A.C.A.G.C.A.T.A.G.G.C.T.C.C.A.T.A.G.C.T.T.C.C.A.A.A.G.A.T.G.C.T.A.C.A.G.A.G.C.T.T.G.A.A.C.C.G.G.T.C.A.C.T.T.A.C.A.G.G.C.G.G.G.G.G.A.T.A.T.A.C.A.T.G.A.G.T.A.G.T.A.C.C.G.G.C.A.A.G.T.G.C.C.G.C.T.T.T.C.G.C.A.C.C.G.G.C.G.T.G.C.A.A.A.A.C.G.C.T.G.T.A.G.C.G.C.C.G.C.G.T.G.A.C.A.A.A.T.G.C.G.C.C.T.G.A.T.T.T.G
Sample 6  ( AFR ): T.A.T.A.T.T.G.A.A.A.T.G.T.G.C.A.G.C.A.C.G.G.G.G.G.T.A.C.C.C.T.C.G.A.G.A.C.C.C.T.C.T.C.G.G.A.G.T.T.G.C.A.T.T.T.A.G.T.C.G.A.A.T.T.C.C.A.A.C.T.T.C.C.T.T.C.A.C.A.C.G.T.C.T.T.C.T.T.T.G.T.C.C.T.C.G.C.G.T.A.A.C.T.G.G.T.G.G.A.C.A.A.A.C.G.C.G.G.C.G.T.T.T.A.C.T.T.T.C.G.G.T.A.T.C.T.C.G.G.C.A.A.G.T.C.G.C.G.T.G.A.T.G.G.C.T.T.C.G.C.T.A.G.G.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.A.C.G.T.A.A.C.G.A.T.C.C.T.C.T.T.G.G.G.G.A.T.C.C.A.G.G.C.C.C.G.T.C.G.G.G.T.C.G.A.T.C.T.G.C.T.T.G.G.C.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.C.G.A.G.A.T.G.G.C.C.C.G.G.G.A.T.C.A.C.A.G.C.G.G.G.T.G.T.T.T.G.G.A.G.C.G.G.C.T.T.C.G.T.T.T.A.G.T.A.C.G.C.T.A.T.G.C.A.C.T.A.A.C.C.C.A.C.G.A.A.T.G.G.A.A.A.A.A.A.G.A.G.T.G.G.G.C.C.C.C.A.T.T.G.G.T.G.G.C.G.A.C.T.T.T.C.A.C.C.G.G.A.T.A.T.G.C.A.G.T.C.A.G.T.G.G.T.T.T.T.T.G.T.A.A.T.G.G.G.C.G.G.A.T.A.C.A.A.G.T.G.T.G.A.A.G.A.C.A.T.A.C.T.A.C.A.G.A.G.A.A.G.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.C.A.A.C.T.T.C.C.C.T.G.T.T.A.A.A.A.C.T.A.G.T.A.C.G.G.T.G.A.A.T.C.A.C.G.C.G.T.C.C.T.T.T.G.A.T.A.G.A.G.A.T.G.T.A.C.C.C.T.A.G.G.T.C.T.C.A.C.G.A.A.C.T.A.C.C.A.A.C.A.T.G.A.A.A.G.C.C.C.T.C.T.A.C.T.G.G.C.T.A.G.C.C.G.T.A.G.G.C.T.G.T.C.G.T.A.T.C.C.G.G.G.A.C.G.A.G.G.T.T.A.G.C.T.C.T.T.C.A.T.T.T.T.A.A.A.A.C.A.A.C.C.T.G.C.T.C.G.C.T.C.G.T.C.T.T.T.T.A.T.G.C.C.A.A.C.A.G.C.A.T.T.T.C.C.A.G.C.A.C.A.C.A.T.A.C.C.G.T.G.T.A.T.G.G.T.T.G.T.A.C.T.G.C.G.C.T.C.A.A.A.G.G.C.G.C.T.T.T.A.A.T.G.A.T.G.C.T.A.A.A.T.T.C.A.T.C.C.T.G.G.A.A.T.A.T.A.C.T.A.A.T.A.G.C.G.A.T.A.T.A.G.T.T.G.T.C.G.G.G.C.T.T.A.G.G.C.G.T.C.T.C.T.C.T.G.G.G.A.C.T.G.A.A.A.T.G.C.A.C.C.C.G.C.T.A.A.T.A.A.T.C.G.T.G.C.A.T.A.C.A.T.A.G.C.C.C.T.G.A.C.C.T.G.C.A.A.G.A.T.T.C.C.T.T.G.C.A.A.T.C.T.A.A.C.G.A.G.C.T.C.T.A.G.A.C.T.A.G.C.C.G.G.T.A.T.G.C.T.G.T.T.T.T.T.G.G.A.G.T.G.A.A.G.G.C.G.A.G.T.A.T.G.A.G.T.T.G.G.A.G.A.A.A.G.T.T.C.T.G.G.C.C.G.T.T.G.T.G.C.T.T.C.G.T.C.A.T.C.G.A.A.A.A.G.C.C.G.G.A.A.G.A.C.T.C.T.T.C.C.T.A.T.C.G.A.C.C.A.G.C.T.G.C.T.A.C.G.G.G.A.C.T.T.C.G.A.T.C.A.G.T.G.G.A.C.G.C.G.G.C.G.T.G.A.A.A.T.C.A.G.G.C.T.A.T.C.A.A.T.C.C.C.C.T.T.G.A.G.C.A.A.T.G.C.G.T.G.T.C.A.G.T.T.T.A.T.G.T.T.A.C.G.A.C.A.A.T.T.G.A.C.G.C.A.G.A.A.C.C.C.T.C.G.C.T.A.T.C.A.A.T.T.T.A.T.T.C.G.T.G.T.T.A.T.G.A.T.A.C.T.C.A.A.C.T.A.C.G.T.T.C.C.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.C.T.T.C.G.T.C.G.T.T.T.A.G.A.C.G.A.T.C.A.C.A.C.A.C.G.T.C.T.G.G.G.T.A.C.A.G.T.G.G.T.T.G.G.T.C.A.C.T.C.C.G.C.T.C.T.A.A.T.T.T.C.A.T.T.A.T.C.A.T.T.C.G.G.G.C.C.A.G.C.A.C.A.C.T.C.C.G.C.G.T.C.T.T.G.A.A.C.T.T.A.A.C.G.A.G.G.A.A.A.T.C.G.G.T.A.G.G.C.T.C.C.C.G.A.G.C.T.C.C.G.T.T.A.T.T.T.C.G.A.C.C.T.G.C.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.C.C.A.A.T.G.G.A.C.T.A.C.C.T.T.T.T.A.C.T.A.C.C.G.A.A.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.G.C.T.C.A.G.A.G.A.T.C.G.T.G.A.C.G.A.G.C.T.G.C.A.A.A.C.C.T.A.T.T.A.C.C.C.T.A.C.T.T.G.A.G.G.T.G.C.A.A.C.T.A.A.C.G.G.G.T.T.C.G.G.G.G.C.T.A.A.G.C.G.A.C.A.T.C.G.G.C.T.A.C.A.A.A.T.A.T.C.A.T.T.G.C.C.G.G.A.T.C.T.T.C.A.G.C.C.C.A.A.A.G.T.G.A.A.C.G.G.G.C.A.A.C.T.C.C.T.A.T.T.G.A.A.T.A.G.T.G.A.G.G.A.A.C.C.C.C.T.G.G.G.A.C.A.G.A.T.C.C.A.A.G.T.G.T.A.T.T.C.A.A.T.C.A.C.T.C.G.T.G.A.G.A.G.C.A.C.A.C.C.T.G.C.T.T.T.T.A.C.G.C.C.G.A.A.T.T.A.T.C.A.T.C.A.A.G.A.T.G.A.C.A.T.G.G.G.G.G.C.G.C.T.T.G.T.T.A.C.G.G.A.T.G.G.G.A.T.G.C.T.G.C.C.A.T.G.C.G.C.T.G.G.T.A.C.A.A.A.A.A.A.A.G.G.T.A.C.G.G.A.C.A.G.G.C.C.T.A.C.A.G.G.A.C.T.A.T.A.C.A.C.G.A.G.G.G.C.T.G.A.G.T.C.C.G.G.A.A.G.T.C.G.A.G.G.G.G.G.G.G.C.T.A.C.T.A.C.C.A.C.C.T.G.A.G.T.C.C.A.G.C.A.A.A.A.C.G.C.T.A.A.T.G.C.T.C.G.C.T.C.C.A.T.G.T.T.C.T.G.C.T.G.C.G.G.G.C.A.T.G.C.G.T.G.G.A.T.T.A.G.G.A.T.T.A.C.T.A.A.C.A.C.A.C.T.A.A.T.A.A.A.T.A.C.A.A.G.G.T.T.A.G.T.A.G.C.A.A.T.C.T.C.T.G.T.T.G.T.A.G.T.A.C.A.A.C.C.C.G.A.G.G.C.T.G.C.C.C.C.T.A.G.G.G.A.T.A.C.C.G.T.G.T.G.T.A.C.T.G.T.T.G.G.A.C.T.C.G.T.T.A.A.C.C.A.C.T.T.A.T.C.C.A.C.A.A.C.T.T.T.C.G.T.G.C.T.A.G.C.T.C.C.G.T.T.G.A.T.A.G.A.A.C.T.C.G.C.T.A.T.G.C.C.G.A.C.A.A.G.C.T.A.G.G.G.G.C.C.T.G.G.G.T.C.C.T.T.T.A.T.T.G.T.A.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.G.G.C.C.A.C.A.T.C.T.T.G.T.A.C.A.C.T.C.T.A.T.C.A.C.A.C.G.A.T.C.C.A.A.A.C.A.T.C.G.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.G.G.G.C.T.A.G.T.C.G.C.G.G.C.G.C.A.A.A.T.C.A.G.T.A.T.A.A.T.A.C.G.C.C.A.T.C.G.A.T.A.G.T.T.T.T.G.T.C.T.C.C.A.T.G.T.A.C.A.T.G.T.A.G.C.T.G.G.T.T.A.G.A.G.T.A.C.T.T.C.C.G.A.G.T.T.C.G.G.G.C.A.A.T.C.C.T.T.C.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.G.G.G.A.G.C.A.G.T.A.A.G.T.G.G.C.G.C.T.T.A.G.A.C.C.T.C.T.G.C.G.T.G.C.A.A.G.C.G.G.A.T.T.G.T.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.A.T.G.C.T.G.C.A.G.T.T.C.A.C.G.A.T.G.A.A.T.G.G.G.A.T.G.G.C.G.T.T.C.T.G.A.T.C.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.T.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.C.A.A.C.C.T.G.T.G.C.C.G.T.T.C.T.T.G.C.A.C.C.G.A.G.A.A.G.C.A.T.G.A.C.T.T.G.A.A.A.C.G.T.G.C.A.T.A.G.G.A.C.A.T.T.A.T.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.C.A.A.A.A.A.A.G.A.C.A.T.G.A.C.A.A.C.T.C.G.G.A.G.A.A.C.T.A.G.T.A.T.G.A.T.A.G.T.C.C.C.T.T.G.A.G.A.G.A.T.C.A.A.T.C.G.C.A.C.A.T.T.A.C.T.G.T.A.T.G.G.T.A.A.T.C.C.C.C.A.T.C.A.G.C.G.T.G.A.A.T.A.A.A.C.T.G.T.C.C.A.A.A.T.C.T.T.G.T.T.G.T.A.T.G.G.T.C.C.A.A.T.T.T.A.C.C.T.T.C.T.G.A.C.A.G.A.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.A.T.A.A.A.T.T.A.G.A.A.A.A.T.C.T.T.T.T.A.G.A.G.C.T.G.C.G.T.T.T.G.C.T.C.C.G.A.C.T.T.C.T.C.T.A.A.A.T.G.A.A.C.A.C.C.G.G.G.C.T.A.G.C.T.T.A.T.C.T.C.A.A.C.C.C.G.T.C.G.C.G.G.C.C.C.T.T.C.T.A.T.C.T.C.C.C.C.T.G.G.C.G.C.A.C.G.A.A.A.G.G.A.T.T.G.G.T.T.G.A.C.C.G.A.A.C.A.A.A.T.A.C.G.C.G.G.T.G.G.T.T.C.T.C.C.T.A.A.A.A.T.C.C.A.A.A.A.T.T.A.A.G.A.G.G.T.C.T.G.C.T.A.T.A.T.G.C.C.A.G.T.A.C.G.C.G.C.A.T.C.G.G.A.G.C.G.C.G.T.A.G.C.A.A.T.C.G.C.G.C.A.G.T.C.A.A.A.G.C.C.A.G.C.C.G.G.G.G.G.A.T.G.A.A.A.C.A.G.A.A.T.C.G.A.C.G.T.T.A.C.T.C.T.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.T.G.T.T.A.G.A.G.A.T.A.G.G.A.A.C.A.C.G.A.A.A.G.C.G.G.T.T.T.A.T.T.G.T.T.G.A.A.T.A.T.C.A.C.A.T.G.G.A.T.C.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.C.A.A.C.T.C.A.T.C.C.T.G.A.G.C.G.C.T.G.C.C.T.G.G.T.C.C.C.A.G.C.A.T.T.T.C.T.C.A.C.C.G.T.A.G.G.T.G.C.G.T.C.C.A.T.G.C.A.A.G.T.C.T.C.C.T.T.A.T.G.G.T.T.G.G.T.G.C.T.A.C.A.A.G.T.T.G.A.G.G.A.A.T.G.G.G.G.A.C.T.T.A.C.G.T.C.C.T.T.G.C.G.A.T.T.G.A.G.A.C.C.T.C.A.G.T.T.G.C.A.C.A.T.T.T.T.T.T.G.A.G.T.T.T.A.T.G.A.G.C.G.C.G.A.T.A.G.T.C.T.A.A.G.T.T.A.A.C.G.C.C.C.G.T.C.A.A.G.C.T.C.T.A.T.G.C.T.C.T.T.C.G.C.C.G.G.G.C.G.T.G.A.T.T.C.G.C.T.G.A.A.G.G.G.G.C.C.C.C.A.C.G.A.A.G.A.A.C.T.G.C.A.T.T.C.T.C.C.C.T.T.T.C.C.G.G.A.T.C.A.T.A.T.G.T.G.C.A.T.C.T.T.A.G.C.A.T.A.T.A.T.G.G.T.C.G.T.A.C.C.C.G.G.G.T.A.T.T.A.A.G.C.G.A.C.C.G.A.G.C.C.C.C.C.A.G.C.T.T.C.T.A.A.G.G.G.A.C.T.T.A.C.A.T.T.C.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.A.C.G.G.C.C.T.T.T.A.T.C.T.T.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.C.C.T.T.G.C.C.A.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.G.A.A.G.T.G.A.T.C.A.T.T.A.A.C.T.C.A.T.T.G.G.T.A.C.A.T.T.T.C.C.A.C.G.G.T.C.C.T.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.C.T.C.C.A.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.A.G.A.C.T.C.A.A.C.G.G.C.G.C.A.T.T.C.A.T.G.A.C.G.G.A.G.T.T.C.G.A.G.C.G.T.A.T.A.C.C.C.G.A.G.G.A.G.T.C.A.G.C.G.A.A.T.G.C.T.C.G.T.G.A.T.A.A.T.G.A.A.G.T.G.T.T.C.A.C.A.C.C.T.G.A.C.T.T.A.T.A.A.G.G.A.T.C.C.A.G.A.G.T.A.G.C.A.G.G.C.A.A.T.T.G.G.A.T.G.A.G.A.C.A.T.T.C.G.A.G.A.C.G.C.G.T.C.A.C.G.G.G.A.C.G.C.C.C.G.C.A.C.C.C.A.A.C.C.A.A.G.T.A.T.G.T.T.C.A.A.T.C.T.T.C.G.G.A.T.C.A.C.A.G.A.A.C.G.C.T.A.A.A.C.G.C.G.C.T.G.G.C.A.G.G.G.G.G.C.C.C.G.T.G.G.A.C.G.A.C.C.A.A.T.A.A.T.A.A.G.G.G.C.T.T.C.C.A.A.A.C.C.C.T.G.G.C.T.C.C.T.G.A.T.G.A.A.C.C.A.T.G.C.A.T.A.C.A.A.G.G.A.T.A.C.T.A.C.A.C.A.G.C.T.T.G.T.A.C.C.C.G.T.C.T.C.T.A.C.C.A.G.G.C.G.G.G.G.C.A.A.A.T.T.C.A.T.G.A.G.C.A.G.A.T.C.C.G.G.C.A.T.C.T.G.C.C.G.C.G.T.T.C.G.C.A.G.C.T.G.A.C.T.G.C.A.C.A.A.C.C.C.T.G.T.G.G.T.T.C.C.A.C.A.T.C.A.A.A.G.G.T.T.A.T.A.G.T.G.A.T.T.G.C
Sample 7  ( AFR ): T.A.T.A.T.T.G.A.A.A.T.G.A.C.C.A.G.C.A.T.G.C.C.C.G.C.A.A.G.C.T.A.G.A.G.A.C.C.C.G.C.A.A.C.T.T.A.G.G.C.G.G.C.A.T.A.T.C.C.G.A.A.T.T.C.C.A.G.C.T.T.T.C.A.T.C.G.C.A.C.G.T.C.T.T.C.T.C.T.G.T.C.C.T.C.G.C.G.T.A.A.A.T.G.G.T.G.G.A.C.C.G.G.A.G.C.G.G.T.A.T.T.G.A.A.C.T.T.C.G.C.T.A.C.C.G.A.G.C.C.A.T.G.T.C.A.C.C.A.G.T.T.G.G.A.A.T.A.G.A.T.A.G.G.T.A.T.T.C.A.T.T.G.C.A.A.C.G.T.T.G.C.G.A.T.C.C.C.C.T.T.G.G.A.C.C.A.G.A.A.G.A.C.C.G.A.A.A.T.T.A.G.C.T.A.T.C.A.G.C.A.T.G.T.A.G.G.A.A.T.C.T.G.C.C.G.G.A.G.A.G.G.G.C.C.C.G.G.A.A.T.C.A.C.A.G.C.G.G.A.T.G.T.T.T.G.G.A.G.C.G.G.A.T.T.C.G.T.T.T.A.G.T.A.C.G.C.T.A.T.G.C.A.C.T.A.A.C.C.C.A.C.T.A.A.T.G.G.C.A.A.A.A.A.G.A.G.T.G.T.G.C.G.C.C.A.T.T.G.G.T.G.G.C.G.A.C.G.T.T.C.C.C.C.G.G.C.T.G.T.G.T.A.G.T.C.C.G.T.G.G.T.T.A.C.C.G.T.C.A.T.A.A.G.G.G.G.A.T.A.C.A.A.G.T.G.T.G.A.A.G.A.C.A.T.A.C.C.A.C.A.G.A.G.A.A.G.G.A.T.C.T.T.A.A.A.T.C.G.A.C.T.T.C.C.C.T.G.T.T.G.A.A.A.C.T.A.G.T.A.C.G.G.T.G.A.A.T.C.A.C.G.C.G.T.C.C.T.T.T.G.A.C.A.G.A.G.G.T.G.C.A.C.C.C.A.A.G.G.T.A.T.G.A.C.G.A.A.A.T.A.C.C.A.A.C.A.T.T.C.A.T.G.G.C.G.T.G.T.A.G.T.T.T.C.T.A.G.C.G.C.T.A.G.G.C.T.T.T.C.A.A.A.C.C.T.G.G.G.A.C.G.G.C.G.G.T.A.G.G.C.C.T.T.C.T.G.T.T.T.A.A.A.A.C.A.C.C.C.T.G.G.T.A.T.A.C.C.G.T.C.T.T.T.T.A.G.G.C.C.A.A.C.A.G.C.A.T.T.T.C.C.A.G.C.A.C.A.C.A.T.A.C.C.G.T.T.T.A.T.G.G.T.T.G.T.A.C.A.G.G.G.C.T.A.A.C.A.G.T.C.G.C.C.G.T.G.G.C.G.T.T.A.A.A.A.A.C.T.C.C.A.T.C.C.G.G.G.A.A.T.A.T.T.C.C.C.A.G.T.C.A.G.T.A.C.G.C.G.T.C.C.C.C.G.C.C.C.G.G.A.G.A.C.C.G.C.G.C.T.C.T.G.G.A.A.C.T.T.A.A.A.T.G.C.A.A.A.T.T.A.C.A.A.C.C.A.T.A.G.T.C.C.T.G.A.A.T.T.A.G.C.G.C.T.G.G.G.C.C.G.C.A.A.T.G.T.T.A.A.A.T.G.C.A.C.T.C.T.A.A.C.G.A.T.C.T.A.T.A.C.A.C.T.A.T.C.C.G.G.T.A.T.G.G.T.G.A.C.T.A.T.G.G.G.G.G.T.C.G.T.T.T.G.A.T.A.G.T.G.A.C.T.T.G.G.A.G.A.A.A.T.T.G.A.T.G.G.C.C.G.T.T.G.T.C.C.G.T.C.A.A.G.A.T.C.C.A.G.A.C.T.G.T.G.A.C.G.G.A.C.T.C.T.C.C.T.C.A.T.C.G.A.G.C.G.G.C.T.G.G.G.A.A.G.C.G.C.C.C.G.C.G.A.T.T.C.C.T.C.G.A.C.C.A.A.G.C.G.C.C.A.A.C.C.G.T.C.C.T.C.C.A.G.C.C.T.G.A.G.C.T.T.A.A.G.T.T.G.T.G.C.G.T.G.T.C.A.G.T.T.G.C.T.G.T.T.A.T.G.C.C.C.A.T.T.G.T.C.A.A.T.G.A.A.C.C.C.T.C.G.T.T.A.T.G.A.T.T.T.T.A.T.A.G.A.T.G.G.T.A.T.G.T.T.A.A.T.G.A.A.C.T.A.C.G.T.T.C.T.A.T.T.A.G.G.T.C.A.G.A.C.G.C.T.T.A.G.T.A.A.A.C.T.G.G.T.G.G.T.A.T.T.G.A.C.C.A.T.G.G.A.A.C.A.C.G.T.C.T.T.G.G.T.A.C.A.G.T.G.G.A.A.G.C.T.C.A.C.C.G.C.C.C.T.G.T.A.C.T.T.T.A.A.T.C.A.G.C.A.T.T.T.G.G.G.A.C.T.G.T.A.T.T.A.T.A.T.T.C.G.T.T.G.T.C.A.A.C.T.A.A.A.C.G.A.T.G.A.C.G.T.C.T.G.T.A.G.G.C.C.C.C.C.C.A.G.C.T.C.C.G.T.G.A.T.T.T.C.G.A.C.C.T.G.C.T.T.G.G.T.C.A.G.G.C.C.A.A.A.T.G.G.A.C.C.A.C.A.T.A.T.T.A.C.T.A.A.C.G.A.A.C.A.C.A.G.G.G.G.C.A.T.T.G.G.G.A.G.C.C.C.C.T.C.C.G.A.C.A.T.T.A.T.C.A.C.G.A.G.C.T.G.C.A.A.G.A.C.T.A.T.C.A.C.T.G.A.A.C.A.T.G.A.G.G.T.G.G.T.G.C.T.A.A.G.A.G.A.T.G.C.G.C.G.G.C.T.A.A.G.C.C.A.C.C.C.C.T.G.C.G.C.C.A.T.A.T.A.T.C.A.T.T.G.T.C.G.G.A.T.G.T.T.C.A.G.C.G.C.A.A.A.G.A.G.G.A.G.G.T.A.C.C.G.C.G.A.C.G.G.C.C.T.C.G.T.A.G.T.G.T.T.G.C.G.A.C.G.T.G.A.A.A.A.T.A.A.C.T.A.C.G.C.A.G.C.G.T.G.T.C.G.A.G.T.C.C.C.T.T.T.A.A.G.A.G.A.A.C.G.C.G.G.G.T.T.C.T.C.A.C.C.C.C.A.G.A.C.T.G.T.G.A.C.C.A.A.G.A.A.G.A.C.C.A.A.G.G.G.G.C.A.G.T.T.G.T.T.A.C.G.G.A.T.G.G.G.A.T.G.C.A.C.A.C.A.T.G.C.G.C.T.G.G.A.A.T.A.A.A.A.A.T.A.A.C.G.A.C.G.G.A.C.A.A.G.C.C.T.C.C.A.G.G.G.C.G.C.T.A.T.A.C.G.A.G.G.G.C.T.G.C.G.T.C.A.T.G.C.A.T.C.C.G.A.G.G.G.C.G.A.C.A.G.G.T.G.G.C.C.G.C.C.T.G.G.T.G.C.G.A.G.C.A.G.A.A.G.G.C.T.T.T.T.C.C.T.C.G.C.G.C.C.A.T.G.T.G.T.T.G.A.T.G.C.G.G.C.C.A.T.G.C.G.T.G.G.A.C.T.A.G.G.A.T.T.A.T.T.C.G.C.A.T.A.G.T.G.T.T.A.A.A.G.G.C.A.C.A.G.A.T.A.G.T.A.G.C.G.A.T.G.A.C.T.A.T.T.G.T.A.G.T.T.A.A.A.C.A.G.G.C.G.T.C.A.C.G.A.C.C.T.A.A.G.A.A.T.A.C.C.G.T.A.A.T.T.C.C.T.T.T.T.A.C.A.C.T.T.G.T.T.A.T.C.C.C.C.T.T.T.T.C.T.A.A.A.A.G.T.T.T.C.G.A.G.A.G.A.G.G.A.C.C.G.T.T.G.A.T.C.G.C.A.C.T.C.G.C.T.A.T.G.T.T.G.A.C.A.A.G.C.T.G.G.A.G.C.C.A.T.G.G.G.C.C.C.T.C.T.A.T.C.G.T.A.A.A.G.G.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.C.C.C.A.G.C.C.A.C.A.A.C.T.T.G.T.A.C.A.C.T.C.T.A.T.C.T.C.A.C.G.A.T.C.C.G.A.A.C.A.T.C.G.T.T.T.G.G.A.T.A.G.C.G.C.G.C.T.C.C.C.G.C.G.T.A.G.T.C.G.C.A.G.C.A.C.G.A.A.G.T.A.G.A.A.T.A.A.T.A.C.G.C.C.A.T.G.G.A.T.A.G.T.T.T.T.G.T.C.T.C.C.A.T.G.T.A.C.A.T.G.T.A.G.C.T.G.G.G.T.A.G.A.G.T.A.C.T.T.C.C.T.A.G.T.T.C.G.G.G.C.A.A.T.C.C.T.T.C.T.T.C.T.G.G.T.C.A.C.T.A.A.A.G.G.G.G.A.G.C.A.G.T.A.A.G.G.T.G.C.G.C.T.T.A.G.A.C.C.A.C.T.G.T.G.T.G.C.A.A.G.C.G.G.A.T.T.G.T.A.G.T.T.T.C.A.T.A.A.C.T.A.T.G.C.T.G.C.A.G.T.T.C.A.C.G.A.T.G.A.A.C.G.G.G.A.T.G.G.C.G.T.T.C.T.G.A.T.C.C.A.T.A.A.C.T.G.G.C.G.A.T.A.A.G.A.T.G.A.A.C.C.A.A.T.C.C.A.T.T.G.G.G.T.A.C.A.A.C.C.T.G.T.G.C.C.G.T.T.C.T.T.G.C.A.C.C.G.A.G.A.A.G.C.A.T.G.A.C.T.T.G.A.A.A.C.G.T.G.C.A.T.A.G.G.A.C.A.T.T.A.T.C.C.G.A.T.C.C.T.C.G.C.A.T.A.C.T.C.A.A.A.C.A.A.G.A.C.A.T.G.A.C.A.A.C.T.C.C.G.A.G.A.A.C.T.A.G.T.A.T.G.A.T.A.G.T.C.C.C.G.G.G.A.G.G.G.A.A.A.A.A.T.G.G.C.A.C.G.T.T.A.G.A.G.T.A.T.G.G.T.A.A.T.C.C.C.C.A.T.C.A.G.C.G.T.G.A.A.T.A.A.A.C.T.G.T.C.C.A.A.A.T.C.T.C.G.T.T.G.T.A.T.G.A.T.C.C.A.A.A.T.T.A.C.C.T.T.C.G.G.T.C.A.G.G.C.T.A.G.A.C.T.G.T.A.A.T.A.A.A.T.T.A.G.A.A.A.A.T.C.T.T.T.T.A.G.A.G.C.T.G.C.G.T.T.T.G.C.C.A.C.C.A.C.T.T.C.T.T.A.C.A.A.T.G.C.A.C.A.C.C.G.G.T.T.T.G.G.C.T.T.A.A.T.T.C.G.T.T.A.A.C.C.C.G.C.T.A.C.C.C.C.A.C.T.A.T.C.T.C.C.C.C.T.G.G.C.T.A.T.A.A.A.G.A.A.G.A.A.C.G.A.T.T.A.A.A.C.A.A.A.T.A.A.A.G.C.C.G.C.G.G.T.A.G.T.T.C.T.C.C.C.A.A.A.A.T.C.C.C.A.G.A.T.C.A.A.G.T.C.C.T.C.G.A.C.A.A.T.G.T.G.G.C.A.G.C.A.C.C.C.A.C.T.C.C.G.A.A.G.C.C.G.C.T.G.T.C.A.G.C.T.G.G.G.T.G.A.G.T.A.A.T.G.T.C.C.A.C.C.G.C.G.G.G.A.T.G.A.A.A.G.C.T.A.A.T.T.G.A.G.G.T.T.C.C.G.C.T.C.C.T.T.C.T.T.T.G.A.T.A.A.T.T.C.T.T.C.G.A.G.C.C.A.C.A.C.G.T.A.A.T.C.G.G.C.T.T.A.G.T.A.T.T.G.A.A.G.C.T.C.A.C.A.T.A.G.A.T.G.G.T.C.G.G.T.G.T.C.C.G.G.T.T.A.A.C.T.C.A.T.C.C.A.G.C.G.C.G.C.G.G.T.C.T.G.G.T.C.C.C.A.G.C.A.T.A.T.T.T.T.T.A.C.G.T.A.G.G.T.A.A.A.T.C.C.A.T.G.A.A.A.G.A.C.C.C.G.T.T.A.A.G.G.T.T.T.G.A.A.C.T.A.C.A.A.G.T.A.G.A.G.G.G.G.T.T.T.G.G.A.C.C.T.C.G.G.G.C.A.G.T.G.C.C.A.A.T.G.T.G.A.C.T.T.C.A.G.T.T.C.C.A.G.A.T.T.G.T.T.T.T.A.G.T.G.A.A.T.G.T.G.C.C.G.G.C.T.C.G.T.C.A.A.G.G.T.T.A.A.C.G.C.C.C.G.T.T.A.A.G.C.T.C.T.G.T.G.C.T.C.T.T.C.G.C.C.G.G.G.C.G.T.G.A.T.T.C.G.C.T.G.A.A.G.G.G.A.T.C.C.C.A.C.G.A.A.G.A.A.C.T.G.C.A.T.G.C.T.C.C.G.T.T.T.C.C.T.C.A.T.T.A.C.A.T.G.T.G.C.A.T.C.C.T.A.T.A.T.A.G.G.A.T.G.G.T.A.C.T.A.C.C.C.G.G.G.T.A.T.T.A.A.G.C.G.A.G.C.G.T.T.C.G.G.C.C.A.G.C.G.T.C.T.A.A.G.G.G.A.C.T.T.A.C.A.T.T.A.T.G.T.G.G.T.A.G.A.G.T.C.T.C.A.C.C.G.C.C.T.T.T.A.G.C.T.T.T.T.T.A.A.C.C.C.G.C.A.G.G.G.G.T.T.A.C.A.C.T.T.G.C.C.A.G.A.C.G.C.A.A.T.G.G.C.G.T.C.C.C.C.G.G.T.T.T.T.A.G.A.G.A.T.C.C.T.C.A.A.C.G.T.A.T.T.G.A.T.G.C.C.T.T.T.T.C.A.C.G.G.T.T.C.G.G.G.G.T.G.A.A.G.C.C.C.C.T.C.C.A.C.G.T.G.T.A.C.G.T.C.G.A.G.A.C.G.C.A.A.C.G.G.C.G.C.A.T.T.A.A.G.G.A.C.G.G.A.G.T.T.C.G.A.G.T.G.T.A.T.A.C.C.C.G.T.G.A.A.G.T.C.A.G.A.G.A.G.T.G.C.G.C.T.T.G.A.T.A.A.T.G.A.A.G.G.A.T.T.C.A.C.A.A.C.G.G.T.C.T.T.A.T.G.A.T.T.G.A.A.C.A.G.A.G.T.A.G.C.A.G.T.C.A.C.T.T.G.G.A.T.G.A.G.C.A.A.T.T.C.C.A.A.C.T.G.C.G.G.T.A.C.G.T.G.C.C.G.C.C.C.G.C.A.C.T.C.A.A.G.A.A.A.T.T.A.T.G.T.T.C.A.A.G.C.T.T.C.G.T.A.A.C.A.C.A.G.A.A.T.G.C.T.A.A.A.C.G.C.G.C.T.G.G.C.A.G.G.G.G.G.C.C.C.G.T.G.G.A.C.G.A.C.C.A.A.T.A.A.T.A.A.G.G.G.T.G.T.C.C.A.A.A.G.C.C.T.G.G.C.T.C.C.T.G.A.T.G.A.C.C.C.A.T.G.C.A.T.C.C.C.A.G.G.A.T.A.C.T.A.C.A.C.A.G.C.T.T.G.T.A.C.C.C.C.T.C.T.C.T.A.A.C.A.G.G.C.G.G.G.G.C.A.A.A.T.T.C.A.T.G.A.G.C.A.T.A.A.T.C.A.G.C.A.A.G.T.A.C.C.A.C.T.T.T.C.C.C.A.G.C.T.G.A.C.T.G.C.A.C.A.A.C.C.C.T.T.T.A.A.C.T.C.T.A.C.A.T.C.A.A.A.G.A.T.T.A.T.C.C.T.G.A.T.A.T.C

You can easily obtain the TreeSequence.allele_frequency_spectrum() for the entire region (or for windowed regions) directly from the tree sequence (i.e. without needing to reconstruct genotypes)

afs = ts.allele_frequency_spectrum()
plt.bar(range(ts.num_samples + 1), afs)
plt.title("Allele frequency spectrum")
plt.show()
_images/8ece7d03d4762e2bcaa6aa892c77c3c7100997c0287fcb253eb1c04df9088e1c.png

Similarly tskit allows fast and easy calculation of statistics along the genome. Here is a plot of windowed \(F_{st}\) between Africans and admixed Americans over this region of chromosome:

# Define the samples between which Fst will be calculated
pop_id = {p.metadata["name"]: p.id for p in ts.populations()}
sample_sets=[ts.samples(pop_id["AFR"]), ts.samples(pop_id["ADMIX"])]

# Do the windowed calculation, using windows of 10 kilobases
windows = list(range(0, int(ts.sequence_length + 1), 10_000))
F_st = ts.Fst(sample_sets, windows=windows)

# Plot
plt.stairs(F_st, windows, baseline=None)
plt.ylabel("AFR-ADMIX Fst")
plt.xlabel("Genome position")
plt.show()
_images/5041104ba6f1dfeb0d3163ad610e4656e05f8a8e6edd73807bafff0e560c4ceb.png

Extracting the genetic tree at a specific genomic location is easy using tskit, which also provides methods to plot these trees. Here we grab the tree at position 10kb, and colour the different populations by grab the tree at position 10kb, and colour the samples according to their population, as described in the viz tutorial:

tree = ts.at(10_000)

colours = dict(AFR="yellow", EUR="cyan", ASIA="green", ADMIX="red")
styles = [
    f".leaf.p{pop.id} > .sym {{fill: {colours[pop.metadata['name']]}}}"
    for pop in ts.populations()
]

styles += [ # rotate the population labels, etc
    ".leaf > .lab {text-anchor: start; transform: rotate(90deg) translate(6px)}",
    ".leaf > .sym {stroke: black}"
]

labels = { # Label samples by population
    u: ts.population(ts.node(u).population).metadata["name"].capitalize()
    for u in ts.samples()
}

tree.draw_svg(
    size=(800, 500),
    canvas_size=(800, 520),
    node_labels=labels,
    style="".join(styles),
    y_axis=True,
    y_ticks=range(0, 30_000, 10_000)
)
_images/20bfa553801f863774ff3f034e21d91887e5dc85388799e3f94fad0dde43bdb8.svg

Or we can plot a principal components analysis of the genome, which should reflect geographical distinctiveness:

from matplotlib.patches import Patch

# Run the Principal Components Analysis (PCA)
pca_obj = ts.pca(num_components=2)

# Plot the PCA "factors"
col_list = [colours[pop.metadata["name"]] for pop in ts.populations()]
sample_pop_ids = ts.nodes_population[ts.samples()]
plt.scatter(*pca_obj.factors.T, c=[col_list[p] for p in sample_pop_ids], edgecolors= "black")
plt.xlabel("PCA 1")
plt.ylabel("PCA 2")
plt.legend(handles=[
    Patch(color=col_list[pop.id], label=pop.metadata["name"]) for pop in ts.populations()
]);
_images/42b8505d6a54e161c8ca179a92ff773bea38e3e2fd0b08e1bb3fbfbd12fe5e47.png

Population genetic inference#

If, instead of simulations, you want to analyse existing genomic data (for example stored in a VCF file), you will need to infer a tree sequence from it, using e.g. tsinfer. Here we load an illustrative portion of an inferred tree sequence based on about 7500 public human genomes, including genomes from the Thousand Genomes Project and Human Genome Diversity Project. The genomic region encoded in this tree sequence has been cut down to span positions 108Mb-110Mb of human chromosome 2, which spans the EDAR gene.

Note that we are using tszip.load() to load the file, as this utility can also read and write compressed tree sequences in .tsz format.

import tszip
ts = tszip.load("data/unified_genealogy_2q_108Mb-110Mb.tsz")

# The ts encompasses a region on chr 2 with an interesting SNP (rs3827760) in the EDAR gene
edar_gene_bounds = [108_894_471, 108_989_220]  # In Mb from the start of chromosome 2
focal_variant = [v for v in ts.variants() if v.site.metadata.get("ID") == "rs3827760"].pop()
print("An interesting SNP within the EDAR gene:")
focal_variant

An interesting SNP within the EDAR gene:
Variant
Site Id9 378
Site Position1.0889714e+08
Number of Nodes836
Number of Alleles2
Nodes with Allele 'A'384 (46%)
Nodes with Allele 'G'452 (54%)
Has Missing DataFalse
Isolated as MissingTrue

For simplicity, this tree sequence has been simplified to include only those samples from the African and East Asian regions. These belong to a number of populations. The population information, as well as information describing the variable sites, is stored in tree sequence metadata:

import pandas as pd

print(ts.num_populations, "populations defined in the tree sequence:")

pop_names_regions = [
    [p.metadata.get("name"), p.metadata.get("region"), len(ts.samples(population=p.id))]
    for p in ts.populations()
]
with pd.option_context('display.max_rows', 100):
    display(pd.DataFrame(pop_names_regions, columns=["name", "region", "# genomes"]))

67 populations defined in the tree sequence:
name region # genomes
0 BantuKenya AFRICA 22
1 BantuSouthAfrica AFRICA 16
2 Biaka AFRICA 44
3 Cambodian EAST_ASIA 18
4 Dai EAST_ASIA 18
5 Daur EAST_ASIA 18
6 Han EAST_ASIA 66
7 Hezhen EAST_ASIA 18
8 Japanese EAST_ASIA 54
9 Lahu EAST_ASIA 16
10 Mandenka AFRICA 44
11 Mbuti AFRICA 26
12 Miao EAST_ASIA 20
13 Mongolian EAST_ASIA 18
14 Naxi EAST_ASIA 16
15 NorthernHan EAST_ASIA 20
16 Oroqen EAST_ASIA 18
17 San AFRICA 12
18 She EAST_ASIA 20
19 Tu EAST_ASIA 20
20 Tujia EAST_ASIA 18
21 Xibo EAST_ASIA 18
22 Yakut EAST_ASIA 50
23 Yi EAST_ASIA 20
24 Yoruba AFRICA 44
25 Ami EastAsia 4
26 Atayal EastAsia 2
27 BantuHerero Africa 4
28 BantuKenya Africa 4
29 BantuTswana Africa 4
30 Biaka Africa 4
31 Burmese EastAsia 4
32 Cambodian EastAsia 4
33 Dai EastAsia 8
34 Daur EastAsia 2
35 Dinka Africa 6
36 Esan Africa 4
37 Gambian Africa 4
38 Han EastAsia 6
39 Hezhen EastAsia 4
40 Japanese EastAsia 6
41 Ju_hoan_North Africa 8
42 Khomani_San Africa 4
43 Kinh EastAsia 4
44 Korean EastAsia 4
45 Lahu EastAsia 4
46 Luhya Africa 4
47 Luo Africa 4
48 Mandenka Africa 6
49 Masai Africa 4
50 Mbuti Africa 8
51 Mende Africa 4
52 Miao EastAsia 4
53 Mozabite Africa 4
54 Naxi EastAsia 4
55 Oroqen EastAsia 4
56 Saharawi Africa 4
57 She EastAsia 4
58 Somali Africa 2
59 Thai EastAsia 4
60 Tu EastAsia 4
61 Tujia EastAsia 4
62 Uygur EastAsia 4
63 Xibo EastAsia 4
64 Yi EastAsia 4
65 Yoruba Africa 6
66 Denisovan None 2

You can see that there are multiple African and East asian populations, grouped by region. Here we collect two lists of IDs for the sample nodes from the African region and from the East asian region:

sample_lists = {}
for n, rgns in {"Africa": {'AFRICA', 'Africa'}, "East asia": {'EAST_ASIA', 'EastAsia'}}.items():
    pop_ids = [p.id for p in ts.populations() if p.metadata.get("region") in rgns]
    sample_lists[n] = [u for p in pop_ids for u in ts.samples(population=p)]

With these lists we can calculate different windowed statistics (here genetic diversity and Tajima's D) within each of these regions:

edar_ts = ts.trim()  # remove regions with no data (changes the coordinate system)
windows = list(range(0, int(edar_ts.sequence_length)+1, 10_000))
data = {
    "Genetic diversity": {
        region: edar_ts.diversity(samples, windows=windows)
        for region, samples in sample_lists.items()
    },
    "Tajima's D": {
        region: edar_ts.Tajimas_D(samples, windows=windows)
        for region, samples in sample_lists.items()
    },  
}

# Plot the `data`
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(15, 3))
start = ts.edges_left.min()  # the empty amount at the start of the tree sequence

for (title, plot_data), ax in zip(data.items(), axes):
    ax.set_title(title)
    ax.axvspan(edar_gene_bounds[0], edar_gene_bounds[1], color="lightgray")
    ax.axvline(focal_variant.site.position, ls=":")
    for label, stat in plot_data.items():
        ax.stairs(stat, windows+start, baseline=None, label=label)
    ax.text(edar_gene_bounds[0], 0, "EDAR")
    ax.legend()
plt.show()
_images/c9f7b0d33b53ad4a5d31b78c382ca0adda447ce685663b47e8bbca75e6eb5ec6.png

Other population genetic libraries such as scikit-allel (which is interoperable with tskit) could also have been used to produce the plot above. In this case, the advantage of using tree sequences is simply that they allow these sorts of analysis to scale to datasets of millions of whole genomes.

Topological analysis#

As this inferred tree sequence stores (an estimate of) the underlying genealogy, we can also derive statistics based on genealogical relationships. You may have noticed that this tree sequence also contains a sample genome based on an ancient genome, a Denisovan individual. We’ll first simplify the tree sequence to focus on only the Denisovan plus a common East Asian and a common African population:

# Focus on Han, San, and Denisovan
focal = {
    "Han": ts.samples(population=6),
    "San": ts.samples(population=17),
    "Denisovan": ts.samples(population=66),
}

for name, nodes in focal.items():  # Sanity check that we got the right IDs
    assert ts.population(ts.node(nodes[0]).population).metadata["name"] == name

# Simplify to just those samples ...
all_focal_samples = [u for samples in focal.values() for u in samples]
simplified_ts = ts.simplify(all_focal_samples, filter_sites=False)

# ... and find the tree around the rs3827760 SNP
focal_site = simplified_ts.site(focal_variant.site.id)
tree = simplified_ts.at(focal_site.position)

With this smaller number of samples, we can easily plot the tree at the “rs3827760” SNP:

Hide code cell source

 
# Make some nice labels, colours, and legend
mutation_labels = {m.id: focal_site.metadata.get("ID") for m in focal_site.mutations}
colours = dict(San="yellow", Han="green", Denisovan="magenta")
styles = [
    f".leaf.p{pop.id} > .sym {{fill: {colours[pop.metadata['name']]}; stroke: grey}}"
    for pop in simplified_ts.populations()
]
legend = '<rect width="125" height="75" x="100" y="30" fill="transparent" stroke="grey" />'
legend += '<text x="120" y="45" font-weight="bold">Populations</text>'
# Create the legend lines, one for each population. Setting classes that match those
# used for normal nodes means that styled colours are auto automatically picked-up.
legend += "".join([
    f'<g transform="translate(105, {60 + 15*p.id})" class="leaf p{p.id}">'  # an SVG group
    f'<rect width="6" height="6" class="sym" />'  # Square symbol
    f'<text x="10" y="7">{p.metadata["name"]}' # Label
    f'{(" (" + p.metadata["region"].replace("_", " ").title() + ")") if "region" in p.metadata else ""}</text></g>'  
    for p in simplified_ts.populations()
])

tree.draw_svg(
    size=(1000, 400),
    style="".join(styles),
    node_labels={},
    mutation_labels=mutation_labels,
    preamble=legend,
    title=f"Tree of human chromosome 2 at position {int(focal_variant.site.position)}",
    y_axis=True,
    y_ticks=range(0, 50_000, 10_000),
)
_images/08fc2699cf55263096d48d3b06faa0cc3706568ff495e5ba2b025e79e6e7e664.svg

You can see that the pair of magenta Denisovan genomes in this region tend to be more closely associated with the East Asian genomes. We can assess that by counting all the 3-tip topologies in the tree that contain one genome from each population:

topology_counter = tree.count_topologies()
embedded_topologies = topology_counter[range(simplified_ts.num_populations)]

Hide code cell source

 
# All the following code is simply to plot the embedded_topologies nicely
all_trees = list(tskit.all_trees(simplified_ts.num_populations))
last = len(all_trees) - 1
svgs = ""
style = "".join(styles) + ".sample text.lab {baseline-shift: super; font-size: 0.7em;}"
style = style.replace(".leaf.p", ".leaf.n")  # Hack to map node IDs to population colours
params = {
    "size": (160, 150),
    "node_labels": {pop.id: pop.metadata["name"] for pop in simplified_ts.populations()}
}
for i, t in enumerate(all_trees):
    rank = t.rank()
    count = embedded_topologies[rank]
    params["title"] = f"{count} trees"
    if i != last:
        svgs += t.draw_svg(root_svg_attributes={'x': (last - i) * 150}, **params)
    else:
        # Plot the last svg and stack the previous ones to the right
        display(t.draw_svg(preamble=svgs, canvas_size=(1000, 150), style=style, **params))
_images/1dcb2a86801e60bcb47940d1074f37cf22fb6ca713dffd45be489708cc877410.svg

See Counting topologies for an introduction to topological methods in tskit.

Further information#

This brief introduction is meant as a simple taster. Many other efficient population genetic analyses are possible when you have genomic data stored as a tree sequence.

The rest of the tutorials contain a large number of examples which are relevant to population genetic analysis and research. You can also visit the learning section of the tskit website.

Contents