Zwei DNA-Tests, zwei Ergebnisse: woher die Unterschiede kommen

Das Wichtigste in Kürze

Zwei Auswertungen derselben Speichelprobe können auseinandergehen, weil an vier Stellen nichts einheitlich festgelegt ist: welche Positionen im Erbgut gemessen werden, welche Vergleichsgruppe als Bezug dient, mit welcher Formel gerechnet wird und wie fehlende Positionen ergänzt werden. Eine Arbeit in der Fachzeitschrift Genetics in Medicine aus dem Jahr 2014 hat drei dieser Gründe untersucht.

Aus dieser Beleglage folgt keine Beliebigkeit. Sie folgt aus Entscheidungen, die jede Auswertung treffen muss und die niemand vorschreibt. Zwei Berichte können deshalb verschieden ausfallen, ohne dass eine der beiden Messungen fehlerhaft gewesen wäre.

Du liest zuerst, was zwischen Probe und Bericht überhaupt passiert. Danach kommen die vier Stellschrauben in einer Übersicht, jede einzeln mit ihrer Beleglage, die Frage, was zwei Berichte trotzdem gemeinsam haben, und am Ende die Grenzen dieser Erklärung.

Das erwartet dich in diesem Artikel

1. Was zwischen deiner Speichelprobe und der fertigen Seite passiert
2. Die vier Stellen, an denen nichts festgelegt ist
3. Welche Stellen im Erbgut überhaupt gemessen werden
4. Wo die Bedeutung offen ist, ist auch die Auslegung offen
5. Gegen wen dein Wert gerechnet wird
6. Warum aus denselben Daten zwei Zahlen entstehen
7. Wie Lücken in den Messdaten gefüllt werden
8. Was zwei Berichte trotzdem gemeinsam haben
9. Wie mybody®x mit diesen vier Punkten umgeht
10. Was du tust, wenn dir zwei Berichte vorliegen
11. Grenzen: was dieser Artikel nicht erklärt
12. Worauf es beim Vergleich zweier Berichte ankommt
Häufige Fragen
Quellen

Was zwischen deiner Speichelprobe und der fertigen Seite passiert

Deine DNA ist in beiden Fällen dieselbe. Sie verändert sich nicht, wenn du zwei Proben abgibst, und sie verändert sich nicht zwischen zwei Auswertungen. Trotzdem ist der Bericht am Ende kein Abbild deiner DNA, sondern das Ergebnis einer Kette von Schritten.

Diese Kette hat vier Glieder. Aus dem Speichel wird die DNA gewonnen. Ein Chip liest an festgelegten Positionen ab, welche Variante dort steht. Ein Rechenschritt ergänzt Positionen, die der Chip nicht abdeckt. Und zuletzt wird das Ergebnis gegen eine Vergleichsgruppe eingeordnet und in einen Text übersetzt.

In jedem dieser Glieder steckt eine Entscheidung. Sie fällt, bevor deine Probe im Labor ankommt, und kein verbindlicher Standard schreibt vor, wie sie auszufallen hat. Genau dort entstehen die Unterschiede, um die es in diesem Artikel geht.

Kernaussage

Ein DNA-Bericht ist keine Abschrift deines Erbguts, sondern eine Auswertung. Die Messung ist der kleinere Teil davon, die Auslegung der größere.

Warum das Ablesen selbst selten das Problem ist

Das Ablesen einer festgelegten Position ist ein technischer Vorgang mit einem klaren Sollergebnis. An dieser Stelle entsteht in der Regel kein Streit, denn zwei Labore, die dieselbe Position ablesen, kommen zum selben Buchstaben.

Der Unterschied entsteht später. Er entsteht dort, wo aus abgelesenen Buchstaben eine Aussage über dich wird, und diese Übersetzung ist nirgendwo einheitlich vorgeschrieben. Wie das Ablesen technisch funktioniert und worin es sich von einer vollständigen Sequenzierung unterscheidet, steht im Artikel Genotypisierung oder Sequenzierung: der Unterschied.

Der Unterschied zwischen Messwert und Aussage

Ein Messwert ist eine Feststellung: An Position X steht bei dir diese Variante. Eine Aussage ist etwas anderes: Diese Variante bedeutet für dich dieses oder jenes. Zwischen beidem liegen mehrere Entscheidungen.

Wer zwei Berichte nebeneinanderlegt, vergleicht meist Aussagen. Die Messwerte dahinter sieht er gar nicht. Genau deshalb wirkt ein Unterschied größer, als er auf der Ebene der Rohdaten ist.

Die vier Stellen, an denen nichts festgelegt ist

Zwei Auswertungen derselben Probe können auseinandergehen, weil drei Dinge nicht festgelegt sind: welche Stellen im Erbgut überhaupt gemessen werden, welche Vergleichsgruppe als Bezug dient und mit welcher Formel aus beidem ein Wert entsteht. Eine Arbeit in Genetics in Medicine aus dem Jahr 2014 hat genau diese drei Gründe für die Unterschiede zwischen Anbietern verantwortlich gemacht (Kalf et al., 2014).

Dazu kommt ein vierter Punkt, den diese Arbeit nicht behandelt: das Ergänzen fehlender Positionen. Er stammt aus einer späteren Untersuchung und wird in Kapitel 7 aufgeschlüsselt, weil er eine eigene Einschränkung mitbringt.

Die Übersicht vergleicht keine Anbieter. Sie beschreibt, was an jeder Stelle offen ist und wie sich das auf den Text im Bericht auswirkt.

Stellschraube	Was daran nicht festgelegt ist	Wie sich das auf den Bericht auswirkt
Welche Positionen gemessen werden	Es gibt keine verbindliche Liste. Zwei verbreitete Chips decken sich nur zu rund 20 % in den gemessenen Positionen (Lu et al., 2021).	Ein Merkmal kann im einen Bericht stehen und im anderen fehlen, weil die zugehörige Position dort nicht abgelesen wurde.
Welche Vergleichsgruppe als Bezug dient	Welcher Bevölkerungsdurchschnitt als Ausgangspunkt gesetzt wird, ist nicht vorgeschrieben (Kalf et al., 2014).	Derselbe Messwert ergibt gegen einen anderen Bezug eine andere Einordnung, obwohl sich an der Messung nichts geändert hat.
Mit welcher Formel gerechnet wird	Die Rechenwege unterscheiden sich zwischen den Auswertungen; eine einheitliche Formel existiert nicht (Kalf et al., 2014).	Aus denselben gemessenen Positionen entstehen zwei verschiedene Zahlen und damit zwei verschiedene Formulierungen.
Wie fehlende Positionen ergänzt werden (Imputation)	Welches Rechenverfahren die Lücken schätzt, ist nicht festgelegt. In den meisten Fällen bleibt der Unterschied unter fünf Perzentilrängen und ändert die Deutung nicht; nur in etwa 1 % der Fälle fällt er groß aus (Chen et al., 2020).	Meist bleibt der Bericht davon unberührt. Im seltenen Ausnahmefall verschiebt sich eine Einstufung deutlich.

Die Arbeit von 2014 ist zwölf Jahre alt. Bei der Recherche für diesen Artikel ließ sich keine neuere Untersuchung finden, die Berichte mehrerer Anbieter für dieselbe Person systematisch vergleicht. Das Alter des Belegs steht hier, statt verschwiegen zu werden.

Welche Stellen im Erbgut überhaupt gemessen werden

Ein Chip liest nicht das gesamte Erbgut. Er liest vorab festgelegte Einzelpositionen, an denen sich Menschen häufig unterscheiden. Welche Positionen das sind, entscheidet der Aufbau des Chips.

Nach einer Auswertung von Verbraucher-Genotypdaten im Computational and Structural Biotechnology Journal tragen die meisten Chips für den Endkundenmarkt 600.000 bis 800.000 Positionen (Lu et al., 2021). Diese Größenordnung entspricht weniger als einem Prozent der über 100 Millionen bestätigten menschlichen Varianten, die in der Referenzdatenbank dbSNP verzeichnet sind.

Warum diese Zahl leicht falsch verstanden wird

Der Vergleichsmaßstab ist wichtig. Das eine Prozent bezieht sich auf die Zahl der bekannten Varianten in einer Datenbank, nicht auf einen Anteil deines Erbguts. Wer beides gleichsetzt, macht aus einer sinnvollen Auswahl einen Mangel.

Die Auswahl ist der eigentliche Punkt. Ein Chip misst gezielt Positionen, zu denen es überhaupt eine Forschungslage gibt. Alles andere zu messen, würde die Datenmenge vergrößern, ohne die Aussage zu verbessern.

Zwei Listen, die sich nur teilweise decken

Dieselbe Auswertung zeigt, wie unterschiedlich diese Listen ausfallen. Zwei verbreitete Chips decken sich nur zu rund 20 Prozent in den gemessenen Positionen (Lu et al., 2021). Zahl und Lage der abgelesenen Stellen sind also nicht dasselbe, nur weil zwei Berichte gleich aussehen.

Der Abstand kann noch größer ausfallen. Dieselbe Auswertung beschreibt einen Fall, in dem zwei Datensätze mit 500.000 und einer Million abgelesenen Positionen nur 100.000 Positionen gemeinsam haben (Lu et al., 2021). Wer zwei solche Berichte nebeneinanderlegt, vergleicht zu weiten Teilen verschiedene Fragen.

Für dich als Leserin oder Leser hat das eine unmittelbare Folge. Steht ein Merkmal in einem Bericht und im anderen nicht, muss das kein Widerspruch sein. Es kann bedeuten, dass die zugehörige Position im zweiten Fall gar nicht abgelesen wurde.

Die Auswahl der Positionen ist damit einer von mehreren Gründen für Abweichungen. Sie ist weder der einzige noch automatisch der wichtigste.

Wo die Bedeutung offen ist, ist auch die Auslegung offen

Nach der Messung kommt die Deutung, und dort beginnt der Bereich, in dem die Forschung selbst noch nicht fertig ist. Eine Fachgesellschaft hat das 2025 in einem Interview deutlich gemacht.

Belegte Fundstelle

„Die Funktion vieler Genorte, die im Rahmen dieser Tests untersucht werden, ist nicht umfänglich klar.“

Deutsche Gesellschaft für Ernährung (DGE)
Blogbeitrag „Personalisierte Ernährung – wie geht das?“, Interview mit Prof. Dr. Christina Holzapfel, Professorin für Humanernährung an der Hochschule Fulda, 2025, abgerufen 31.08.2026

Die Deutsche Gesellschaft für Ernährung hält 2025 fest, dass die Funktion vieler Genorte, die in solchen Tests untersucht werden, nicht umfänglich klar ist. Wo die Bedeutung einer Stelle offen ist, ist auch die Auslegung offen, und zwei Auslegungen können sich unterscheiden, ohne dass eine davon falsch gemessen hätte.

Warum viele einzelne Orte wenig tragen

Im selben Interview steht eine Zahl, die den Zusammenhang greifbar macht. Die bis heute gefundenen etwa 1.000 genetischen Orte haben jeweils nur einen geringen Effekt auf das Körpergewicht (Deutsche Gesellschaft für Ernährung, 2025).

Viele kleine Beiträge lassen sich auf mehr als eine Weise zusammenfassen. Wer zwanzig Orte gewichtet, kommt zu einem anderen Bild als jemand, der fünfzig gewichtet, und beide arbeiten mit denselben Buchstaben.

Was daraus folgt und was nicht

Daraus folgt nicht, dass eine Auswertung beliebig ist. Eine offene Forschungslage ist etwas anderes als Willkür: Sie beschreibt einen Spielraum mit Rändern, keinen leeren Raum.

Daraus folgt aber, dass ein Unterschied zwischen zwei Berichten für sich genommen niemanden überführt. Er zeigt, dass an einer offenen Stelle zwei verschiedene Entscheidungen getroffen wurden.

Gegen wen dein Wert gerechnet wird

Kein Wert steht für sich. Er steht immer im Verhältnis zu einer Gruppe, und diese Gruppe ist eine Setzung. Welcher Bevölkerungsdurchschnitt als Ausgangspunkt dient, gehört zu den drei Gründen, die 2014 in Genetics in Medicine benannt wurden (Kalf et al., 2014).

Das Prinzip kennst du aus dem Alltag. Eine Körpergröße von 1,80 Metern ist überdurchschnittlich oder unauffällig, je nachdem, mit wem du vergleichst. Der gemessene Wert bleibt in beiden Fällen identisch.

Warum die Herkunftsgruppe hier eine Rolle spielt

Genetische Varianten sind in verschiedenen Bevölkerungsgruppen unterschiedlich häufig. Eine Untersuchung von 23 Chips in sechs Herkunftsgruppen kam zu dem Ergebnis, dass ein auf die jeweilige Gruppe abgestimmter Chip bessere Werte lieferte als ein größerer, der das nicht war (Nguyen et al., Scientific Reports, 2022).

Größe allein ist damit kein Qualitätsmerkmal. Passung schlägt Umfang, und Passung ist eine Entscheidung, die vor der Messung fällt.

Was das für deinen Bericht bedeutet

Steht in einem Bericht „über dem Durchschnitt“ und im anderen „durchschnittlich“, kann der Unterschied allein an der Bezugsgruppe hängen. Beide Sätze wären dann richtig, weil sie verschiedene Fragen beantworten.

Die vier Stellschrauben auf einen Blick

Stellschraube 1

Welche Stellen gemessen werden

Die Liste ist nicht einheitlich: Zwei verbreitete Chips decken sich nur zu rund 20 % (Lu et al., 2021).

Stellschraube 2

Welche Vergleichsgruppe zugrunde liegt

Ein passender Chip schlägt einen größeren, der nicht zur Gruppe passt (Nguyen et al., 2022).

Stellschraube 3

Welche Formel gerechnet wird

Die Rechenwege unterscheiden sich zwischen den Auswertungen (Kalf et al., 2014).

Stellschraube 4

Wie Lücken ergänzt werden

Meist ohne Folge für die Deutung, in etwa 1 % der Fälle mit deutlicher Verschiebung (Chen et al., 2020).

Drei dieser vier Punkte fallen, bevor deine Probe im Labor ankommt. Nur der vierte entsteht während der Auswertung selbst.

Warum aus denselben Daten zwei Zahlen entstehen

Die dritte Stellschraube ist die unsichtbarste. Sie steckt in der Rechenvorschrift, mit der aus vielen einzelnen Positionen ein Wert wird, und diese Vorschrift steht in keinem Bericht.

Die Untersuchung von 2014 stellte fest, dass die verglichenen Anbieter verschiedene Formeln anwandten und dass sich das auf die vorhergesagten Werte auswirkte (Kalf et al., 2014). Die gemessenen Buchstaben waren dabei dieselben.

Zwei Rechenwege unterscheiden sich meist in zwei Punkten. Der eine ist die Zahl der Positionen, die überhaupt einfließen. Der andere ist das Gewicht, das eine einzelne Position bekommt. Beide Angaben stehen in einem Bericht selten.

Ein Bild dafür: Zwei Lehrkräfte korrigieren dieselbe Klausur mit demselben Punkteschlüssel, gewichten die Aufgaben aber verschieden. Beide Noten sind nachvollziehbar begründet, und sie sind trotzdem verschieden.

Größenordnungen aus der Fachliteratur

600–800k

Positionen liest ein Chip für den Endkundenmarkt in der Regel ab (Lu et al., 2021)

Chips wurden in sechs Herkunftsgruppen gegeneinander geprüft (Nguyen et al., 2022)

etwa 1.000

genetische Orte mit jeweils geringem Effekt auf das Körpergewicht sind bisher bekannt (DGE, 2025)

Quellen: Lu et al., Computational and Structural Biotechnology Journal, 2021 · Nguyen et al., Scientific Reports, 2022 · Deutsche Gesellschaft für Ernährung, 2025

Woran du eine offengelegte Rechnung erkennst

Ein Bericht muss seine Formel nicht abdrucken, um nachvollziehbar zu sein. Es hilft schon, wenn er benennt, wie viele Positionen in eine Aussage eingeflossen sind und worauf sich die Einordnung bezieht.

Fehlen beide Angaben, lässt sich der Unterschied zu einem zweiten Bericht nicht aufklären. Dann bleibt nur die Beobachtung, dass zwei Zahlen verschieden sind.

Wie Lücken in den Messdaten gefüllt werden

Kein Chip deckt alle Positionen ab, die eine Auswertung gebrauchen könnte. Deshalb wird ein Teil der fehlenden Stellen rechnerisch ergänzt. Dieses Verfahren heißt Imputation, also das Schätzen unbekannter Positionen aus benachbarten, tatsächlich gemessenen.

Eine Arbeit in Genome Medicine hat untersucht, wie stark sich ein Ergebnis dadurch verschiebt. In den meisten Fällen bleibt die Abweichung unter fünf Perzentilrängen und ändert die Deutung nicht; nur in etwa einem Prozent der Fälle fällt sie deutlich größer aus (Chen et al., 2020).

Warum diese Zahl gern in die falsche Richtung gelesen wird

Der Ausnahmefall ist die interessantere Hälfte des Satzes, und genau deshalb wird er häufig zur Hauptaussage gemacht. Die Quelle sagt das Gegenteil: Der Regelfall ist eine Abweichung, die man im Bericht nicht sieht.

Für den Vergleich zweier Berichte heißt das: Die Imputation ist selten die Erklärung. Wenn zwei Auswertungen deutlich auseinandergehen, liegen die drei anderen Stellschrauben näher.

Was du daraus praktisch mitnimmst

Ein Bericht, der ergänzte Positionen als gemessen ausgibt, verschweigt einen Zwischenschritt. Die Frage, welche Angaben abgelesen und welche berechnet wurden, ist deshalb eine sinnvolle Frage an jede Auswertung.

Kapitel auf einen Blick

Imputation bezeichnet das rechnerische Ergänzen von Positionen, die ein Chip nicht abliest. Nach einer Untersuchung in Genome Medicine bleibt die dadurch entstehende Abweichung in den meisten Fällen unter fünf Perzentilrängen und verändert die Deutung nicht; nur in etwa einem Prozent der Fälle fällt sie deutlich größer aus (Chen et al., 2020). Als Erklärung für zwei stark abweichende Berichte taugt sie damit selten.

Was zwei Berichte trotzdem gemeinsam haben

Vier Kapitel über Unterschiede könnten den Eindruck hinterlassen, es sei alles Verhandlungssache. Das trifft nicht zu.

Auf der Ebene der Buchstaben ist wenig verhandelbar. Deine Varianten an einer bestimmten Position sind ein Befund, kein Ermessen, und sie fallen bei sauberer Arbeit in beiden Auswertungen gleich aus.

Der Teil, der stabil bleibt

Die ererbten Anlagen, die ein solcher Test abliest, bleiben dauerhaft. Sie sind der stabile Teil der Rechnung, und deshalb verschiebt sich der Bezugspunkt einer Auswertung nicht von selbst. Warum aus dieser Stabilität folgt, dass ein DNA-Test einmal genügt, und wo die Grenze dieser Aussage liegt, steht im Artikel DNA-Test nur einmal machen: was dahintersteckt.

Was sich bewegt, ist die Deutung. Genau diese Beweglichkeit erklärt, warum zwei Auswertungen zur selben Zeit verschieden ausfallen können und warum dieselbe Probe später anders gelesen werden könnte.

Wo Übereinstimmung zu erwarten ist

Bei gut untersuchten Einzelmerkmalen sind Abweichungen unwahrscheinlich. Je klarer die Funktion einer Stelle belegt ist, desto weniger Spielraum bleibt für zwei verschiedene Auslegungen.

Bei zusammengesetzten Aussagen ist das anders. Sobald viele Orte mit kleinem Beitrag zu einem Wert verrechnet werden, wirkt jede Entscheidung im Rechenweg auf das Ergebnis durch.

Wie mybody®x mit diesen vier Punkten umgeht

Zwei Auslegungen können sich unterscheiden, ohne dass eine davon falsch gemessen hätte.

Aus diesem Satz folgt keine Bewertung anderer Auswertungen. Er beschreibt eine Lage, in der jede Auswertung steht, auch die eigene. Was sich unterscheiden lässt, ist der Umgang damit.

mybody®x (MYBODY Lab GmbH) legt das Verfahren offen. Gearbeitet wird mit SNP-Genotypisierung an über 700.000 vorab festgelegten Einzelpositionen, nicht mit einer Sequenzierung des gesamten Genoms. Das ist eine Aussage über die erste Stellschraube, und sie ist überprüfbar.

Aus diesen abgelesenen Positionen wird nur ein Teil ausgewertet, und auch dieser Teil ist beziffert. Der NutriCare | INFINITY DNA-Test wertet 140 Genvariationen aus einer Speichelprobe aus und kostet 269,00 € (Stand 31.08.2026, Änderungen möglich); welche Berichte daraus entstehen, führt die Produktseite auf.

Was der Test ausdrücklich nicht leistet

Die DNA-Analyse dient der Ernährungs- und Lebensstilberatung. Sie ist kein diagnostisches Verfahren, stellt keine Krankheitsvorhersage dar und ersetzt keine ärztliche Untersuchung oder Beratung.

Der Umfang hat ebenfalls Grenzen, die benannt gehören. Der Bericht enthält keine Auswertung zu Protein, Eiweiß oder Makronährstoffen, und der geprüfte Verträglichkeitsbezug beschränkt sich auf vier Berichte im Kapitel zum Stoffwechseltyp: Alkohol, Koffein, Laktose und Gluten.

Zur Deutungsfrage gibt es eine klare Position. Wir verkaufen keine Abnehmempfehlung, sondern eine Einordnung. Der Test beschreibt Veranlagungen, und er verspricht keinen Erfolg.

Die Lücke, die auch hier bleibt

Zu den beiden übrigen Stellschrauben bleibt eine Lücke, und sie gehört benannt. Welche Vergleichsgruppe einer Einordnung zugrunde liegt und mit welchem Rechenweg sie zustande kommt, ist in einem Auswertungsbericht selten aufgeschlüsselt.

Das gilt für unseren Bericht wie für andere. Ein Text über Vergleichbarkeit, der genau diese Lücke bei sich selbst auslässt, wäre seinen Gegenstand nicht wert.

Was du tust, wenn dir zwei Berichte vorliegen

Der erste Reflex ist die Frage, welcher der beiden stimmt. Diese Frage führt selten weiter, weil sie eine Entscheidung verlangt, die sich aus dem Material nicht treffen lässt.

Die weiterführende Frage ist eine andere: Beschreiben beide Berichte dasselbe? Häufig lautet die Antwort nein, sobald man die Angaben nebeneinanderlegt.

Vier Fragen an beide Berichte

Prüfe zuerst, ob dieselbe Position gemeint ist. Steht in beiden Berichten eine Kennung der untersuchten Stelle, ist der Vergleich überhaupt erst möglich; fehlt sie in einem, vergleichst du zwei Überschriften.

Prüfe als Zweites den Bezug. Ein Wort wie „erhöht“ braucht die Angabe, gegenüber welcher Gruppe es gilt, sonst bleibt es eine Behauptung ohne Maßstab.

Prüfe als Drittes, wie viele Positionen in die Aussage eingeflossen sind. Eine Aussage aus fünf Orten und eine aus fünfzig sind nicht dieselbe Art von Aussage, auch wenn beide gleich klingen.

Prüfe zuletzt, ob der Bericht zwischen gemessenen und ergänzten Positionen unterscheidet. Wer das ausweist, macht die vierte Stellschraube sichtbar.

Notiere die vier Antworten neben beide Berichte, bevor du sie bewertest. Danach siehst du meistens sofort, ob beide dieselbe Frage beantworten.

Wann ein Bericht in eine Praxis gehört

Ein Ernährungs-DNA-Bericht ist kein Befund über eine Erkrankung, und er beantwortet keine medizinische Frage. Wenn dich Beschwerden zu diesem Thema geführt haben, gehört die Abklärung in eine ärztliche Praxis, unabhängig davon, was in einem Bericht steht.

Nimm beide Berichte zu einem solchen Gespräch mit, wenn du sie hast. Ein Unterschied zwischen zwei Auswertungen ist ein guter Anlass für eine konkrete Frage und ein schlechter Anlass für eine eigene Schlussfolgerung.

Grenzen: was dieser Artikel nicht erklärt

Die Beleglage zu dieser Frage ist dünner, als es der Umfang des Artikels vermuten lässt. Sie besteht bis auf die Fundstelle der Deutschen Gesellschaft für Ernährung aus englischsprachigen Fachpublikationen. Eine deutsche Institution, die den Mechanismus als Ganzes beschreibt, ließ sich nicht finden.

Der tragende Beleg ist außerdem alt. Die Untersuchung, die drei der vier Stellschrauben benennt, stammt aus dem Jahr 2014, und eine neuere Arbeit mit derselben Fragestellung war nicht auffindbar. Das schwächt die Aussage nicht, es begrenzt ihre Reichweite.

Zur Häufigkeit gibt es keine belastbare Zahl. Wie oft zwei Auswertungen derselben Probe überhaupt auseinandergehen, ist in den geprüften Quellen nicht beziffert. Deshalb steht in diesem Artikel keine Zahl dazu.

Und eine Grenze in eigener Sache: Dieser Text erklärt, wie Unterschiede entstehen. Er erklärt nicht, welcher von zwei konkreten Berichten in deinem Fall der zutreffendere ist. Das lässt sich nur an den Berichten selbst klären.

Worauf es beim Vergleich zweier Berichte ankommt

Wenn du eine einzige Handlung mitnimmst, dann diese: Suche in beiden Berichten die Kennung der untersuchten Position und die Angabe, gegen welche Gruppe verglichen wurde. Zwei Angaben je Aussage, mehr braucht es für den Anfang nicht.

Der Grund ist praktisch. Von den vier Stellschrauben sind das die beiden, die ein Bericht nennen kann, ohne seine Rechenwege offenzulegen. Findest du sie in keinem der beiden Berichte, ist der Vergleich nicht auflösbar, und auch das ist ein Ergebnis.

Am Anfang stand die Frage, wie zwei Berichte zur selben DNA auseinandergehen können. Die Antwort ist unspektakulär: Sie gehen nicht bei der Messung auseinander, sondern bei den Entscheidungen danach. Wer diese Entscheidungen kennt, liest beide Berichte anders.

Häufige Fragen

Warum liefern zwei DNA-Tests unterschiedliche Ergebnisse?

Weil an vier Stellen nichts einheitlich festgelegt ist: welche Positionen im Erbgut gemessen werden, welche Vergleichsgruppe als Bezug dient, mit welcher Formel gerechnet wird und wie fehlende Positionen ergänzt werden. Die ersten drei Gründe hat eine Arbeit in Genetics in Medicine untersucht (Kalf et al., 2014), den vierten eine Arbeit in Genome Medicine (Chen et al., 2020). Die Messung selbst ist dabei selten die Ursache.

Bedeutet ein Unterschied, dass eine Auswertung falsch ist?

Nein. Zwei Auslegungen können sich unterscheiden, ohne dass eine davon falsch gemessen hätte. Die Deutsche Gesellschaft für Ernährung hält 2025 fest, dass die Funktion vieler Genorte, die in solchen Tests untersucht werden, nicht umfänglich klar ist. Wo die Bedeutung einer Stelle offen ist, bleibt Spielraum bei der Auslegung, und dieser Spielraum ist kein Fehler.

Wie viele Positionen misst ein DNA-Chip überhaupt?

Die meisten Chips für den Endkundenmarkt tragen 600.000 bis 800.000 Positionen (Lu et al., 2021). Diese Zahl entspricht weniger als einem Prozent der über 100 Millionen bestätigten menschlichen Varianten in der Referenzdatenbank dbSNP. Der Bezugspunkt ist wichtig: Es geht um einen Anteil an einer Variantendatenbank, nicht um einen Anteil deines Erbguts.

Was ist Imputation und wie stark verändert sie mein Ergebnis?

Imputation bezeichnet das rechnerische Ergänzen von Positionen, die ein Chip nicht abliest, aus benachbarten gemessenen Positionen. Nach einer Untersuchung in Genome Medicine bleibt die dadurch entstehende Abweichung in den meisten Fällen unter fünf Perzentilrängen und ändert die Deutung nicht; nur in etwa einem Prozent der Fälle fällt sie deutlich größer aus (Chen et al., 2020).

Sind DNA-Tests verschiedener Anbieter miteinander vergleichbar?

Nur eingeschränkt, und der Grund liegt in den Angaben, die ein Bericht macht. Vergleichbar sind zwei Aussagen, wenn beide dieselbe untersuchte Position nennen und angeben, gegen welche Gruppe verglichen wurde. Fehlen diese Angaben, vergleichst du zwei Formulierungen statt zweier Befunde. Auf der Ebene der abgelesenen Buchstaben ist die Übereinstimmung dagegen hoch.

Nächster Schritt

Zwei Fragen, die dieser Artikel offenlässt

Wie das Ablesen technisch abläuft, ist hier nur gestreift worden. Und ob eine einmal abgegebene Probe über die Jahre gültig bleibt, ist eine eigene Frage. Beide haben einen eigenen Artikel.

Genotypisierung oder Sequenzierung Warum ein DNA-Test einmal genügt

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Quellen

Kalf RRJ, Mihaescu R, Kundu S, de Knijff P, Green RC, Janssens ACJW: Variations in predicted risks in personal genome testing for common complex diseases. Genetics in Medicine 16(1), 2014, DOI 10.1038/gim.2013.80 – doi.org
Deutsche Gesellschaft für Ernährung: Personalisierte Ernährung – wie geht das? Interview mit Prof. Dr. Christina Holzapfel, 2025, abgerufen 31.08.2026 – dge.de
Lu C, Greshake Tzovaras B, Gough J: A survey of direct-to-consumer genotype data, and quality control tool (GenomePrep) for research. Computational and Structural Biotechnology Journal 19, 2021, DOI 10.1016/j.csbj.2021.06.040 – doi.org
Chen S-F, Dias R, Evans D, Salfati EL, Liu S, Wineinger NE, Torkamani A: Genotype imputation and variability in polygenic risk score estimation. Genome Medicine 12, 2020, DOI 10.1186/s13073-020-00801-x – doi.org

Die drei Gründe für abweichende Vorhersagen zwischen Anbietern stammen aus [1]. Das wörtliche Zitat zur Funktion der Genorte und die Angabe zu etwa 1.000 genetischen Orten stammen aus [2]. Die Angaben zur Zahl der gemessenen Positionen, zum Verhältnis zur Variantendatenbank dbSNP und zur Überschneidung zweier verbreiteter Chips stammen aus [3]. Die Angaben zur Imputation samt ihrer Einschränkung stammen aus [4]. Der Vergleich von 23 Chips in sechs Herkunftsgruppen ist im Text mit Autorenschaft, Fachjournal und Jahr attribuiert: Nguyen et al., Scientific Reports 12, 2022, DOI 10.1038/s41598-022-22215-y. Angaben zu Preis, Umfang und Probenart stammen von der Produktseite von mybody®x, abgerufen am 31.08.2026. Alle Quellen wurden am 31.08.2026 aufgerufen und geprüft. In den Arbeiten [1] und [3] werden Anbieter und Hersteller namentlich genannt; die Namen sind hier neutral umschrieben, die Zahlen unverändert übernommen.

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Veröffentlicht am 31.08.2026 · Zuletzt aktualisiert am 31.08.2026

Die DNA-Analyse dient der Ernährungs- und Lebensstilberatung. Sie ist kein diagnostisches Verfahren, stellt keine Krankheitsvorhersage dar und ersetzt keine ärztliche Untersuchung oder Beratung. Genetische Varianten beschreiben Wahrscheinlichkeiten in Bevölkerungsgruppen, keine Festlegung für einzelne Personen.