We present an up-to-date review of STRUCTURE software: one of the most widely used population analysis tools that allows researchers to assess patterns of genetic structure in a set of samples. STRUCTURE can identify subsets of the whole sample by detecting allele frequency differences within the data and can assign individuals to those sub-populations based on analysis of likelihoods. The review covers STRUCTURE's most commonly used ancestry and frequency models, plus an overview of the main applications of the software in human genetics including case-control association studies (CCAS), population genetics, and forensic analysis. The review is accompanied by supplementary material providing a step-by-step guide to running STRUCTURE.With reference to a worked example, we explore the effects of changing the principal analysis parameters on STRUCTURE results when analyzing a uniform set of human genetic data. Use of the supporting software: CLUMPP and distruct is detailed and we provide an overview and worked example of STRAT software, applicable to CCAS.The guide offers a simplified view of how STRUCTURE, CLUMPP, distruct, and STRAT can be applied to provide researchers with an informed choice of parameter settings and supporting software when analyzing their own genetic data.

Africa presents the most complex genetic picture of any continent, with a time depth for mitochondrial DNA (mtDNA) lineages >100,000 years. The most recent widespread demographic shift within the continent was most probably the Bantu dispersals, which archaeological and linguistic evidence suggest originated in West Africa 3,000–4,000 years ago, spreading both east and south. Here, we have carried out a thorough phylogeographic analysis of mtDNA variation in a total of 2,847 samples from throughout the continent, including 307 new sequences from southeast African Bantu speakers. The results suggest that the southeast Bantu speakers have a composite origin on the maternal line of descent, with ∼44% of lineages deriving from West Africa, ∼21% from either West or Central Africa, ∼30% from East Africa, and ∼5% from southern African Khoisan-speaking groups. The ages of the major founder types of both West and East African origin are consistent with the likely timing of Bantu dispersals, with those from the west somewhat predating those from the east. Despite this composite picture, the southeastern African Bantu groups are indistinguishable from each other with respect to their mtDNA, suggesting that they either had a common origin at the point of entry into southeastern Africa or have undergone very extensive gene flow since. Africa presents the most complex genetic picture of any continent, with a time depth for mitochondrial DNA (mtDNA) lineages >100,000 years. The most recent widespread demographic shift within the continent was most probably the Bantu dispersals, which archaeological and linguistic evidence suggest originated in West Africa 3,000–4,000 years ago, spreading both east and south. Here, we have carried out a thorough phylogeographic analysis of mtDNA variation in a total of 2,847 samples from throughout the continent, including 307 new sequences from southeast African Bantu speakers. The results suggest that the southeast Bantu speakers have a composite origin on the maternal line of descent, with ∼44% of lineages deriving from West Africa, ∼21% from either West or Central Africa, ∼30% from East Africa, and ∼5% from southern African Khoisan-speaking groups. The ages of the major founder types of both West and East African origin are consistent with the likely timing of Bantu dispersals, with those from the west somewhat predating those from the east. Despite this composite picture, the southeastern African Bantu groups are indistinguishable from each other with respect to their mtDNA, suggesting that they either had a common origin at the point of entry into southeastern Africa or have undergone very extensive gene flow since.

Tests that infer the ancestral origin of a DNA sample have considerable potential in the development of forensic tools that can help to guide crime investigation. We have developed a single-tube 34-plex SNP assay for the assignment of ancestral origin by choosing ancestry-informative markers (AIMs) exhibiting highly contrasting allele frequency distributions between the three major population-groups. To predict ancestral origin from the profiles obtained, a classification algorithm was developed based on maximum likelihood. Sampling of two populations each from African, European and East Asian groups provided training sets for the algorithm and this was tested using the CEPH Human Genome Diversity Panel. We detected negligible theoretical and practical error for assignments to one of the three groups analyzed with consistently high classification probabilities, even when using reduced subsets of SNPs. This study shows that by choosing SNPs exhibiting marked allele frequency differences between population-groups a practical forensic test for assigning the most likely ancestry can be achieved from a single multiplexed assay.