Демография миграций в эпоху неолита и бронзового века

C ресурса Генофонд.ру (автор: Надежда Маркина)

 

Статья американских и шведских исследователей (Goldberg  et al.),опубликованная на сайте препринтов, вновь обращается к дискуссионной проблеме миграций в эпоху неолита и бронзового века.  В работе исследуется вопрос о доле мужского и женского населения  в составе мигрирующих групп, которые сформировали  генофонд  Центральной Европы. Авторы проверяют исходную гипотезу, что миграции из Анатолии в раннем неолите и миграции из понто-каспийских степей в течение позднего неолита и бронзового века были преимущественно мужскими.

Для ответа на это т вопрос авторы опираются не на Y-хромосому, передающуюся по отцовской линии,  и не на митохондриальную ДНК, передающуюся по материнской, как традиционно поступают генетики, а  Х-хромосому. Они вычисляют отношение эффективного размера популяции по Х-хромосоме к эффективному размеру популяции по аутосомам (неполовым хромосомам). Поскольку мужчины имеют одну Х-хромосому, а женщины – две, то в популяции с одинаковым соотношением мужчин и женщин отношение Х-хромосомы к аутосомам должно быть ¾. Отклонение от этой цифры говорит о разной демографической истории по мужской и женской линиям. Такова логика, лежащая в основе метода исследования, подробнее с ним можно познакомиться в тексте статьи.

Авторы изучили опубликованные образцы древней ДНК раннего и позднего неолита и бронзового века, проанализировав более 1,2 млн SNP, в том числе без малого 50 тысяч SNP на Х-хромосоме. Исследуемые образцы относились к популяциям охотников-собирателей, земледельцев Анатолии и понто-каспийских степей.

 

new-1

Схематическая демографическая история земледельцев Центральной Европы в течение неолита и бронзового века.

 

В противоположность существующему мнению, результаты не подтвердили, что миграции в неолите из Анатолии в Европу были преимущественно мужскими. Анализ  показал примерно одинаковое соотношение мужского и женского населения среди мигрантов. А вот миграция из понто-каспийских степей в Центральную Европу в  течение позднего неолита и бронзового века , действительно, была преимущественно мужской: по подсчетам  среди мигрантов на 5-14 мужчин приходилась одна женщина. Авторы показали, что эта миграция была растянута по времени на несколько поколений. В соответствии со своим мужским характером, именно она принесла в Европу технологические инновации.

 

new-2

Доли мужского (синие стрелки) и женского (розовые стрелки) населения в составе неолитической и степной миграций.

 

Реклама

«Ледниковый период в Европе и изучение останков древнего человека на территории России»

Лекция Йоханнеса Краузе  (Johannes Krause) «Ледниковый период в Европе и изучение останков древнего человека на территории России» состоится в рамках Фестиваля науки

8 октября 2016  в  Шуваловском корпусе МГУ, аудитория «В4» 

12.45-13.45

Йоханнес Краузе  — профессор археологии и палеогенетики,  директор Института наук об истории человека Общества Макса Планка (Max Planck Institute for the Science of Human History) в Йене.

программу Фестиваля науки 7-9 октября можно скачать здесь  program-2016

«МОСКВА, 10 окт – РИА Новости. Известный палеогенетик Йоханнес Краузе рассказал РИА «Новости» о том, почему ученые сегодня считают степи Прикаспия родиной народов Европы, поделился мыслями о причинах почти полного вымирания Европы в конце ледникового периода, а также порассуждал о перспективе «воскрешения» средневековой чумы.

Йоханнес Краузе, палеогенетик из Института истории человека в Йене (Германия) – один из самых известных «некромантов» современности, которому удалось за последние несколько лет восстановить и изучить геномы средневековых возбудителей чумы и проказы, раскрыть тайны миграций и вымирания первых жителей Земли.

Кроме того, он обнаружил, что в конце ледникового периода фактически вся Европа вымерла и была заново заселена «северными евразийцами», поселенцами с юга России, а также нашел однозначные генетические свидетельства того, что неандертальцы были каннибалами. Обо всем этом Краузе рассказал на лекции в МГУ имени М.В. Ломоносова, которая проводилась в рамках всероссийского фестиваля Наука 0+.

— Йоханнес, недавно вы выяснили, что почти все первые жители Европы вымерли и не оставили следов в ДНК современного населения субконтинента. В чем могли быть причины такой катастрофы, вызвали ли ее болезни или климат?

— Сам по себе ледниковый период был периодом масштабных климатических изменений. Поэтому мы собственно и называем его ледниковым периодом – температуры упали на 10 градусов Цельсия, и большая часть Европы была покрыта льдом во время последнего ледникового максимума, 20 тысяч лет назад.

В то время, по сути, в Центральной Европе было невозможно жить – она представляла собой области вечной мерзлоты, покрытые тундрой и льдами.

Череп кроманьонца из Чехии
Генетики: в конце ледникового периода почти вся Европа вымерла

Поэтому то, что в то время местное население полностью вымерло и было замещено новой группой людей, никого не должно удивлять. Поэтому я считаю, что болезни, в том числе и чума, вряд ли могли вызвать это вымирание, а климатические изменения – вполне могли это сделать.— Вы и ваш коллега Дэвид Рейчпоказали в недавнем прошлом, что Европа была заселена несколькими волнами мигрантов, которых было или три, или четыре. Сколько их было на самом деле?

— На текущий момент у нас есть сведения о том, что первые люди появились в Европе примерно 40 тысяч лет назад. Следы этой популяции людей были найдены в Румынии в виде скелета одного человека, а также останками еще одного древнего кроманьонца, которые были открыты в окрестностях Омска, в Усть-Ишиме. Они являются на сегодняшний день древнейшими останками человека современного типа за пределами Африки.

Оба этих человека принадлежали к особой популяции древних людей, следов которых вообще не осталось в нашей ДНК. Иными словами, они не были предками современных жителей Азии и Европы. Их популяцию можно назвать первой провалившейся попыткой колонизовать мир за пределами Африки.

За ними следовали люди, подобные тем, чьи останки были найдены в окрестностях деревни Костенки в Воронежской области. Их следы уже можно заметить в ДНК последующих групп древних людей.

Реконструкция облика члена ямной культуры Прикаспя
Генетики нашли новые доказательства каспийских корней индоевропейцев

Со времени жизни людей в Костенках и до конца ледникового периода, который завершился примерно 15 тысяч лет назад, в генетике Европы почти ничего не поменялось. Примерно 14 тысяч лет назад в Европу проникли первые мигранты с Ближнего Востока, и затем, около 7-8 тысяч лет назад, произошла вторая волна ближневосточной миграции, принесшая с собой фермерское искусство. И последняя волна миграции, самая масштабная из них, произошла примерно пять тысяч лет назад, когда Европа была заселена жителями прикаспийских и причерноморских степей.

Проблема, на самом деле, не в подсчете волн миграции, а в самом термине. Под миграцией мы обычно понимаем перемещение больших групп людей, условно говоря, из точки А в точку Б. С другой стороны, в реальности могли происходить не массовые миграции, а просто медленная экспансия новых групп людей, распространявшихся по Европе со скоростью, скажем, пять километров в год. Поэтому нельзя говорить о том, что древние люди в один момент вдруг сказали «мы покидаем Россию, едем в Европу», собрали вещи и поехали – этот процесс мог протекать органично и незаметно для коренных жителей субконтинента, постепенно замещая их благодаря большему числу потомства и другим факторам. Мне кажется, именно так нужно думать, когда мы рассуждаем о волнах миграции в прошлом.»

 

Формальный анализ модели смешивания предковых популяций: белорусы

Перед подготовкой релиза новых калькуляторов K16 и K11 на Gedmatch, я решил провести пилотный (пробный) анализ референсной популяции белорусов (в которую входят публичные образцы из  базы данных HumanOrigin, EGDP новой панели референсных геномов Эстонского биоцентра, а также данные белорусов — участников моего проекта MDLP). Основным инструментом формального анализа надежности модели будет известный и популярный пакет Admixtools.
Перед тем, как дать краткое описание первых шагов, хочу отметить трудности работы с Admixtools — в первую очередь, крайнее низкую степень документированности (описания) практических аспектов работы большинства входящих в пакет инструментов. Данное обстоятельство существенным образом снижает темп изучения этого все более популярного пакета (с другой стороны, похоже что лаконичность изложения задумывалась изначально, для отсеивания слабо мотивированных дилетантов-любителей). Второе обстоятельство, затрудняющее использование Admixtools, заключается в необходимости компилировать отдельные компоненты пакета.

Пакет содержит шесть программ

 

convertf: программа конвертирования форматов
qp3Pop: формальный анализ сигнала "смешивания" в трех популяциях
qpBound: программа, вычисляющая верхнюю и нижнюю границу смешивания в трех популяциях (2 референсные популяции и 1 одна популяция, предположительно образованная за счет смешивания двух референсных популяций) 
qpDstat: формальный анализ "адмикса" в 4 популяциях
qpF4Ratio: программа для определения пропорций адмикса за счет проведения 2 f4-тестов
rolloff:  программа датировки адмикса.

В приницпе, четкого порядка работы с этими программами нет, однако авторы рекомендуют следовать приведенному списку (т.е. начинать с qp3Pop и заканчивать rolloff)

Outgroup-статистика f3 является крайне полезным аналитическим инструментом для понимания взаимных отношений разных популяций: основная задача теста состоит в определении характера этих отношений. Образована ли целевая популяция (target) за счет смешивания двух рефересных популяций, или же  популяции представляют собой две простые ветви популяционного дерева человечества (т.е. в образовании таргетной популяций не участвовали референсные популяции)

Статистика f3, так же, как два других вида статистик — f4 и f2 — представляют собой меру корреляции частот аллелей между рассматриваемыми популяциями. Все эти виды статистик были введены в научный оборот попгенетики биоинформатиком Ником Паттерсоном в статье 2012 года.

Статистика f3 используется в двух целях:

  1. в качестве теста  сигнала «адмикса» двух популяций-источников (A и B) в «целевой популяции» (С)
  2. для измерения общего разделяемого дрейфа двух тестовых популяций  (А и В) по отношению к  внешней группе (С).


В этой публикации я приведу пример первого случая использования. Статистика f3 в обоих случаях определяется как произведение разниц частот аллелей  между популяции C, А и В, соответственно:

  1. F3=<(c-a)(c-b)>

Итак, первый случай употребления (для определения сигнала смешивания), белорусы выступают в качестве тестовой популяции, две референсные популяции образованы пермутацией имеющихся у меня популяций

Итак, промежуточные результаты (я выбрал только комбинации с негативным значением Z, свидетельствующие о сигнале смешивания) :

Следующий тип статистики — f4, — реализован в программе qpDstat в виде D-статистки. Это формальный тест адмикса четырех групп (таксонов или популяций), позволяющий определить направления потока вливания генов. Немного теории:

Для любых 4-х популяций (W, X, Y, Z), qpDstat вычисляет D-статистику следующего вида

num = (w — х) (у — z)
den = (w + х — 2wx) (у + z — 2yz)

D = num / den

Результат qpDstat показывает направления вливания генов. Таким образом, для 4 групп (W, X, Y, Z) верно следующее положение:

Если значение Z положительное ( + ), то обмен генами происходил либо между W и Y, либо между X и Z
Если значение Z отрицательное (-), то обмен генами происходил либо между W и Z,  либо между X и Y.

 Кроме определения направления генного дрейфа, очень важным практическим применением D-статистики служит определения «левых» и «правых» популяций для теста qpAdm (о нем чуть позднее). Так, например,  комбинация из двух первых популяций left {L,L}  и двух правых популяций {R, R} должна быть выбрана таким образом, чтобы значение Z в D-статистике
a) было неотрицательным, и b) имело высокое абсолютное значения.  Я решил последовать совету и сгенерировал 225822 комбинаций из четырех популяций {W,Y,X,Z}, где W — фиксированная первая таргетная популяция «левого» списка, в нашем случае белорусы, Y — одна из имеющихся групп палеогеномов, X и Z — пермутация из 16 «чистых» современных популяций описанных в работе Lazaridis et al. 2016.

Итак, вот результаты (и снова я не привожу полный список, а только те комбинации, которые могут быть использованы для выбора состава «левых» и «правых» популяций.  и последующего моделирования в qpAdm):

Анализ древней ДНК – проблемы, их преодоление и результаты

На портале Генофонд.ру размещен реферат важной статьи, подводящей промежуточные итоги изучения древней ДНК. Я позволю себе удовольствие процитировать себе некоторые места этого замечательного обзора, написанного ув. Надеждой Марковой

Термин «древняя ДНК» возник в научной литературе в 1980-х годах в связи с появлением новой области исследований, которая получила название «молекулярная палеонтология». С развитием сначала методов ДНК-амплификации (полимеразной цепной реакции), а потом методов секвенирования нового поколения эта область получила мощный толчок к развитию и сегодня стала основным средством реконструкции эволюции живых организмов, и в том числе реконструкции истории человека.

Революция в эволюционной генетике

Исследование древней ДНК совершило революцию в эволюционной генетике, так как появилась возможность напрямую исследовать прошлое, законсервированное в «капсуле времени» ДНК, пишут авторы статьи. Работы последних десятилетий показали, что древняя ДНК может сохраняться в костях, зубах, мумифицированных и замороженных тканях, и может быть извлечена из этих древних образцов. Впервые древняя ДНК была извлечена в 1984 г. (Higuchi et al.) из высохшей мышцы вымершего родственника зебры. Но ее анализ целиком зависел от развития технологий, поэтому стал возможен с появлением ДНК-амплификации (метод полимеразно-цепной реакции – ПЦР), и вышел на новый уровень с появлением методов секвенирования нового поколения. На рисунке авторы представили основные вехи в истории изучения древней ДНК.

О методологии исследования палео-ДНК

Методы палеогенетики оказались незаменимы, чтобы разобраться в  ключевых этапах человеческой цивилизации. Например, понять, как именно происходила смена обществ охотников-собирателей на первых земледельцев, как распространялось по Европе сельское хозяйство – имела ли место передача технологий от одних популяций другим или же происходила смена самих популяций («циркуляция идей или людей»). Анализ древней ДНК показал, что между периодами 8 и 5 тысяч лет назад Европа не была генетически однородной: первые земледельцы с Ближнего Востока мигрировали в Западную Европу и  смешивались там с местными охотниками-собирателями. В Восточную Европу около  6-5 тыс. лет назад туда пришли группы людей из Анатолии, которые смешавшись с охотниками-собирателями, дали начало популяциям скотоводов, наиболее успешная из которых известна по ямной культуре.  Полагают, что именно миграции ямников из понто-каспийских степей на запад и на восток около 4,5 тыс. лет назад можно связать с распространением технологий и, возможно, языков индоевропейской семьи.

Древняя ДНК может помочь и в изучении развития признаков, характерных только для Homosapiens, таких как речь, подчеркивают авторы статьи. Изучение генетических вариаций, связанных с языком, дает информацию о том, когда мог возникнуть сложный  язык, присущий человеку. Так, было показано, что определенный вариант гена FOXP2 (именно его в первую очередь связывают с развитием речи)  имелся уже у неандертальцев. Вероятно, считают специалисты, этот вариант возник у общих предков неандертальцев и современного человека.

Древняя ДНК помогает в изучении адаптации человека к разным условиям среды. При анализе древних геномов в них были выявлены сигналы отбора, связанных с изменением диеты, чувствительностью к ультрафиолету  и пр. Так, становится ясно, как распространялись по Европе такие черты, как светлая кожа и толерантность  к лактозе (способность переваривать молоко во взрослом возрасте).

Трудности в изучении палео-ДНК и их преодоление

Одна из основных проблем, с которыми сталкиваются исследователи древней ДНК, это ее деградация, которая неизбежно происходит со временем.  Обычно ДНК из древних образцов сильно фрагментирована, загрязнена микробной ДНК и химически модифицирована. Причем степень деградации  в больше степени зависит от условий, в которых находился древних образец (температура, влажность), чем от его возраста. Последние исследования показали, что теоретический предел возраста образца, из которого можно извлечь ДНК, составляет 1-1,5 млн лет. Авторы описывают методы, которыми можно преодолеть трудности, связанные с особенностями древней ДНК.

Фрагментация ДНК может быть частично преодолена с помощью современных протоколов, позволяющих извлекать и анализировать очень короткие фрагменты, длиной 50-70 нуклеотидов. К тому же, методы секвенирования нового поколения ориентированы на анализ коротких фрагментов, длина которых составляет 50-100 нуклеотидов.

Большую проблему составляет контаминация древней ДНК современной ДНК. Преодолеть ее нужно путем строгого соблюдения протоколов, учитывающих правила сбора образов, обработки рабочих помещений, применение методов ДНК-аутентификации, независимой перепроверки результатов и пр. Развиваются также методы механической и химической деконтаминации – авторы их описывают.

Еще одна важная проблема – посмертное изменение ДНК из-за гидролиза и окисления, вызывающее деаминацию нуклеотидов, которая ведет к ложным результатам ПЦР. Авторы описывают несколько молекулярно-генетических и биоинформатичесих подходов для преодоления этой проблемы, с ними можно ознакомиться в тексте статьи.

Инструменты анализа

С увеличением числа образцов древней ДНК ученые получают возможность исследовать древнюю генетическую изменчивость на популяционном уровне и сравнивать ее с современной. Различные методы (PCA, STRUCTURE, ADMIXTURE, SPAMIX, SPA, ADMIXTOOLS, GPS, LAMP, HAPMIX,  reAdmix, MUTLIMIX, mSpectrum, SABER и др.), которые были разработаны для анализа современных популяций, применяются и к древним популяциям. В комбинации с антропологическими данными и историческими  сведениями они позволяют реконструировать пути миграций, определять состав предков той или иной популяции, выяснять географическое  происхождение гаплотипов.

Эпигенетика и палео-ДНК

Фенотипическое проявление генотипической изменчивости зависит не только от изменчивости тех или иных аллелей в геноме, но и от степени экспрессии генов, а она во многом определяется химическими модификациями, не затрагивающими последовательность нуклеотидов в ДНК, то есть эпигенетическими. Это метилирование ДНК, модификация белков-гистонов, спектр некодирующей РНК. Последние исследования показали, что некоторые эпигенетические модификации сохраняются и postmortem. Так, удалось картировать метилирование генома неандертальцев и денисовцев. Выяснилось, что некоторые гены были более метилированы у древних людей, чем у современных. Анализ метилирования позволяет также определить возраст индивида (как современного – что важно для криминалистики, так и древнего).

Новая модель SPA для анализа древнего происхождения

Три года назад я подробно разбирал программу SPA. В этой заметке я обсуждал перспективу расширения традиционных геногеографических методов, так как эксплицитное пространственное моделирования частот аллелей позволяет достаточно точно локализовать положение отдельно взятого человеческого индивида  на географической карте только на основании генетической информации. Если географическое происхождение лиц известно априори, то можно использовать эту информацию для определения функции частот аллелей в каждом SNP. Однако, если таковая информация отсутствует, то наша модель позволяет определить географическое происхождение физических лиц, используя только их генетические данные аналогично более известному методу  многомерного скалирования , основанному на определении пространственных координат статистических параметров.Это заключение подтверждается в независимом исследовании компании 23andme, согласно которому анализ главных компонентов генетического разнообразия в геноме человека позволяет точно определить его место происхождения в Европе.

Позднее разработчики SPA  выложили на своем 2 модели для анализа пространственного происхождения  в пределах Европы и всего мира, причем они были специально приспособлены под формат клиентских данных компании 23andme.  К сожалению, на практике выяснилось что модель World оказалась субоптимальной (малоэффективной) для анализа данных 23andme. Например, при тестировании модели на реальных данных 23andme, локации происхождения часто оказывались за пределами Европы. Например, вычисленные координаты  моего происхождения в модели World  указывали на точку посредине Атлантического океана.

Я решил исправить эту ошибку и подготовить файлы новой модели для анализа древнего происхождения.  Наилучшей (для анализа древних процессов формаирования генофондов ) выборкой cледует признать набор данных Reich Lab, и поэтому модель для анализа древнего ареала генографического  происхождения была получена путем «обучения» программы SPA на полной выборке HumanOrigins (версии 2016 года). Полученную на выходе модель SPA World можно скачать здесь.

В заключение привожу результаты использования модели SPA World для анализа геопространственного анализа происхождения на примере моих собственных данных (как и ожидалось от модели для анализа древнейшего происхождения, первая точка аппроксимирует происхождение от мезолитических охотников собирателей Европы, а вторая — от неолитических земледельцев.

  • первая точка — 64.4498874489 северной широты   25.3011398541 восточной долготы (Финляндия, Cилкайоки)
  • вторая точка — 24.5226652677 северной широты   28.4272662340 восточной долготы (Египет)
    Untitled

ALDER анализ происхождения белорусов и поляков

В качестве одного из метода проверки надежности импутированных снипов для анализа популяционной истории различных этнических групп, я использовал метод ALDER (он представляет собой более продвинутую версию алгоритма ROLOFF, описанного в известной работе Patterson et al. 2012).

Метод ALDER  выявляет нюансы популяционной истории через оценку двух важных параметров: а) рекомбинации — процесса обмена участками между разными молекулами ДНК, который напоминает перемешивание игральных карт в колоде (у человека он обязательно происходит при образовании половых клеток) и б) неравновесия по сцеплению — явления, при котором несколько участков ДНК передаются вместе блоками, которые формируются несколько по-разному в разных популяциях из-за того, что в разных популяциях наследуются разные комбинации сегментов ДНК. Таким образом, метод основан на выявлении специфических для каждой популяции сцепленных участков ДНК и на оценке доли общих сегментов в выборках сравниваемых популяций. При этом метод ALDER на основе оценки неравновесия по сцеплению определяет правдоподобность того, что две выбранные группы являются предковыми по отношению к анализируемым популяциям. Кроме того, метод позволяет также установить время смешения через оценку доли рекомбинаций на поколение.
Как было сказано выше, метод ALDER представляет собой расширенный вариант алгоритма ROLLOFF.Этот метод позволяет производить математическую оценку как времени, так как и уровня адмикса. Оценка производится на основании анализа неравновесия по сцеплению между SNP-ами. Тут необходимо вспомнить стандартное определение неравновесия по сцеплению.Неравновесием по сцеплению (часто используется английская аббревиатура LD) называется неслучайная связь между двумя аллелями, в силу которой определенные комбинации аллелей встречаются наиболее часть. В теории,  чем дальше друг от друга находятся SNP-ы ,тем меньше будет уровень LD. Темп угасания снижения  LD в адмиксе напрямую связана с числом поколений, прошедших с момента адмикса,  так как c возрастанием числа поколений увлечивается число рекомбинаций произошедших между  двумя отдельными SNP-ами. Проще говоря: Rolloff соответствует экспоненциальной кривой угасания уровня LD от расстояния, и эта скорость экспоненциального снижения как раз и используется  для оценки числа поколений, так и уровня адмикса в анализируемой популяии. Учитывая, что одно поколение примерно равно 29 лет, можно преобразовать число поколений в года.В качестве двух тестовых популяций я использовал две группы — выборку белорусов (данные публичной коллекции эстонского биоцентра, вошедшие позднее в стандартный набор популяций лаборатории Райха, а также данные белорусов, собранные мной в проекте MDLP) и выборку поляков (из публичной коллекции эстонского биоцентра, а также данные поляков из выборки моего проекта MDLP).   В 2012 году я уже проводил анализ ROLLOFF белорусов, поэтому было интересно посмотреть, как изменится картина после добавления новых палеогеномов и импутированных (негенотипированных) снипов. Для полноты эксперимента, я также включил данные поляков, чтобы посмотреть, работает ли метод на данных, полученных с помощью других платформ генотипирования (NB:когда я проводил анализ, у меня еще не было данных поляков из кураторской базы данных лаборатории Reich).

В качественных референсных популяций (кандидатов в предковые популяции) я использовал набор из 400 популяций в моей расширенной выборки.  Программа работает в три этапа:

  • На первом этапе определяется статистическая значимость сравнения амплитуд угасания 2-референсной LD(в случае наличия такой значимость программа пишет success)

Cледующие комбинации дали положительный результат

Belarusian Andronovo.SG Chukchis
Belarusian Andronovo.SG Koryaks
Belarusian Armenian_Martuni Karelia_HG
Belarusian Bashkir Turkish_Jewish
Belarusian Nordic_LN.SG Villabruna
Belarusian Turkish_Jewish Uzbek
Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui
Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho
Belarusian Anatolia_Neolithic Itelmen
Belarusian Anatolia_Neolithic Koryak
Belarusian Anatolia_Neolithic Mixtec
Belarusian Anatolia_Neolithic Pathan
Belarusian Anatolia_Neolithic Mala
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen
Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur
Belarusian Druze Selkup
Belarusian Mala Syrian
Belarusian Mixtec Spain_EN
Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui
Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho
Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi
Belarusian Anatolia_Neolithic Selkup
Belarusian Anatolia_Neolithic Sindhi
Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur
Belarusian British-Roman Koryak
Belarusian British-Roman Mixtec
Belarusian Chukchi Mala
Belarusian Itelmen Uzbek_WGA
Belarusian LBK_EN Selkup
Belarusian Selkup Turkish_Trabzon
Belarusian Abhkasian Lahu
Belarusian Ami_Coriell Uzbek_WGA
Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi
Belarusian Anatolia_Neolithic Daur
Anatolia_Neolithic Han
Anatolia_Neolithic Han_NChina
Anatolia_Neolithic Miao
Anatolia_Neolithic Turkmen
Belarusian Atayal_Coriell Uzbek_WGA
Belarusian British-Roman Mixtec
Belarusian Chukchi Mala
Belarusian Dai Greek_Islands
Belarusian Dai Uzbek_WGA
Belarusian Daur North_Ossetian
Belarusian Daur Uzbek_WGA
Belarusian Eskimo_Chaplin LBK_EN
Belarusian Georgian Lahu
Belarusian Georgian Yi
Belarusian Greek_Islands Han
Belarusian Greek_Islands Miao
Belarusian Greek_Islands Mixtec
Belarusian Greek_Islands Nganasan
Belarusian Greek_Islands Ulchi
Belarusian Greek_Islands Xibo
Belarusian Han Uzbek_WGA
Belarusian Han Yemenite_Jew
Belarusian Han_NChina Uzbek_WGA
Belarusian Han_NChina Yemenite_Jew
Belarusian Japanese Uzbek_WGA
Belarusian Korean Uzbek_WGA
Belarusian Lahu Turkish_Jew
Belarusian Lahu Uzbek_WGA
Belarusian Lahu Yemenite_Jew
Belarusian LBK_EN Selkup
Belarusian Miao Uzbek_WGA
Belarusian Miao Yemenite_Jew
Belarusian Naxi Uzbek_WGA
Belarusian Oroqen Uzbek_WGA
Belarusian She Uzbek_WGA
Belarusian Tu Uzbek_WGA
Belarusian Tujia Uzbek_WGA
Belarusian Tujia Yemenite_Jew
Belarusian Ulchi Uzbek_WGA
Belarusian Uzbek_WGA Xibo
Belarusian Uzbek_WGA Yi
Belarusian Uzbek_WGA Yukagir_Tundra
Belarusian Yemenite_Jew Yi
  • На втором — cоответствие скоростей угасания LD в попарном сравнении с референсными популяциями (программа выдает предупреждение, если амплитуды угасания LD несовместимы).  Как видно, большинство триплетов (таргетная популяция + 2 референса) имеет несовместимые амплитуды угасания LD.

DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.028 Belarusian Andronovo.SG Chukchis 4.64 2.80 2.11 85% 244.96 +/- 44.45 0.00055485 +/- 0.00011964 262.22 +/- 50.30 0.00029724 +/- 0.00010632 105.99 +/- 50.22 0.00013405 +/- 0.00003707
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 3.8e-05 Belarusian Andronovo.SG Koryaks 5.86 2.80 2.36 85% 241.36 +/- 36.30 0.00059837 +/- 0.00010219 262.22 +/- 50.30 0.00029724 +/- 0.00010632 105.75 +/- 44.80 0.00011083 +/- 0.00002791
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.037 Belarusian Armenian_Martuni Karelia_HG 4.58 2.20 3.48 53% 206.14 +/- 39.11 0.00072944 +/- 0.00015918 324.91 +/- 90.64 0.00018302 +/- 0.00008311 189.01 +/- 42.42 0.00043186 +/- 0.00012423
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.044 Belarusian Bashkir Turkish_Jewish 4.55 2.70 2.53 83% 121.78 +/- 24.93 0.00009384 +/- 0.00002064 153.64 +/- 48.19 0.00006384 +/- 0.00002366 296.25 +/- 73.05 0.00014988 +/- 0.00005929
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Nordic_LN.SG Villabruna 4.54 2.19 5.01 30% 160.01 +/- 35.24 0.00086280 +/- 0.00018037 139.86 +/- 63.88 0.00033916 +/- 0.00014340 117.88 +/- 23.51 0.00043952 +/- 0.00008295
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0032 Belarusian Turkish_Jewish Uzbek 5.07 2.53 2.35 112% 116.58 +/- 23.00 0.00008493 +/- 0.00001382 296.25 +/- 73.05 0.00014988 +/- 0.00005929 83.46 +/- 35.51 0.00004275 +/- 0.00001721
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0066 Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui 4.18 4.42 2.87 37% 63.78 +/- 15.17 0.00000803 +/- 0.00000192 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 88.94 +/- 27.82 0.00000775 +/- 0.00000270
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.019 Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho 3.93 4.42 2.19 47% 93.43 +/- 9.05 0.00001536 +/- 0.00000390 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 149.25 +/- 37.02 0.00001357 +/- 0.00000621
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.035 Belarusian Anatolia_Neolithic Itelmen 3.79 4.42 2.15 64% 69.11 +/- 15.92 0.00002889 +/- 0.00000762 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 134.23 +/- 58.31 0.00003278 +/- 0.00001523
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.023 Belarusian Anatolia_Neolithic Koryak 3.90 4.42 2.30 30% 82.94 +/- 21.28 0.00003363 +/- 0.00000828 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 111.83 +/- 48.56 0.00002562 +/- 0.00000985
DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.90 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Mixtec 3.87 4.42 2.73 71% 71.36 +/- 14.69 0.00003027 +/- 0.00000782 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 149.36 +/- 43.83 0.00002944 +/- 0.00001080
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.019 Belarusian Anatolia_Neolithic Pathan 3.93 4.42 2.02 42% 104.78 +/- 14.08 0.00001497 +/- 0.00000380 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 141.03 +/- 36.42 0.00001165 +/- 0.00000577
DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.026 Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur 3.87 4.42 2.54 56% 71.95 +/- 14.95 0.00001528 +/- 0.00000395 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 127.39 +/- 37.67 0.00001541 +/- 0.00000606
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.02 Belarusian Druze Selkup 3.93 2.02 3.14 73% 51.53 +/- 13.06 0.00001224 +/- 0.00000311 110.46 +/- 43.38 0.00001040 +/- 0.00000516 59.53 +/- 18.98 0.00000945 +/- 0.00000299
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.044 Belarusian Mala Syrian 3.73 3.87 2.84 28% 72.39 +/- 19.33 0.00000805 +/- 0.00000216 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277 96.31 +/- 27.52 0.00000993 +/- 0.00000350
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Mixtec Spain_EN 3.85 2.73 2.67 26% 114.65 +/- 21.37 0.00005462 +/- 0.00001417 149.36 +/- 43.83 0.00002944 +/- 0.00001080 117.07 +/- 30.31 0.00002193 +/- 0.00000820
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Anatolia_Neolithic Brahui 3.70 3.45 2.55 32% 63.07 +/- 15.18 0.00000871 +/- 0.00000235 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 87.19 +/- 27.66 0.00000771 +/- 0.00000303
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.039 Belarusian Anatolia_Neolithic Burusho 3.74 3.45 2.00 61% 89.47 +/- 10.12 0.00001582 +/- 0.00000423 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 152.62 +/- 45.80 0.00001482 +/- 0.00000742
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0013 Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi 4.52 3.45 2.79 35% 77.64 +/- 16.37 0.00003602 +/- 0.00000797 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.038 Belarusian Anatolia_Neolithic Selkup 3.74 3.45 2.41 38% 55.27 +/- 13.63 0.00002155 +/- 0.00000576 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Anatolia_Neolithic Sindhi 3.83 3.45 2.68 61% 65.40 +/- 9.12 0.00001072 +/- 0.00000280 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 122.70 +/- 32.60 0.00001132 +/- 0.00000423
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.00000250 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Uygur 3.85 3.45 2.16 37% 70.37 +/- 13.51 0.00001582 +/- 0.00000411 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 102.34 +/- 33.39 0.00001107 +/- 0.00000512
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.021 Belarusian British-Roman Koryak 3.89 2.37 2.28 74% 62.36 +/- 16.01 0.00003903 +/- 0.00000934 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 113.23 +/- 49.75 0.00002665 +/- 0.00001027
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0084 Belarusian British-Roman Mixtec 4.11 2.37 2.50 80% 64.78 +/- 15.52 0.00004703 +/- 0.00001145 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.01 Belarusian Chukchi Mala 4.06 2.79 4.06 60% 172.83 +/- 30.55 0.00002691 +/- 0.00000663 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981 93.18 +/- 21.71 0.00001222 +/- 0.00000301
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.047 Belarusian Itelmen Uzbek_WGA 3.69 2.36 2.20 54% 142.22 +/- 27.73 0.00006725 +/- 0.00001821 129.35 +/- 53.29 0.00003152 +/- 0.00001338 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.009 Belarusian LBK_EN Selkup 4.09 2.18 2.41 67% 67.83 +/- 16.58 0.00002655 +/- 0.00000641 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.05 Belarusian Selkup Turkish_Trabzon 3.68 2.41 2.11 32% 56.53 +/- 15.37 0.00001451 +/- 0.00000330 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386 77.83 +/- 33.34 0.00000751 +/- 0.00000355
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.017 Belarusian Abhkasian Lahu 4.21 2.47 2.97 174% 32.04 +/- 6.68 0.00001002 +/- 0.00000238 3.95 +/- 1.60 0.00000098 +/- 0.00000024 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00018 Belarusian Ami_Coriell Uzbek_WGA 5.15 2.09 2.20 63% 162.32 +/- 22.43 0.00007649 +/- 0.00001486 118.09 +/- 56.57 0.00002688 +/- 0.00001279 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0041 Belarusian Anatolia_Neolithic Chukchi 4.52 3.45 2.79 35% 77.64 +/- 16.37 0.00003602 +/- 0.00000797 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.025 Belarusian Anatolia_Neolithic Daur 4.12 3.45 2.63 47% 73.39 +/- 17.81 0.00002378 +/- 0.00000569 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947
DATA: success 0.05 Belarusian Anatolia_Neolithic Han 3.96 3.45 3.00 17% 79.39 +/- 18.74 0.00002687 +/- 0.00000678 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.20 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.00000250 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00046 Belarusian Atayal_Coriell Uzbek_WGA 4.97 2.02 2.20 53% 179.16 +/- 31.95 0.00008213 +/- 0.00001654 130.82 +/- 54.40 0.00002576 +/- 0.00001275 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian British-Roman Mixtec 4.11 2.37 2.50 80% 64.78 +/- 15.52 0.00004703 +/- 0.00001145 52.03 +/- 19.63 0.00002305 +/- 0.00000974 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.033 Belarusian Chukchi Mala 4.06 2.79 4.06 60% 172.83 +/- 30.55 0.00002691 +/- 0.00000663 110.36 +/- 39.54 0.00002861 +/- 0.00000981 93.18 +/- 21.71 0.00001222 +/- 0.00000301
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.009 Belarusian Dai Greek_Islands 4.35 3.05 2.28 32% 122.32 +/- 24.18 0.00004797 +/- 0.00001103 88.71 +/- 29.04 0.00001846 +/- 0.00000511 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.049 Belarusian Dai Uzbek_WGA 3.97 3.05 2.20 87% 160.47 +/- 30.16 0.00006276 +/- 0.00001582 88.71 +/- 29.04 0.00001846 +/- 0.00000511 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0015 Belarusian Daur North_Ossetian 4.73 2.63 2.09 122% 42.94 +/- 8.92 0.00000724 +/- 0.00000153 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947 178.58 +/- 51.90 0.00001887 +/- 0.00000901
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.047 Belarusian Daur Uzbek_WGA 3.97 2.63 2.20 62% 164.70 +/- 29.83 0.00008292 +/- 0.00002087 118.84 +/- 40.98 0.00002486 +/- 0.00000947 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00086 Belarusian Eskimo_Chaplin LBK_EN 4.84 2.29 2.18 73% 53.65 +/- 11.08 0.00002657 +/- 0.00000479 63.81 +/- 27.89 0.00001618 +/- 0.00000586 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.027 Belarusian Georgian Lahu 4.10 2.89 2.97 166% 43.55 +/- 10.61 0.00001537 +/- 0.00000311 5.27 +/- 1.82 0.00000079 +/- 0.00000023 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.05 Belarusian Georgian Yi 3.96 2.89 3.26 179% 35.28 +/- 8.91 0.00000897 +/- 0.00000226 5.27 +/- 1.82 0.00000079 +/- 0.00000023 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3.00 15% 108.92 +/- 26.70 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.50 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.20 2.28 3.37 15% 118.40 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.90 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.042 Belarusian Greek_Islands Xibo 4.00 2.28 2.59 37% 101.05 +/- 22.65 0.00003689 +/- 0.00000922 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 70.25 +/- 27.10 0.00001649 +/- 0.00000507
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 1.8e-05 Belarusian Han Uzbek_WGA 5.56 3.00 2.20 83% 145.83 +/- 21.23 0.00006518 +/- 0.00001171 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.023 Belarusian Han Yemenite_Jew 4.14 3.00 2.19 41% 101.08 +/- 19.78 0.00002665 +/- 0.00000644 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00017 Belarusian Han_NChina Uzbek_WGA 5.15 3.58 2.20 76% 147.58 +/- 21.48 0.00006493 +/- 0.00001261 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.021 Belarusian Han_NChina Yemenite_Jew 4.16 3.58 2.19 47% 88.25 +/- 14.91 0.00002464 +/- 0.00000593 101.71 +/- 28.43 0.00002310 +/- 0.00000644 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.045 Belarusian Japanese Uzbek_WGA 3.99 2.51 2.20 76% 158.76 +/- 32.98 0.00007182 +/- 0.00001802 101.02 +/- 40.27 0.00002259 +/- 0.00000766 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.034 Belarusian Korean Uzbek_WGA 4.05 3.28 2.20 72% 147.50 +/- 22.94 0.00006552 +/- 0.00001618 106.54 +/- 29.46 0.00002451 +/- 0.00000748 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0022 Belarusian Lahu Turkish_Jew 4.65 2.97 3.22 53% 53.69 +/- 9.97 0.00001763 +/- 0.00000379 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 92.56 +/- 21.52 0.00000780 +/- 0.00000242
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 7.8e-06 Belarusian Lahu Uzbek_WGA 5.70 2.97 2.20 119% 125.65 +/- 17.75 0.00006183 +/- 0.00001084 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.028 Belarusian Lahu Yemenite_Jew 4.10 2.97 2.19 85% 73.51 +/- 17.32 0.00002186 +/- 0.00000534 57.34 +/- 19.33 0.00001384 +/- 0.00000369 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.029 Belarusian LBK_EN Selkup 4.09 2.18 2.41 67% 67.83 +/- 16.58 0.00002655 +/- 0.00000641 115.11 +/- 38.65 0.00001960 +/- 0.00000899 57.06 +/- 20.02 0.00000933 +/- 0.00000386
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 3e-05 Belarusian Miao Uzbek_WGA 5.47 3.63 2.20 89% 141.79 +/- 17.01 0.00005964 +/- 0.00001090 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.012 Belarusian Miao Yemenite_Jew 4.29 3.63 2.19 49% 96.51 +/- 17.73 0.00002466 +/- 0.00000575 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.036 Belarusian Naxi Uzbek_WGA 4.04 2.35 2.20 87% 150.57 +/- 27.26 0.00006598 +/- 0.00001633 88.34 +/- 37.62 0.00001891 +/- 0.00000714 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0037 Belarusian Oroqen Uzbek_WGA 4.54 2.50 2.20 75% 159.87 +/- 26.32 0.00007776 +/- 0.00001713 102.18 +/- 40.85 0.00002369 +/- 0.00000834 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.043 Belarusian She Uzbek_WGA 3.99 3.16 2.20 70% 177.32 +/- 34.01 0.00008208 +/- 0.00002055 108.68 +/- 31.62 0.00002238 +/- 0.00000708 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.029 Belarusian Tu Uzbek_WGA 4.09 2.28 2.20 85% 150.44 +/- 31.12 0.00006074 +/- 0.00001485 91.29 +/- 40.04 0.00001929 +/- 0.00000802 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.001 Belarusian Tujia Uzbek_WGA 4.80 2.09 2.20 61% 164.13 +/- 25.59 0.00008133 +/- 0.00001693 120.48 +/- 57.69 0.00002290 +/- 0.00001057 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.00002290 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0053 Belarusian Ulchi Uzbek_WGA 4.47 3.37 2.20 65% 153.49 +/- 25.35 0.00007000 +/- 0.00001567 114.38 +/- 33.90 0.00002845 +/- 0.00000805 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00055 Belarusian Uzbek_WGA Xibo 4.93 2.20 2.59 105% 129.90 +/- 24.58 0.00005579 +/- 0.00001132 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 70.25 +/- 27.10 0.00001649 +/- 0.00000507
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.00062 Belarusian Uzbek_WGA Yi 4.91 2.20 3.26 83% 156.22 +/- 22.94 0.00007252 +/- 0.00001478 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.011 Belarusian Uzbek_WGA Yukagir_Tundra 4.31 2.20 2.55 61% 182.09 +/- 32.35 0.00008497 +/- 0.00001970 225.56 +/- 61.89 0.00007507 +/- 0.00003406 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.048 Belarusian Yemenite_Jew Yi 3.97 2.19 3.26 41% 130.87 +/- 22.50 0.00003478 +/- 0.00000876 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.00000870 93.65 +/- 25.60 0.00002033 +/- 0.00000624

После отсеивания не очень пригодных для дальнейшего анализа триплетов  у нас осталась следующие комбинации:

DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.9 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.05 Belarusian Anatolia_Neolithic Han 3.96 3.45 3 17% 79.39 +/- 18.74 0.00002687 +/- 0.00000678 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.0000231 +/- 0.00000644
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.2 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3 15% 108.92 +/- 26.7 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.5 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.2 2.28 3.37 15% 118.4 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.9 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.0000229 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.0000087

На третьем этапе программа определяет статистическая значимость комбинации (p-статистику):

P-значение (англ. P-value) — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Фактически это вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Проверка гипотез с помощью P-значения является альтернативой классической процедуре проверки через критическое значение распределения.

Обычно P-значение равно вероятности того, что случайная величина с данным распределением (распределением тестовой статистики при нулевой гипотезе) примет значение, не меньшее, чем фактическое значение тестовой статистики.

Отберем значения P меньше 0.05

DATA: success 0.00024 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.88 4.42 2.26 12% 81.66 +/- 10.18 0.00001288 +/- 0.00000264 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 85.64 +/- 28.96 0.00000855 +/- 0.00000378
DATA: success 0.00044 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.00052 Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 4.94 3.45 3.58 22% 81.48 +/- 14.68 0.00003182 +/- 0.00000644 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 101.71 +/- 28.43 0.0000231 +/- 0.00000644
DATA: success 0.0014 Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 4.74 3.45 3.07 11% 76.01 +/- 10.03 0.00001185 +/- 0.0000025 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 72.89 +/- 23.73 0.00000681 +/- 0.00000206
DATA: success 0.0037 Belarusian Greek_Islands Mixtec 4.54 2.28 2.5 24% 95.62 +/- 12.99 0.00003944 +/- 0.00000868 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 121.19 +/- 40.18 0.00002185 +/- 0.00000872
DATA: success 0.0061 Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 4.44 2.28 2.55 18% 100.12 +/- 22.57 0.00004369 +/- 0.00000882 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 119.62 +/- 45.23 0.00002624 +/- 0.00001028
DATA: success 0.014 Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 4.01 4.42 3.87 12% 81.9 +/- 17.24 0.00001547 +/- 0.00000385 92.46 +/- 19.49 0.00001427 +/- 0.00000323 87.55 +/- 18.75 0.00001071 +/- 0.00000277
DATA: success 0.018 Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 4.2 3.45 3.63 10% 78.02 +/- 16.13 0.00002457 +/- 0.00000585 81.39 +/- 21.48 0.00001207 +/- 0.00000349 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.018 Belarusian Greek_Islands Ulchi 4.2 2.28 3.37 15% 118.4 +/- 24.18 0.00005248 +/- 0.00001249 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 114.38 +/- 33.9 0.00002845 +/- 0.00000805
DATA: success 0.022 Belarusian Tujia Yemenite_Jew 4.15 2.09 2.19 18% 118.59 +/- 25.68 0.00002955 +/- 0.00000711 120.48 +/- 57.69 0.0000229 +/- 0.00001057 142.22 +/- 61.15 0.00001902 +/- 0.0000087
DATA: success 0.044 Belarusian Greek_Islands Miao 3.99 2.28 3.63 18% 102.98 +/- 23.71 0.00003805 +/- 0.00000953 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 86.31 +/- 23.79 0.00001726 +/- 0.00000411
DATA: success 0.045 Belarusian Greek_Islands Nganasan 3.98 2.28 2.06 5% 96.79 +/- 24.29 0.00003965 +/- 0.00000954 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 97.92 +/- 45.95 0.00001669 +/- 0.00000809
DATA: success 0.049 Belarusian Greek_Islands Han 3.96 2.28 3 15% 108.92 +/- 26.7 0.00004292 +/- 0.00001083 102.11 +/- 26.83 0.00001569 +/- 0.00000687 93.68 +/- 31.25 0.00002137 +/- 0.00000623

Получаем следующие пары (с датировкой адмикса в поколениях и годах)

Таргет Референс 1 Референс 2 Поколения Погрешность Года Погрешность
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 85.64 +/- 28.96 2483.56 +/- 839.84
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 72.89 +/- 23.73 2113.81 +/- 688.17
Belarusian Anatolia_Neolithic Han_NChina 101.71 +/- 28.43 2949.59 +/- 824.47
Belarusian Anatolia_Neolithic Turkmen 72.89 +/- 23.73 2113.81 +/- 688.17
Belarusian Greek_Islands Mixtec 121.19 +/- 40.18 3514.51 +/- 1165.22
Belarusian Greek_Islands Yukagir_Tundra 119.62 +/- 45.23 3468.98 +/- 1311.67
Belarusian Anatolia_Neolithic Mala 87.55 +/- 18.75 2538.95 +/- 543.75
Belarusian Anatolia_Neolithic Miao 86.31 +/- 23.79 2502.99 +/- 689.91
Belarusian Greek_Islands Ulchi 114.38 +/- 33.9 3317.02 +/- 983.1
Belarusian Tujia Yemenite_Jew 142.22 +/- 61.15 4124.38 +/- 1773.35
Belarusian Greek_Islands Miao 86.31 +/- 23.79 2502.99 +/- 689.91
Belarusian Greek_Islands Nganasan 97.92 +/- 45.95 2839.68 +/- 1332.55
Belarusian Greek_Islands Han 93.68 +/- 31.25 2716.72 +/- 906.25
Belarusian Anatolia_Neolithic Han 93.68 +/- 31.25 2716.72 +/- 906.25

О чем свидетельствует результаты? Результаты указывают на наличие сигнала смешивания предковых популяций белорусов с неолитическими земледельцами (ближневосточные популяции и популяции ближнего Востока здесь выступают в качестве суррогата неолитических популяций), и с рядом восточноазиатских, сибирских и америндских популяций (здесь они выступают в качестве суррогата сибирского вклада в генофонд восточной Европы) cо средним интервалом смешения примерно 2850 +- 950 лет назад, т.е в период бронзового века.

Ниже приведены графики угасания LD в комбинации Anatolian-Neolithic + Mala

Затем я уменьшил масштаб подгонки (fitting) кривых угасания LD до 0.5 сантиморганид и взял в качестве референса  палеогеномы с хорошим покрытием

Эксперимент с Loschbour + Stuttgart оказался неудачным.

Более правдоподобна комбинация андроновцев (Andronovo) и чукчей (дата адмикса — 125+-60 поколений тому назад)

Вторая попытка подгонки референсных популяций Loschbour и Stuttgart в качестве предковых групп оказался более удачным (дата адмикса — приблизительно 445 +- 56 поколений тому назад, времена энеолита)

Адмикс с сибирскими палеопопуляциями (MA1) примерно в два раза «моложе» (258 +- 42 поколения, бронзовый век)

Еще один вариант адмикса между палеолитическими жителями Европы и MA1 (датировка — 393 +- 75 поколений)

Теперь о поляках. К сожалению, результаты оказались гораздо более зашумленными, так как использовались данные генотипирования на платформе Illumina, имеющей меньшее пересечение снипов со снипами платформы Affymetrix HumanOrigins. Несмотря на это, программа ALDER нашла три комбинации, пусть и с несовместимой амплитудой угасания LD.

DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.011 Pole Eskimo_Sireniki Irish-BA 3.87 2.01 2.53 40% 146.66 +/- 27.30 0.00035747 +/- 0.00009228 161.51 +/- 69.51 0.00013202 +/- 0.00006577 107.56 +/- 33.31 0.00015435 +/- 0.00006109
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.0068 Pole Eskimo_Sireniki Remedello_BA.SG 3.99 2.01 2.57 49% 110.88 +/- 21.02 0.00024049 +/- 0.00006022 161.51 +/- 69.51 0.00013202 +/- 0.00006577 182.60 +/- 39.99 0.00014922 +/- 0.00005796
DATA: success (warning: decay rates inconsistent) 0.035 Pole Eskimo_Chaplin Remedello_BA.SG 3.59 2.51 2.57 56% 102.38 +/- 21.46 0.00022199 +/- 0.00006181 126.26 +/- 42.96 0.00009643 +/- 0.00003846 182.60 +/- 39.99 0.00014922 +/- 0.00005796

Здесь тоже виден слабый сигнал адмикса популяций бронзового века из Западной Европы (Remedello и ирландского бронзового века) c америндскими популяциями.

Впрочем, дополнительный анализ в программе ROLLOFF (с уменьшенным масштабом подгонки — fitting) выдал правдоподобные (c низким значением P) варианты. Например, вариант Bichon + Georgian_Kakheti: 151.41 +/-38.18, p= 4.7e-06

Очень хорошим вариантом оказался вариант адмикса Esperstedt_MN-Halberstadt_LBA: (дата адмикса — 163.80 +/- 34.11), p=4.8e-07

Две новые модели для калькулятора DIYDodecad

Закончил на 99% подготовку 2 моделей этно-популяционных калькуляторов ДНК — заточенную под deep ancestry (анализ современных геномов с использование древних геномов) K11 и модель для анализа популяционного происхождения современных популяций K16.

 

В число 16 «предполагаемых предковых» популяций в K16 входят следующие выделенные группы:

Австрало-веддоидная
Палеолитические охотники-собиратели Кавказа
Американские аборигены
Охотники-собиратели скандинавского мезолита
Австронезийцы
Ближневосточные неолитические земледельцы
Сибирские аборигены
Ближне-восточные популяции
Североафриканские популяции
Популяции западной Африки
Северные популяции Индостана
Юго-восточноазиатские популяции
Восточные охотники-собиратели
Неолитическое население Европы
Восточно-африканские популяции
Западноевропейские охотники-собиратели

 

Таблица FST между компонентами K11 (FST — Индекс фиксации Райта Fst, отражающий меру дифференциации популяций)

Кластеризация компонентов модели K11 по степени дифференциации

Таблица FST между компонентами K16

Кластеризация компонентов модели K16 по степени дифференциации

 

На следующем PCA графике отображены 2 группы компонентов — предковые компоненты K16 (полученные в программе ADMIXTURE в ходе анализа современных популяций) и предковые компоненты K11 (они вычислены в той же программе, но на другой выборке аутентичных палеогеномов). Поскольку у пользователей подобных калькуляторов часто возникает вопрос о соотношении компонентов разных моделей калькуляторов, я решил разместить их на одном графике. Методология довольно проста. Сначала я сгенерировал в программе PLINK 220 «синтетических» геномов (20 индивидов в 11 группах). В основу положен предложенный Понтикосом метод популяционных «zombies», в котором используется частоты аллелей снипов, полученных в программе ADMIXTURE. Каждая из 11 групп состоит из 20 «индивидов», геном которых на 100% состоит из одного компонента.
То же самое я сделал с компонентами K16. Затем в целях изучения соотношения компонентов этих двух разных моделей, я пропустил «геномы синтетических индивидов» K16 через калькулятор K11. В итоге выяснилось, что только несколько компонентов K16 полностью совпадают с компонентами K11 (например, Amerindian и African). Остальные компоненты K16 разложились на комбинации компонентов K11. Этот простой эксперимент еще раз подтвердил очевидный факт: предковые компоненты ADMIXTURE, выявленные в ходе анализа современных популяций только в редких случаях соответствуют настоящим предковым компонентам. Большинство подобных компонентов возникают в результате сложного процесса фиксации аллельных частот, например в тех случаях, когда непосредственно после смешивания предковых групп разного происхождения происходит процесс генетического дрейфа. Закон Харди—Вайнберга утверждает, что в теоретической идеальной популяции распределение генов будет оставаться постоянным из поколения в поколение. Так, в популяции растений количество «внуков» с генами высокорослости будет ровно таким же, сколько было родителей с этим геном. Но в реальных популяциях дело обстоит иначе. Из-за случайных событий частота распределения генов из поколения в поколение несколько варьирует — это явление называется дрейфом генов. Рассмотрим крупную размножающуюся популяцию со строго определенным распределением аллелей. Представим, что по той или иной причине часть этой популяции отделяется и начинает формировать собственное сообщество. Распределение генов в субпопуляции может быть нехарактерным для более широкой группы, но с этого момента и впредь в субпопуляции будет наблюдаться именно такое, нехарактерное для нее распределение. Это явление называется эффектом основателя.Дрейф генов сходного типа можно наблюдать и на примере явления с запоминающимся названием эффект бутылочного горлышка. Если по какой-либо причине численность популяции резко уменьшится — под воздействием сил, не связанных с естественным отбором (например, в случае необычной засухи или непродолжительного увеличения численности хищников), быстро появившихся и затем исчезнувших, — то результатом будет случайное устранение большого числа индивидуумов. Как и в случае эффекта основателя, к тому времени, когда популяция вновь будет переживать расцвет, в ней будут гены, характерные для случайно выживших индивидуумов, а вовсе не для исходной популяции.

PCA correlation between K11 and K16 components Вот эта таблица с усредненными значениями «симулянтов» компонентов K16 в калькуляторе K11 (колонки — компоненты K16, столбцы — компоненты K11, их пересечения — проекция компонентов K16 в компоненты K11).

Для облегчения понимания сказанного, приведу немного теории. Начну с основ.

Определение базовых терминов

ADMIXTURE (буквально: примесь) – это компьютерная программа (анализ), позволяющая выявлять смешанность состава некоего набора индивидов на основе данных о генотипах и тем самым строить предположения о происхождении популяции.

Принцип работы ADMIXTURE.

Рассмотрим принцип работы ADMIXTURE на примере образцов и популяций из проекта HapMap.

Всего у нас N = 324 образца/индивида, каждый из которых относится к одной из четырех нижеперечисленных популяций:

АФРИКА (ASW) – Африканские предки из Юго-Западной части США
ЮТА (CEU) – жители штата Юта США с корнями из Северной и Западной Европы
МЕКСИКА (MEX) – Мексиканцы, Лонг-Айленд США
ЙОРУБА (URI) – Йоруба, Нигерия
Для удобства дальнейшего изложения будем называть эти популяции «известными».

Также мы предполагаем, что они произошли от К разных предковых популяций (мы не знаем от каких именно). В дальнейшем будем называть эти предковые популяцие «предполагаемыми предковыми». Этих «предполагаемых предковых» популяций на самом деле не существует, у них нет общепризнанных названий и характеристик. И на этом этапе мы даже не знаем какие образцы к какой из этих К популяций могут быть отнесены. Теоретически возможно, что образцы из одной и той же «известной» популяции могут принадлежать к двум разным «предполагаемым предковым» популяциям.

Пример 1.

Предположим, что К = 3.

ADMIXTURE далее работает с образцами (их генотипами) и заданным нами числом К = 3. Имея сведения о генотипах и предположение о количестве «предполагаемых предковых» популяций (К) ADMIXTURE строит свою модель (предположение) того, каков вклад каждой из «предполагаемых предковых» популяций в каждый индивид. В результате мы имеем для каждого индивида 3 цифры: количественный вклад каждой из трех популяций (или образно говоря, на сколько процентов данный индивид состоит из первой «предполагаемой предковой» популяции, на сколько – из второй и на сколько – из третьей). При этом может быть и такая ситуация, что у конкретного индивида в составе отсутствует какая-то из «предполагаемых предковых» популяций, даже возможно, что он принадлежит только к одной из «предполагаемых предковых» поуляций. Предположим, для индивида №1 эти цифры такие: 0.3, 0.5 и 0.2. Что эти цифры означают? Означают они доли каждой из «предполагаемых предковых» популяций (ППП) в индивиде №1, т.е. индивид состоит на 30% из первой ППП, на 50% — из второй и 20% — из третьей. Чем больше вклад каждой ППП в индивида, тем больше индивид является «носителем» данной популяции и ее представителем.
Так называемый этно-популяционный калькулятор ДНК представляет собой инструмент, позволяющий использовать заранее определенные (вычисленные) компоненты этнического происхождения K для определения той комбинация исходных предковых компонентов дает наилучшее соответствие (аппроксимирует) происхождение носителя тестируемой ДНК.

При создании калькулятора ДНК в основу берется определенная модель (например, задается исходное число компонентов или состав референсной выборки), что неизбежно приводит к определенным уступкам в плане точности и проявлению слабых сторон модели. Например, часто люди критикуют подобные модели калькуляторов за излишнюю европоцентричность и недостаточную представленность геномов из других мест, или же используемые для определения компонентов происхождения выборки данных по отдельным популяциям слишком малы для определения сложной субструктуры генофонда референсной популяции. Наконец, более грамотные люди указывают на отсутствие необходимо инструментария (например, формальной статистики) для проверки статистической значимости определенных компонентов в отдельных моделях калькулятора.
Движок обеих калькуляторов — все та же программа DIYDodecad, После того, как ппрограммма ДНКа калькулятора выдаст первичные результаты — процентное распределение компонентов этно-популяционного происхождения в изучаемом геноме, можно будет перейти к вторичному анализу. Суть его проста — зная процентную комбинацию компонентов происхождения в своем геноме, довольно просто смоделировать свой геном в виде смеси нескольких референсных популяций.

Поэтому, в отличие от предыдущих релизов, K11 и K16 будут включать в себя дополнительный контент:

1) классический Oracle, позволяющий смоделировать анализируемый «геном» (точнее, набор из 100-200 тысяч информативный снипов) в виде комбинации двух референсных популяций, а также установить группу генетически ближайших референсных популяций к геному изучаемого индивида. Однако этот инструмент не может быть использован в случае сложного смешанного происхождения (например, когда изучаемый индивид происходит из более чем двух разных этнических популяций). Иногда программа выдает довольно глупые комбинации, cущественным образом понижая достоверность результатов. Впрочем основное преимущество Oracle и состоит в том, что программа предлагает вместо окончательного «простого» решения список альтернативных вариантов.

Пример: в качестве примера я буду использовать собственные данные.
Исходя из полученных в модели K16 значений компонентов, мой условный наиболее близок к восточнославянским популяциям
«Ukrainian-Center» «2.5884»
«Pole» «3.0962»
«Sorb» «3.1733»
«Polish_West» «3.5992»
«Russian-North-West» «3.7265»
«Russian_Smolensk» «3.834»
«Polish» «4.0348»
«Belarusian_EastBelarus» «4.0852»
«Belarusian_WestBelarus» «4.1216»
«DonKuban_cossack» «4.7769»

В комбинированном варианте двух смешанных популяций распределение предковых компонентов происхождения может быть аппроксимировано следующими комбинациями:

«65.8% Belarusian_EastBelarus + 34.2% Norwegian» «1.1023»
«66.4% Belarusian_EastBelarus + 33.6% Icelandic» «1.1118»
«80.9% Latvian + 19.1% Spanish_Baleares_IBS» «1.1154»
«30% French + 70% Lithuanian» «1.1206»
«29% French + 71% Latvian» «1.1215»
«55% French_West + 45% Lithuanian_Zemajitia» «1.1302»
«28.9% French_East + 71.1% Latvian» «1.1402»
«29% French_Northwest + 71% Latvian» «1.1563»
«72.3% Belarusian_EastBelarus + 27.7% Orcadian» «1.1766»
«57.2% European_Utah + 42.8% Lithuanian_Zemajitia» «1.1825»

Основная часть генома — условно славяно-балтийская (что ожидаемо), но с существенным сдвигом в сторону Скандинавии и западной Европы(примерно 20-30%). Скорее всего, это наследие готов, или контактов балтийских племен с викингами. Интересно, что модель K11 (c использованием современных референсных популяций) дает примерно такой же расклад — разве что древний скандинавско-германский пласт выражен чуть резче чем в модели K16

«Belarusian_West» «2.3841»
«Belarusian» «2.4187»
«Pole_Poland» «2.5278»
«Belarusian_East» «3.7288»
«Russian_Central» «3.7635»
«Swede» «3.9724»
«Russian_cossack» «4.1139»
«Ukrainian» «4.2647»
«Russian_Southern» «4.5204»
«Ukrainian_East» «4.8635»
«66.6% Icelandic + 33.4% Latvian» «1.586»
«41.1% Latvian + 58.9% Orcadian» «1.5898»
«47.9% Lithuanian + 52.1% Orcadian» «1.6007»
«60.2% Icelandic + 39.8% Lithuanian» «1.6082»
«5.7% Basque_Spanish + 94.3% Belarusian» «1.6386»
«5.8% Basque_French + 94.2% Belarusian» «1.6406»
«67.2% Belarusian + 32.8% Swede» «1.659»
«40.2% Lithuanian + 59.8% Norwegian» «1.6876»
«33.7% Latvian + 66.3% Norwegian» «1.689»
«94.1% Belarusian + 5.9% Spanish_Pais_Vasco_IBS» «1.7359

В палеокалькуляторе K11 (т.е. с древними геномами) картинка кажется более убедительной

«Unetice_EBA» «2.7065»
«Bell_Beaker_Czech» «5.0633»
«British_AngloSaxon» «5.1998»
«Nordic_LN» «5.6157»
«Corded_Ware_Proto_Unetice_Poland» «6.3751»
«Nordic_MN_B» «6.3865»
«Halberstadt_LBA» «6.4422»
«BenzigerodeHeimburg_LN» «7.4695»
«Nordic_IA» «7.5404»
«Corded_Ware_Estonia» «7.7635»

Из всех палеогеномов наиболее близок к моему геном представителя унетицкой культуры. Происхождение унетицкой культуры до сих пор не выяснено. Между позднейшими энеолитическими культурами и унетицкой культурой существует типологический и хронологический разрыв. Наибольшее признание в результате последних исследований получило предположение, согласно которому в ее возникновении главную роль сыграли культура колоколовидных кубков и надиревская культура, распространенная в Венгрии (см. ниже). У культуры колоколовидных кубков и унетицкой имеется сходство в керамике, в погребальном обряде и в орудиях труда. Небольшую роль могла сыграть культура шнуровой керамики, хотя в целом они очень различаются. Закономерно, что следующими — хотя и с большим отрывом — близкими к моему геному группами палеогеномов являются геномы древних англосаксов (которые близки к древним скандинавам) и представителей чешского ареала культуры колоковидных кубков).
Аналогично, в режиме смешенных популяций хорошо заметны две тенденции. Во-первых, мой геном может быть представлен в виде комбинации палеогенома представителя позднебронзового века (Хальберштадт) и палеогеномов восточных охотников-собирателей эпохи энеолита, во-вторых как смесь 23.4% генома представителей балтийской позднебронзовой эпохи и все того же позднебронзового палеогенома из Хальберштадта

«86.4% Halberstadt_LBA + 13.6% Karelia_HG» «2.139»
«74.1% Bell_Beaker + 25.9% LesCloseaux13_Mesolithic» «2.1574» «35.9% Hungary_BA + 64.1% Poltavka_MBA_outlier» «2.319»
«65.7% Halberstadt_LBA + 34.3% Poltavka_MBA_outlier» «2.4387»
«83.2% Alberstedt_LN + 16.8% Karelia_HG» «2.443»
«23.4% Baltic_LBA + 76.6% Halberstadt_LBA» «2.4846»
«16.7% Europe_MN + 83.3% Poltavka_MBA_outlier» «2.4897»
«83.4% Halberstadt_LBA + 16.6% Samara_Eneolithic» «2.536»
«12.9% Halberstadt_LBA + 87.1% Unetice_EBA» «2.5603»
«16.1% Bell_Beaker_Czech + 83.9% Unetice_EBA» «2.5747»

2) файлы модели K11 и K16 для более сложной программы 4Admix (разработанной Александром Бурнашевом). Вторым инструментом вторичного анализа является 4Mix. Он работает по методу brute-force, шаг за шагом перебирая все возможные комбинации, а по окончанию цикла программа возвращает результат с наименьшим евклидовым расстоянием (по выбору можно использовать гауссово сглаживание, снижающее случайный статистический шум результатов). Как и в классическом Oracle, комбинация cмешиваемых этнических групп не может содержать более 4 популяций, хотя в отличие от классического Oracle, программа может моделировать комбинации из 3 и 4 этнических групп.

Пример. Приведу пример этих 3- и 4-членных аппроксимаций. В принципе, все то же самое, c той лишь разницей что теперь программа выделяет в комбинациях балтийскую и славянскую составляющую. Интересно, что скандинавская составляющая никуда не исчезла, оставаясь в пределах 20-25%
Using 3 populations approximation:
1 50% Belarusian_EastBelarus +25% English_Kent_GBR +25% Latvian @ 0.973956
2 50% Belarusian_EastBelarus +25% English_Kent_GBR +25% Lithuanian @ 0.988467
3 50% Latvian +25% French +25% Balt @ 1.036492
4 50% Lithuanian_Zemajitia +25% French +25% Irish_Connacht @ 1.05259
5 50% Lithuanian +25% Sorb +25% French_West @ 1.059638
6 50% Belarusian +25% Icelandic +25% French_West @ 1.06158
7 50% Lithuanian_Zemajitia +25% French +25% Irish_Cork_Kerry @ 1.074796
8 50% Lithuanian_Aukstajtia +25% French_East +25% Irish_Connacht @ 1.076771
9 50% Lithuanian_Zemajitia +25% French +25% Irish_Ireland @ 1.078576
10 50% Belarusian +25% Norwegian +25% French_West @ 1.079741
11 50% European_Utah +25% Lithuanian_Zemajitia +25% Balt @ 1.084317
12 50% Dane +25% Belarusian_EastBelarus +25% Lithuanian_Aukstajtia @ 1.090086
13 50% Lithuanian_Zemajitia +25% French +25% Scottish_Highlands @ 1.093951
14 50% Lithuanian +25% North_European +25% Sorb @ 1.103744
15 50% Lithuanian_Aukstajtia +25% English_GBR +25% French_Northwest @ 1.105369
16 50% Lithuanian_Zemajitia +25% French +25% Scottish_Grampian @ 1.106616
17 50% Lithuanian_Aukstajtia +25% French_Northwest +25% Irish_Connacht @ 1.106771
18 50% Lithuanian_Aukstajtia +25% French_Northwest +25% Scottish_Dumfries_Galloway @ 1.108261
19 50% Lithuanian +25% French_West +25% Polish_West @ 1.113695
20 50% Latvian +25% North_European +25% Sorb @ 1.115164
31501779 iterations.
Using 4 populations approximation:
1Belarusian_EastBelarus+Lithuanian_Zemajitia+Swede+French_West @ 0.947002
2Belarusian_EastBelarus+English_Kent_GBR+Lithuanian_Aukstajtia+Sorb @ 0.971605
3Belarusian_EastBelarus+Belarusian_EastBelarus+English_Kent_GBR+Latvian @ 0.973956
4Belarusian_EastBelarus+English_Kent_GBR+Lithuanian_Aukstajtia+Polish_East @ 0.986863
5Belarusian_EastBelarus+Belarusian_EastBelarus+English_Kent_GBR+Lithuanian @ 0.988467
6 French+Lithuanian_Zemajitia+Swede+Balt @ 0.98916
7Belarusian_EastBelarus+English_Kent_GBR+Lithuanian_Aukstajtia+Polish @ 0.996302
8 Belarusian+Lithuanian_Aukstajtia+Shetlandic+French_West @ 1.010485
9 Belarusian+Lithuanian_Zemajitia+Irish_Ulster+French_West @ 1.01227
10 Belarusian+Lithuanian_Zemajitia+French_West+Irish_Ulster @ 1.012977
11 Belarusian_EastBelarus+Lithuanian_Aukstajtia+Swede+Welsh @ 1.013043
12Belarusian_EastBelarus+European_Utah+Lithuanian_Aukstajtia+Swede @ 1.013805
13Belarusian_EastBelarus+Lithuanian_Aukstajtia+Swede+French_West @ 1.018296
14German_NorthGermany+Lithuanian_Aukstajtia+Balt+French_West @ 1.026503
15 Lithuanian_Aukstajtia+Sorb+Ukrainian-Center+French_West @ 1.027473
16 Belarusian+Lithuanian_Zemajitia+French_West+Irish_Connacht @ 1.031967
17Belarusian+Lithuanian_Zemajitia+French_West+Irish_Cork_Kerry @ 1.035716
18 French+Latvian+Latvian+Balt @ 1.036492
и т.д.
То же самое, но в модели K11
Using 3 populations approximation:
1 50% Poltavka_MBA_outlier +25% Halberstadt_LBA +25% Hungary_BA @ 2.031302
2 50% Poltavka_MBA_outlier +25% Bell_Beaker_Czech +25% Hungary_BA @ 2.072453
3 50% British_AngloSaxon +25% Halberstadt_LBA +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.125791
4 50% Bell_Beaker +25% Bell_Beaker +25% LesCloseaux13_Mesolithic @ 2.209118
5 50% Halberstadt_LBA +25% British_AngloSaxon +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.244371
6 50% Halberstadt_LBA +25% Hungary_BA +25% Samara_HG @ 2.270667
7 50% Halberstadt_LBA +25% Poltavka_MBA_outlier +25% Unetice_EBA @ 2.291406
8 50% Poltavka_MBA_outlier +25% British_AngloSaxon +25% Hungary_BA @ 2.30791
9 50% Bell_Beaker_Czech +25% Hungary_BA +25% Samara_HG @ 2.356281
10 50% Halberstadt_LBA +25% Nordic_BA +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.358744
11 50% Bell_Beaker +25% Hungary_BA +25% Karelia_HG @ 2.369978
12 50% Bell_Beaker_Czech +25% Nordic_BA +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.385823
13 50% Halberstadt_LBA +25% Corded_Ware_Germany +25% Nordic_BA @ 2.490915
14 50% Poltavka_MBA_outlier +25% Hungary_BA +25% Unetice_EBA @ 2.503754
15 50% British_AngloSaxon +25% Bell_Beaker_Czech +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.53217
16 50% Halberstadt_LBA +25% Baltic_LBA +25% Halberstadt_LBA @ 2.540751
17 50% Hungary_BA +25% Poltavka_MBA_outlier +25% Samara_HG @ 2.551414
18 50% Poltavka_MBA_outlier +25% Alberstedt_LN +25% Hungary_BA @ 2.561557
19 50% British_AngloSaxon +25% Poltavka_MBA_outlier +25% Unetice_EBA @ 2.575398
20 50% Bell_Beaker_Czech +25% British_AngloSaxon +25% Poltavka_MBA_outlier @ 2.575919
1127348 iterations.
Using 4 populations approximation:
1 Halberstadt_LBA+Hungary_BA+Poltavka_MBA_outlier+Poltavka_MBA_outlier @ 2.031302
2 Halberstadt_LBA+Nordic_BA+Poltavka_MBA_outlier+Unetice_EBA @ 2.03713
3 Bell_Beaker_Czech+Hungary_BA+Poltavka_MBA_outlier+Poltavka_MBA_outlier @ 2.072453
4 British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Poltavka_MBA_outlier+Unetice_EBA @ 2.088049
5 British_AngloSaxon+British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Poltavka_MBA_outlier @ 2.125791
6 British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.131526
7 Bell_Beaker_Czech+Halberstadt_LBA+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.14648
8 Bell_Beaker+Bell_Beaker+Bell_Beaker+LesCloseaux13_Mesolithic @ 2.209118
9 Bell_Beaker_Czech+Halberstadt_LBA+Nordic_BA+Poltavka_MBA_outlier @ 2.209365
10 Bell_Beaker_Germany+British_AngloSaxon+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.212982
11 Bell_Beaker_Czech+Bell_Beaker_Germany+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.232922
12 British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Halberstadt_LBA+Poltavka_MBA_outlier @ 2.244371
13 British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Nordic_BA+Poltavka_MBA_outlier @ 2.254756
14 Alberstedt_LN+British_AngloSaxon+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.255589
15 Bell_Beaker_Czech+British_AngloSaxon+Halberstadt_LBA+Poltavka_MBA_outlier @ 2.256027
16 Halberstadt_LBA+Halberstadt_LBA+Hungary_BA+Samara_HG @ 2.270667

3) новым инструментом в релизе будет R программа nMonte, разработанная голландцем Гером Гизбертом. В отличие от двух предыдущих инструментов (ограниченных в числе используемых для моделирования этнических групп), nMonte позволяет использовать для моделирования (аппроксимации) генмоа все референсные грппы. Программа использует алгоритм эволюционного моделирования по методу Монте-Карло.
После пошагового добавления новой популяции программа определяет уменьшается ли евклидово расстояние; если да, то шаг сохраняется, в противном случае шаг отклоняется. Алгоритм завершает свою работу после выполнения примерно миллиона шагов. Как и два предыдущих инструмента программа стремится к минимализации евклидова расстония; но похоже за счет использования метода Монте-Карло, алгоритм гораздо более эффективен. И, также, как и в других инструментах, в nMonte «наилучшая комбинация» определяется как комбинация с наименьшим расстоянием. Недостаток же nMonte состоит в том, что она выдает только наилучшее подходящее решение, в то время как Oracle представляет альтернативные варианты.
Пример. Посмотрим, сколько потенциальных предковых популяций выдаст nMonte при аппроксимации моего генома.
При первом запуске программа выдала комбинацию (в cкобках процентный вклад референсной популяции) следующих 65 популяций. Также как и в других инструментах, тон задают балтийские популяции, а также белорусы, сорбы и поляки.

Lithuanian_Zemajitia 10.1
Latvian 7.85
Lithuanian_Aukstajtia 7.85
Belarusian_SouthBelarus 6.55
Lithuanian 6.5
Pole 5.45
Belarusian_WestBelarus 4.8
Balt 4.35
Sorb 3.35
Belarusian 3.05
Belgian 3
Norwegian 2.95
Czech 2.75
Dane 2.5
Slovak 2.4
Icelandic 1.9
Swede 1.9
French_SouthFrance 1.5
Slovenian 1.5
Basque_Spanish 1.3
Frisian 1.15
German_NorthGermany 1.1
Sardinian 1.1
Polish_East 1.05
Ukrainian_WestUkraina 1
Polish 0.95
Basque_French 0.9
Orcadian 0.7
Spanish_Pais_Vasco_IBS 0.7
Hungarian 0.65
Irish_Connacht 0.65
DonKuban_cossack 0.6
Dutch 0.6
Ukrainian_EastUkraina 0.6
Scottish_Argyll_Bute_GBR 0.55
European_Utah 0.5
English_GBR 0.45
Croatian 0.4
Russian-Pskov 0.4
French_South 0.4
Welsh 0.35
Irish_Ulster 0.35
Scottish_Fife 0.3
German_SouthGermany 0.25
Scottish_Dumfries_Galloway 0.25
Belarusian_CentralBelarus 0.2
Datog 0.2
English_Cornwall_GBR 0.2
North_European 0.2
Ukrainian 0.2
Russian_Orjol 0.15
Afar 0.1
Belarusian_EastBelarus 0.1
English_Kent_GBR 0.1
Irish 0.1
Kambera 0.1
Russian_Smolensk 0.1
Vindija 0.1
Belarusian-East 0.1
Spanish_Canarias_IBS 0.1
Spanish_Cantabria_IBS 0.1
Spanish_Cataluna_IBS 0.1
Peruvian 0.05
Russian_Voronezh 0.05

В K11 показаны следующие палеогеномы (или их группы). По-прежнему, основа генома 40% моделируется как геном представителя культуры колоколовидных кубков.

«Bell_Beaker» 40.3
«Halberstadt_LBA» 31.6
«Samara_HG» 8.5
«Tyrolean_Iceman_EN» 2.05
«Esperstedt_MN» 1.95
«Swedish_Mesolithic» 1.95
«BerryAuBac_Mesolithic» 1.85
«Swedish_Motala_Mesolithic» 1.7
«Bichon_Azillian» 1.6
«Continenza_Paleolithic» 1.5
«Hungary_BA» 1.5
«LaBrana_Mesolithic» 1.35
«Bell_Beaker_Germany» 1.05
«Hungary_HG» 0.85

4) следующим новым инструментом будет 4mix, более упрощенный вариант 4Admix. Он разработан тем же Г. Гизбертом. Основное отличие от 4Admix — если 4Admix перебирает все возможные комбинации из 4 популяций, то в 4mix можно эксплицитно задавать отдельные комбинации и определять евклидову дистанции между этой комбинацией и аппроксимируемым геномом в пространстве моделей
5) карты компонентов с аннотацией. Аннотации компонентов будут чуть позже, а вот карты уже готовы

Карты распространения некоторых компонентов K16 и K11  в ряде географических ареалов

6) я включил в релиз модифицированный скрип GPS лаборатории Элхайка для определения географического ареала происхождения предков человека, чей геном является предметом изучения. Я включил пару строчек кода для проецирования вычисленных географических координат на географическую карту.
Пример. Ниже показаны две карты, на которые спроецированы географические координаты вычисленной алгоритмом GPS (GPS DNA tool ) точки «этнического происхождения».
Я проверил работоспособность алгоритма на обеих моделях.
В модели K16 (современные популяции) GPS-координаты точки моего «происхождения» 49.7648663288835 32.4345922625112 (примерно 49 градусов северной широты и 32 градуса восточной долготы), т.е где-то на левом берегу Днепра в Украине. Как утверждают разработчики программы, она позволяет определить место происхождения с радиусом погрешности в 500 км. Я вычислил расстояние от полученной точки до настоящего места жительства предков (южная часть Брестской области) и получилось 470 км. Т.е точка попадает в радиус, хотя и с некоторым трудом.

Rplot

Что касается модели K11 (древние геномы), то в этой модели мой «Urheimat» локализуется — весьма ожидаемо — на землях древней унетицкой и лужицких культур (51.1254133094371 13.2336209988448)

Rplot