Формальный анализ смешивания предковых популяций: белорусы, часть 2

Итак, после определения значимых для формального статистического моделирования комбинаций предковых популяций (или вернее, их суррогатов) представляется возможным смоделировать две вещи. Во-первых, необходимое с точки зрения статистики, число «импульсов» или «потоков» смешивания, а во-вторых, пропорции вклада «предковых» групп в генофонд белорусов.

Результаты анализа в программах qp3Pop и qpDstat показали, что в референтной группы белорусов присутствуют сигналы смешивания трех групп — мезолитических охотников-собирателей Европы (WHG), неолитических популяций земледельцев с Ближнего Востока и cибирских охотников-собирателей (чьи потомки в составе индоевропейцев) распространили свои гены по всей Европе.

Но меня больше интересует вопрос оценки величины доли вклада так называемого «базального компонента»(Basal Eurasian):

«четвертый элемент» — тот «базальный» компонент генофонда Европы, который проявился при моделировании истории сложения генофонда Европы в работе [Lazaridis et al., 2014] (см. раздел 8.4, рис 8.20) — предковой евразийской группой, которая внесла свой большой вклад и в геном неолитических земледельцев. Из аналогичной по методам модели, созданной в рассматриваемой работе [Seguin-Orlando et al., 2014], следует (рис. 8.6), что в геном человека из Костенок эти таинственные «базальные евразийцы» внесли не менее важный вклад, чем и верхнепалеолитические западные евразийцы. Также из модели следует, что он имел и общих, хотя и более отдаленных предков с древними северными евразийцами восточного ствола.

В этих целях я решил использовать в качестве суррогата базального евразийского генома геном Mota (древнего жителя Африки), примерно половину генома которого составлял тот самый пресловутый базальный компонент (результат обратных миграций натуфийского населния Ближнего Востока в восточную Африки)

Итак, в начале используем программу qpWave из того же пакета Admixtools

parameter file: qpWave.par

THE INPUT PARAMETERS

##PARAMETER NAME: VALUE
indivname: data.ind
snpname: data.snp
genotypename: data.geno
popleft: left
popright: right
maxrank: 6

qp4wave2 version: 200

left pops:
Levant_N
Mota
WHG
EHG

right pops:
Han
Onge
Papuan
Kostenki14
Ust_Ishim
Siberian_Upper_Paleolithic

0 Levant_N 13
1 Mota 1
2 WHG 2
3 EHG 3
4 Han 33
5 Onge 15
6 Papuan 14
7 Kostenki14 1
8 Ust_Ishim 1
9 Siberian_Upper_Paleolithic 1
jackknife block size: 0.050
snps: 572603 indivs: 84
number of blocks for block jackknife: 719
dof (jackknife): 631.955
numsnps used: 177238
f4info:
f4rank: 0 dof: 15 chisq: 574.447 tail: 9.47752373e-113 dofdiff: 0 chisqdiff: 0.000 taildiff: 1

<cf4info:
f4rank: 1 dof: 8 chisq: 115.553 tail: 2.7408605e-21 dofdiff: 7 chisqdiff: 458.894 taildiff: 5.4614954e-95
B:
scale 1.000
Onge -0.475
Papuan -0.521
Kostenki14 0.069
Ust_Ishim -0.746
Siberian_Upper_Paleolithic 1.986
A:
scale 290.851
Mota -0.932
WHG 0.299
EHG 1.429

f4info:
f4rank: 2 dof: 3 chisq: 8.502 tail: 0.036691843 dofdiff: 5 chisqdiff: 107.050 taildiff: 1.7204978e-21
B:
scale 1.000 1.000
Onge -0.462 -0.050
Papuan -0.522 -0.105
Kostenki14 0.288 2.189
Ust_Ishim -0.733 0.378
Siberian_Upper_Paleolithic 1.973 -0.232
A:
scale 286.604 578.115
Mota -0.951 -1.197
WHG 0.385 0.752
EHG 1.396 -1.001

f4info:
f4rank: 3 dof: 0 chisq: 0.000 tail: 1 dofdiff: 3 chisqdiff: 8.502 taildiff: 0.036691843
B:
scale 1.000 1.000 1.000
Onge -0.400 -0.203 1.065
Papuan -0.459 -0.258 0.882
Kostenki14 0.299 2.175 0.273
Ust_Ishim -0.645 0.116 1.513
Siberian_Upper_Paleolithic 2.031 -0.382 0.850
A:
scale 282.949 595.536 1395.824
Mota -0.857 -1.172 0.944
WHG 0.466 0.827 1.449
EHG 1.431 -0.971 0.093

## end of run

Нас интересует статистика f4rank 2, и как видно она убедительна: chisq: 8.502 tail: 0.036691843 dofdiff: 5 chisqdiff: 107.050 taildiff: 1.7204978e-21.  То есть, для моделирования референсной популяции достаточно трех «источников» (в f4rank 3, т.е с 4 предковыми популяциями, статистика гораздо хуже: chisq: 0.000 tail: 1 dofdiff: 3 chisqdiff: 8.502 taildiff: 0.036691843 ).

Следующим этапом будет оценка пропорций «адмикса», образованного смешением трех «источников»:

 

parameter file: qpAdm.par

THE INPUT PARAMETERS

##PARAMETER NAME: VALUE
genotypename: data.geno
snpname: data.snp
indivname: data.ind
popleft: left
popright: right
maxrank: 8

qpAdm version: 200

left pops:
Belarusian
Mota
WHG
EHG
right pops:
Han
Onge
Papuan
Kostenki14
Ust_Ishim
Siberian_Upper_Paleolithic
0 Belarusian 25
1 Mota 1
2 WHG 2
3 EHG 3
4 Han 33
5 Onge 15
6 Papuan 14
7 Kostenki14 1
8 Ust_Ishim 1
9 Siberian_Upper_Paleolithic 1
jackknife block size: 0.050
snps: 572603 indivs: 96
number of blocks for block jackknife: 719
dof (jackknife): 628.796
numsnps used: 227599
codimension 1
f4info:
f4rank: 2 dof: 3 chisq: 20.724 tail: 0.000120097824 dofdiff: 5 chisqdiff: -20.724 taildiff: 1
B:
scale 1.000 1.000
Onge -0.502 0.176
Papuan -0.562 0.218
Kostenki14 0.442 2.074
Ust_Ishim -0.735 0.779
Siberian_Upper_Paleolithic 1.923 -0.110
A:
scale 285.645 552.926
Mota -1.490 -0.238
WHG 0.017 1.685
EHG 0.883 -0.324
full rank 1
f4info:
f4rank: 3 dof: 0 chisq: 0.000 tail: 1 dofdiff: 3 chisqdiff: 20.724 taildiff: 0.000120097824
B:
scale 1.000 1.000 1.000
Onge -0.502 0.178 0.403
Papuan -0.599 0.280 0.995
Kostenki14 0.455 2.029 -0.773
Ust_Ishim -0.773 0.879 1.373
Siberian_Upper_Paleolithic 1.893 0.008 1.168
A:
scale 288.199 555.700 1346.772
Mota -1.449 -0.056 0.947
WHG 0.026 1.726 0.141
EHG 0.948 -0.132 1.444
best coefficients: 0.318 0.148 0.534
ssres:
0.000295769 0.000789821 0.000059100 0.001247609 0.001271289
0.335431254 0.895733409 0.067025433 1.414909018 1.441765444

Jackknife mean: 0.316895017 0.150748678 0.532356305
std. errors: 0.035 0.067 0.045
error covariance (* 1000000)
1212 -1838 625
-1838 4506 -2668
625 -2668 2043
fixed pat wt dof chisq tail prob
000 0 3 20.724 0.000120098 0.318 0.148 0.534
001 1 4 125.483 0 -0.088 1.088 0.000 infeasible
010 1 4 25.750 3.55457e-05 0.378 0.000 0.622
100 1 4 102.973 2.28952e-21 0.000 0.702 0.298
011 2 5 336.445 0 1.000 0.000 0.000
101 2 5 127.950 6.47788e-26 0.000 1.000 0.000
110 2 5 184.757 0 0.000 -0.000 1.000
best pat: 000 0.000120098 - -
best pat: 010 3.55457e-05 chi(nested): 5.025 p-value for nested model: 0.0249831
best pat: 101 6.47788e-26 chi(nested): 102.201 p-value for nested model: 5.01661e-24

end of run

Итак, лучшими коэффициентам (пропорциями адмикса) являются 0.318 0.148 0.534. То есть референсная популяция белорусов может быть смоделирована как 30 % базального компонента, 15% компонента мезолитических охотников собирателей и 53% компонента жителей степи бронзового века («индоевропейцев»). Очевидно, что большая часть базального компонента попала в Европу вместе неолитическими земледельцами, а оставшаяся часть — была принесена индоевропейцами.

 

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):

Этюд на тему ДНК-генеалогия.

Мой блог посвящен преимущественно тематике аутосомной ДНК, однако время от времени я затрагиваю тему однородительских маркеров происхождения (Y-ДНК и митоДНК).  Начну заметку издалека.
Среди обывателей села Стахова бытует легенда, о том, что род Вереничей пришли на земли пинского Полесья из Югославии.К сожалению, как и в большинстве подобных легенд, cовершено невозможно разобраться в том, где правда, а где позднейшие выдумки. Так и в этом случае. Ни в одном из имеющихся e меня исторических документах нет даже и намека на балканское происхождение Вереничей. Даже в самых ранних документах (например, в «Ревизии пущ и переходов звериных в бывшем Великом княжестве Литовском с присовокуплением грамот и привилегий на входы в пущи и на земли, составленной старостою мстибоговским Григорием Богдановичем Воловичем в 1559 г. «, или в «Писцовой книге Пинского староства Лаврина Воина, 1561—66«) уже видно, что даже в то время род Вереничей на Полесье считался «издавним«.



Так в ревизии Воловича (1559 года) читаем, что

«Павел Веренич на дворище у Стохови жъ не покладалъ листовъ, только давность, и на другое дворище у Дубой».


Слово давность означает существование в течение долгого времени, издревле, искони. Происходящие от корня этого слова прилагательные и наречия попадаются в разных актах с конца XIII века. Как юридический термин существительное <давность> употреблялось уже весьма рано в западнорусском законодательстве; собственно же в России оно появляется в виде термина лишь с XVIII века. Выражение земская давность было юридическим термином в Литовском Статуте, из которого заимствовано русским законодательство.

 



В строго юридическом смысле срок давности владения определялся десятью годами. Впрочем, здесь давность может употребляться в другом значении. Так, в актовых материалах все той же «Ревизии пущ и переходов звериных в бывшем Великом княжестве Литовском с присовокуплением грамот и привилеев на входы в пущи и на земли, составленная старостою мстибогским Григорием Богдановичем Воловичем» в числе прочих землевладельцев Пинского повета упомянуты Грынь Веренич с братом Павлом «с имений своих стародавних [т.е. с незапамятных времен] военную службу служащих«. Судя по этому, Вереничи могли появится в Стахове уже в середине 15 века, если не раньше.
Когда, откуда, и при каких обстоятельствах — обо всем этом известные мне историко-юридические источники умалчивают. Более поздние документы не только не дают ответа на эти вопросы, а скорее еще больше запутывают ситуацию. Так например в «Выводе фамилии урожденных Стаховских придомка Веренич» (Год 1802 Месяца ноября двадцать второго дня на на сессии Депутации выводовой Губернии Минской) читаем следущее:

«Принесена была просьба от фамилии древней родовитой панской шляхты урождённых Вереничей Стаховских герба “Огончик” (пол-стрелы белой на половине перстня стоящей, в поле красном, над шлемом две женские руки вытянутые вверх) которая на наследственных землях и осадах в повете пинском лежащих от найяснейшых времён королевства Польского, прерогативами шляхетства пользовалась, и клейнотом родовитости неискаженно и непрерывно пользовались. [стр. 616] В потверждение указов найяснейшей воли – линия родословной своей вместе с документами перед депутацией выводовой губернии Минской составлена, потверждена доводами и внесена в дворянские книги Минской губернии в соответстии с законом.Родословие своего дома разделили на две линии. Дух родных братьев Семена и Дмитрия Вереничей Стаховских за родоначальников взяли, и от них до себя довели. И правдивость этого они через доказательства и документы следующим порядком довели. Семен и Дмитрий Вереничи Стаховские братья между собой родные. В повете Пинском осели и дали начало своему роду и фамилии. И в подтверждение своего первого поколения они предъявили привилегию от наияснейшего короля польского Сигизмунда Августа за год тысяча пятьсот шестьдесят шестой от июня двадцатого дня где, между другими для шляхты пинской пожалованиями за военную службу выше упомянутым Семену и Дмитрию Вереничам Стаховским земли в наследственное владение в повете Пинском лежащими дворища Веренича в Стахове и Дубой называющееся им и потомкам их пожаловал…»

Содержание начала текста весьма типично для подобных документов, но здесь нет сведений о точном времени появления Вереничей в Стахове, не говоря уже о явных хронологических несуразицах, которые я разбирал в другой заметке.

  1. Во-первых, под «привелем» 1566 года понимается общий «привилей» Сигизмунда-Августа, данные всей пинской шляхте в подтверждение их землевладельческих и шляхецких прав.
  2. Во-вторых, Семен и Дмитрий жили не в 1566 году, а как минимум на сто лет раньше — около 1456-1466 годов. В доказательство верности моих вычислений можно привести следующие аргументы. В решении судей Главного Трибунала ВКЛ от 1637 года упоминается о привелее кн. Марии Семеновны (+1501) ( в документе ошибочно указано Ярославовны) и ее сына кн. Василия Семеновича (+1495) от 6998 года индикта 8 (1490 года согласно современному летоисчислению), в котором подтверждается совместное владение Волошиным (sic!) Павлом и Ходором Вереничами даниной своей бабки в селе Тупчицы, Согласно родословной, Павел — сын Дмитрия и племянник Семена. В следующем по времени привилее кн. Федора Ивановича Ярославича от 26 апреля 1514 данном дочерям Антона (Андрей?) Дмитриевича Веренича потдверждается их вотчинное права на земли пожалованные их отцу в Стахове, Дубое и Тупчицах. Очевидно, Антон(или Андрей) — тоже сын Дмитрия, и более того, в 1514 году его дочери были уже совершеннолетними.
  3. В-третьих, в переписе войска литовского 1528 года упомянут пинский боярин Верениш (sic!), который служил «сам со своего имения». Далее, из судебного дела от 26 марта 1543 года по иску Пашки Павлова и его братьи Игнатия и Гаврила к Ваське Лозичу, который унаследовал по своей жене Ульяне Лукашевичевой Веренич часть имений Дубой и Стахово. мы узнаем, что в 1543 году внуки Дмитрия (Пашко Павлович и его двоюродные братья Гавриил и Игнат Васильевич) были уже взрослыми, так же как и покойная Ульяна Лукьяновна (дочь Лукьяна Семеновича, внучка Семена Веренича), после смерти которой третья часть дворища Веренич в Дубое и дворища Веренич в Стахово перешла к Ваське Лозичу.

 



Далее, в 1554 году — за 12 лет до указанной в привелее даты — в материалах, собранных в ходе ревизии пущ и переходов лесных -упомянуются Грынь Веренич с (троюродным) братом Павлом с имений своих стародавных военную службу служащих. Как известно, Грынь — внук Семена, а Павел или Пашко — внук Дмитрия. О самих Семене и Дмитрии ни слова, хотя если бы они жили в это время, то скорее всего именно они или их сыновья были бы записаны как старшие в своем роду, но никак не их внуки.В 1559 году, по все той же ревизии Воловича, в числе земян Стаховских опять упоминается Павел Веренич, правда, уже без Гриня. В тексте четко сказано, что Павел не покладал листов (т.е. не предъявил привелея), только давность на дворище у Стахова и другое дворище у Дубоя. Поскольку большую часть книги Воловича составляют привелеи, выданные или подтвержденные королевой Боной, следовательно, от Боны Вереничи привлеев не получали, по крайней мере, на земли в Дубое и Стахове.Все вышесказанное означает, что уже задолго до 1566 года Вереничи владели своими дворищами и землями на основании вотчинного права, и что феодальные права Вереничей на эти земли восходят — как минимум -временам кн. Марии Семеновны и ее сына Василия (то есть к периду между 1475-1490 гг).


Реконструкция позволяет очертить интервал появления Вереничей в Стахове — но с обстоятельствами появления по-прежнему нет никакой ясности. Поскольку скудные исторические свидетельства обходят  этот вопрос сторонй, то можно обратиться к преданиями. Среди старожилов села Стахова якобы сохранилось следующее якобы древнее предание:


Когда-то, давным-давно, жил на Полесье князь Карачинский (sic!). В его владениях находился большой дремучий бор, около которого проходил торговый шлях. По прошествии времени, в этом бору поселилось 100 половцев, которые совершали нападения на проезжающих купцов и селян. Князь, прослышав о разбойниках, повелел своим «палявничим» (охотникам) узнать, где находится разбойничье логово. Один из охотников решил проследить путь до логово половцев и стал делать топором зарубки на деревьях. Услышав стук топора, войны князя отправились в сторону, где раздавалось эхо стука топора. Таким образом, они вышли прямиком на логово разбойников и истребили их. В награду за верную службу, князь наградил находчивого охотника землям, где находился стан половцев. Охотник постоянно носил с собой «Ксендз Лаврентий Янович, каноник венденский, в своей речи на погребении Элжбеты с Стаховских Каренжины, жены вилькомирского судьи, изданной в сборнике «Золотой улов на реках и водах смертности сего мира и т.д» (Вильно 1665 г.) размещает следущее предание, относящиеся к истории Стахова.: «Князь Карачевский, владелец обширных волостей, лежащих на Пинщине, крайне скудными силами 100 половцев положил трупами и на там же месте похоронил, как и по ныне свидетельсвтуют о том курганы того места. За это мужесто правящий князь ему отдал в удел это поле, а также столько земли, сколько мог объять звонкий звук трубы. Отсель то земельное надание стало называтся Стоховым, потому что там похоронено сто убитых врагов.» (веренька, вярэнька), и поэтому его прозвали Веренькой. Его потомки приняли прозвище родоначальника в качестве фамилии.


К сожалению, изучение этого предания показывает его недавнее происхождение. Скорее всего, оно выписано из 9-го тома «Полного географического описания нашего отечества» изданного в 1905 году В.П.Семеновым-Тян-Шанским , куда, в свою очередь перекочевало из известного издания «Słownik geograficzny Królestwa Polskiego» изданного в 1880–1902 гг., а именно из 11 тома, в котором на стр.171-172 была размещена довольно объемная статья Александра Ельского и Эдварда Руликовского о Стахове. Именно с подачи Руликовского в этой статье была размещена выписка из издания 17 века:

«Ксендз Лаврентий Янович, каноник венденский, в своей речи на погребении Элжбеты с Стаховских Каренжины, жены вилькомирского судьи, изданной в сборнике «Золотой улов на реках и водах смертности сего мира и т.д» (Вильно 1665 г.) размещает следущее предание, относящиеся к истории Стахова: «Князь Карачевский, владелец обширных волостей, лежащих на Пинщине, крайне скудными силами 100 половцев положил трупами и на там же месте похоронил, как и по ныне свидетельствуют о том курганы того места. За это мужесто правящий князь ему отдал в удел это поле, а также столько земли, сколько мог объять звонкий звук трубы. Отсель то земельное надание стало называтся Стоховым, потому что там похоронено сто убитых врагов.»

 


В приведенном отрывке приводится родословное предание рода Стаховских герба Огоньчик, (проживавшего в мстиславском, виленском, новогрудском и пр. воеводствах ВКЛ), генеалогическая связь которого с Вереничами пока никак не проясняется. Главным фигурантом здесь выступает князь Карачевский (которого, видимо, Cтаховские считали своим предком), а вовсе не «охотник с сумкой из бересты». Можно с уверенностью сказать, что «легенда старожилов» Стахова появилась самое ранее в начале 20 века в среде «грамотеев» села Стахове как результат переосмысления текста статьи их энциклопедического справочника,  а затем объединения легенды об основании Стахова с народной этимологии фамилии Веренич.



Итак, и этот источник не дал нам ничего ценного. Поскольку возможности документальной генеалогии на этом этапе практически исчерпываются (и открытие новых источников вряд ли предвидится), остается обратится к новой отрасли — ДНК-генеалогии.

Генетическая генеалогия использует ДНК-тесты совместно с традиционными генеалогическими методами исследования. Каждый человек несёт в себе своего рода «биологический документ», который не может быть утерян — это ДНК человека. Методы генетической генеалогии позволяют получить доступ к той части ДНК, которая передаётся неизменной от отца к сыну по прямой мужской линии — Y-хромосоме. ДНК-тест Y-хромосомы позволяет, например, двум мужчинам определить, разделяют ли они общего предка по мужской линии или нет. ДНК-тесты не просто помощь в генеалогических исследованиях — это современный передовой инструмент, который генеалоги могут использовать для того, чтобы установить или опровергнуть родственные связи между несколькими людьми.

Итак, в 2008 году узнал свою Y-хромосомную гаплогруппу (I2a). Немного терминологии для читателей, далеких от науки:

Гаплогруппа (в популяционной генетике человека — науке, изучающей генетическую историю человечества) — группа схожих гаплотипов, имеющих общего предка, у которого в обоих гаплотипах имела место одна и та же мутация — однонуклеотидный полиморфизм.

 

 

Позднее протестировались еще 2 Веренича, и наши гаплогруппы совпали, что подтверждается достоверность официальной родословной. Казалось бы, после всех усилий, можно было бы легко определить ареал, откуда появились предки Вереничей (очевидно, что это ареал с наибольшей частотой или наибольшим разнообразием гаплогруппы I2a). На поверку же все оказалось гораздо сложнее. Географический ареал гаплогруппы I2a (вернее ее восточноевропейской, «динарской» ветви) характеризуется бимодальным распределением — в восточной Европе они приходятся на регион Полесье-Карпаты и на регион Балкан (с макисмальной частотой в Боснии-Герцеговине).

По иронии cудьбы, именно с этими двумя регионами связаны две наиболее вероятные версии происхождения Вереничей. Таким образом, знание одной лишь корневой гаплогруппы мне, по большому счету, не помогло ни подтвердить, ни опровергнуть одну из этих альтернативных версий.

Тупиковая ситуация изменилась лишь после того, как один из Вереничей сделал полный сиквенс Y-хромосомы (BigY в FTDNA). Благодаря ему удалось достаточно точно позиционировать расположение нашей ветви-кластера внутри общей структуры филогенетического дерева I2a.Благодаря присутствию Y-хромосомного сиквенса (YF03602) представителя рода Вереничей в базе данных yfull.com (спасибо за помощь Vladimir Semargl и Vadim Urasin) представляется возможным оценить возраст моего кластера. На настоящий момент в него входит еще один полный сиквенс Y-хромосомы (YF04188), о хозяине которого мне ничего неизвестно.

Возраст линии Вереничей оценивается в 1438 лет до настоящего времени, линии YF04188 — всего лишь в 546 лет.По расчету снип-мутаций возраст I-Y17665 (и возможно I-A7318) оценивается примерно в 1000 лет (т.е. временами Киевской Руси), а возраст родительской ветви A1328 в 1850 лет до настоящего времени (начало нашей эры). Возраст, определенный по снипам, указывает на время выделения ветви I-A1328, хотя возраст последнего общего предка (определенный по значениям других маркеров Y-хромосомы) чуть ниже -1400 лет (т. е примерно 5-6 века нашей эры). То есть ветвь моих прямых предков в это время прошла пресловутое бутылочное горлышко, сопровождаемое, как правило, падением числа представителей линии и уменьшением разнообразия.

Здесь начинается самое интересное.



Недавно, зайдя на сайт проекта I2a в FTDNA, я обнаружил результаты некоего Враньешевич из Черногории. Я бы не обратил на него внимание, если бы он не попал в тот же кластер, что и я (в этот кластер входит ветвь Вереничей, гаплогруппа (I2-A7318, т.е подветвь I-A1328)).Я решил рассчитать возраст I-A1328 с помощью калькулятора semargl.me и стандартных для набора 37 маркеров скорости мутации. К сожалению, в базе данных Semargl немного гаплотипов из конкретно моего кластера и ближайщих к нему братских кластеров. В общем возраст, по ASD методу получилось что возраст моего кластераI (Y17665) — 1050 лет, а при подключении (в качестве outgroup) гаплотипа из I-A1328* возраст кластера I-A1328* составил примерно 1850 лет. То есть, это верхний интервал временного промежутка, когда мог жить последний мой общий предок (MRCA) и Враньешевича.

I2a2 ‘Dinaric’ ..L621>CTS10228>S17250>Y4882>A1328>A7318 (I-A7318)

568 362501 Verenich Werenicz,Werenich,Verenich,Werenitz,Stachowski. Belarus I-A7318

I2a2 ‘Dinaric’ ..L621>CTS10228>S17250>Y4882>A1328 (I-A1328)
564 E13120 Vranjesevic Vranjesevic Milan-Mico, birth 1913, death 1992 Bosnia and Herzegovina I-A1328


Нижний интервал можно определить с помощью калькулятора McDonald. Для вычисления дистанции в годах я сравнил значения 67-маркерного гаплотипа одного из Вереничей с аналогичными маркерами гаплотипа Враньешевича. 10 маркеров имеют другое значения. Получается разница в 10 маркеров на 67 маркерных гаплотипах.

Generations Probability Cumulative
1 0.000000 0.000
2 0.000000 0.000
3 0.000000 0.000
4 0.000004 0.000
5 0.000022 0.000
6 0.000091 0.000
7 0.000279 0.000
8 0.000699 0.001
9 0.001495 0.003
10 0.002825 0.005
11 0.004827 0.010
12 0.007592 0.018
13 0.011137 0.029
14 0.015396 0.044
15 0.020223 0.065
16 0.025408 0.090
17 0.030697 0.121
18 0.035824 0.157
19 0.040537 0.197
20 0.044616 0.242
21 0.047893 0.290
22 0.050258 0.340
23 0.051662 0.391
24 0.052111 0.444
25 0.051660 0.495
26 0.050401 0.546
27 0.048451 0.594
28 0.045943 0.640
29 0.043014 0.683
30 0.039796 0.723
31 0.036412 0.759
32 0.032973 0.792
33 0.029568 0.822
34 0.026274 0.848
35 0.023146 0.871
36 0.020225 0.891
37 0.017537 0.909
38 0.015097 0.924
39 0.012906 0.937
40 0.010961 0.948
41 0.009252 0.957

 

14202591_10210357856572557_5019604267960638228_n-1 14199500_10210357943174722_1769976137139415870_n

Пик гистограммы приходится на интервал между 21-30 поколениями, начиная с 26 поколения кумулятивная вероятность родства достигает убедительных значений достигая 0.95 в 41 поколении. Т.е. нижняя граница приходится примерно интервал в 600-1025 лет до настоящего времени — другими словами между 15 и 10 веками нашей эры.

Разумеется, c генеалогической точки зрения, исследование нижнего интервала (с общим предков в 14-15 веках нашей веры) более перспективен, тем более что я проследил свою прямую мужскую линию до 19 поколения.

Но насколько возможен факт наличия общего прямого мужского предка белоруса и черногорца в 21-30 поколениях? Дает ли генеалогия Вереничей предпосылки для такого утверждения? Прямых предпосылок, разумеется, нет.


Зато есть соображение ономастического характера. Один из сыновей второго родоночальника — Дмитра — Василь носил прозвище Волошин — так обычно в русских землях называли валахов, хотя часто прозвище Волошин не имело этнической коннотации и могло выступать в качестве отыменного прозвища: например, Володшин cын -> Волошин или Власий -> Волос -> Волошин. Наконец, составитель документа или переписчик мог сделать обычную описку. Впрочем, последнее опровергает существование 2 топонимов в окрестностях Стахова — урочища и острова Волошиново — причем именно там находились в 16-17 веках владения потомков Дмитра Веренича (старшим сыном которого являлся Василь Волошин). Кстати, любопытно отметить, что иногда в документах 16 века фамилия Веренич записывается не с окончанием —ч, а с более традиционным для южных славян окончанием — ш (Верениш)

А как же тогда быть с Вранешьевичем? Какое отношение он может иметь к валахам?

Лет 8 тому назад я порылся в исторических документах и обнаружил, что похожая фамилия Вранчич (в хорватском произношении Веранчич) действительно существовала на территории так называемого царства Сербия. После фактического распада Сербского царства (около 1366-1371 года), часть Вранчичей переселилось в Южную Сербию и Черногорию (где потомок Вранчичей воевода Радич Црноевич основал династию Црноевичей, которая в 15 веке праваила Зетой и Черногорией), другая перешла на службу к усилившемуся после падения «црства Српскаго» боснийскому королю Стефану Твртко I, который в 1370 и 1389 годах принял титул короля сербов, Боснии (1379) , Далмации и Хорватии (1389). Эти боснийские Вранчичи после падения Боснии (1463 год) под ударами турков частью переселились в Далмацию (г.Шибеник), которая с1420 была под венецианским владычеством, другая переселилась на границу Герцеговины и Черногории, где владели под турками «хематом» Вранеш, названого так в честь «валашского» князя Херака Вранеша (Вранеш — это герцеговинское диалектное видоизменение имени Вранчич).»Из возможных потомков Вранчичей, оставшихся в восточной Боснии и Герцеговине, особого внимания заслуживает «влашский» (sic!) кнез Херак (Владиславич?) Враньеш.

Казалось бы, вышеприведенные рассуждения выглядят убедительно. На самом же деле, остается главная проблема — дело в том, что фактически на протяжении 14-17 веков неизвестно никаких миграций жителей Балкан и влахов на территорию Полесья. Да, действительно была т.н. валашская колонизация, но она затрагивала главным образом территорию юго-западной Украины (прежде всего «червонной Руси» и «любельской земли», т.е. земли вокруг Львова, Звенигорода, Галича, Теребовля, Санока, Кросно, Белза, Замосця, Холма (Хелма). Причем интенсивность расселения «валахов» даже в этих регионах резко уменьшалось по мере продвижения на север (см. приложенную ниже карту).

14212036_10210384176630542_5840107323456791924_n

Например, на ближайшей к Полесью Волыни встречаются лишь фрагментарные упоминания бояр «Волошинов» в документах Метрики Литовской начала 16 века — они касаются пожалования земель в кременецком повете, т.е на рубеже ВКЛ и русского воеводства короны Польской (причем многие из этих «волошинов» носят чисто румынские имена Негое, Урсул и так далее). Такой же фрагментарный характер носят и земельные пожалования «волошинам» и на Подолье. И уж совсем единичные упоминания Волошинов мы находим в документах Метрики Литовской, касающихся земель современной Беларуси. Правда, на Брестчине одна семья «волошинов» — Ходько, Зань и Васько — получила в начале 16 века привелей на имение Чернско (от них происходит род Черских в брестском воеводстве, который вымер в 17 веке).

SNPweights: использование модели калькулятора K16 для анализа главных компонентов происхождения

Ранее я уже отрапортовал о создании двух новых моделей для стандартного этно-популяционного калькулятора, в разработке которых использовались геномы людей, cамостоятельно указавшими свое происхождение (self-reported ancestry).
К сожалению, очень часто субъективная оценка собственного происхождения (указываемого респондентами в опросниках) недостаточно надежна для статистических методов анализа происхождения, поскольку некоторые люди либо сообщают ложные сведения о своей родословной или же просто не знают о своем истинном происхождении. Что еще хуже, — во многих публичных популяционных выборках мы не находим никаких  сведений о точном этническом составе людей в выборке . Как многие из вас знают,  существует множество способов достаточно точной оценки происхождения индивида на основе данных SNP генотипирования.

Самый простой способ сводится к следующему: сначала исследователь объединяет генотипы из своего исследования с генотипами образцов в референсной панели (например: HapMap или 1000 геномов),  затем находит пересечение SNP-ов в каждом наборе данных, а затем запускает программу кластеризации, чтобы увидеть, каким образом образцы исследования группируются с популяциями референсных панелей.  В принципе,  сам процесс несложный, но требует немало времени

К счастью, в 2014 году лабораторией Alkes была предложена программа которая, по сути, значительно облегчает процесс, выполняя большую часть работу за вас. Программа называется SNPWEIGHTS и можно скачать здесь.  Говоря простым языком, программа принимает  в качестве входных данных генотипы SNP-ов, самостоятельно находит пересечение генотипов SNP с генотипами в эталонной выборке , рассчитывает веса SNP-ов на основе предварительно настроенных параметров, чтобы построить первую пару главных компонентов (иначе говоря,  cобственных векторов), а затем вычисляет процентное значение происхождения индивидуума из каждой предковой популяции (кластера).

Для того, чтобы запустить программу, необходимо убедится в том, что в вашей системе установлен Python, и что ваши данные генотипирования приведены в формате EIGENSTRAT. Краткую инструкции по преобразованию в формат EIGENSTRAT с помощью инструмента convertf можно почитать здесь.  Данные аутосомного генотипирования FTDNA или 23andme можно напрямую преобразовать в формат EIGENSTRAT с помощью утилиты aconv от Феликса Чандракумара (либо любого самописного софта).

Затем необходимо загрузить сам пакет SNPWEIGHTS и референтную панель с весами снипов.

  • Панель весов SNP для популяций Европы и Западной Африки можно скачать здесь.
  • SNP веса для населения Европы, Западной Африки и  Восточной Азии можно скачать здесь.
  • SNP веса для населения Европы, Западной Африки, Восточной Азии и популяций американских индейцев можно скачать здесь.
  • SNP веса для популяций северо-западной, юго-восточной части Европы, ашкеназских евреев и можно скачать здесь.

Затем необходимо создать файл параметров par.SNPWEIGHTS с названиями входных файлов EIGENSTRAT, референтной панели, и файл c результатами. Например:

input_geno: data.geno
input_snp: data.snp
input_ind: data.ind
input_pop: CO
output: ancestry.txt

И, наконец, нужно запустиь программу с помощью команды inferancestry.py —par par.SNPWEIGHTS. Для того чтобы программа работала, убедитесь, что inferancestry.info и  файл референтной панели  находятся в том же каталоге, что и файл inferancestry.py.

Полученные результаты можно использовать для разных целей. Например,  можно сгенерировать два информативные графика.

Первый график — обычный график PCA c двумя первыми компонентами (собственными векторами) и наложенный на график процентный расклад компонентов происхождения:

Второй треугольный график, на каждом отрезке которого , представлен процентный вклад одной из трех исконных групп популяции (например: Европы, Африки и Азии, в случае с нашими данными этот пример можно заменить на европейских охотников-собирателей, земледельцев неолита и степных скотоводов эпохи бронзы).

Вот простой код генерирования этих графиков в R. В программе R нет базовых пакетов для построения триангулярных графиков, поэтому  нужно будет сначала установить пакет plotrix. Ancestry.txt  — это файл полученный на выходе из SNPWEIGHTS:

# EV Plot with Percent Ancestry Overlay
data=read.table("ancestry.txt", as.is=T, header=F)
names(data)
plot(data$EV1, data$EV2, pch=20, col="gray", xlab="EV1", ylab="EV2")
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$EUR,2)100, cex=0.4, offset=0.1, pos=3)
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$AFR,2)
100, cex=0.4, offset=0.1, pos=2)
text(data$EV1, data$EV2,labels=round(data$ASN,2)*100, cex=0.4, offset=0.1, pos=1)
#Triangle Plot
data$total=data$EUR+data$AFR+data$ASN # Need to account
data$European=data$EUR/data$total # for slight rounding
data$African=data$AFR/data$total # in the ancestry
data$Asian=data$ASN/data$total # estimation file for
data_p=data[c("European","Asian","African")] # triax.plot to work
library(plotrix)
triax.plot(data_p, pch=20, cc.axes=T, show.grid=T)

 

Разумеется, размещенные на сайте разработчика референтные панели носят ограниченный характер. Поэтому я решил заполнить пробелы, преобразовав аллельные частоты SNP-ов в 16 предковых компонентах в 16 синтетических «чистых» предковых популяций, каждая из которых состояла из 200 синтетических индивидов («симулянтов») состоящих на 100 процентов из одного компонента происхождения в модели K16). Файл с генотипами 3200 «симулянтов» я использовал для вычисления весов снипов в каждом компоненте. Продвинутые пользователи, желающие протестировать модель K16 до ее публичного релизма, могут скачать полученный файл с весами снипов  здесь, а затем, cледуя приведенным выше инструкциям, использовать его в качестве референтной панели (а затем сравнить свои результаты с усредненными результатами разных этнических популяций).

Я протестировал веса снипов в модели K16 (выражаю признательность автору программу Чену за помощь), и обнаружил, что между данными калькулятора и данными SNPWEIGHTS расхождения носят незначительный характер, хотя похоже, что SNPWEIGHTS не так сглаживает минорные компоненты происхождения (что позволяет легче выделить в пространстве главных компонент кластеры):

test (1)

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

Окончание процесса фазирования и импутирования геномов

К середине мая этого года я закончил трудоемкий процесс импутации сборной солянки из 9000 публично доступных образцовых представителей  700 различных человеческих популяций, генотипированных в разное время на разных снип-платформах (главным образом — Illumina и Affymetrix)
Строго говоря, я планировал завершить этот этап работы намного раньше, но в ходе выполнения работ возник ряд обстоятельств, помешавших завершить этот этап в срок. Главным из них является смена сервера где я выполнял импутирование геномов. Я начал работать на сервере Мичиганского университета, однако в ходе процесса перешел на аналогичный сервис Института Сэнгера (имени того самого нобелевского лауреата, предложившего первый метод полного сиквенирования генома).
Это решение было продиктовано необходимостью использовать новейшую референсную панель аутосомных гаплотипов — Haplotype Reference Consortium (в нее входит примерно 30 тысяч, а после предстоящего этим летом обновления — свыше 50 тысяч — аутосомных геномов, т.е свыше 60 тыс. гаплотипов). Надо сказать, этнический состав выборки референсных геномов впечатляет, хотя и там по-прежнему наблюдается перекос в сторону европейских популяций. К сожалению, и эта новейшая выборка представлена преимущественно европейцами (поэтому вероятность  импутированных генотипов для европейских популяций оказались лучше аналогичных результатов в африканской и азиатской когортах), однако даже с учетом этого обстоятельства ее надежность в определении негенотипированных аллелей снипов выше 1000 Genomes (не говоря уже о HapMap):

1 UK10K 3715 3781 6.5x
2 Sardinia 3445 3514 4x
3 IBD 4478 4478 4x + 2x
4 GoT2D 2710 2974 4x/Exome
5 BRIDGES 2487 4000 6-8x (12x)
6 1000 Genomes 2495 2535 4x/Exome
7 GoNL 748 748 12x
8 AMD 3305 3305 4x
9 HUNT 1023 1254 4x
10 SiSu + Kuusamo 1918 1918 4x
11 INGI-FVG 250 250 4-10x
12 INGI-Val Borbera 225 225 6x
13 MCTFR 1325 1339 10x
14 HELIC 247 2000 4x (1x)
15 ORCADES 398 399 4x
16 inCHIANTI 676 680 7x
17 GECCO 1131 3000 4-6x
18 GPC 697 768 30x
19 Project MinE — NL 935 1250 45x
20 NEPTUNE 403 403 4x
Totals 32611 38821
22 French-Canadian 2000 5-6X End 2014
23 Converge 12000 1x Now
24 UG2G Uganda 2000 4x 2015
25 Arab Genomes 100 30x
26 Ashkenazi 128 CG Now
27 INGI-Carlantino 94 4x Now
28 CPROBE 80 80 4x

 

Cледуя рекомендациям, я получил набор из 9000 образцов, каждый из которых включает в себя набор из 20-30 миллионов снипов. К сожалению, из-за субоптимальности результатов в некоторых выборках (Xing et al, Henn et al. и ряде других), их придется исключить из тех видов анализа, которые требует максимальной точности исходных данных. Импутированные генотипы (выраженные через оцененные вероятности) были трансформированы с помощью программы Plink 1.9 в генотипы, причем выбирались варианты полиморфизмов с вероятностью 0.8 (—hardcallthreshold 0.8)

Для оценки полезности импутированных генотипов для популяционного анализа я использовал метрику nearest в программе Plink (матрица с дистанцией между ближайшими геномами) и кластерограммы IBS (идентичности по генотипам).

Таблица метрики nearest (Z-статистика)

А это кластерограмма с хорошо видно географической локализацией кластеров. Я использовал для кластеризации матрицы IBS несколько разных алгоритмов — наиболее убедительный вариант был получен с помощью алгоритма Ward

Другие варианты топологии кластерограмм в формате NEWICK и TRE можно посмотреть здесь (их можно открыть в любой программе для визуализации филогенетических деревьев).

Таким образом, для некоторых типов анализа в популяционной генетике использование импутированных снипов может сослужить хорошую службу, смягчая (или, наоборот, увеличивая) градиент частот аллелей).

Дополнительные анализы — fastIBD, IBS, анализ главных компонентов — образцов в выборке, только подтверждает это наблюдение:


Но самое лучшее подтверждение надежности импутированных снипов для анализа компонентов происхождения  было получено с помощью p-теста Z-статистики во время оценки правильности определенной топологии дерева компонентов (с допущением фактора смешивания предковых компонентов). Для этой цели я использовал стандартный инструмент — программу TreeMix. Я использовал только те снипы, которые встречаются в моей контрольной выборке (референсов каждого из компонента) с частотой выше 99 процентов. Как видно из нижеприведенного графика, компоненты выбраны правильно, а топология определяется практически безошибочно, несмотря даже на малое количество снипов (6 тысяч). Правильно определились и направления потоков генов, дрейфов генов (указаны стрелками). Тут в принципе мало нового — большинство этих эпизодов уже были описаны в отдельных работах генетиков. Так, виден поток генов от «денисовского» человека к усть-ишимцу, от которого в свою очередь идет поток генов к австралоидным популяциями. То есть денисовская примесь у папуасов могла достаться от сибирских популяциях близких к «усть-ишимцу». Виден также вклад ANE/EHG в геном североамериканцев -в интервале 10-15 процентов.

Принципально новым является лишь определенный программой дрейф генов в направлении от африканцев Khoisan к североафриканцами (в качестве референса которых взяты египтяне, бедуины и алжирцы). Скорее всего, это и есть тот самый пресловутый сигнал «египтского выхода» человечества из Африки, о котором недавно писалось в новейшей статье, а сам компонент -идентичен пресловутому Basal-Eurasian component


В начале июля  в связи с публикацией препринта о генофонде древних ближневосточных земледельцев решился все таки подписать заявление на имя Давида Рейха и Иосифа Лазаридис с ходатайством о доступе к полной версии их выборки (она включает много новых интересных для меня популяций — например, около сотни новых образцов шотландцев, шетландцев, ирландцев из разных областей Ирландии, немцев, сорбов и поляков из восточной и западной Польши).

Г-н Лазаридис был весьма любезен и буквально на следующий день после получения подписанного заявления предоставил мне доступ к этим данным. Я займусь их плотным изучением чуть позже. А пока любопытно посмотреть результаты пилотного Admixture анализа 5900 публичных доступных образцов. В качестве проверки надежности своего нового метода изучения древних и современных популяций людей, я провел 4 параллельных анализа Admixture c разным дефолтным значением предковых популяций (K).

Разумеется, в нашем случае число компонентов K заведомо больше 3, авторы статьи эмпирически показали что меньший разброс значений был получен при K=11. Поэтому я исходил из этой цифры, назначив три разных значения K — 10,11,13.
В первом варианте я использовал т.н unsupervised режим Admixture, т.е. программа должна была сама угадать и реконструировать частоты аллелей снипов в 10 реконструируемых предковых «компонентах» популяций.

Как и ожидалась, таковыми оказались африканский (пик у пигмеев и бушменов), америндский (пик у эксимосов и американских индейцев), сибирский (пиковые значение у нганасанов), южно-индийский компонент (пик в народностях Paniya и Mala), австрало-меланизийский, южно-восточноазиатский, три западно-евразийских компонента — 2 компонента западноевроп ейских и кавказских охотников-собирателей и неолитический; и наконец ближневосточный.

Разумеется, за исключением трех компонентов с пиками в древних геномах, данное распределение отражает cовременное распределение предковых компонентов.

Пришлось вручную выделять из ближневосточного компонента популяцию базальных европейцев (в качестве основы я взял геномы натуфийцев, т.е ближневосточный компонент — Levant_N — может быть разложен на два отдельных предковых компонента — неолитический и мезолитический «натуфийский»), а затем сгенерировать гипотетическую популяцию из 20 образцов состоящих на 100 процентов из натуфийского компонента. Именно этот компонент был включен в модель K11 под названием Levant_Mesolithic ( или Natufian). Этот компонент не стоит путать с компонентом Basal-Eurasian в калькуляторе Eurogenes K7 Basal-rich, так в в моей модели K11 основная часть базального компонента ушла в неолитические компоненты (т.е Natufian=Basal-Rich — Neolithic)

Гораздо сложнее ситуация обстояла с разделением компонента кавказских охотников-собирателей, которые наряду с американскими аборигенами несут в своем геноме значительные доли компонента древних северо-евразийцев. По этому причине очень сложно, например, разделить восточных охотников-собирателей (из мезолитических культур Карелии и Самары) и синхронным им кавказских охотников-собирателей.
Из-за присутствия компонента древних северо-евразийцев в их геноме, в Admixture компонент древних кавказцев увеличивается только за счет компонент восточных охотников-собирателей — и наоборот. Правда, можно попытаться выделить отдельный мезолитический компонент населения горного Загроса (Иран).

В случае успеха древние геномы жителей мезолитической Грузии можно будет представить как 20% компонента степных охотников-собирателей + 80% местного мезолитического субстрата.

О «ближневосточном компоненте» палеолитических охотников-собирателей Европы

Сергей Козлов

О «ближневосточном компоненте» палеолитических охотников-собирателей Европы

Описание
Рассмотрена статья Qiaomei Fu et al. «The genetic history of Ice Age Europe». Проведен анализ европейских палеогеномов возрастом от 37 до 8 тысяч лет из данной статьи и более ранних работ. Аутосомный компонент западных охотников-собирателей (WHG) — преимущественно результат генетического дрейфа, гипотеза авторов о его формировании в результате однократной миграции в Европу около 14 тысяч лет назад носителей ближневосточных аутосомных компонентов несостоятельна. Вместе с тем, обмен генофондом с ближневосточными популяциями несомненно происходил, однако для прояснения его истории необходимы палеогеномы с Ближнего Востока. Подтверждаются выводы из более старых работ о наличии ближневосточного («базального») компонента у образца Костенки-14 (человек с Маркиной Горы), отрицаемые в рассматриваемой статье. Вероятно, он связан с компонентом охотников-собирателей Кавказа (CHG). Опровергается вывод авторов о восточноазиатском влиянии на поздних WHG. Проведено моделирование ряда возможных событий смешения и построено дерево вероятных взаимосвязей аутосомных компонентов с размещением на нем имеющихся палеогеномов.

Обсуждение работы Qiaomei Fu et al на форуме «Молекулярная генеалогия».

Новые палеогеномы из статьи
В рассматриваемой статье впервые произведен временной срез геномов жителей Европы верхнего палеолита. Конечно, единичные геномы у нас были и раньше (Костенки-14, Oase1), однако не хватало системности для построения целостной картины изменений в генофонде европейцев на протяжении этого периода. Статья частично решает эту проблему — прочтено несколько десятков новых геномов. К сожалению, остался неохваченным период 19-28 тысяч лет назад (а с учетом лишь геномов приемлемого качества — 19-30 тлн), но и имеющиеся образцы позволяют сделать ряд интересных выводов.

Коротко о содержании рассматриваемой работы, критика
Авторы подтверждают выводы из более ранних работ об угасании вклада неандертальцев в генофонд современных европейцев с ходом времени (предположительно, на неандертальские участки ДНК действовал отрицательный отбор). Далее они касаются нескольких интересных мелочей (присутствие Y-гаплогруппы R1b в палеолитической Европе — образец Villabruna возрастом 14 тысяч лет, появление «мутации светлоглазости» почти одновременно в Европе и на Кавказе (разумеется, это не отменяет вероятности нахождения более древних образцов с этой мутацией впоследствии) и необычные для региона в наши дни митогаплогруппы). После этого авторы переходят к объединению образцов в кластеры и попытке реконструкции их взаимоотношений. По сути, здесь все просто — европейские палеогеномы из одной эпохи объединяются в один кластер. Классические европейские WHG выступают под псевдонимом «кластер Villabruna», их непосредственные предшественники — el Miron, и ряд геномов возрастом 30 тысяч лет (из них лишь один заслуживающего рассмотрения качества) — кластер Vestonice. Чуть более старые GoyetQ116-1 и костенковец не вошли ни в один кластер. Далее делается очень странный вывод, что с появлением кластера Villabruna (в дальнейшем я буду называть их «WHG» согласно общепринятой терминологии), произошло резкое изменение генофонда в результате вливания компонента, связанного с современными ближневосточными популяциями. Формально приводится и альтернативное объяснение — результат нормальной изменчивости среди охотников-собирателей, и группы с меньшей общностью с Ближним Востоком были замещены группами, изначально имевшими большую общность. Однако в abstract статьи попал лишь первый вариант.

Мое объяснение
Даже из диаграммы, которая должна иллюстрировать точку зрения авторов, следует прямо противоположный ей вывод — изменения, относимые к появлению классических WHG, начались задолго до этого и происходили постепенно. «Ближневосточное влияние» (зеленые ромбики) появляется в заметных масштабах уже в предшествующем кластере el Miron, на пять тысячелетий ранее. Но перед этим кластером находится разрыв в девять тысячелетий, где, вполне возможно, мы тоже могли бы увидеть это влияние. Однако на картинке разрыв закрыт и создается впечатление резкого перехода.
Исходное изображение:

ИсходнаяСхема
Отмасштабированная пропорционально реальной временной шкале картинка:
Безымянный-3
Как я покажу в дальнейшем, общность палеообразцов с классическими WHG и современными северными европейцами (которые являются преимущественно потомками WHG) с ходом времени росла постоянно — от костенковца и GoyetQ116-1 к el Miron, Villabruna и Loschbour. По моим предположениям, основной механизм здесь — дрейф генов. Не надо думать, что это был некий целенаправленный процесс — наоборот, дрейф генов во многом случаен (хотя и отбор наверняка сыграл свою роль), но именно то, что получилось в его результате, и стало европейскими охотниками-собирателями мезолита. Поэтому естественно, что чем ближе к нашему времени, тем выше сходство с итоговым результатом процесса.
Вместе с тем, с ходом времени мы наблюдаем и относительное повышение общности с ближневосточными популяциями, хотя и в заметно меньшем масштабе. Однако трудно сказать, кто, когда, сколько раз и на кого влиял. Допустим в качестве модели, что несущие компонент WHG группы повлияли на ближневосточников в относительно недавнем прошлом. Тогда повышение сходства палеогеномов с WHG автоматически будет немного повышать сходство и с ближневосточниками пропорционально доле WHG в их генофонде, даже если в ту эпоху на Ближнем Востоке о WHG и не слыхали. С другой стороны, небольшие равномерные вливания с Ближнего Востока в Европу могли дать такой же эффект. Или же третья группа, вроде CHG, могла повлиять как на WHG, так и на ближневосточников (необязательно одновременно). Словом, точку здесь поставит лишь хорошая выборка палеогеномов с Ближнего Востока -сравнение с современными популяциями всегда оставит место гаданиям.
Что касается восточноазиатского влияния на часть WHG (внимательные читатели критикуемой работы могли заметить, что оно «проявляется» и у одного из древнейших образцов — GoyetQ116-1), то оно объясняется ошибочностью принятия основой для сравнения образца Kostenki-14. Далее я еще коснусь этого.

Использованные для анализа методы и палеообразцы, причины их выбора
В этой заметке я не стал применять свой излюбленный метод — подсчет сумм общих (IBD) сегментов. Хотя качество некоторых образцов вполне позволяет его применить, трудно понять, как при этом надежно сравнить между собой образцы из эпох, разделенных десятками тысячелетий? Ведь сегменты со временем уменьшаются в размерах, при этом скорость процесса сильно зависит от популяционной истории — в одной выборке быстрее, в другой медленнее… Добавим к этому резко различающееся качество прочтения палеогеномов, и за корректность сравнения поручиться становится совершенно невозможно.
Поэтому я решил пойти путем подсчета доли общих снипов (IBS), как простого и объективного показателя. Чем больше значений снипов совпадает, тем выше генетическая близость. Я не согласен с мнением, что учитывать надо лишь производные (derived) аллели — ведь если оба варианта закрепились в популяции, то для дрейфа генов уже безразлично, какой из них предковый. Для того, чтобы поставить геномы разного качества в одинаковые условия, я случайным образом выбрал для каждого аллеля одно из прочтений и оставил лишь его, то есть создал искусственную гаплоидность, как часто делается с палеогеномами от лаборатории Райха. Обычно я ругаю этот подход, как разрушающий IBD-сегменты, но в данном случае он приносит пользу. Далее я ограничил набор снипов пересечением трех множеств — снипы, используемые мной для сравнения с современными выборками и снипы, прочитанные у образцов Villabruna и GoyetQ116-1. Более логично было бы выбрать в качестве базового образца WHG прочитанный наиболее качественно из всех Loschbour, однако носитель R1b Villabruna в любом случае будет вызывать интерес общественности и подозрения в отличиях от других WHG, поэтому решение было принято в его пользу. Что касается GoyetQ116-1, то из всех древних образцов он наиболее связан с «промежуточным» между палеолитическими европейцами и WHG el-Miron, за что и был выбран в качестве второй опоры. Итоговый набор составил около 107 тысяч снипов. Для сравнения Villabruna и Goyet с el Miron было проведено отдельное уменьшение набора до присутсвующих у всех троих 65 тысячи снипов.
Среди остальных использованных палеообразцов хорошо прочитанные Loschbour, Ust-Ishim, Kostenki, NE1, Kotias отмасштабировались практически без потерь в количестве снипов, Mota1 и Motala12 — с незначительными потерями. Несколько хуже отмасштабировались Vestonice16, «карел» c Оленьего острова I0061, «мальтинец» и один из наиболее ранних геномов неолитчических земледельцев Анатолии I0707, но они также были включены в сравнение, поскольку представляют явный интерес. Судя по сравнению результатов I0707 и его близкого аналога из Европы NE1, подсчеты сохранили корректность.

Таблица результатов и ее применение
Результаты сравнения сведены в таблицу, с которой желающие могут ознакомиться по ссылке. Кроме современных выборок, приведены и выборки из имеющихся палеогеномов (конец таблицы), хотя их качество очень разное. Впрочем, интересующие нас в первую очередь западные охотники-собиратели WHG и ранние неолитические земледельцы Анатолии AEF представлены вполне неплохо, хотя по Анатолии пока, к сожалению, охвачена лишь крайняя западная часть. Наиболее древние европейцы — Kostenki14, GoyetQ116-1, Vestonice16 объединены в выборку pre-WHG. Число в каждой ячейке — доля совпадающих аллелей для текущего образца с этой выборкой — допустим, 65 означает 65% общих снипов (на данном наборе снипов — число сильно зависит от набора).
Несмотря на все ухищрения, призванные поставить геномы в равные условия, прямое сравнение результатов оказалось невозможным — у некоторых образцов чуть больше совпадающих снипов со всеми выборками, у некоторых — чуть меньше. Разница невелика, но в этом методе играют роль даже доли процента. Возможно, причина — в разном качестве прочтения, возможно — индивидуальные особенности образцов или что-то еще. Однако решение проблемы существует. Поскольку увеличение или уменьшение доли совпадающих снипов примерно пропорционально для всех выборок, можно взять соотношение этой доли с выборкой, равно удаленной от всех («outgroup»). В качестве подобного ориентира я решил взять объединение всех четырех используемых мной выборок из Африки южнее Сахары — представителей пигмеев мбути и бьяка, кенийских банту, нигерийского племени йоруба. На графике ниже приведена доля общих снипов для каждого из палеогеномов с соответствующей выборкой (Balt, Druze, WHG и т.д.) после приведения доли общих снипов с африканцами к одинаковому с другими образцами значению путем домножения на коэффициент. Для проверки корректности метода на график помещены другие outgroups, которые в исследуемый период явно не могли участвовать в обмене генами ни с африканцами, ни с исследуемыми палеообразцами — выборка папуасов. Как интерпретировать их результат, я опишу чуть ниже.
График1
Палеогеномы (kya означает тысяч лет назад):
Ust-Ishim — усть-ишимский человек, наиболее древний приемлемо прочитанный геном человека современного типа.
Kostenki-14, GoyetQ116-1, Vestonice16 — древние геномы из Европы
el-Miron — предшественники WHG
Villabruna, Loschbour — WHG
Motala12 — охотник-собиратель из Швеции, представитель группы SHG (охотники-собиратели Скандинавии)
Karelian — образец с Оленьего Острова, так называемый EHG (восточный охотник-собиратель). Malta — древний «сибиряк» со стоянки Мальта, образец аутосомного компонента ANE — предковые северные евразийцы
EHG находятся в промежутке между WHG и ANE и, вероятно, являются их смесью.
I0707 — ранний неолитический земледелец с запада Анатолии
NE1 — ранний неолитический земледелец с территории Венгрии
Kotias — мезолитический охотник-собиратель с Кавказа

Ради интереса я также поместил на график результаты современного восточноевропейца с предками из трех восточнославянских народов (Modern EE).

Левая часть графика иллюстрирует изменения в генофонде европейцев с течением времени (усть-ишимский человек добавлен для сравнения, хотя он и не из Европы), правая — другие представляющие интерес геномы.
При сравнениях палеогеномов с палеовыборками сравнение «сам с собой» пропускалось.

Интерпретация сравнения с выборкой папуасов
Как мы видим, соотношение «родство с папуасами»/»родство с африканцами» для палеоевропейцев представляет собой почти горизонтальную линию. Это значит, что с какой скоростью европейцы «отдрейфовывали» от папуасов, примерно с такой же они отдалялись и от суб-сахарцев. Выглядит логично. Усть-ишимец выше всех, и это тоже логично — ведь он находится наиболее близко во времени к моменту расхождения папусов, восточноазиатов и WHG/ANE — значит, он и должен иметь относительно больше общего с папуасами. С другой стороны, для образца Kotias, имеющего много «базального» компонента, логично иметь заметно более низкое значение этого соотношения — момент расхождения «базальников» и предков остальных не-африканцев (включая папуасов) был очень давно. Ранние земледельцы, как смесь «базальников» и WHG, закономерно находятся в промежутке между WHG и Kotias. Даже неравномерности в графике охотников-собирателей находят свое объяснение — как я покажу позже, у костенковца вероятно небольшое влияние «базальников», и он проваливается на графике. Также я предполагаю небольшое базальное влияние у WHG и el Miron — соответственно, они находятся чуть ниже Goyet, мальтинца и оленеостровца. Итак, контрольная проверка показала применимость метода.

Важная ремарка — когда я в дальнейшем буду писать о росте доли общих снипов (график с течением времени идет вверх), надо понимать, что этот рост относительный. Есть некий базовый «уровень разбегания» — это скорость, с которой мы с каждым поколением отдаляемся от африканцев и папуасов из-за дрейфа генов и других факторов. Если в относительных значениях общность с друзами растет, это не значит, что она точно растет в абсолютных значениях — возможно, она тоже падает, но из-за обмена генами с нами падает медленнее, чем могла бы. А может, с друзами общность медленно растет, но с отстающими от них йеменцами медленно падает. Все зависит от соотношения скорости дрейфа генов, который нас растаскивает, и скорости обмена генами, который объединяет. В данном случае нас интересует, что удается увидеть наличие факта этого обмена.

Интерпретация графика
В первую очередь бросается в глаза пунктирная красная линия вверху — доля общих снипов с выборкой WHG. Как легко заметить, рост был почти непрерывен в течение всего времени, лишь, немного споткнувшись на образце Vestonice (возможно, поэтому в статье отнесли этот кластер к «тупиковой ветви». Впрочем, на сравнении с балтской выборкой такого не происходит, а современные выборки все же качеством на порядок выше — значит, доверия им больше). Ниже сплошной красной линией приведено сравнение с наиболее близкой к WHG выборкой наших современников — жителями восточного побережья Балтики (выборка Balt состоит из 11 литовских образцов, 6 латышских, 2 из Латгалии и одного с российско-латышской границы). Здесь картина аналогична — каждый следующий во времени образец ближе к балтам, чем предыдущий, включая даже Vestonice16. Очевидно, что объяснить это монотонное приближение единоразовой миграцией невозможно, а вот процессы генетического дрейфа укладываются в модель замечательно. Зеленые линии — аналогичная пара для неолитических земледельцев (пунктир) и считающихся (по результатам аутосомного анализа) наряду с армянами их наиболее сохранившимися представителями на Ближнем Востоке друзами Палестины. Здесь мы тоже видим рост, но более медленный по сравнению с ростом сходства с WHG. Если учесть, что порядка четверти генофонда AEF считается полученным от WHG, то примерно половину роста необходимо отнести на этот фактор. Оставшаяся половина и будет искомым обменом генами между «базальниками» и WHG. Для моделирования «базальников» зачастую применяют выборку из Йемена, как наиболее отдаленную от европейцев среди ближневосточников. Неизвестно, насколько это моделирование корректно, однако я включил их в сравнение (голубая линия). Родство с ними также растет, хотя и медленнее, чем с AEF или друзами. Однако, начав заметно ниже папуасов, ближе к нашему времени йеменцы успешно обгоняют их и становятся более близкими к WHG. Ведь обмен генами с йеменцами гораздо менее затруднен географически, чем с папуасами.

Несколько слов о правой половине графика
Представитель сестринской к WHG клады — ANE, мальтинец (24 тлн), обладает относительным сродством с WHG примерно на уровне европейских образцов 30-37 тысяч лет назад. Можно предположить, что момент расхождения был не слишком задолго до этого времени. При этом сродство с «балтской» выборкой относительно выше — поскольку в Восточной Европе присутствует не только WHG, но и доля ANE. У «карела» EHG связь с WHG закономерно выше (поскольку он и сам частично WHG), соответственно выросла и связь с ближневосточниками. То же самое, но в еще большей степени можно сказать про образец из Швеции Motala12 (скандинавские охотники-собиратели — SHG считаются WHG с примесью ANE). На паре AEF/NE1 можно пронаблюдать, как при продвижении в Европу у неолитчиков вырос вклад WHG, зато упал «ближневосточный» компонент. У «палеокавказца» Kotias по сравнению с ними резко падает связь с восточноевропейцами, и менее резко, но тоже падает — с ближневосточниками.

Определенный интерес представляет и сравнение с некоторыми другими современными выборками. Я не стал помещать их на основной график, чтобы избежать его перегруженности, но размещаю более полный вариант ниже.
График2
Сардинцы добавлены, как наиболее яркие современные представители неолитических земледельцев, удмурты — как связанные с EHG, корнцы — с более западным вариантом WHG, калаши — за «калашский» кластер, кеты и южноамериканские индейцы каритиана — за связь с ANE.

Карты для палеогеномов

Теперь перейдем к рассмотрению каждого из палеогеномов отдельно. Для начала несколько слов об усть-ишимце. Хотя он и наиболее близок к общему корню, но все же, судя по всему, в его времена расхождение неафриканского человечества на основные ветви уже состоялось. Ближайшими к усть-ишимцу выборками оказались меланезийцы и папуасы, далее идут жители юго-восточной Азии, тамилы и восточноазиаты.

Каждая карта нормируется отдельно — ярко-красным выделяется наиболее хорошо связанная с этим геномом выборка из представленных, ярко-зеленым — наименее связанная. Не представленные на карте выборки (четыре африканские, две америндские, папуасы и меланезийцы) в нормировании не участвуют, по сравнению с африканцами все неафриканцы были бы просто разными оттенками красного. Карты в этой статье построены согласно доле общих снипов (IBS), по тем же таблицам, что и предыдущий график. Это не IBD-анализ. В более хорошем качестве карты можно загрузить отсюда
UstIshim.png
Хотя европейцы и среднеазиаты чуть ближе к усть-ишимцу, чем североафриканцы и ближневосточники, разница сравнительно невелика. Частично удаление европейцев от усть-ишимца следует отнести на влияние «базальников», но думаю, WHG и сами по себе успели хорошо удалиться от восточной ветви человечества. Поэтому на роль представителя общей для всех базы усть-ишимец не годится.

GoyetQ116-1
По причинам, описанным мной в разделе «Использованные для анализа методы и палеообразцы», из наиболее древних европейских геномов на роль «базового» был выбран GoyetQ116-1. И, как показывает карта, уже 35 тысячелетий назад европейские аутосомы начали приобретать свои основные черты. На первом месте по схожести — уже упоминавшаяся выборка «Balt», она будет попадаться нам вновь и вновь. Родство с остальными европейцами выражено вполне отчетливо. Однако интересно обратить внимание на другие регионы. Во-первых, родство с североафриканскими и ближневосточными популяциями находится на том же уровне, что и родство с восточноазиатами. Видимо, мы поймали тот момент, когда протоевропейцы были равноудалены от этих двух стволов. В дальнейшем родство с восточноазиатами будет ослабевать, а с ближневосточниками — усиливаться. Как говорится, «география-это судьба».

GoyetQ116-1.png
Еще раз повторюсь, что речь идет о современных ближневосточниках. Насколько они репрезентативны по сравнению с населением региона 10, 20, 50 тысяч лет назад — совершенно непонятно.
Очень интересно «вторичное пятно» в Индии. Вероятно, оно было бы соединено яркой полосой с европейским ареалом, если бы не размывшие ее миграции «базальников» с юго-запада и восточноазиатов с северо-востока. При этом в юго-восточной Индии и Бирме ареал связи с прото-WHG перекрывается с ареалом хорошей связанности с усть-ишимцев. Не отсюда ли когда-то разошлись две наших ветки? Я не являюсь специалистом по Y-гаплогруппам, но кажется, с максимумом разнообразия макрогаплогруппы K, включающей в себя в качестве ветвей такие известные гаплогруппы, как N, O, R, Q, это соотносится хорошо (в таком случае, «базальников» можно связать с IJ). Разумеется, сюда также относится оговорка о возможной несхожести современного и древнего населения.

Vestonice16
Картина для Vestonice16 довольно схожа с картой GoyetQ116-1.

Vestonice16.pngПри сравнении видно, что связь с восточной (и в первую очередь Юго-Восточной) Азией несколько ослабла, а связь с западными выборками (как европейскими, так и ближневосточными) слегка усилилась. Однако разница невелика и из-за этого сравнительная карта выглядит некрасиво. Чтобы избежать загромождения излишними иллюстрациями, ее не привожу.

Kostenki14
Как и Вестонице, костенковец весьма схож с GoyetQ116-1. В данном случае мне хочется привести именно карту разницы со вторым палеогеномом, чтобы продемонстрировать его «южный» компонент. Зеленое — больше общего с костенковцем, красное — с Goyet.
GoyetQ116-1VsKostenki14Merged.png
Из-за схожести двух геномов карта очень зашумлена, однако противоположности проявляются хорошо. Ярко-зеленое прекрасно совпадает с областью распространения компонента кавказских охотников-собирателей CHG (ниже будет приведена карта и для них). Видны его максимумы на Кавказе и у калашей, на Балканах, и даже (хотя это может быть погрешностью) замечавшееся при анализе «ямных» геномов пятно в северо-западной Европе. Красное же в юго-восточной Азии — район максимальной «небазальности». Оттенки бурого и близкие к ним разглядывать нет смысла, также, как и отдельные «выбросы».
Как будет показано далее, костенковец наиболее успешно моделируется, как смесь 86% GoyetQ116-1 и 14% Kotias. Строго говоря, мы не можем утверждать, что GoyetQ116-1 представляет чистых прото-WHG, а костенковец является смесью с южанами. Не исключено, что «южный» компонент присутствует и у GoyetQ116-1, просто его меньше. В конце концов, смешение могло произойти еще по пути в Европу.

el Miron
Закончив с наиболее древними геномами, мы можем перейти к рассмотрению динамики европейского генофонда во времени (впрочем, до момента прибытия неолитических земледельцев она довольно однообразна). Поэтому ближайшие карты будут только сравнительными. Итак, красное — выборки, сходство с которыми у образца el Miron (19 тлн) усилилось по сравнению с образцом GoyetQ116-1 (35 тлн). зеленое — выборки, сходство с которыми ослабло. Бурое — возможно, слегка усилилось, возможно, ослабло, но не так сильно, как с зеленым. Об этом я написал в разделе «важная ремарка» после графика.

elMironVsGoyetQ116-1.png

Villabruna

VillabrunaVsElMiron.pngКак видите, прибытие Villabruna никакого переворота не произвело. Как и раньше, с ходом времени сходство с циркумбалтийцами усиливалось, с восточноазиатами — ослабевало, с ближневосточниками — то ли слегка усиливалось, то ли медленно ослабевало, но медленнее, чем с восточноазиатами.

Loschbour
Этот образец настолько схож с предыдущим (см график), что разностная карта показывает один шум. Поэтому я приведу конечный итог — вот к чему пришли WHG спустя 29 тысячелетий:
LoschbourVsGoyetQ116-1.png
А также сравнение — где произошли наибольшие изменения
Сравнение Loschbour и GoyetQ116-1

LoschbourVsGoyetQ116-1.png
Дальше всего «убежали» от протоевропейцев жители юго-восточной Азии, далее идут Индия, Восточная Сибирь и Северная Африка. За пределами основного региона меньше всего «скорость убегания» на Северном Кавказе, у ираноязычных памирцев, греков-киприотов и кетов (везде можно предположить контакты с носителями WHG).

Теперь перейдем к Кавказу и Анатолии. Уже упоминавшийся в пояснениях к карте для костенковца кавказский охотник-собиратель Kotias:

Kotias.png

Интересно попытаться расщепить этот компонент на составляющие. В значительной части он несомненно связан общим корнем с прото-WHG (хорошо выделяются оба значимых для этого компонента региона — Европа и Индия). Попробуем вычленить не-WHG часть путем сравнения с GoyetQ116-1.

KotiasVsGoyetQ116-1.png

В первую очередь закономерно выделяются зоны наибольшего распространения CHG — Кавказ и Афганистан (калаши)/Пакистан/Иран. Однако кроме этого, проявляется и связь с Ближним Востоком, Анатолией, Балканами — регионами распространения ранненеолитических земледельцев. Таким образом, можно предположить, что у CHG имеется связь с ближневосточным аутосомным компонентом (знаменитые «базальники»), который впоследствии стал основой генофонда неолитических земледельцев и через них повлиял на современных европейцев. Потому-то Европа и выглядит на этой карте в целом нейтрально — на юго-востоке персиливает влияние «базальников», на северо-востоке — WHG. И наоборот, Восточная Азия, куда базальники не добрались, оказалась ярко-зеленой — это говорит о том, что время их расхождения с восточноазиатами древнее, чем время расхождения восточноазиатов и WHG.

Тот же самый эффект, но с противоположной стороны мы можем наблюдать, сравнив Kotias и геном ранненеолитического земледельца из Анатолии:KotiasVsAEF.png

Поскольку теперь Kotias менее «базальный», на этот раз Восточная Азия оказалась красной. Хотя наиболее выражен «не-базальный» компонент Kotias в Индии. Поэтому я считаю, что компонент CHG следует считать смешанным между «ближневосточным» (предковым к AEF) и «индийским» (предковым к WHG) компонентом.

Раз уж я неоднократно упомянул AEF, приведу карту и для представителя этой выборки I0707.

AEF.png

Среди наших современников наиболее схожими с ним являются жители острова Сардиния, находящемся в западной части Средиземного Моря. Можно сказать, что компонент ранних земледельцев сохранился там, словно в заповеднике. В целом он лучше представлен в южной Европе, чем на Ближнем Востоке. Хотя не стоит забывать — для анализа у нас есть лишь палеогеномы с крайнего запада Анатолии, на границе с Европой. Вполне возможно, что ближневосточные геномы оказались бы ближе к современным выборкам с Ближнего Востока. Пока же мы можем сказать, что в регионе наиболее схожими с имеющимися образцами неолитчиков оказались армяне, друзы и греки-киприоты.

Наконец, последними я хочу привести две карты для образца возрастом в 24 тысячелетия со стоянки Мальта в Прибайкалье. На основе его анализа в свое время было выдвинуто предположении о существовании «популяции-призрака» — ANE, предковых северных евразийцев, которые повлияли на многих соседей, в том числе на американских индейцев, но сами к нашему времени исчезли. ANE считаются родственной к WHG веткой и не несут восточноазиатского или ближневосточного влияния. В схожести картин можно легко убедиться:

MaltaIBDext.png

Если WHG это западный вариант, то у ANE основная тяжесть приходится на выборки из Западной Сибири (кеты), Урала (манси) и недавных мигрантов из этого же региона (саами). Очевидно, в прошлом ареал ANE простирался заметно восточнее, но к нашим дням они оказались вытеснены мигрантами с юга, из Восточной Азии. Интересно сравнить, каковы же основные отличия ANE от прото-WHG:

MaltaVsGoyetQ116-1.png

Пятно в западной Сибири вполне ожидаемо. Меня более заинтересовало пятно вокруг выборки калашей в средней Азии. Если вспомнить о связи этого же региона с кавказскими охотниками-собирателями, то уместно предположить, что здесь мы нащупали корень не-ближневосточной части CHG. При анализе Admixture мальтинец показывал наличие около 30% CHG, поэтому я долго ломал голову, как связать этот факт с явной не-ближневосточностью мальтинца. Теперь все становится на свои места — взаимосвязь идет через «калашский» компонент.
Что касается отличий прото-WHG от ANE, то они чуть ближе к восточноазиатам (может, их точка отделения чуть юго-восточнее, чем у ANE?), и ближе к «базальникам», что вновь заставляет меня думать о «базальном» влиянии уже у GoyetQ116-1. В конце концов, если у двух других образцов оно есть, может быть и у этого. Но пока более «чистых» образцов у нас нет, сравнить не с кем. С другой стороны, мальтинский образец на одиннадцать тысячелетий моложе — возможно, за это время он сильнее отдрейфовал от остальных веток.

Численная оценка доли вклада каждого компонента в некоторые из адмиксов.
В процессе работы над сравнительными картами у меня возникла мысль, не попробовать ли сделать численную оценку на основе все тех же таблиц общности IBS с современными выборками. Действительно, если я предполагаю, что не-WHG компонент костенковца очень похож на результаты кавказского охотника-собирателя Kotias, то я могу проверить, насколько близка к костенковцу будет комбинация 1% Kotias + 99% GoyetQ116-1, 2% Kotias + 98% GoyetQ116-1 и так далее, проверив сумму среднеквадратичных отклонений по всем столбцам. Для того, чтобы исключить влияние уже упоминавшегося в начале статьи эффекта, для каждой тройки сравниваемых геномов производилось нормирование. Таким образом, суммы IBS с современными выборками по каждому геному совпадали.

Для проверки модели я решил использовать геном, смешанное происхождение которого достоверно известно. Как мы знаем, по мере продвижения в Европу и с ходом тысячелетий исходный генофонд неолитических земледельцев постепенно размывался благодаря влиянию местных охотников-собирателей. Следовательно, геном семитысячелетней давности земледельца из Венгрии NE1 должен хорошо моделироваться, как смесь земледельца из Анатолии AEF (возраст генома на тысячу лет больше) и WHG. Так и получается — если в роли представителя WHG выступает более ранний геном Villabruna, модель предсказывает соотношение 11% WHG на 89% AEF, для более позднего Loschbour соотношение почти такое же — 10% WHG на 90% AEF. Среднеквадратичное отклонение при этом меньше единицы — в дальнейшем будем считать такое значение признаком того, что смешение моделируется хорошо.
Ряд результатов для заинтересовавших меня вариантов моделирования приведен на изображениях ниже:
Оракул01.png
Кратко прокомментирую. При попытке смоделировать NE1, как смесь WHG и CHG отклонение резко возрастает, что говорит о неудачности такой модели по сравнению с предыдущим вариантом. Родственные WHG охотники-собиратели ANE могут частично служить заменой Villabruna, однако результат хуже. Таким образом, результаты моделирования полностью соответствуют здравому смыслу. Я решил попробовать сделать еще один шаг и ввести в модель искусственный образец «базальника», полученный вычитанием из геномов неолитических земледельцев 15-20 процентов вклада WHG. Конечно, точная доля компонента WHG в геномах неолитчиков нам неизвестна, однако это лучше, чем применять в качестве «базального» образца геном AEF.
Результат костенковца действительно лучше всего моделируется, как смесь 86% прото-WHG и 14% CHG (Kotias), что мы и наблюдали на сравнительной карте. Чуть хуже вариант 94% прото-WHG на 6% базальников. Для другого древнего образца из Европы, Vestonice16, картина противоположная — базальники лучше подходят в качестве второй стороны, чем кавказцы. Интересно, что наиболее старые образцы Y-гаплогруппы I пока что найдены именно у представителей кластера Вестонице — возможно, это не случайное совпадение и вливание «базального» компонента связано с приходом носителей этой гаплогруппы.
«Опорный» прото-WHG GoyetQ116-1 не моделируется, как смесь кого-либо из двух других представителей группы и южан. Однако он может быть относительно неплохо смоделирован, как 88% костенковца и 12% мальтинца. Вероятно, это связано с отсутствием «базального» компонента у образца со стоянки Мальта.

Оракул02.png
Носитель R1b Villabruna может быть смоделирован, как смесь одного из своих предшественников и базальников, однако отклонение при этом слишком велико, чтобы считать моделирование успешным.
CHG Kotias плохо моделируется, как смесь каких-либо двух других образцов. Наиболее удачный вариант — 48% Мальта и 52% базальники (что еще раз говорит о его промежуточном положении между двумя кладами).
«Оленеостровец» EHG наиболее хорошо моделируется, как  смесь 51% SHG (Motala12) и 49% ANE (мальтинец), отклонение великовато.

Оракул03.png
«Скандинав» Motala12 хорошо моделируется, как смесь 72% WHG и 28% EHG
Промежуточный между прото- и классическими WHG образец el Miron оптимально моделируется именно как смесь первых (GoyetQ116-1) и вторых (Villabruna). Однако при этом он оказывается ближе к более древним родственникам, хотя расстояние по времени до них гораздо больше. Возможно, это объясняется ускорением дрейфа в эпоху 19-14 тлн, но мне кажется более правдоподобным другое объяснение — WHG это потомки сестринской к el Miron ветви, поэтому часть дрейфа у них прошла отдельно.

Дерево вероятных взаимосвязей
Попытавшись максимально подробно и непротиворечиво свести вместе как данные, полученные в результате вышеописанных исследований, так и информацию из других работ, я изобразил дерево возможных взаимодействий палеообразцов и аутосомных компонентов. Схема достаточно условна, поэтому размещать на ней датировки далее 40 тысяч лет назад не имеет смысла. Гипотетический общий компонент «мальтинца» и охотников собирателей-кавказа я обозначил «Kalash», но надо понимать, что под этим вовсе не подразумеваются современные калаши — просто неким образом связанная с ними древняя предковая популяция. Серыми стрелками между «базальниками» и CHG, «базальниками» и WHG обозначено, что взаимодействия, по-видимому, были, но обозначить их одиночной линией на схеме тяжело. «Уральский» компонент — это часть генофонда народов Урала и западной Сибири, которую можно отнести к европейской ветви, для получения картины современного состояния необходимо объединить ее с восточноазиатским влиянием.

Дерево08.png

Думаю, что на самом деле все гораздо сложнее и запутаннее, чем изображено здесь )) Будем ждать новых расшифровок древних геномов для дальнейшего развития схемы.