Древнее митохондриальное ДНК: Mitochondrial DNA in Ancient Human Populations of Europe, Clio der Sarkissian, 2012.

Довольно часто  анализ полного генома позволяет  исследователям создавать «молекулярные модели», которые по своей сути неразличимы от моделей полученных в  хода анализа гаплоидных генетических систем, таких как мтДНК и Y-ДНК. Например, доказательство наличие в геноме современных людей «сигнатур архаичных примесей» (неандертальцев и денисовцев) были первоначально представлены в ходе анализе целого генома. Ситуация с так называемой «америндской примесью» в современных западноевропейских популяциях также аналогична: сигнал о наличии этой примесью был впервые обнаружен профессиональными генетиками и геномными блоггеров в ходе систематического изучения  аутосомных маркеров с использованием  программ STRUCTURE/ADMIXTURE/ADMIXTOOLS. Но до недавнего времени ни  исследования мтДНК, ни анализ Y-ДНК не могли ничего предложить никаких данных подтверждающих выводы исследования диплоидных аутосомных маркеров. Причина расхождения очевидна: крайне малых  эффективный размер популяций гаплоидных систем, небольшие размеры популяций человека в период предшествующий зарождению аграрных и скотоводческих сообществ, а также ограниченные выборки современного населения. Тем не менее, древнее гаплоидное ДНК —  это самый надежный способ подтвердить или опровергнуть модели «примесей» обнаруженных в полногеномном анализе современных человеческих популяций.

В 2011 году Клио Симоне Ирмгард Дерсаркисьян защитила под руководством известного специалиста по древней ДНК- Вольфганга Хаака- диссертацию на тему митохондриальной изменчивости в древних человеческих популяциях Европы. Полный текст диссертации с ноября этого года находится в открытом доступе (http://digital.library.adelaide.edu.au/dspace/handle/2440/74221). Поскольку диссератция достаточно объемная (322 страницы), и затрагивает целый ряд вопросов (в том числе и технические вопросы работы с древней ДНК и обще-методологические аспекты генетических исследований), я не вижу особой надобности реферировать текст. Вместо этого, я хочу заострить внимание на нескольких моментах работы.

На странице 212 автор отмечает, что население Казахстана и Алтая в эпоху до начала железного века по спектру представленных в популяциях митхондриальных гаплотипов наиболее близко к мезолитическому населению Европы, в том числе к носителям скандинавской культуры ямочной керамики (Культура ямочной керамикиPitted Ware culture (около 3200 — 2300 гг. до н. э.) — культура охотников и собирателей эпохи неолита. Существовала на югеСкандинавии, в основном вдоль побережья СвеаландаГёталандаАландских островов, на северо-востоке Дании и на юге Норвегии. Была современницей, а в некоторых местах делила ареал с сельскохозяйственной культурой воронковидных кубков, а позднее — с сельскохозяйственной культурой шнуровой керамики.) В эпоху железного века за счет увеличения частоты митохондриальных гаплотипов «восточного» происхождения, униформное и гомогенное распределение митохондриальных гаплотипов западноевразийского происхождения было нарушено, причем  гаплотипы населения Казахстана периода железного века наиболее резко отличаются от гаплотипов других популяций как железного века, так и предшествующих железному веку эпох.

Заслуживает внимания также то обстоятельство, что население Казахстана бронзового века по митохондриальным гаплотипам наиболее близко к населению современной Италии, Албании и Греции.

Кроме того примечательно, что анализ главных компонентов вариативности митоДНК останков из южно-сибирских курганов (обследованных ранее Keyser и др., 2009) выявил их принадлежность к тому же кластеру, к которому принадлежат мтДНК современных  карелов, коми и марийцев. Что еще более удивительно — образец древней ДНК  жителя нурагической Сардинии (бронзовый век) также попал в вышеупомянутый кластер.

Я решил проверить, насколько эта модель гаплоидной вариативности находит свое подтверждение в анализе диплоидных аутосомных маркеров.
Для этих целей я использовал программу ALDER: Admixture-induced Linkage Disequilibrium for Evolutionary Relationships,  специально разработанную для формального обнаружения в анализируемой популяции сигнала смешивания двух и более  исходных популяций.

В качестве эксперимента я выбрал две современные популяции — казахов и узбеков. 

Параметры экспериментов

num_threads: 10
 jackknife: YES
 output: Kazakh
 seed: 77
 admixpop: Kazakh
 refpops: Italian-Center;Sicilian;Sardinian;German;Lithuanian_V;Lithuanian;Latvian;Belarusian;Swedish;Polish_V;Russian_V;Russian_Center;Latvian_V;Inkeri;Russian_South;Ukrainian_V;Slovakian;Czech;Sorb;Estonian;Ukrainian;Belarusian_V;Ukrainian-East;Ukrainian-West;Mordovian;CEU;CEU_V;British;French;Orcadian;German-South;German-North;German_V;Bulgarian;Finnish-North;Cirkassian;Russian_cossack;Saami;Udmurd;Komi;Karelian;Vepsa;Mari;Bashkir;Nenets;Hant;Chuvash;Mansi;Finnish-South;Polish;Gagauz;Moldavian;Romania;Bosnian;Adygei;Croatian;Serbian;Slovenian;Montenegrin;Macedonian;Kosovar;Austrian;Greek_Azov;Greek_Center;Greek_North;Greek_South;Tatar_Crim;Azeri;Tadjik;Kyrgyz;Kazakh;Georgian;Georgian_Imereti;Georgian_Laz;NorthOssetian;Armenian;Kumyk;Chechen;Turk;Turkmen;Uzbek;Mongol;Karakalpak;Lak;Balkarian;Lezgin;Abhkasian;Kalmyk;Syrian;Kurd;Tabassaran;Hakas;Altaic;Tatar_Kryashen;Tartar_Mishar;Parsi;Avar;Nogai;Italian-North;Hungarian

Из полученных результатов были отобраны только те успешные результаты, которые прошли формальные критерии отбора (статистический значимый уровень экспонентного угасания неравновесного сцепления маркеров(LD curve is significant) и наличие двухсторонней корреляции между кривыми угасания неравновесного сцепления маркеров в обеих референсных популяциях(decay rates are consistent)).

Результаты по узбекам

DATA: success 3.7e-18 Uzbek Italian-Center Mongol 9.54 9.15 5.18 13% 22.94 +/- 2.41 0.00024041 +/- 0.00001438 23.78 +/- 2.60 0.00006319 +/- 0.00000406 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 5.8e-33 Uzbek Sicilian Kyrgyz 12.59 8.51 4.94 19% 23.50 +/- 1.87 0.00015817 +/- 0.00001067 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 6.9e-25 Uzbek Sicilian Mongol 11.03 8.51 5.18 7% 24.49 +/- 2.22 0.00024382 +/- 0.00001210 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 4e-23 Uzbek Sicilian Kalmyk 10.66 8.51 5.56 16% 24.46 +/- 2.29 0.00022326 +/- 0.00001473 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891
DATA: success 0.00077 Uzbek Sicilian Nogai 5.12 8.51 2.26 10% 23.79 +/- 4.56 0.00001986 +/- 0.00000388 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 23.24 +/- 10.27 0.00001138 +/- 0.00000317
DATA: success 9.8e-21 Uzbek Sardinian Kyrgyz 10.14 9.82 4.94 17% 23.96 +/- 2.36 0.00016455 +/- 0.00001038 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 2e-20 Uzbek Sardinian Mongol 10.07 9.82 5.18 10% 25.15 +/- 2.50 0.00025559 +/- 0.00001310 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 6e-13 Uzbek Sardinian Kalmyk 8.20 9.82 5.56 19% 23.64 +/- 2.88 0.00022058 +/- 0.00001440 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891
DATA: success 0.00011 Uzbek Sardinian Nogai 5.48 9.82 2.26 17% 24.99 +/- 4.56 0.00002279 +/- 0.00000367 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 23.24 +/- 10.27 0.00001138 +/- 0.00000317
DATA: success 1.5e-28 Uzbek German Kyrgyz 11.77 9.19 4.94 25% 22.14 +/- 1.88 0.00012893 +/- 0.00000925 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 6.9e-21 Uzbek German Mongol 10.17 9.19 5.18 7% 24.40 +/- 2.40 0.00021733 +/- 0.00001182 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 2.8e-16 Uzbek German Kalmyk 9.08 9.19 5.56 22% 23.04 +/- 2.54 0.00018456 +/- 0.00001210 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891

Результаты казахов:

DATA: success 4.7e-17 Kazakh Italian-Center Kalmyk 9.27 7.06 2.63 17% 22.06 +/- 2.38 0.00022347 +/- 0.00001893 25.42 +/- 3.60 0.00012981 +/- 0.00001327 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 3.5e-18 Kazakh German Kalmyk 9.54 6.39 2.63 18% 21.71 +/- 2.27 0.00021450 +/- 0.00001602 23.54 +/- 3.68 0.00012169 +/- 0.00001026 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 2.6e-23 Kazakh Russian_Center Kalmyk 10.70 6.64 2.63 17% 22.19 +/- 2.07 0.00023388 +/- 0.00001645 21.86 +/- 3.29 0.00012520 +/- 0.00001320 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 2.1e-22 Kazakh Russian_South Kalmyk 10.50 7.12 2.63 25% 20.31 +/- 1.93 0.00021745 +/- 0.00001580 20.82 +/- 2.93 0.00012386 +/- 0.00001116 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.019 Kazakh Slovakian Mari 4.48 8.09 3.45 17% 17.26 +/- 3.86 0.00002773 +/- 0.00000574 19.08 +/- 2.36 0.00011870 +/- 0.00001088 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667
DATA: success 1.6e-29 Kazakh Ukrainian Kalmyk 11.95 6.93 2.63 23% 20.58 +/- 1.41 0.00021665 +/- 0.00001813 20.75 +/- 3.00 0.00011940 +/- 0.00001005 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 1.5e-14 Kazakh Ukrainian-East Kalmyk 8.63 5.90 2.63 23% 20.58 +/- 2.38 0.00022215 +/- 0.00001803 21.97 +/- 3.72 0.00012517 +/- 0.00001419 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.0014 Kazakh CEU_V Nogai 5.02 5.49 3.30 17% 20.84 +/- 4.16 0.00001984 +/- 0.00000315 19.20 +/- 3.50 0.00012065 +/- 0.00001375 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 0.00025 Kazakh British Mari 5.33 6.99 3.45 24% 20.42 +/- 3.83 0.00003281 +/- 0.00000478 19.18 +/- 2.74 0.00012196 +/- 0.00001159 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667
DATA: success 0.0064 Kazakh British Nogai 4.71 6.99 3.30 18% 21.09 +/- 4.48 0.00002087 +/- 0.00000321 19.18 +/- 2.74 0.00012196 +/- 0.00001159 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 5.8e-22 Kazakh Orcadian Kalmyk 10.41 6.62 2.63 23% 20.59 +/- 1.98 0.00023474 +/- 0.00001737 21.83 +/- 3.30 0.00013779 +/- 0.00001201 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.004 Kazakh Bulgarian Nogai 4.80 6.98 3.30 21% 21.66 +/- 4.51 0.00001853 +/- 0.00000339 21.33 +/- 3.06 0.00012336 +/- 0.00001168 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 3.1e-19 Kazakh Karelian Kalmyk 9.79 5.77 2.63 21% 21.05 +/- 2.15 0.00019192 +/- 0.00001302 21.12 +/- 3.66 0.00009774 +/- 0.00001073 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.011 Kazakh Mari Bosnian 4.60 3.45 6.44 16% 17.56 +/- 3.82 0.00003003 +/- 0.00000554 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667 18.79 +/- 2.92 0.00012259 +/- 0.00001136
DATA: success 0.0057 Kazakh Mari Greek_Azov 4.73 3.45 9.00 21% 16.97 +/- 3.59 0.00002322 +/- 0.00000431 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667 19.87 +/- 2.21 0.00010948 +/- 0.00000811
DATA: success 5.2e-33 Kazakh Chuvash Kalmyk 12.60 5.88 2.63 14% 24.10 +/- 1.91 0.00014440 +/- 0.00000896 22.75 +/- 3.87 0.00005482 +/- 0.00000595 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844

Результаты говорят сами за себя.  Как и в большинстве случаев с центральноазиатскими популяциями, один из компонентов адмикса у узбекв и казахов представлен монголоидным популяциями, наиболее близкими к современным монголам, киргизам и калмыкам. В контексте обсуждаемой работы о древнем митоДНК, этот компонент можно обозначать как «восточноевразийский». Другой компонент у узбеков представлен популяциями близкими по частотам аллелей к  современным западноевропейским популяциям (таким как немцы, cардинцы, сицилийцы и прочие). Кроме того в результатах анализа угасания admixture-LD казахов присутствует хорошо заметный сигнал адмикса с предками современных чувашей, марийцев и карел. Этот феномен, опять-таки в контексте парадигмы исследования древнего ДНК, можно объяснить с помощью грубой аппроксимации: как было убедительно показано в работе Дерсаркиссян, митоДНК древние скифы из ареала современной Кубани и нижнего Поволжья напоминают ряд современных поволжских популяций, а также карелов. Это же касается и сигнала о смешивании с предками более отдаленных европейских популяций (британцев, скандинавов и так далее). В свете аутосомного анализа вынужден согласится с одним из ключевых выводов Дерсаркиссян, согласно которому западноевропейские аллели были привнесены в степени Казахстана и Алтай при посредничестве популяций скифов и сарматов.

Стоит еще отметить, что у узбеков в отличие от казахов поток европейских аллелей имеет несколько иной источник, и скорее всего связан с распространением в Центральной Азии носителей «неолитических средиземнорских аллелей».

Подводя итоги, необходимо сказачть, что определенные трудности представляет интерпретация датировки европейского адмикса у казахов и узбеков. Поскольку этот адмикс датируется примерно одинаковым интервалом 30-25 поколений до нашего времени, что примерно соответсвует периоду завоевательных походов монголов. Однако, представляется трудно допустимым, что европеидное население казахской степи могло сохранится в значительном количестве вплоть до эпохи монголов, или что земледельческое население Средней Азии — сарты — было в генетическом плане европеоидно. Лично я склоняюсь к следущей интерпретации:  смешивание европейского и восточноазиатского компонента произошло намного ранее монгольской эпохи, заниженная дата этого события есть прямое следствие последущего эфекта дрейфа гены и фиксации части аллели.


Advertisements

Древнее митохондриальное ДНК: Mitochondrial DNA in Ancient Human Populations of Europe, Clio der Sarkissian, 2012.: 2 комментария

Добавить комментарий

Please log in using one of these methods to post your comment:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s