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.

Реклама

Оценка влияния уровня аутосомной гомозиготности при генотипировании на длину и количество ложных IBD-сегментов

В последнее время я пробовал сравнивать файлы геномов, полученные при генотипировании останков древних людей, с современными выборками в поисках  длинных общих IBD (или все же на деле это IBS?)-сегментов. Как выяснилось, результат в первую очередь зависит от качества прочтения древнего генома, особенно от уровня гомозиготности. Большинство древних геномов прочитывают с небольшим уровнем покрытия (1х-2х), и естественно, при этом захватывается лишь один аллель. Например. если реальные значения снипа A и T, при единичном прочтении можно увидеть либо A, либо T — второе значение останется нерасшифрованным. Любой длинный сегмент при этом окажется разорван.

Есть и геномы, прочитанные с высоким качеством. Их уровень гомозиготности близок к получающемуся у наших современников при коммерческом тестировании в FTDNA и 23andMe. Например, к таким относится BR2 из недавней работы Gamba et al. «Genome flux and stasis in a five millennium transect of European prehistory». Сумма общих сегментов у «венгра» бронзового века с европейскими выборками вполне сопоставима с тем, что получается у наших современников. Как уже неоднократно писалось, возраст таких сегментов вполне может насчитывать несколько тысячелетий, поэтому результат не слишком удивляет. Однако общие сегменты с нашими современниками нашлись и у «усть-ишимца» — древнейшего расшифрованного генома человека современного типа возрастом около 44 тысяч лет (согласно радиоуглеродной датировке). Сложно поверить, чтобы IBD-сегменты могли сохраняться так долго. Что послужило этому причиной? Поддержка отбора, ошибки генетической карты (расстояния между многими снипами получены интерполированием, а это может быть неправильно)? А может быть, это вовсе и не IBD-сегменты, а просто случайно возникшие IBS?

(IBD (identical by descent) — участки совпадающих последовательностей снипов, полученные несколькими людьми от одного и того же предка в результате общности происхождения. IBS (identical by state) — тоже участки совпадающих последовательностей снипов, но причины этого совпадения могут быть другими. Формально IBD это частный случай IBS, но часто понятие IBS используют как синоним лже-IBD сегмента)

Если высокий уровень гомозиготности способен разрушать сегменты, не может ли высокий уровень гетерозиготности создавать лже-сегменты? Вообще, насколько протяженными могут быть лже-IBD сегменты, и каково их количество? Понятно, что идеально гетерозиготный генотип (то есть несущий оба аллеля для каждого снипа) будет совпадать на уровне «родитель-ребенок» с любым человеком (в реальной жизни его возникновение невозможно, разве что искусственным путем). Также понятно, что по теории вероятностей между любыми двумя людьми будут возникать микро»сегменты» из случайно совпавших снипов. Насколько протяженными они могут быть?

Для начала я решил попробовать оценить уровень гомозиготности в используемом мной для IBD-карт наборе выборок. Для сравнения туда же добавлено несколько древних геномов (они выделены жирным шрифтом). «Усть-ишимец» пока выложен лишь до 8 хромосомы, это составляет около половины протяженности аутосом по количеству снипов. Используется набор из примерно 255 тысяч снипов, на другом наборе результаты должны отличаться. Показан усредненный по выборке процент снипов от общего числа, где оба аллеля совпадают.

Уровень гомозиготности по выборке:

Nogay 65,49%
BR2 65,61%
Tatar-Kazan 65,65%
Azerbaijani 65,66%
Tatar-Crimean 65,67%
Kumyk 65,71%
Bashkir 65,74%
Balkarian 65,78%
Komi 65,88%
Tadjik 65,92%
Turkmen 65,95%
Uzbek 66,00%
Uygur 66,00%
Greek_Azov 66,01%
Ossetian 66,01%
Ashkenazi 66,03%
Croatian 66,05%
Chuvash 66,08%
Iranian 66,09%
Lezgin 66,10%
German-Austrian 66,13%
Armenian 66,13%
Bulgarian 66,13%
Belarusian 66,13%
Russian-South 66,14%
Abkhazian 66,15%
Turkish 66,15%
Romanian 66,16%
Russian-North 66,17%
Greek 66,17%
Swedish 66,19%
Erzya 66,19%
Chechen 66,20%
Moksha 66,21%
Ukrainian-East-and-Center 66,21%
Georgian 66,22%
Hungarian 66,23%
Udmurt 66,25%
Sephard 66,27%
Italian 66,29%
Kazah 66,29%
Tatar_Lithuanian 66,30%
Ukrainian-West-and-Center 66,31%
Finnish 66,33%
Mari 66,33%
Polish 66,34%
Adygei 66,35%
Norwegian 66,35%
French 66,36%
Russian-West 66,37%
Estonian 66,42%
UstIshim 66,44%
Karelian 66,45%
Balt 66,46%
Veps 66,50%
British 66,51%
Mansi 66,60%
Kirgiz 66,79%
Basque 67,02%
LBK 67,08%
Sardinian 67,08%
Hakas 67,33%
Altaian 67,33%
Saami 67,55%
Mongol 67,56%
Shor 67,63%
Tuvinian 68,08%
Dolgan 68,24%
Buryat 68,48%
Selkup 68,49%
Ket 68,54%
Xibo 68,54%
Mongola 68,63%
Yakut 68,98%
Daur 69,11%
Han-North 69,14%
Nivh 69,25%
Evenk 69,32%
Hezhen 69,34%
Oroqen 69,39%
Nganassan 70,37%
Even 70,62%
Loschbour 73,79%
Motala12 90,19%
Malta-1 94,41%

Выборкой с наибольшим аутосомным разнообразием (наименьшей гомозиготностью)  оказались кубанские ногайцы, что совершенно не удивляет в связи с их смешанным происхождением. Многие другие народы из начала списка также известны своей смешанностью. Любопытно, что близки к началу и ашкенази, хотя я ожидал от них, наоборот, большего однообразия. Видимо, здесь проявляется их происхождение от двух различающихся групп — ближневосточников и европейцев.

Большая часть списка расположилась в промежутке 66-67% , в том числе и усть-ишимец. Несмотря на более свежий вклад неандертальцев и близость к общему корню, по уровню разнообразия он оказался таким же, как и наши современники. Либо здесь сказываются сложности с расшифровкой столь древнего генома, либо аутосомное разнообразие с тех времен поддерживалось на примерно одном уровне — вымывание одних снипов сопровождалось появлением новых.

Самым низким уровень разнообразия оказался у народов Сибири (где мы явно видим результат генного дрейфа) и китайцев (след быстрого расширения?). В Европе хуже всего с разнообразием оказалось у народов-изолятов — басков и сардинцев. Геном охотника-собирателя Loschbour, скорее всего, прочитан со средним качеством — похоже, это и было причиной того, что в предыдущей заметке у него оказалось меньше общих сегментов с нашими современниками, чем у «фермера» LBK, а вовсе не вымирание его народа.

Таким образом, за базовый уровень гомозиготности можно смело принять 66,6%, то есть 2/3 снипов из используемого мной набора у среднего европейца гомозиготны. Попробуем сделать оценку длины и количества лже-сегментов. Очевидно, что на гетерозиготных участках сегмент разорваться не может. Таким образом, вероятность разрыва на отдельно взятом снипе уже падает до 2/32/3=44,36% . (это оценка вероятности, что у обоих сравниваемых геномов выбранный снип гомозиготен. К сожалению, для упрощения модели пришлось использовать предположение, что для каждого снипа вероятность гетерозиготности примерно одинакова, в то время как в реальности это должно быть не так). Далее, если на гомозиготном участке у обоих геномов сравниваемый аллель один и тот же, то разрыва сегмента также не произойдет. Возьмем для простоты вероятность минорного варианта снипа как 1/6 (вероятность гетерозиготности на снипе 1/3, минорным мог быть либо первый, либо второй аллель, значит, делим вероятность пополам. В реальности надо считать сложнее, но для оценки подойдет). К разрыву могут привести два варианта — в первом геноме мажорный вариант снипа, во втором минорный — вероятность 5/61/6=5/36, и наоборот — в первом минорный, во втором мажорный вероятность такая же. Для получения итоговой вероятности разрыва сегмента на один снип мы умножаем 44,36% на (5/36+5/36) и получаем 12,32% вероятность разрыва лже-сегмента на любом случайно выбранном снипе.

Да уж, есть где запутаться ))) Надеюсь, я все же нигде сильно не ошибся и оценка близка к истине ))

Исходя из вероятности разрыва 12,32% на снип, лже-сегмент будет иметь кумулятивную, то есть накопленную вероятность разрыва 50% при прохождении 5-6 снипов (это медиана). Значит, половина лже-сегментов будет короче этого числа, половина-длиннее. Кумулятивная вероятность разрыва растет в 10 раз каждые 17-18 снипов — 90% лже-сегментов будут короче 18 снипов, 99% — короче 37,  99,9%-54 и так далее. Так как медианное значение при нормальном распределении обычно составляет около 0,7 от среднего, средняя длина лже-сегмента оценивается в 7,5 снипов. На 245 тысяч снипов будет приходиться 32 тысячи сегментов, а на 1130 геномов из используемых выборок — в общей сложности около 36 с половиной миллионов.

Из них около трех с половиной тысяч будут иметь длину не менее 72 снипа, около 36 — 107 снипов, а чтобы гарантированно снизить число лже-сегментов до нуля, нужно установить фильтр в районе 130-140 снипов. Что интересно, примерно на те же цифры я вышел экспериментальным путем, пробуя различные настройки. Оптимальным мне показалось отбрасывать все сегменты с длиной менее, чем 150 снипов. Теория неплохо сошлась с практикой.

Итак, лже-УПСы (участки половинного совпадения), возникшие по статистическим причинам, не должны оказывать особого влияния на IBD-сегменты. Подавляющее большинство из них по длине не превышает несколько десятков снипов (лишь примерно каждый тысячный преодолевает рубеж 50-60 снипов). Разумеется, из-за их наличия реально существующие сегменты неизбежно удлиняются, однако принципиально исказить картину это не может. Конечно, такие причины, как поддержка отбором и искажения, вызванные неточностью генетических карт, остаются в силе. Возможны и другие причины — загадка наличия значимых сегментов с палеоДНК продолжает требовать объяснения.

При ослаблении фильтра до 50 снипов, как в случае с мальтинцем, лже-УПСы уже должны стать заметными. Неудивительно, что при нормальных настройках значимых сегментов почти не получалось — уровень гомозиготности оказался весьма велик.

В заключение приведу график зависимости вероятности разрыва лже-сегмента от уровня гомозиготности в популяции при использовании той же формулы. Как уже писалось, идеально гетерозиготный геном не будет иметь разрывов вообще. Но и в идеально гомозиготной выборке разрывов не будет, ведь аллели у всех совпадают! Что же происходит в промежутке между этими двумя крайностями? Как выяснилось, максимальна вероятность разрыва лже-сегмента при уровне гомозиготности около 70%, что близко к реально существующему уровню. При больших значениях длина лже-сегментов начинает быстро расти из-за того, что все слишком похожи между собой, при меньших — из-за того, что на гетерозиготных снипах сегмент порваться не способен. Уровни ниже 0,45 я убрал из-за их явной нереалистичности. Как можно догадаться, там график движется к нулю.

HZ

Исследование генетики татар Поволжья при помощи анализа на IBD-сегменты

Исследование генетики татар Поволжья при помощи анализа на IBD-сегменты

Не секрет, что под этнонимом «татары» в России зачастую скрываются совершенно разные этнические группы. Существуют татары казанские, астраханские, сибирские, крымские и т.д. В данном исследовании нас интересуют татары среднего Поволжья — казанцы и мишари.

Это достаточно многочисленный и активно тестирующийся народ, неплохо представленный в аутосомных базах 23andMe и FTDNA. По мере роста статистики прогонов татарских генотипов через калькулятор Вадима Веренича К27, я начал впадать в некоторое замешательство. В своем большинстве татары получались довольно близкими друг к другу по соотношению предковых компонентов Admixture. Однако одновременно существовали и различия, где было весьма сложно понять — не результат ли это попросту случайных отклонений? Разделение между казанскими татарами и мишарями проявлялось скорее как тенденция к несколько большим значениям «балто-славянских» и «финских» компонентов у вторых, чем как явный сигнал.

Поэтому при появлении у меня нового инструмента — скрипта, анализирующего наличие общих IBD-сегментов с научными выборками, я не замедлил пропустить через него имеющиеся генотипы татар из коммерческих выборок. Сразу же проявились различия, что позволило сделать вывод — несмотря на сходство татар по пропорциям предковых компонентов, их источники частично различаются.

Чтобы по возможности снизить влияние случайных отклонений, я постарался выделить усреднения по территориально-этническим группам. Наиболее бросающимся в глаза признаком казанских татар оказалось большое количество общих сегментов с марийской и чувашской выборками. Однако это еще не означает, что казанцы разделяют большую часть общих предков с марийцами или чувашами. Дело в том, что эти выборки испытали очень сильный генный дрейф. В результате даже не очень значительное родство с ними проявляется весьма ярко. В прошлой заметке я назвал это «эффект ашкенази», по имени наиболее известного примера. Судя по всему, марийцы и чуваши разделяют заметную часть общих предков, поэтому и «эффект ашкенази» у них общий.

Усреднение по трем казанским татарам из Апастовского района Татарстана:

Tatar-ApastovIBD

Довольно типичная картина — фоновая засветка по Восточной Европе, яркое пятно у марийцев и чувашей и более бледное — у татарской научной выборки. Точный источник татарской выборки мне неизвестен, но сравнительно слабые показатели могут хорошо объясняться большей численностью и генетическим разнообразием татар.

Татары из Тархановского района, 5 человек, выглядят весьма похоже, лишь марийско-чувашское пятно менее яркое:

Tatar-TarhanIBD

Татары из северо-западной части Башкирии, четыре человека. По сравнению с предыдущими выборками, добавилось некоторое влияние удмуртов и башкир:

Tatar-Bash-NWIBD

Насколько же велико может быть количество общих предков татар с чувашами и марийцами? Попробуем сравнить апастовскую выборку с усреднением по трем чувашам:

ChuvashIBD

В калькуляторах на базе Admixture у чувашей ярко проявляется «уральский» компонент, и здесь мы хорошо видим его распространение — от саами до манси. Уровень пересечения с чувашской выборкой при моих типичных настройках — 115 сМ. Примерно такой же уровень получился у марийца (отличие от чувашей — в более высоком пересечении с марийской выборкой). При этом у людей с наполовину марийским или чувашским происхождением этот показатель составил чуть меньше 80. У апастовской выборки — 67. Можно сделать прикидку, что при недавнем адмиксе это соответствовало бы примерно 1/3 общих предков. Однако если эти предки жили давно, когда дрейф проявился еще не так сильно, их доля могла быть выше. Таким образом, оценкой снизу будет 30%. Провести оценку сверху поможет упоминавшийся «уральский» компонент. При калибровке К27 его содержание у чувашей получилось равным 19, усреднение по татарам из апастовской выборки —  около 9. Таким образом, даже если все не пересекающиеся с чувашами предки были из популяций с нулевым содержанием этого компонента (что малореально), вклад чувашей не мог быть выше 50%. Думаю, что наиболее реалистичным вариантом будет все же 1/3.

Разумеется, существует еще вариант, что чуваши получили «уральский» компонент уже после разделения с татарами. Тогда количество общих предков может быть и гораздо большим. Однако этому варианту скорее соответствует некий более древний уровень родства, чем рассматриваемые здесь исторические времена.

Я попробовал подсчитать, исходя из предположения, что «чувашские» компоненты составили 1/3 наследственности татар, на что могли быть похожи оставшиеся 2/3 по К27. В одиночном режиме результат оказался непохожим ни на один народ, кроме самих татар. В режиме смеси комбинации тоже показались на первый взгляд очень странными, однако, как мы позже увидим, кое-какой смысл в них был:

Using 2 populations approximation:
1 Nogay_D+Russian_Novgorod_D @ 6,174824

Using 3 populations approximation:
1 50% Russian_North_R8 +25% Kazakh_R2 +25% Romanian_D @ 3,826868

2 50% Russian_North_R8 +25% Bulgarian_S14 +25% Kazakh_R2 @ 4,087314

У меня не нашлось полноценной мишарской выборки из районов за пределами Татарстана и Башкирии, поэтому пришлось объединить три образца, получившиеся похожими и по IBD-картографу, и по предковым компонентам в калькуляторе Вадима Веренича. Первый происходит из мишарей Нижегородской области, второй — из пензенских мишарей, третий — из служилых татар Самарской области.

Mishar-NPSIBD

Как мы можем видеть, здесь не только нет «марийского» пятна, но даже наоборот — на этом месте показано уменьшение количества общих сегментов по сравнению с соседними популяциями. Родство с чувашами имеется, однако, очевидно, идет по другой линии предков чувашей, не совпадающей с предками марийцев. Наиболее же сильно выделяются эрзяне. Как и в случае родства казанских татар с чувашами, это вовсе не говорит об определяющем вкладе эрзян в генетику мишарей. Нижний предел я бы оценил аналогичным предыдущему случаю методом примерно в 20-25%. Что касается верхнего ограничителя, тут сложнее из-за отсутствия специфического «эрзянского» компонента Admixture. Если ориентироваться на общий восточноевропейский компонент Balto-Slavic, то он ограничивает максимальный уровень примерно 70-80 процентами. Вполне возможно, что предками мишарей были не сами эрзяне или мокшане, а родственная им соседняя популяция — это дополнительно затрудняет оценку.

Для сравнения, эрзянская выборка, пять человек:

ErzyaIBD

Мишари из Дрожжановского района Татарстана, три человека:

Mishar-DrozzhIBD

Картина схожа с предыдущей мишарской выборкой, однако у марийцев уже нет провала. Возможно, это связано с близостью к Чувашии, возможно — с влиянием казанских татар.

Выборка мишарей из Башкирии получилась ближе к казанскому варианту. Это может объясняться спецификой именно данной выборки, либо различиями между мишарями в целом. Придумать объяснений можно много, но думаю, здесь нет смысла в них вдаваться.

Mishar-BashkIBD

Итак, для каждого из народов (или, при другом подходе, субэтносов), мы видим на картах один из предковых источников. Однако попытка вывести оставшиеся источники методом пересчета предковых компонентов оказалась малоудачной. Чтобы решить эту проблему, я попробовал визуализировать разницу с первым источником. На карте приведена разница между первой («сборной») мишарской выборкой и эрзянами, для контрастности умноженная на три:

MNPSminusErzyaIBD

Зеленые тона показывают выборки, более близкие эрзянам, красно-бурые — мишарской выборке. Промежуточные варианты одинаково близки и тем, и другим. Максимум разницы в пользу мишарей достигается из крупных выборок у бурят и тувинцев, что очень хорошо совпадает с недавней работой по генетическим следам тюркской экспансии . Немногим отстают от них и башкиры с казахами. Интересно, что кавказские выборки, за исключением ногайцев и балкарцев (наличие в этой компании армян остается загадкой )) ), получились несколько ближе к эрзянам, что говорит против теории о связи мишарей с Кавказом (либо она каким-то образом идет через эрзяноподобную сторону). Пятно у вепсов, думаю, тоже что-то означает, поскольку в слабом виде видно у многих татар. Однако это может быть и следствием более высокого уровня дрейфа у вепсов по сравнению с соседями.

При построении аналогичной карты для пары казанцы/чуваши в качестве базовой выборки я выбрал апастовскую. Башкирские по понятным причинам не могут служить типичным образцом, а тархановская демонстрирует тенденцию сдвига к мишарям. К тому же наиболее родственная чувашам выборка может выявить отличия с ними более показательно.

TAminusChuvashIBD

Зеленая зона вдоль северной части Сибири объясняется более высоким уровнем родства с этими народами у чувашей, чем у татар (все тот же уральский компонент). Родство с народами степной полосы и возможной тюркской прародины находится на примерно одном уровне у «чувашской» и «нечувашской» части генома казанских татар. Родство же с выборками Средней Азии, Кавказа, Средиземноморья — выше. Вероятно, средиземноморскими же пересечениями объясняется повышенный уровень общих сегментов с ашкенази (не забываем, что это число надо делить в разы из-за ашкенази-эффекта). Примерно такого же уровня пятно с крымскими татарами выглядит бледнее из-за небольшой площади полуострова. Интересно также пересечение с болгарами. Не думал, что их тюркский компонент проявится настолько заметно. Впрочем, возможно, это объясняется турецкими или татарскими вливаниями, а не древними булгарами. Ну и обращает на себя внимание знакомое пятно у вепсов и эстонцев.

А теперь вспомним еще раз раскладку при попытке реконструкции «нечувашской» части на базе К27:

2 50% Russian_North_R8 +25% Bulgarian_S14 +25% Kazakh_R2 @ 4,087314

Неправильно, однако уже не так странно, как казалось вначале.

Не следует думать, что перечисленные популяции составляют 2/3 наследственности казанских татар (раз уж 1/3 мы оцениваем вклад «чувашской» стороны). Более вероятным кажется вариант, когда заметную часть от этих 2/3 занимает некая нейтральная по отношению к чувашам популяция, у которой уровень IBD сегментов с другими уральцами и восточноевропейцами был близок к ней. Из-за нейтральности она плохо выделяется на картах IBD-разности, однако калькуляторы на базе Admixture показывают — вклад пришельцев с далекого Юга или Востока не мог быть определяющим. Возможно, именно на эту популяцию намекают «вепсско-эстонское» и «южно-русское» пятна.

В завершение я хочу привести карту разницы между мишарями и казанцами:

MNPSminusTAIBD

С казанской стороны мы видим знакомые марийско-чувашское и крымско-татарское пятна, а также, слегка неожиданно, но не удивительно, азербайджанское (с расширением вдоль Южного Каспия). С мишарской стороны знакомые эрзяне, неожиданно выделилась территория ВКЛ (какие-то вливания оттуда в геном мишарей?), и, по совсем непонятной причине, выборка коми. Родство с азиатскими выборками идет с некоторым перевесом в пользу казанцев, особенно в «зоне марийско-чувашского влияния».

Аналогично примечанию к предыдущей карте, не следует забывать — здесь показана разница. Нейтральная общность может быть велика, но не видна этим методом.

Визуализация количества общих (IBD) сегментов у жителей Европы и Северной Азии

Визуализация количества общих (IBD) сегментов у жителей Европы и Северной Азии.

Этнокалькуляторы на базе Admixture, представляющие результат «просчета» генома испытуемого в виде смеси предковых компонентов, достигли уже очень хорошей точности. Однако у них есть и определенные недостатки. Во-первых, случается, что у двух разных народов пропорции смешения этих компонентов довольно близки, хотя близкого родства между ними не наблюдается. Обычно для исключения такого эффекта увеличивают число компонентов, то есть повышают детализацию. Однако при этом зачастую возрастает и «шумность», случайные отклонения от ожидаемых значений. Кроме того, бывает тяжело понять — смешение произошло в предыдущем поколении, или тысячу лет назад? Если человек происходит из двух отдаленных народов, он часто позиционируется в географической точке, находящейся между ними, и непохож ни на один из родительских народов. При более сложносоставном происхождении все запутывается еще сильнее.

Нет ли метода напрямую измерить уровень родства отдельного человека с той или иной популяцией? При такой постановке вопроса сразу приходит на ум один из возможных ответов — необходимо просчитать количество IBD (то есть идентичных благодаря общности происхождения) аутосомных сегментов. Такой подход уже реализован в утилите от 23andMe под названием Countries of Ancestry, однако с рядом заметных недочетов. Используются результаты опроса пользователей сервиса о стране их происхождения, при этом непонятно, каков размер выборки от каждой страны. Да и детализация уровня «страна» для жителей России явно не подходит — зачем мешать в одну кучу карел, осетинов и якутов.

К счастью, эти проблемы можно частично устранить, используя научные выборки (либо коммерческие, однако набрать подобный объем из коммерческих выборок мне сейчас не по силам). С удешевлением процесса генотипирования количество имеющихся в открытом доступе выборок начало быстро расти. В первую очередь я использовал выборки, выложенные на сервере Эстонского биоцентра . Они стали основой. Часть пробелов была заполнена выборками из недавней работы Hellenthal , их пришлось переконвертировать из build 36 в build 37. Отдельное спасибо Вадиму Вереничу за помощь с несколькими выборками, хорошо увеличившими охват этнокарты.

Главной сложностью в работе оказалось сведение геномов из всех источников вместе. В каждой научной работе использовался свой набор снипов, часто с разной ориентацией. Коммерческие выборки тоже неоднородны — например, в FTDNA, как оказалось, существует четыре варианта файлов raw data со слегка отличающимся набором снипов и разной ориентацией примерно трех сотен из них. Добавьте к этому два варианта выравнивания и трансферы из 23andMe (у которой нашлись свои заморочки, например, дублирование одних и тех же снипов под разными названиями).

Конечно, хотелось использовать как можно большее количество снипов. Однако после ряда попыток придумать коэффициенты пересчета и прочее, стало понятно, что это методологически неверно. Пришлось оставить лишь те снипы, которые присутствовали во всех используемых выборках, в стандарте FTDNA, а также на чипе v3 от 23andMe. Вероятно, в будущем придется включить в просчет и новый, четвертый чип от этой компании, однако пока я решил с ним не связываться. В общем итоге осталось около 244 тысяч снипов — не так уж мало, я опасался худшего. От покрытия FTDNA это составляет чуть больше трети.

Компания FTDNA и сервис Gedmatch используют для фильтрации общих сегментов критерий наличия не менее 700 снипов. Однако для мелких сегментов он выполняется не так уж часто (из-за чего у клиентов FTDNA возникает иллюзия сравнительно небольшого количества таких сегментов). Поэкспериментировав, я остановился на рубеже в 150 снипов — менее него количество сегментов, являющихся статистическими артефактами, начало быстро расти. Основным показателем для отрисовки на этнокарте я взял общую сумму сегментов длиной более 3 сМ. Конечно, более длинные сегменты являются более четким показателем родства, однако их заметно меньше. А это значит, что их количество более подвержено случайным отклонениям. С другой стороны, более мелкие сегменты сливаются в общую кашу. Таким образом, выбранный критерий является компромиссом. При увеличении объема выборок на порядки станет возможно использовать только длинные сегменты и улавливать родство более четко.

Метод дает релевантные результаты при сравнении с выборками свыше 10 человек. Чем меньше размер выборки, тем сильнее влияние случайных отклонений. Из-за этого часть выборок я объединил вместе (например, литовцы и латыши стали балтами), часть исключил с карты. Однако некоторые все же пришлось оставить — в первую очередь это финны (2 человека), западные украинцы (6), башкиры (6) и австрийцы (4). Если для какой-то популяции значения явно выпадают из ряда соседей, всегда обращайте внимание на размер выборки, приведенный в сопроводительной таблице.

Одновременно достоинством и недостатком метода является сильное влияние «эффекта основателя», «множественного родства», «бутылочных горлышек» и т.д. За этим перечислением скрывается примерно одно и то же — когда популяция происходит от сравнительно небольшой группы людей, ее члены разделяют между собой большое количество общих сегментов. Наиболее известным примером являются евреи-ашкенази — достаточно иметь одного отдаленного предка из этого народа, чтобы получить множество генетических «кузенов». Таким образом, родство с народом, подвергшемуся такому эффекту, видно более четко. Но это же искажает общую картину — одинаковое количество генетических пересечений может означать совершенно разную степень близости в зависимости от истории популяции.

Я сравнил 26 человек из коммерческих выборок, представляющие различные популяции интересующих меня регионов, с набором из 1130 геномов, взятых из научных выборок. Результаты сведены в таблицу и частично визуализированы на картах. При интерпретации помните о вышеперечисленных искажениях!

Начнем с представителя народа, считающегося наиболее архетипичными восточноевропейцами в большинстве этнокалькуляторов. Это литовцы (картинка увеличивается по клику):

 

LithuanianIBD

Как видно, литовец оправдывает это звание и по количеству общих сегментов. Красное пятно закрывает большую часть Восточной Европы, в том числе и балтийских финнов. Условно говоря, на этой карте мы видим некий «базовый уровень родства» среди восточноевропейцев.

Пятно восточного финна практически совпадает по форме, однако распределение интенсивности иное:

Finnish-EastIBD

Я бы сказал, что в основном это более частный и специфичный вариант того же, что мы видим у литовца. Доказательством может служить высокий уровень пересечения с балтской выборкой. В то же время, существует и финская специфика, например, пересечение с саами, которые у литовца довольно бледные. Более яркое и пересечение со шведами. Скорее всего, здесь мы видим результат включения в состав шведов финского субстрата, поскольку с теми же норвежцами интенсивность явно ниже.

Крайней западной точкой у нас будет представитель российских немцев. На этнокалькуляторах Admixture он получается достаточно типичным представителем немецкого народа, поэтому версию о заметном влиянии на его наследственность русских можно исключить.

German_RussiaIBD

К сожалению, немецкой выборки у меня нет, поэтому Германия закрашена серым. Некоторым заменителем является Швеция, которая чуть ярче соседей. К некоторому  удивлению, французы и британцы не показали заметной общности с немцем, хотя ее уровень все же выше средневосточноевропейского. Частично это может объясняться тем, что в британской выборке лишь семь человек из 23 — англичане, остальные являются ирландцами. шотландцами и валлийцами. Пятно у восточных украинцев и южных русских также загадочно — неужели это след знаменитых готов?

Невозможно исследовать генетическое разнообразие восточноевропейцев и обойти при этом ашкенази. Поэтому я позволил себе небольшую некорректность и разместил их на карте в районе нынешней Одессы. Картинка для ашкенази из коммерческой выборки:

AshkenaziIBD

Ожидаемое ярко-красное пятно сходства с родной популяцией, остальные все довольно далеко (на втором месте получилась выборка сефардов, но ее на карте нет). Повышение у басков и греков показывает родство ашкенази со средиземноморскими популяциями, пятно у восточных украинцев и белорусов объяснимо длительным совместным проживанием.

Перейдем к восточным славянам. Небольшой размер выборки западных украинцев не помешал им оказаться на первом месте у карпатского русина:

Carpathian_RusinIBD

Пятна на остальной территории получились довольно неровными. Я бы не стал делать из этого каких-то глубоких выводов о древних пересечениях карпатцев и финнов или эрзян.

Северо-восточная Беларусь:

BelarusianIBD

Украина (Полтава):

Ukrainian-PoltavaIBD

Обращает на себя внимание пересечение с поляками.

Человек смешанного происхождения — донские казаки и украинцы:

RuUa-CossackIBD

Тверь-Рязань:

Russian-CenterIBD

Как видно, балто-славянская общность улавливается всегда, в то время как более тонкие различия частично видны, частично скрываются шумом (случайными отклонениями).

Представители эрзи и мокши явно в своей основе близки балто-славянам. При этом балтийские финны никак не выделяются, а народы волго-уральского региона уже довольно далеки. Все это не является новостью для интересующихся темой людей, однако независимое подтверждение результатов показывает действенность методики.

Эрзя:

ErzyaIBD

Мокша:

MokshaIBD

Мокшанская выборка не помещена на карту из-за своего маленького размера (давала слишком большие случайные отклонения). У мокши «родная» выборка получилась заметно ближе эрзянской, у эрзи, соответственно, наоборот. Вероятно, это значит, что, несмотря на родственность двух групп, различие между ними с точки зрения разделяемой популяционной истории существенно (простыми словами, женились преимущественно внутри своего народа).

У северного русского видно родство как с балто-славянскими выборками, так и с балтийскими финнами:

Russian-NorthIBD

Наряду с этим, у русского из Пермского края ощущается влияние коми. Вероятно, с этим же связано и приближение других народов Урала:

Russian-PermIBD

В то же время, сами коми-зыряне скорее относятся к тому же «балто-славяно-финскому» кругу популяций:

KomiIBD

Чтобы не делать пост бесконечным, карты для народов волжско-уральского региона (в широком смысле) будут приведены в следующей части.

Этногеномика беларусов — часть V

Обсуждение результатов и выводы

 

Как отмечалось в введении к нашей статье, главной задачей нашего исследования являлась проверка двух рабочих гипотез, озвученных в предыдущих исследованиях профессиональных попгенетиков. Во-первых, это гипотеза о присутствии трех основных древних компонентов , которая указывает на возможность общего происхождения славян и балтов. Во-вторых, это утверждение о том, что своеобразие аутосомного генофонда беларусов может быть связанно с вкладом балтского субстрата.

После внимательного изучения результатов нашего исследования,можно сказать, что оба из приведенных выше заключений представляют собой крайне упрощеные варианты сложного процесса формирования аутосомного генофонда беларусов. Хотя мы и не можем предоставить окончательных аргументов в пользу или опровержение каждой из этих версий, мы может предоставить более полное и подробное обозрение структуры аутосомного генофонда. В отличие от трех основых компонентов, упомянутых выше, в нашем исследовании мы выделили шесть основных компонентов, типичных для европейцев в целом. Основу генофонда составляет компонент, который мы обозначили как северо-восточно-европейский компонент. Именно этот компонент выделяет беларусов среди других восточных славян, приближая их к современным балтийским популяциям (у литовцев процент компонента составляет 81,9, у латышей — 79,5%, у беларусов -76,4%, у эстонцев — 75,2%). Примечательно, по мере удаления от территории Беларуси на север в с торону Латвии и Эстонии, увеличивается процент северо-европейского генетического компонента (как мы полагаем, этот компонент доминировал в генофонде доисторических жителей Скандинавии в эпоху до распространения финно-угоров и индо-европейцев). С другой стороны, беларусов и других восточных славян отдаляет от балтов и сближает друг к другу более высокий процент так называемого западно-азиатского или кавказского компонента (любопытно, что в этом случае эта закономерность может свидетельствовать в пользу западно-азиатской теории происхождения индо-европейцев).

Далее, как показывает анализ в программе fineStructure, генофонд беларусов характеризируется высокой степенью генетических контактов как с балтами, так и остальными славянами, а также с рядом финно-угорских популяций (например, c эрзя и мокша). О симметричном характере межпопуляционного обмена свидетельствует симметричное расположение популяции беларусов относительно этих трех групп.

Исходяизвышенаписанного,представляетсялогичнымсделатьвыводотом,чтоосновнойкритическийэтапстановленияаутосомногогенофондапришелсянапериодсмешиванияносителейсеверо-восточно-европейскогогенетическогокомпонентасносителямизападно-азиатского(кавказского)генетическогокомпонента,послечегопредковыйаутосомныйгенофондбеларусовприобрелотносительнуюстабильность.Разумеется,даннаямодельнеисключаетпозднейшиеэпизодысмешиванияпопуляций,ноониоставилименьшийследвструктуреаутосомногогенофондабеларусов.Вэтойсвязивозникаеточевидныйвопрос–вкакойименноисторическийпериодпроизошлосмешениеносителейсеверо-восточно-европейскогогенетическогокомпонентасносителямизападно-азиатского(кавказского)генетическогокомпонента,иктобылиихносителями?
В начале сентября 2012 года известная американская лаборатория популяционной генетики доктора Райха опубликовала альфа-версию программного продуктаADMIXTOOOLS1.0. Альфа-версия была разработана для внутреннего использования, поэтому modusoperandiэтого продукта вряд ли является кристально понятным для стороннего пользователя. Положительным аспектом на мой взгляд является то, что ADMIXTOOLSпакет обеспечивает полную совместимость с форматом другой очень популярной программыEIGENSOFT, которая была разработана в той же лаборатории. Это немаловажное обстоятельство намного упрощает процесс обучения в ADMIXTOOLS.

Вышеупомянутый пакет включает в себя 6 приложений, среди которых я считаю наиболее полезнойqp3Popи утилиты для вычисления частотной характеристики аллелей. Впрочем, я не собираюсь обсуждатьqp3popво всех деталях и в контексте данной заметки достаточно отметить, что эта программа реализует тест three_pop(F_3), подробно описанный в известной статье Рейха и соавт. 2009.

Однако другой имплементированный в пакете метод, – метод rolloff– нуждается в более пристальном внимании. 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 аббревиатураLD) 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 LDв адмиксе напрямую связана с числом поколений, прошедших с момента адмикса, так как cвозрастанием числа поколений увлечивается число рекомбинаций произошедших между двумя отдельными SNP-ами. Проще говоря: Rolloffсоответствует экспоненциальной кривой угасания уровня LDот 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.

Этот метод открывает интересные перспективы. Для целей этого анализа, я создал специальный набор SNP-данных, который включает в себя около 750 000 cнипов, частично или полностью в 250 различных популяциях человека. Далее, я разбил популяции 3 * 62 000 трио в следующем виде (X, Y, Z), где X и Y – пара рефренсных групп, а Z – белорусы из коллекцииBehar et al.2010. После этого я провел q3Pop анализ этих трио.

Результаты изложены в нижеприведенной таблице

Indian Polish Belarusian -0.000736 0.000251 -2.935
Polish Indian Belarusian -0.000736 0.000251 -2.935
Karitiana Sardinian Belarusian -0.001278 0.000517 -2.471
Sardinian Karitiana Belarusian -0.001278 0.000517 -2.471
Otzi North_Amerind Belarusian -0.002556 0.001126 -2.271
Cirkassian Polish Belarusian -0.000488 0.000231 -2.113
Polish Cirkassian Belarusian -0.000488 0.000231 -2.113
Pima Otzi Belarusian -0.002727 0.00137 -1.99
Pima Sardinian Belarusian -0.000794 0.000431 -1.843
Sardinian Pima Belarusian -0.000794 0.000431 -1.843
Otzi Surui Belarusian -0.002938 0.001931 -1.522
Surui Otzi Belarusian -0.002938 0.001931 -1.522

 

На первый взгляд, результаты нашего эксперимента с 3qPop, кажется, неплохо согласуются с выводами, содержащимися в работеПаттерсон и др. 2012: “Самый поразительный вывод состоит в обнаружени четкого сигнала адмикса в северной Европе, один из элементов которого связан с предками населения наиболее близкого по своей генетике к баскам и жителям Сардинии, а другой – с предками современного населения северо-восточной Азии и Америки. Этот явный сигнал, вероятно, отражает историю смешивания неолитических мигрантов с коренным населением Европы, что подтверждается недавним генетическим анализом древних костей Швеция и секвенированием полного генома Отци Тирольца”. Что касается собственно белорусов, то источники сигнала смешивания с посторонними популяцими менее ясны и расплывчаты. Как было показано ранее, с точки зрения формального анализа примесей (f3 статистики), белорусы могут быть представлены в виде популяционного микса поляков и индусов / черкессов. Первый компонент смеси может быть связан с носителями культуры шнуровой керамики/боевых топоров и культуры колоковидных кубков; второй, в соответствии с результатами, должен быть общим для индусов и черкесов.

 

Белорусы = ((неолитические культуры Европы) + “носители культуры колоковидных кубков”) + (мезолитическое население Европы) + компонент носителей культуры шнуровой керамики)) + скифо-сарматский тип

 

Для оценки дата события базового адмикса в белорусской популяции, мы использовали в качестве референсных популяций поляков и индусов (Примечание: мы снизили порог генетических дистанции в параметрах Rolloff для снижения уровня шума от более поздних адмиксов).

 

rolloff

Как вы можете видеть, сигнал присутствия адмикса обнаруживается гораздо хуже, и в силу этого, погрешности в оценке временного промежутка высоки:

154,158 + -87,024 поколений назад (или, 4470 + -2523 года до настоящего времени / 2510 – +2523 лет до н.э.).

 

Исходя из этого, мы решили модифицировать Rolloff-анализ генофонда белорусов, используя на этот раз в качестве референсов литовцев и пуштунов. Следуя этому совету, я решил предпринять вторую попытку формального анализа адмикса в двух имеющихся у нас выборках беларусов ( выборка беларусов из статьи Behar et al. 2011), и выборка беларусов, собранная в нашем проекте.Ниже приведены результаты эксперимента с двумя этими группам (в отличие результатов нашей предыдущей попытки, результаты данного эксперимента менее “зашумленные”):

rolloff2

 

Интервал числа поколений, прошедших со времен анализируемого адмикса (105.086+-52.59) или 3069 +- 1525 лет до настоящего времени, что соответствует временном интервалу 2 тыс. до нашей эры – 6 век нашей эры. Принимая во внимание эти выводы, мы можем предположить, что основной аутосомный эпизод смешивания предковых популяций беларусов произошел в течении довольно таки продолжительного времени, охватывающего несколько тысяч лет. В этой связи, вопрос о том, кто именно был носителями северо-восточно-европейскогогенетическогокомпонентасносителямизападно-азиатского(кавказского)генетическогокомпонента, остается открытым.

Дайджест новостей генетики, геномики и биоинформатки

Благодаря нашумевшему проекту «Геном человека» слов с суффиксом «-ом» становится все больше. Появление вслед за генóмом и протеóмом большого количества новых омов — свидетельство важной тенденции в мире современной биологии. Все больше проводится крупномасштабных исследований, результатом которых становится не описание отдельных молекул, а большие массивы сложно организованных данных. О том, какие новые дисциплины появились в эпоху большой биологии и какое развитие получили «классические» омики, рассказывается в статье ««Омики» – эпоха большой биологии».
Подробности:
http://biomolecula.ru/content/1387

Классические «омы»

Геном

В нашу «постгеномную» эру непросто найти того, кто не слышал о проекте «Геном человека» [1]. Если описать его коротко: 13 лет (1990–2003), три миллиарда нуклеотидов, три миллиарда долларов. Не все ожидания ученых оправдались (последовательность ДНК расшифрована, но не всегда понятно, что она кодирует), но технологическому прорыву в генетических исследованиях последнего десятилетия мы во многом обязаны именно работе над геномом человека. Вслед за ним стали активно секвенировать геномы других млекопитающих: 2002 — геном мыши, 2004 — крысы, 2005 — шимпанзе, 2007 — макаки [10] и так далее (в настоящий момент известны последовательности геномов почти 30 млекопитающих, а дальше это число будет только расти). Кроме этого, расшифровка генома человека привела к появлению специализированных геномных проектов, цель которых — описать работу определенной группы генов, связанных с работой отдельных систем органов или развитием какого-либо заболевания.

Транскриптом

Транскриптом — это совокупность всех молекул РНК, которые синтезируются в клетке, в каком-то органе или ткани. Интересно, что хотя транскриптом и является продуктом экспрессии нашего генома, ни один из них не обеспечивает полное описание другого. Это связано с тем, что, с одной стороны, в геноме немало так называемой «мусорной» ДНК, которая ничего не кодирует (по крайней мере, так кажется). С другой стороны, существуют процессы, которые изменяют РНК после транскрипции: например, процесс редактирования РНК, который, согласно недавним исследованиям [11], распространен очень широко и происходит на более чем 90% всех мРНК. Кроме того, нельзя забывать, что в составе транскриптома есть не только белок-кодирующие мРНК, но и другие виды РНК — начиная от тРНК и рРНК и до различных видов малых регуляторных РНК [12].

Последовательность генома является более-менее постоянной характеристикой организма (хотя есть и исключения — например, последовательности некоторых генов разительно отличаются друг от друга в ДНК лимфоцитов одного человека). Транскриптом же может являться постоянной характеристикой органа, ткани или отдельной популяции клеток, т.к. разные типы клеток выполняют разные функции и экспрессируют разные гены, причем он также может зависеть от условий окружающей среды и меняться во времени. Именно поэтому в последнее время ученые все больше занимаются исследованиями транскриптома клеток определенного типа (например, эмбриональных стволовых клеток) или отдельных органов (например, транскриптома мозга человека [13]).

Протеом

Так как разные клетки в разные моменты времени экспрессируют разные гены, то не только набор РНК не будет одинаковым во всем организме, но и набор белков будет различаться. Это соображение подтолкнуло ученых к исследованию протеома человека — созданию полного перечня белков, которые присутствуют в разных клетках и тканях человека в каждый момент времени. Ученые сформировали международную организацию Human Proteom Organisation (HUPO), которая возглавила проект «Протеом человека» (Human Proteom Project, HPP), запущенный в 2008 году (об этом событии Биомолекула уже писала [14]). Одна из сложностей этого проекта — невероятное разнообразие белков в организме человека, ведь один ген может обеспечивать синтез нескольких вариантов одного белка, которые в дальнейшем могут подвергаться дополнительным химическим модификациям. В результате HPP разделился на два проекта — C-HPP и B/D-HPP. В первом из них разные группы ученых изучаются белки, закодированные на той или иной хромосоме (хромосому 18 изучает группа российских ученых в НИИ биомедицинской химии им. Ореховича в Москве). Во втором проекте изучаются группы белков согласно их биологической роли или вовлеченности в развитие тех или иных заболеваний. К настоящему моменту исследование протеома человека все еще находится в своей начальной стадии, на которой научные группы ищут новые подходы к анализу белков и подбирают биоинформатические алгоритмы [15], однако можно надеяться, что не за горами и первые успехи этого проекта.

Метаболом

Словом «метаболом» описывают совокупность небольших молекул-метаболитов, которые можно найти в клетке, ткани или целом организме. К метаболитам относят молекулы молекулярной массой не более 1 кДа (это как небольшие пептиды, например, некоторые гормоны, так и другие биологически важные органические вещества — антибиотики, липиды и другие вторичные метаболиты). В настоящее время все результаты исследования метаболома собираются в единую базу данных — Human Metabolome Database. Сейчас в этой базе собраны данные по более чем 40 тысячам различных метаболитов. Для каждого из этих веществ создана учетная запись — MetaboCard — которая не только исчерпывающе описывает химические свойства метаболита, но и то, с какими белками или нуклеиновыми кислотами это вещество может взаимодействовать и какое значение оно имеет в клинической практике (связь с заболеваниями или лекарствами).

В настоящее время метаболомика помогает ученым исследовать как физиологию человеческого организма, так и обнаруживать или лечить различные болезни. Одно из широких применений метаболомных исследований — поиск биохимических маркеров различных заболеваний, например, для болезни Паркинсона [16]. В таких исследованиях ученые пытаются обнаружить вещества, изменение концентрации которых в крови может помочь поставить диагноз на ранней стадии и своевременно начать лечение [17].

Существуют множество технологических решений для создания машин для секвенирования ДНК. До недавнего времени самым экзотическим решением считалось решение китайских ученных из Пекинского университета — в своей машине он имплементировали сетки процессоров от известной игровой приставки Sony PS3. Но их превзошли израильские ученные, cоздавшие ДНК, которая считает ДНК. Ученые Израильского технологического института разработали компьютер, состоящий из живых молекул. В основе такого микропроцессора лежат ДНК и ферменты. Этот микропроцессор способен работать непосредственно с генетическим кодом и может его изменять.

Источник: http://www.sciencedaily.com/releases/2013/05/130523180318.htm

Ученые из Оттавы выдвинули теорию о том, как продвинутое математическое моделирование может оказать влияние различных видов терапии, генетических модификаций на терапию рака.

Разработана уникальная методика прогнозирования набора ДНК.

В результате последнего эксперимента, который был проведен американскими учеными из калифорнийского университета, была разработана уникальная методика, позволяющая расшифровать генетический материал человека и при этом точно определить, кому и какой ген достался от родителей.

В научном отчете исследователей говорится о том, что у каждого человека двойной набор хромосом. Исключением являются только половые хромосомы. Все дело в том, что эти копии не являются идеальными, следовательно они могут отличатся между собой.

 
Один из авторов эксперимента, профессор Бинг, в ходе презентации новой методики заявил, что значение технологии трудно переоценить. Все дело в том, что новый метод позволяет с высокой точностью определить предрасположенность к разным заболеваниям. Более того, методика также позволяет определить и сами болезни.

Необходимость такого исследования была обусловлена нынешней ситуацией. Ведь известно, что в последние годы количество передаваемых по наследству различных патологий сильно увеличилось. Следовательно, пришлось искать способы решения данной проблемы.

Научные сотрудники представили красочный пример, который имеет прямое отношение к развитию злокачественной опухоли. Недавно стало известно, что раковые заболевания — это ни что иное как результат генетических мутаций. И вот как раз новая методика позволила определить точное место расположения мутации, а также возможность ее развития. Смысл состоит в том, что в случае возникновения мутации в одной хромосоме, вторая хромосома способна полностью компенсировать все недостатки, а это ведет к полному выздоровлению человека.

Кроме того, стоит подчеркнуть, что при помощи данной методики существует возможность точного определения шансов приживания донорских органов после их трансплантации. Такая возможность является востребованной в том случае, когда необходима срочная операция по пересадке органов. Естественно, что в данной ситуации времени на проведение дополнительных тестов нет.

К слову, методика также позволяет выяснить миграционные пути человечества. Конечно, что этот вектор не мог не заинтересовать ученых. Исходя из этого, планируется проведение серии дополнительных экспериментов.

Ссылка sbio.info

О вечной репродуктивной жизни и решении экономической проблемы глазами ведущих генетиков

В качестве эпиграфа

— Хорошо, послушай аргументы. Слыхал ли ты легенду о Филемоне и Бавкиде? Так вот, это была самая верная супружеская пара среди людей, и боги даровали им счастье умереть в один день, а после смерти превратили их в дуб и липу. Ромеро собрал все данные о Филемоне и Бавкиде и предложил Справочной просчитать их взаимное соответствие. Угадай, сколько получилось? Восемьдесят семь, на шесть сотых меньше, чем у тебя, чудак! Ты должен петь от радости, а не печалиться!

Герберт Уэллс «Люди как боги».

В этом очерки мы поговорим о интересных перспективах которая открывает нам генетика старения и новые репродуктивные технологии. В качестве примера, обратимся к насущной и злободневной темы касающейся целого спектра проблем, связанных с ЭКО (экстракорпоральным оплодотворением) и суррогатным материнством. Проблема получила свое широкое освещение в средствах массовой информации в связи с недавним благополучным разрешением экстракорпоральным бременем четы А.Пугачевы и Максима Галкина. Очевидно, что речь идет о интересном случае физиологического читерства, то есть обмана определенных процессов природы. Поскольку вопрос о легитном воспроизводстве ооцитов (яйцеклеток) у А.Пугачевой снимается в хотя бы в силу почтенного возраста, то на основании скупых фактов выданных в СМИ можно было предварительно выдвинуть две гипотезы.

Гипотеза A. При зачатии (образовании зиготы) была использована яйцеклетка А.Б, заблаговременно сданная на хранение в репродуктивный репозиторий сильных мира сего. Эта гипотеза, хотя и не столь интересная, косвенно подтверждала мою интуиционистскую догадку о популярности подобных учреждений у известного круга лиц. Но, в отличие от своих предшественников Онанисов и Кеннеди из 70-ых годов прошлого века, замораживавших себя в криокамерах в надежде на свое личное бессмертие, современные представители haute societe замораживают свои герминальные клетки, обеспечивая себя репродуктивным бессмертием. С научной зрения, последнее более разумно, т.к можно становится родителями в любом возрасте — хоть в 60, хоть в 100 лет.

Гипотеза B. Это более интересная гипотеза, но она отсылает к сомнительным с этической и технической точки зрения технологиям, основанных на принципе переноса генов реципиента и внедрения их в (геном) клетки донора. То есть геном донорской клетки был заменен на геном А.Б. Но насколько мне известно такие методики неизвестны, по-крайней мере широкой общественности. Да, технология генных векторов существует давно, но направлены они именно на модификацию отдельных генов, что несоизмеримо проще. Хотя как показали последние эксперименты, она вполне применима к приматам, в том числе и человеку. В настоящее время эффективные методы изменения генома человека находятся на стадии разработки и испытаний на приматах. Долгое время генетическая инженерия обезьян сталкивалась с серьёзными трудностями, однако в 2009 году эксперименты увенчались успехом: в журнале Nature появилась публикация об успешном применении генноинженерных вирусных векторов для исцеления взрослого самца обезьяны от дальтонизма. В этом же году дал потомство первый генетически модифицированный примат (выращенный из модифицированной яйцеклетки) — игрунка обыкновенная.

С этой темой — темой интервенции в цикл развития и угасания репродуктивных функции — связан более широкий круг вопросов касающихся интервенции в сам процесс старения — универсальный биологический процесс угасания и деградации функций (потери функциональности) и систем человеческого тела.  Совсем недавно портал Постнаука разместил интересную лекцию биоинформатика Жаронкова. В этой лекции г-н Жаронков имплицитно, то есть неявным способом, в скрытом подтексте своей (в целом) замечательной лекции указывает на прямую связь между решением проблемы старения человека (возрастного кризиса) и глобального экономического кризиса.  Наряду с чисто техническими аргументами генетики (увеличение продолжительности жизни у немотод и дрожжей в 10-15 раз), биогеронтологии  и медицины, автор приводит чисто экономические аргументы:

Насколько мы знаем, если людям что-то дать, потом этого уже не отнимешь. Такого концепта как пенсия до 1887 года, до того, как Отто фон Бисмарк принес это нововведение, эту финансовую инновацию в общество, не существовало. Никто даже не мог себе представить, что люди когда-либо выйдут на пенсию. В США эта концепция была принята в 1930-х годах. Но за восемьдесят лет люди настолько к этому привыкли, что начали считать, что государство им что-то должно. Любое изменение в текущей структуре они понимают как государственную измену и начинают против этого выходить на улицы, бастовать. Хотя государство этого хочет не просто так — государству это нужно для того, чтобы сбалансировать экономику.

Интересно так же отметить упоминание инновационной технологии интервенции в геном — РНК-интерференция. Это «технология, которая позволяет использовать очень небольшие кусочки ДНК или РНК. В зависимости от того, как их доставлять и упаковывать, что будет с ними дальше происходить, мы сможете снижать экспрессию каких-то определенных генов.»

Аналогичные мысли были озвучены и другим исследователем — биофизиком Петром Федичевым в краткой аннотации лекции про старение дрожжей и безопасности лечения старости