Публикации и работа с палеогеномами

Как я уже отмечал в своих предыдущих записях, за последние годы был опубликован ряд работ, посвященных попыткам генотипирования останков древних людей — от живших несколько тысячелетий назад до «усть-ишимца» с предположительным возрастом около 45 тысяч лет, неандертальцев и «денисовки». Количество таких расшифровок растет все быстрее, что не может не вызывать оптимизма.  Вторая половина 2014 года особенно примечательна как количеством подобных публикаций, так и числом полных геномных NGS-сиквенсов древних людей, размещенных в публичных репозиториях (банках геномных данных). Так, в сентябре в Nature была опубликована окончательная версия работы Lazaridis et al. 2014  «Ancient human genomes suggest three ancestral populations for present-day Europeans». Работа получила широкое освещение в СМИ, поскольку аналитическая выборка сэмплов в этом исследовании включала значительное количествао заново генотипированных (на чипе Affymetrix HumanOrigin) образцов ДНК из древних палеолитических стоянок Сибири (Афонтова Гора, Малта), представителя древней индейской культуры Кловис и палеоэскимоса Cаккак. В работе был представлен  целый  ряд образцов древней ДНК представителей европейских мезолитических и неолитических культур, опубликованных в более ранних работах 2012-2014 годов: Skoglund et a. 2014 «Genomic Diversity and Admixture Differs for Stone-Age Scandinavian Foragers and Farmers»(шведские земледельцы и охотники собиратели эпохи неолита); Olalde et al. 2014 «Derived immune and ancestral pigmentation alleles in a 7,000-year-old Mesolithic European» (дДНК мезолитического населения Иберийского полуострова) и т.д.

В этой связи необходимо также отметить статью Carpenter et al. 2013 «Pulling out the 1%: whole-genome capture for the targeted enrichment of ancient DNA sequencing libraries»в которой целый авторский коллектив представил результаты исследований древних образцов ДНК найденных в захоронениях бронзового века II тыс. д.н.э (Болгария и Дания).  В следующей работе опубликованной в конце октября, Gamba et al. 2014. «Genome flux and stasis in a five millennium transect of European prehistory»,  читателям была представлена хронологическая перспектива на процесс изменения генофонда населения популяций живших на территории  Паннонской равнины на протяжении 5000 лет (с эпохи неолита до конца железного века), проиллюстрированная на примере изучения 13 образцов древней ДНК. Параллельно вместе с этим Wellcome Trust Sanger Institute разместил геномные «риды» геномов древних англосаксов и бриттов (сама статья еще находится в процессе пре-публикации, презентация статьи была представлена на последней конференции AJHG).

Более важные публикации появилась совсем недавно. В частности, таковой публикацией является статья Fu et al. 2014 «Genome sequence of a 45,000-year-old modern human from western Siberia» о  геноме так называемого «усть-ишимца» (возраст останков которого датируются 45 000 д.н.э) и статья Seguin-Orlando et al. 2014 «Genomic structure in Europeans dating back at least 36,200 years», посвященная обсуждению результатов анализа ДНК знаменитого «папусоида»  с палеолитической стоянки Костенки-14.Тело мужчины, жившего 37 тыс. лет назад и найденное в 1954 г. на юго-западе России, оказалось источником старейшей европейской ДНК. Анализ его генома, опубликованный на прошлой неделе, показывает, что большинство разнообразных европейских генетических комбинаций существуют более 30 тыс.лет и пережили последний ледниковый период. Генетики обнаружили что ДНК Костенки-14 является близкородственным по отношению к раннеевропейским охотникам-собирателям, современным европейцам и жителям Сибири.
В то же время другой древний геном, данные о котором были опубликованы несколько недель назад, принадлежащий сорокапятитысячелетнему западному сибиряку, известному как Усть-Ишим, имел родство как с европейцами, так и с азиатами.  Любопытно, что в этой статье подтверждается то о чем я говорил гораздо раньше: процент неандертальских генов у древних евразийцев был выше чем у современных (о чем я упоминал в одной из своих заметок в этом блоге).

Трудами известного геномного блоггера Феликса Чандракумара большинство из них было переведено в простой и доступный формат, аналогичный файлам raw data от FTDNA и 23andMe. В GEDMatch можно поиграть с этнокалькуляторами и даже попытаться сравнить свой геном с геномами древних людей.Для этого следует взять из таблицы (кот. видна, если пройти по ссылке) номера, которыми обозначены древние геномы.

Sample Name Sample Location GEDMatch Sex Y-DNA Mt-DNA Approx. Age by authors My Analysis or Comments
Altai Neanderthal Denisova Cave, Siberia F999902 Female 50,000 years
Denisova Denisova Cave, Siberia F999903 Female 30,000 years
Palaeo-Eskimo Qeqertarsuaq, Greenland F999906 Male Q1a D2a1 4,000 years Palaeo-Eskimo 2000 BC DNA
Clovis-Anzick-1 Montana, North America F999919 Male Q-Z780 D4h3a 12,500 years Matches Living people.
Mal’ta South-Central Siberia F999914 Male R U 24,000 years Matches Living people on X Chromosome.
La Braña-Arintero León, Spain F999915 Male C-V183 U5b2c1 7,000 years Analyzing La Braña-Arintero Ancient DNA
Motala-12 Östergötland, Sweden F999917 Male I-L460 U2e1 7,000 years My Analysis of Motala-12 ancient DNA
LBK Stuttgart, Germany F999916 Female T2c2 7,500 years Matches Living people
Loschbour  Loschbour, Luxembourg F999918 Male I-L460 U5b1a 8,000 years Matches Living people
Ajvide58 Sweden F999924 Male I-CTS772 U4d 5000 years Ajvide58 DNA Analysis
Gökhem2 Sweden F999934 Female H1c 5000 years Gökhem2 Ancient DNA Analysis
Hinxton-2 Cambridgshire, UK F999921 Female H2a2b1 1300 years Hinxton-2 Analysis
Hinxton-3 Cambridgshire, UK F999922 Female K1a4a1a2b 1300 years Hinxton-3 Analysis
Hinxton-4 Cambridgshire, UK F999925 Male R-DF25 H1ag1 2000 years Hinxton-4 has X-Matches with living people
Hinxton-5 Cambridgshire, UK F999926 Female H2a2a1 1300 years Hinxton5 Ancient DNA Analysis
KO1 Tiszaszőlős-Domaháza, Hungary F999931 Male I-L68 R3 5650-5780 cal BC Analysis of Neolithic KO1 genome
NE1 Polgár-Ferenci-hát, Hungary F999937 Female U5b2c 5070-5310 cal BC NE1 Ancient DNA Analysis
NE5 Kompolt-Kigyósér, Hungary F999927 Male C-F3393 J1c 4990-5210 cal BC Ancient Hungarian Genome NE5 Analysis
NE6 Apc-Berekalja I., Hungary F999932 Male C-P255 K1a3a3 4950-5300 cal BC Analysis of Hungarian genome-NE6
NE7 Apc-Berekalja I., Hungary F999928 Male I-L1228 N1a 4360-4490 cal BC Ancient Hungarian genome — NE7
CO1 Apc-Berekalja I., Hungary F999930 Female H 2700-2900 cal BC Analysis of Copper age genome CO1
BR2 Ludas-Varjú-dűlő, Hungary F999933 Male J-M67 K1a1a 1110-1270 cal  BC Ancient BR2 matches living people
IR1 Ludas-Varjú-dűlő, Hungary F999929 Male N-M231 G2a1 830-980 cal BC Ancient Hungarian genome — IR1
Tyrolean Iceman
(ERP001144)
Tisenjoch Pass, Oetztal Alps Male 5300 years Pending
Ust’-Ishim Ust’-Ishim, Siberia F999935 Male K-M526 R 45,000 years Ust’-Ishim matches with living people!
Kostenki14 European Russia F999936 Male C-V199 U2b 38,700-36,200 years Kostenki14 Ancient DNA Analysis
Sample Name Sample Location Sex Y-DNA Mt-DNA Approx. Age by authors
Mezmaiskaya Neanderthal Mezmaiskaya Cave Female 29,000 years
Tianyuan Tianyuan Cave, China R 40,000 years
Afontova Gora-2 South-Central Siberia Male R1? R 17,000 years
Motala-1 Östergötland, Sweden Female U5a1 7,000 years
Motala-9 Östergötland, Sweden Female U5a2 or U5a1f1a1 7,000 years
Motala-6 Östergötland, Sweden Male U5a2d 7,000 years
Motala-2 Östergötland, Sweden Male F-P139 U5e1 7,000 years
Motala-4 Östergötland, Sweden Female U5a2d 7,000 years
Motala-3 Östergötland, Sweden Male I-M258 U2e1 7,000 years
Hinxton-1 Cambridgshire, UK Male R-L151 K1a1b1b 2000 years
Ajvide53 Sweden Female U4d 5000 years
Ajvide59 Sweden Male I-PF3796 U5b2c1 5000 years
Gökhem7 Sweden Female H 5000 years
Ire8 Sweden Male I-CTS6343 U4d 5000 years
StoraFörvar11 Stora Karlsö, Sweden Male I-CTS4077 U5a1f1a 7500 years
Gökhem4 Sweden Male CF-M3690 H 5000 years
Gökhem5 Sweden Female K1e 5000 years
Ajvide52 Sweden Male HIJK-F929 HV0a 5000 years
Ajvide70 Sweden Female U4d 5000 years
NE4 Polgár-Ferenci-hát, Hungary Female J1c 5050-5290 cal BC
NE3 Garadna, Hungary Female X2b 5010-5210 cal BC
BR1 Kompolt-Kigyósér, Hungary Female K1c1 1980-2190 cal BC
KO2 Berettyóújfalu-Morotva-liget, Hungary Female K1 5570-5710 cal BC
NE2 Debrecen Tócópart Erdõalja, Hungary Female HV 5060-5290 cal BC
V2 Vratitsa, Bulgaria Male U2e1’2’3 1500-1100 BC
M4 Borum Eshøj, Denmark Male B2 1350 BC
K8 Krushare, Bulgaria Male R 450-400 BC
NA43 Laguna de los Condores, Peru Male B4b’d’e 1000-1500 AD
AusAboriginal Western Austalian Male F-M235 O1a 100 years
NA41 Laguna de los Condores, Peru Male L3 1000-1500 AD
P192-1 Svilengrad, Bulgaria Male U3b 800-500 BC
T2G2 Stambolovo, Bulgaria Male H1c9a 850-700 BC
NA42 Laguna de los Condores, Peru Male D1 1000-1500 AD
NA50 Laguna de los Condores, Peru B4b’d’e 1000-1500 AD
NA47 Laguna de los Condores, Peru L3 1000-1500 AD
NA40 Laguna de los Condores, Peru L3 1000-1500 AD
NA39 Laguna de los Condores, Peru Male B2 1000-1500 AD
Feld1 Neanderthal Neander Valley, Germany 42,000 years
Sid1253 Neanderthal El Sidron cave, Asturias, Spain 49,000 years
Vi33.16 Neanderthal Vindija cave, Croatia Female 38,310 years
Vi33.25 Neanderthal Vindija cave, Croatia Female
Vi33.26 Neanderthal Vindija cave, Croatia Female 44,450 years

В своем блоге Феликс размещает аналитические отчеты по каждому из проведенных анализов, отчеты включают графическое отображения «состава различных геномных компонентов происхождения» каждого из образцов в калькуляторах Gedmatch (включая мой последний калькулятор K23b), фенотипические признаки (предположительный цвет кожи и глаз), возраст на момент смерти и т.д.
Пытаясь ответить на вопрос,  насколько  правдоподобны (в смысле реального генеалогического родства) результаты совпадения сегментов древних и современных людей, Феликс приводит замечательные вычисления оценки правдоподобия совпадений в геномах современных людей и древних образцов. К сожалению, рассуждения замечательные, но вызывающие определенные вопросы, которые я озвучу в другой заметке.

Так или иначе, поставленная Феликсом на поток и практически полностью автоматизированная работа с древними геномами заслуживает безусловного признания, поскольку в силу разделения труда позволяет другими исследователям-любителям полностью сконцетрировать свое внимание на процессе непосредственного анализа полученных данных, вместо того чтобы тратить свои ресурсы на процесс извлечения снипов из «сырых» геномных данных. Благодаря этому разделению труда,  Давид Веселовский из проекта Eurogenes провел ряд замечательных экспериментов с этими данными (включая PCA, Treemix и вычисление генного дрейфа с помощью f3). В основном выводы этих экспериментов повторят то, что было написано в статьях профильных генетиков, за исключением одного интересного вывода на основании графа Treemix, в котором отображено направление процессов обмена генами между различными древними популяциями:

«В отношении Kostenki14, графики  Treemix  подтверждают один из основных выводов работы Seguin-Orlando et al. 2014, согласно которой  главны компонент образца  Kostenki-14  является базальным «предковым» компонентом более поздних европейцев (Basal_Eurasian). Тем не менее, два последних графика показывают, что этот базальный «компонент» не тот же самый «базальный» компонент в геноме неолитического образца из Штутгарта, связанного с базальным евразийским  компонентом, который был описан  в работе Lazaridis et al. 2013″.

Другой геномный блоггер, Сергей Козлов, использовал те же самые данные палеогеномов (взятые с сайта Ф. Чандракумара) для создания замечательных карт, иллюстрирующих количество и интенсивность общих IBD-сегментов палеогеномов и геномов современных популяций.

Я решил не оставаться в стороне и провел собственный анализ PCA и кластеризации популяций по значениям компонентов генетического разнообразия.

Ниже приведены иллюстрации к моему опыту кластеризации собственного генома с геномами древних жителей Евразии. В качестве входных данных алгоритма ward-кластеризации в программе R, я использовал собственные значения 4 векторов главных компонентов (PC) разнообразия. Эти векторы, в свою очередь, были получены путем вычислений в большом массиве (2024 образца) генетических данных (примерно 110 тысяч снип-полиморфизмов) представителей современных и древних популяций. Мой геном (обозначенный как Vadim) представляет собой набор, полученныq в ходе импутации по датасету Human Origin значения снипов информативных с точки зрения эволюционного происхождения, и используется в качестве контрольной группы.

Для начала график PCA, и положение палеогеномов на этом графике.

10805810_10205228379818844_2683994891484833194_n

В аналитической выборке я задействовал снипы геномов высших и низших приматов (дендрограмма выборка укоренена на геноме мармозетки), древних гоминидов (денисовского человека и неандертальцев). Остальное — как я и упоминал выше — представляет собой совокупность снипов современных и древних популяций.

Благодаря характеру выборки и характеру используемых снипов, я могу взглянуть на свое происхождение с наиболее широкой перспективы, позволяющей проследить индивидуальный эволюционный путь от древнейших людей до наших современников.
Можно сказать, что я проделал самое далекое (из всех предыдущих) генеалогическое путешествие в собственное прошлое. Разумеется, без предыдущего выделения обработки образцов древнего ДНК новейшими биохимическими методами, а также публикации данных — это путешствие длинной в сотни тысяч лет не могло бы просто состоятся. Так что огромное спасибо всем биохимикам, генетикам и биоинформатиков работавшим с образцами древней ДНК.

Полученные мной кластерные дендрограммы вышли очень большого разрешения. В силу этого, имеет смысл изучить топологию, структуры и расположение популяционных групп-кластеров в полномасштабном варианте, иначе могут возникнуть интересные вопросы.

1557253_10205127321932460_4975988878575720296_o 10801887_10205156832150197_5471832914364777784_n (1) 10801887_10205156832150197_5471832914364777784_n 247121_10205156832710211_7030394711716209950_n 1235004_10205156831950192_4536397005560655073_n 1379610_10205156832350202_753531489446222277_n 10411811_10205156831710186_6596784203743263163_n

Поэтому — я подготовил соответствующие файлы PDF и разместил ссылки на эти файлы для удобного просмотра.

tree1

tree2

tree3

tree4

tree5

tree6

tree7

tree8

tree9

tree10

tree11

tree12

tree13

tree14

tree15

tree16

Здесь их опубликовать не представляется возможным, и по этой причине я ограничу себя размещением тех фрагментов трех вариантов кластерных диаграмм, на которых присутствуют древние образцы.
Забегая вперед, можно заметить, что образцы ДНК древних людей (т.е людей современного анатомического типа — homo sapiens sapiens), строго говоря, разбиваются на три органические суперкластера — древних сибириков (или евразийцев), древних европейских охотников-собирателей, и ранних неолитических европейских земледельцев. В основной своей части состав и топология популяционных кластеров стабилен в разных вариантах, наибольшие видоизменения заметны у тех образцов, чье множество снипов имеет меньшее пересечение с общим набором снипов. Отсюда довольно таки тривиальный вывод: чем меньше общее число снипов — тем больше флуктуаций наблюдается в расположении древних образцов внутри ветвей кластерной дендрограммы.

Кластер древних евразийцев наиболее стабилен (т.к. там всего два древних генома Afontova Gora 2 (AG2) и знаменитый мальчик с сибирской стоянки Malta (MA1); причем оба образца взяты из одного источника данных). Из современных популяций к этому кластеру наиболее органично примыкают различные группы населения центральной Азии — от таджиков до гуджаратов, и от калашей до пуштунов.

Кластер древних охотников-собирателей Европы наиболее неустойчив, и это объясняется прежде всего разным числом снипов в образцах, а также тем что сами образцы взяты из разных исследований. Тем не менее тенденция наглядна — древнейшие европейцы (охотники-собиратели мезолита) наиболее близки по своим аутосомным снипам к жителям современной западной и северной Европы — особенно Британских островов, Скандинавии и Балтийского региона. Практически во всех вариантах прибалтийцы близки к древним жителям Швеции (Готланда), а также мезолитическим образцам La Brana, Motala и Loshbour. Последние также близки к финнам, эстонцам и северным русским. Из более поздних и географически удаленных образцов к ним близки древние образцы из Венгрии неолитического периода, бронозового и железного веков (BR1, NE2 и KO1).

Интересно, что в этот же кластер входят как современные популяции западной Европы (британцы, норвежцы, французы и др.), так и современные жители центральной Европы — чехи хорваты и венгры. Является ли это наследием древних времен (гальштатской общности связываемой с древними кельтами) — трудно сказать. Не этим ли объясняется тот факт, что образцы древних англо-саксов и бриттов (обозначенные здесь как Hixton) иногда кластеризируются с (современными!) венграми, хорватами, иногда с современными англичанами из Кента и корнуэлльцами. При этом некоторые из образцов Hixton остаются близки (в смысле схожести генома) к скандинавам, оркнейцам, шотландцам, и даже литовцам.

Мой собственный «геном» (Vadim) также входит в эту группу, причем в разных вариантах он определенно близок одновременно и древним мезолитическим и эпинеолитическим шведам, а также более поздним образцам из Венгрии (киммерийского мальчика IR1, а также самый «балтийский» из всех древних венгерских обрацов — KO1). Интересно что IR1 («аутосомный геном» «киммерийского » мальчика Y-гаплогрупы N1a из захоронения паннонской культуры бронзового века Mezőcsát примерно 900 год до нашей эры) в первых четырех главных компонентах кластеризируется с моим собственным «аутосомным геномом»). Это наверное объясняет почему мой собственный геном дает хорошие комбинации (fit) к комбинации трапезундских турков и древних жителей Балтийского региона.

Как известно, попгенетики готовят к публикации большую статью, в которой подводятся итоги нескольких лет исследования генофонда представителей древних культуры шнуровой керамики* (известной также как культура боевых топоров) и ямной культуры** (другое название — древнеямная культурно-историческая общность). Безусловно, это исследование обещает пролить свет на некоторые темные места генетических связей жителей этих культур с современным населением Восточной Европы (особенно Польши, Украины, Беларуси и юго-западной части России).

Пока все детали исследования неизвестны, однако благодаря настойчивости некоторых энтузиастов генетической генеалогии (Веселовского и пр.) удалось выяснить, например, что генофонд древние образцы представителей Ямной культуры в рамках формальных тестов (f3 и D-статистик) наилучшим образом аппроксимируются как результат смешения древнего мезолитического населения севера Европы (в работе их представляют карельские образцы, очевидно из известных захоронений Палеострова) и населения, близкого к современным закавказским популяциям (лучший результат дали армяне из Еревана).

Признаюсь, эти сведения приободрили меня. Дело в том, что последние несколько недель я занимался изучением эволюции аутосомного генофонда беларусов (и своего тоже) из недавно опубликованного набора лаборатории Райха (это одна из усеченных версии их знаменитого кураторского набора Human Origin Dataset).
Как и раньше, для анализа я использовал инструменты разработанные программистами той же лаборатории (Admixtools), а также Alder — программу написанную на основе открытого кода Admixtools, и оптимизированную под более детальный анализ процесса смешивания различных предковых групп.

Так вот, до получения сведений о предварительных результатах попгенетиков, я был немного смущен полученной картиной. У меня получилось вот что. С точки зрения формальной оценки (f3-статистки, аналога более известной p-статистки) лучшие пары адмикса для беларусов (с отрицательным значением Z) представляли собой либо комбинацию мезолитического населения Европы (Loshbour) и современного населения современной Анатолии и ближнего Востока, либо комбинацию ‘генов’ неолитических жителей Европы (LBK380, а также современных сардинцев) и современных америндских популяций (происходящих, как нам известно, из восточной Сибири).
Вот начало списка значимых пар:

Mixe Sardinian Vadim -11.811
Sardinian Mixe Vadim -11.811
Karitiana Sardinian Vadim -11.757
Sardinian Karitiana Vadim -11.757
Zapotec Sardinian Vadim -11.638
Sardinian Zapotec Vadim -11.638
Loschbour Georgian_Megrels Vadim -11.599
Georgian_Megrels Loschbour Vadim -11.599
Piapoco Sardinian Vadim -11.482
Sardinian Piapoco Vadim -11.482
Loschbour Turkish_Trabzon  Vadim -11.434
Turkish_Trabzon Loschbour Vadim -11.434
Loschbour Assyrian_WGA Vadim -11.395
Assyrian_WGA Loschbour Vadim -11.395
LBK380 Piapoco Vadim -11.354
Piapoco LBK380 Vadim -11.354
Surui Sardinian Vadim -11.346
Sardinian Surui Vadim -11.346
Loschbour Abkhasian Vadim -11.293
Abkhasian Loschbour Vadim -11.293
Bolivian_LaPaz Sardinian Vadim -11.232
Sardinian Bolivian_LaPaz Vadim -11.232
Loschbour Iranian_Jew Vadim -11.231
Iranian_Jew Loschbour Vadim -11.231

Я выбрал около сотни значимых пар и проверил их достоверность «адмикса) с помощью инструментов D-статистки (qpDstat) в попарном сравнении каждой из значимых комбинаций (начало таблицы):

Vadim Italian_Tuscan : Loschbour Palestinian 0.0293 8.141 best
Vadim Iranian : LBK380 GujaratiC_GIH 0.0245 7.319 best
Vadim Motala12 : Druze Sardinian 0.0125 7.285 best
Vadim Loschbour : Palestinian Albanian 0.0146 7.17 best
Vadim Sardinian : GujaratiC_GIH Iranian 0.0121 7.151 best
Vadim Palestinian : Spanish_Pais_Vasco_IBS GujaratiC_GIH 0.0145 7.126 best
Vadim Egyptian_Comas : Basque_Spanish GujaratiC_GIH 0.0137 7.016 best
Vadim Sardinian : Loschbour Egyptian_Comas 0.0251 6.962 best
Vadim Sardinian : Loschbour Tunisian_Jew 0.0251 6.789 best
Vadim Palestinian : Basque_Spanish GujaratiC_GIH 0.013 6.758 best
Vadim Sardinian : Loschbour Palestinian 0.0237 6.69 best
Vadim Basque_Spanish : Balkar Palestinian 0.0076 6.601 best
Vadim GujaratiC_GIH : Tunisian_Jew Egyptian_Comas 0.0094 6.493 best
Vadim Spanish_Pais_Vasco_IBS : Balkar Palestinian 0.0079 6.458 best
Vadim Loschbour : Druze Italian_WestSicilian 0.0135 6.443 best
Vadim Loschbour : Iranian Albanian 0.0159 6.385 best
Vadim Palestinian : Sardinian Iranian 0.0083 6.344 best

Как видно, лучшая достоверность (обмена генами) у тех пар которые представляют собой комбинацию мезолитических популяций (Loshbour и Motala), популяций Кавказа, южной Европы и центральной Азии.

Это особенно хорошо заметно в тесте f4ratio. Вот например сравнение 2 квадропул, три популяции в каждой из которых идентичны (беларусы, кумыки и Losbour), а четвертая популяция отличается (балкарцы vs. Motala). Результат означает что кроме мезолитического компонента Loshbour (из западной Европы), у беларусов наблюдается эксцесс (28+-0.1%) дополнительного источника мезолитических «генов» (типично для балтийских популяций мезолита вроде Motala)

Vadim Kumyk Loschbour Motala12 : Vadim Kumyk Loschbour Balkar 0.285678 0.096194 2.97

Крайне любопытны и результаты проведенного мной в Alder исследования источников «древного» адмикса у беларусов.
Я выбрал только те пары, в которых амплитуда угасания LD в двух гипотетических популяциях-донорах была сопоставима с амплитудой угасания LD в популяции-реципиенте (т.е у беларусов). Интересно, что только две пары (пенджабцы + Motala) и (иракские евреи + чукчи) дали консистентную попарную подгонку кривой угасания LD с незначительным разбросом амплитуды (15-25%). К слову, комбинация Armenian+Motala-merge (примерно идентичная наиболее устойчивой модели адмикса у жителей ямной культуры) тоже присутствует в списке «успешных» комбинаций, однако кривые угасания LD имеют разную скорость угасания (их амплитуда отличается уже на 55% и поэтому они не консистентны, т.е несовместимы) в попарном режиме сравнения

DATA: success_consistent 0.0042 Belarusian Punjabi_Lahore_PJL Motala_merge 4.49 2.76 2.78 15%
DATA: success_consistent 0.0098 Belarusian Iraqi_Jew Chukchi 4.31 2.2 3.01 25%
DATA: success 0.0065 Belarusian Mongola Motala_merge 4.4 2.64 2.78 28%
DATA: success 0.011 Belarusian Yi Papuan 4.29 2.26 4.66 28%
DATA: success 0.00037 Belarusian Lebanese Papuan 4.98 2.69 4.66 38%
DATA: success 0.041 Belarusian Kusunda Motala_merge 3.98 2.61 2.78 41%
DATA: success 0.013 Belarusian Hezhen Motala_merge 4.25 2.17 2.78 49%
DATA: success 0.037 Belarusian Motala_merge Tu 4.01 2.78 3.13 51%
DATA: success 4.20E-06 Belarusian Kalmyk Motala_merge 5.79 2.36 2.78 54%
DATA: success 0.0086 Belarusian She Motala_merge 4.34 2.58 2.78 54%
DATA: success 0.0019 Belarusian Armenian Motala_merge 4.66 2.14 2.78 55%
DATA: success 0.048 Belarusian Daur Motala_merge 3.94 2.11 2.78 56%
DATA: success 0.0042 Belarusian Motala_merge Miao 4.49 2.78 3.5 59%
DATA: success 0.041 Belarusian Oroqen Motala_merge 3.98 2.28 2.78 59%
DATA: success 0.013 Belarusian Thai Motala_merge 4.25 2.13 2.78 65%
DATA: success 0.043 Belarusian Motala_merge Lahu 3.97 2.78 3.56 71%
DATA: success 0.0049 Belarusian Motala_merge Japanese 4.46 2.78 3.53 72%

Примечательно что для пары Belarusian Armenian Motala_merge  Admixtools датирует смешение 114.67+/-20.5 поколений тому назад. А вот датировка адмикса для двух первых пар (последняя колонка это датировка адмикса
Belarusian Punjabi_Lahore_PJL Motala_merge 4.49 2.76 2.78 15% 142.4+/-27.54
Belarusian Iraqi_Jew Chukchi 4.31 2.2 3.01 25% 43.28+/-9.45 То есь самое позднее 3500 лет до нашего времени.Итак, выводы: в эволюционной перспективе, костяк аутосомного генофонда беларусов составляет субстрат мезолитического генетического компонента Европы, к которому примешиваются два потока — один с юга, с наиболее значимым вливанием во времена неолита (земледельцы из Анатолии и ближнего Востока), другой — видимо более поздний (т.к. он отсутствует у ямников) из Сибири.


*Культура боевых топоров, культура шнуровой керамики (нем. Schnurkeramik) — археологическая культура медного и бронзового веков, распространенная на обширных территориях Центральной и Восточной Европы и датированная 3200 г. до н. э./2300 до н. э. — 2300 г. до н. э./1800 г. до н. э. Племена культуры боевых топоров часто считают первыми индоевропейцами на территории Средней Европы
**Я́мная культу́ра (точнее — Древнея́мная культу́рно-истори́ческая о́бщность) — археологическая культура эпохи позднего медного века — раннего бронзового века (3600—2300 до н. э.). Занимала территорию от Южного Приуралья на востоке до Днестра на западе, от Предкавказья на юге до Среднего Поволжья на севере.В рамках ранней версии курганной гипотезы Марии Гимбутас ямная культура связывалась с поздними протоиндоевропейцами.

 

Кластер древних жителей по своей устойчивости занимает промежуточное место между кластерами древних северных евразийцев и западных европейских охотников-собирателей.
В этот кластер, иерархически близкий популяциям Кавказа и ближнего Востока, предсказуемо входят предстаители самых классических популяции южной Европы — от греков и болгар, до басков и сардинцев. Как уже стало обычным, сардинцы кластеризуются с образцом тирольского человека Этци и женщины из линейноленточной культуры («LBK380»). В большинстве вариантов (2 из трех опубликованных) к этой подгруппе примыкают представители древнейших неолитических культур на территории современной Венгрии — CO1, H4, H3, NE5, NE7). Жители бронзового века (на графике они ошибочно обозначены как Europe оказались посередине между раннеевропейскими охотникам-собирателями и земледельцами.

Добавление к выборке древних геномов «усть-ишимца» и «костенковца» позволило пролить свет на некоторые особенности эволюции популяций центральной и восточной части Евразии. В кластерном анализе (вардовская кластеризация) по 4 первым компонентам PCA усть-ишимец у меня получился в одном кластере с киргизами и кажется селькупами. По первым двум компонентам в том варианте рейховского набора популяций, где нет андаманцев Onge — он попадает в один кластер с австралийскими аборигенами.
Думаю, что onge все же ближе, да к тому же во всех калькуляторах у усть-ишимца максимум «генома» приходится на сочетание южно-индийских и юго-восточноазиатских компонентов.  А вот «костенковец» оказывается ближе всего к чувашам и саамам. Что характерно — в предыдущих вариантах, в которых я не использовал костенковца, место костенковца часто занимал AG-2 (Afontova Gora).  Также заметна разница между кластерными схемами PC1-2 и PC-1-2-3-4.В первом случае костенковец в одном кластере с индусами, а во-втором с с чувашами и саамами. Характерно, что восточноевразийские палеогеномы Тяньюань и Усть-Ишим входят в один кластер (их положение не сильно меняется), а MA1 нет.

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.

Дайджест новостей генетики и ДНК-генеалогии за январь-февраль 2014 года (часть 2)

**

Разработчики pyGenClean разместили полезный инструмент для предварительной подготовки выборки популяций для GWAS и этно-популяционного анализа. С помощью можно значительно автоматизировать относительно сложный процесс нахождения генетических outliers (т.е посторонних образцов выделающихся на фоне гомогенной однородной структуры популяции), а также провести многомерное шкалирования имеющихся популяций.

**

Я закончил проект по изучению структуры аутосомного генофонда грузинских этнографических групп. Ниже приведены выполненные в проекте публикую графики c результатами многомерного скалирования (MDS) и  анализа главных компонент (PCA) в изученной выборке. Еще я понял свою главную ошибку во время работы с предыдущими графиками — она состоит в том, что я раньше не сохранял в R framework данные и историю проделанных над ними операций. R очень гибкая среда для статистического анализа, но в силу большого разнообразия существующих пакетов для визуализации данных для выполнения одних и тех же команд часто возникает путаница с выбором подходящей техники визуализации. Поэтому лучше всего не начинать каждый раз с нуля, а сохранять workflow для последующих экспериментов. 1488015_10202873063857417_243934024_n 1526938_10202873450227076_1155088601_n

**

В русскоязычном секторе Интернета увеличивается число простых людей (и не совсем простых людей, вроде Татьяны Толстой), которые не боятся рассказывать открыто о своих генетических рисках, хотя в силу своего непонимания того что именно означает указанная в отчете risk odd (вероятность риска) , многие их выводы выглядят наивными.
Впрочем, ничего нет нового под Луной. Многие из моих сверхоптимистеских собеседников предполагали, что именно благодаря 23andme у рядового обывателя появилась возможность  наблюдения за своими генотипами (или геномами , под которым мы — summa summarum — понимаем здесь всю совокупность прочитанных генотипов), и даже за динамикой экспрессии свого экзома.
Тем не менее, даже я помню, как задолго до начала моего увлечения генетикой, примерно в 2002 году я видел передачу про исландскую компанию Decodeme по Discovery Channel. После длинного интервью с тогдашним ведущим сотрудником этой компании (К.Стефансон), в котором он рассказал о тотальном (почти 80%) генотипировании всей исландской нации, создатели фильма взяли краткие интервью у простых исландцев. Мне запомнился один исландец-докер, который — не отрываясь от процесса разгрузки траулера с рыбой, — с улыбкой на лице сказал: «Я могу выпивать по 10 чашек кофе в течении одного часа. Cогласно исследованиям ученных из DeCODE Genetics, в гене метаболизма кофеина у меня аллельный вариант, повышаюший скорость метаболизма кофеина».
Вывод — 23andme не были первыми, их заслуга в другом — в том что они вывели персональную геномику (в ее упрощенной форме) на новый, международно доступный уровень.

**
Компания Nanoporetech выпустила на рынок портативное устройство MinION, предназначенное для анализа молекул (в том числе и молекул ДНК), его можно применять для анализа структуры протеина и секвенрования ДНК. Устройство можно подключить к обычному компьютеру через USB-порт.
**

Уважаемый Pavel Bernshtam предложил реалистичную перспективу на стартапы. Кроме всего прочего, между строк замечаний Бернштама можно прочитать имплицитное неявное объяснение феномена значительной молодости самых известных стартаперов (им нечего терять и их руки-головы не связаны-загружены семейными обязанностями прокормки супруги и спиногрызов).
Я стою на перепутье выбора между развитием идеи этно-популяционного ДНК-калькулятора в форме стартапа, либо форме краудсорзинга, либо некоммерческая инструментализация разработки в криминалистике (в виде патента на методику нового вида криминалистической ДНК-экспертизы, которая со временем заменит надоевший всем фбр-овский CODIS):

«Хорошо, если просили про стартапы. Для стартапа нужно несколько вещей. Самое простое — идея. Идея сама по себе не стоит ничего. 0. Самая классная идея — НИЧЕГО. Идея начинает хоть что то стоить (тоже немного) если на ее основе написан бизнес план. Обоснованный бизнес план. Бизнес план, который может убедить. Сколько юзеров придет к вам на сайт в первые полгода? миллион? А почему? Докажите. А сколько зарегестрируется? Почему?
Следущее, что нужно — человек, который может принести инвестиции. Для этого нужно — представительность, бизнес план, знакомства и уйма всего иного. Нужно найти выход на инвесторов (без выхода тоже можно, но разговаривать с тобой будут иначе), нужно что бы тебя порекомендовали, нужно уметь рассказывать и убеждать. Далее — деньги. Скорее всего у Вас не получится сделать прототип, достаточный для получения инвестиции вечером на коленке, параллельно с основной работой. Вам надо будет уволиться и писать код.»

**
Как Вы помните, на Gedmatch.com были размещены разработанные мною этно-популяционные калькуляторы MDLP на платформе DIY Dodecad. Они позволяют довольно-точно определять этническое и популяционное происхождение исходя только из сравнительноого анализа частот полиморфизмов ДНК протестированного человека с частотами полиморфизмов ДНК в референсных популяциях. Несмотря на простоту использования (загрузил свое raw data, нажал на кнопку — получил результат), основные пользователи этого инструмента — американцы — имеют траблз с пониманием и интерпретацией результатов. Вот например, из свежего, присланного мне в январе. Ко мне уже обращаются как к доктору, который должен выдать свой авторитетный этнодиагноз:

» I had my test at 23and me and it has me as 100 European.
My mom says its a lie as my dad was an inuit from Alaska .My kit is ******
Could you please debunk inuit story»

Papa was a rolling stone (c)

«My results are for North-Amerind, (North American Indian) .. I suspect 4 generations back

Chr 1 1.7%
Chr 7 3.3%
Chr 18 2.5%

Is this a definite result for American Indian Heritage?»

На такие письма я вообще больше не отвечаю. Весьма странно что у столь многих американцев в последнее время появился фетиш происхождения от американских индейцев. Раньше это было не так заметно.

**

Повторное ресеквенирование «древнего» генома останков жителя мезолитической Иберии из La Brana 1 (того самого, которого исследовали в позапрошлом году на аутосомы и митохондриальный геном) показало, что этот человек имел очень необычную для Европы Y-хромосомную гаплогруппы — С6. Странности заметны на и уровне фенотипа: согласно анализу комплекса снипов, определяющих на уровне генотипа цвет кожи и глаз, он был темнокожим человеком с голубыми глазами (!).  У древнего европейца, жившего в пещере Ла-Бранья-Аринтеро (La Braña-Arintero, León) на севере Испании примерно 7 тысяч лет назад, были голубые глаза и очень смуглая кожа. Так художник представил себе то, как выглядел житель испанской пещеры 7 тысяч лет назад. (Ниже рисунок, опубликованный в Эль Паис.)

Палеогенетики успешно прочитали ДНК из костей древнего европейца, жившего в одной из пещер на севере Испании примерно 7 тысяч лет назад, и выяснили, что у него были голубые глаза и очень смуглая кожа, говорится в статье, опубликованной в журнале Nature. «Главным сюрпризом для нас стало то, что этот человек обладал типично «африканскими» версиями генов, которые управляют пигментацией кожи, что вероятно делало его очень смуглым или даже темнокожим, хотя мы и не можем точно определить ее тон. Еще более удивительным стало то, что этот «испанец» обладал теми вариациями генов, которые делают глаза европейцев голубыми, что делает этот геном уникальных, так как по всем остальным признакам он происходит из Северной Европы», — заявил Карлес Лалуэса-Фокс из Института эволюционной биологии в Барселоне (Испания). Что касается редкой гаплогруппы (C6, или по мнению некоторых исследователей просто C), то оказывается, что еще в 2013 году несколько любителей-непрофессионалов предсказывали вероятность присутствия С у части жителей палеолитической и мезолитиской Европы — по их мнению, мужское население палеолитической Европы могло принадлежать к линиям — C-V20 (в ISOGG С6), F и IJ.

«Ранние представители современного человека в Европе (EEMH), широко известные как кроманьонцы, мигрировали с Ближнего Востока в Европу несколькими волнами. Задумывашись над тем, какие гаплогруппы Y-ДНК могут быть связаны с ними, и в каком порядке они мигрировали в Европу, я придумал следующую хронологии для верхнего палеолита.

1) Гаплогруппа С6 (или С *, которая развилась в C6 в Европе)

2) Гаплогруппа F

3) Гаплогруппа IJ (которая развилась в Европе в гаплогруппу I) «

Заслуживает внимание и мастерское использование в данном исследовании методов секвенирования нового поколения — в частности, после того как генетики собрали геном древнего европейца из прочитанных мелких сегментов ДНК («ридов») по методу отображения ридов на референсный геном человека,  осталось приличное количество неиспользованных ридов. Генетики использовали «сухой остаток» для проведения метагеномического анализа. Как известно, метагеномика работает с набором всех ДНК находящихся в среде; следовательно генетики сделали удачное предположение о том, что «риды» без привязки к человеческому геному принадлежали геномам бактерии. BLAST-анализ ридов в Генбанке позволил установить те виды бактерий, секвенсы геномов которых были наиболее близки к изучаемым ридам.


В конце января были опубликованы две замечательные статьи на русском языке, посвященные бурно развивающейся области исследований — молекулярной патологии: «Молекулярная патология и роль врача-патологоанатома»  и «Наследственно обусловленный рак молочной железы и яичников«.


The Coop Lab продолжает размещать материалы о статистических рассхождениях в характере наследования генетического материала у ближайших родственников. Традиционно считается, что сибсы (сиблинги) одного пола похожи друг на друга в той или иной степени. Различие в фенотипических чертах объясняются разными факторами окружающей среды воздействующих в разной степени на их развитие. Тем не менее, как было показано в статье The Coop Lab,сибсы различаются также на уровне своего генома, за счет случайности сегрегации и рекомбинации.


Китайские генетики разработали  новый метод генной хирургии (точное геномое редактирование) и успешно применили его на макаках.


Ученные из университета Северной Аризоны «возродили» вирус древней чумы, пандемия которой пришлась на время правения византийского императора Юстиниана (Юстинианова чума). В лаборатории был прочтена последовательность ДНК бактерии-возбудителя чумы, которая содержалась в останках жертв этой пандемии. Очевидно, здесь также применялись методы метагеномики.


В сетевой версии журнала «Наука и жизнь» размещена статья о характере генетической интрогрессии (межвидовым обменом чужеродной генетической изменчивостью) произошедшей между неандертальцами и предками анатомически современного человека много десятков тысяч лет назад, и приведшей к частичной гибридизации двух видов, чьи эволюционные пути разошлись около полумиллиона лет тому назад:
«Оказалось, что практически все неандертальские гены локализованы в Х хромосоме, а значит, передались нам по женской линии. Ученые пришли к выводу, что мальчики, рождавшиеся в результате смешения кровей, были в большинстве своем бесплодны. «Когда неандертальцы и люди скрещивались, это было на краю биологической совместимости, ведь два генома не встречались друг с другом примерно полмиллиона лет», — комментирует результаты исследования один из его авторов Дэвид Рейч, генетик из Медицинской школы Гарварда (США).»

Я еще в 2010 году говорил, что если смешивание с неандертальцами происходило, то скорее всего гены были привнесены от связей между мужчинами homo sapiens sapiens и женщинами-неандертальцами. Не откажу себе в удовольствии процитировать свое сообщение на форуме Молгена.

«Re: Люди носят гены неандертальцев
Ответ #23 : 10 Май 2010, 19:40:25  Самое неубедительное в обеих работах это
1)отбор снипов для анализа (перекрестное сравнение снипов орангутанга, человека и шимпанзе — выбрали те, которые у человека являются, как считается, потомковыми).
2) по отобранным снипами произвели выравнивание (alignment) секвенсов шимпанзе, человека и неандертальца фазирование предкового генотипа общего предка человека, неандертальца и современного человека (т.е говоря проще, реконструировали (предсказали) гипотетический генотип по методу Байесовской апостериорной вероятности)
3) затем разбили фрагменты генома неандертала по снипами по признаку совпадения или несовпадения с предковыми значения гипотетического секвенса общего предка шимпанзе и гомо, на три группы -гомозиготные с предковым значением снипа, гомозиготные с потомковым значением и просто гетерозиготы. Про исключение более половины мутаций (пусть и синонимических), я вообще молчу. Но кто может гарантировать, что предковый генотип реконструирован верно, и, что самое главное — где доказательство того, что у неандертала должно быть именно предковое значение снипа, а не мутировавшее параллельно с человеком.
Наконец, на приведенном выше графике, разброс участков генома совпадающих у человека и неандертальца по X хромосоме, находится в меньшем диапозоне SD (стандартного отклонения), эти участки небольшие, но по структуре более дивергентные.
Из чего следует 2 вывода:
a) основное генное вливание шло через X хромосому и b) поскольку около 2/3 генетической информации X хромосомы аккумулируется в женских линиях, то направление вливания шло через самок неандертальцев и мужчин-сапиенсов, что несколько противроечит картине изображенной в первой статье.»

Любопытно, что при ресеквенировании геномов неандертальцев и секвенировании геномов новых неандертальцев (из пещеры Окладникова) применили новый метод секвенирования. В частности, они секвенировали митохондриальную ДНК из кости неандертальца и отделили ее от ДНК современного человека, что позволило доказать родство между жившими в Сибири и в Европе неандертальцами.Метод определения посторонних наслоений ДНК основан на анализе ее естественных мутаций. Так, у 30–40% образцов, возраст которых насчитывает несколько тысяч лет, цитозин превращается в тимин, а гуанин — в аденин. Ученые разработали систему, моделирующую процессы естественного изменения ДНК и сравнивающую полученный результат с данными образца.

Аналогичная методика была применена и в отношении менее древних образцов ДНК. Насчет мезолитических образцов из работы Лазаридиса, я не читал ту часть сапплемента где описывается техническая сторона опыта. Но в другой работе упомянутого в статье Скоглунда (Skoglund et al .2012) — в неолитическах образцах результаты поссмертной гидролитической деаминации (cytosine —> thymine or guanine —> adenine) были удалены. Но у неандера разумеется из было горадо больше и пришлось придумывать методику реконструкции первоначальных нуклеотидов.Кроме того, в статье Lazardis et.al.2013 (точнее в сапплементе) содержится указание на использование урацил-ДНК-гликосилазы и эндонуклеозы при подготовке библиотек для сиквенирования.Использование этого метода значительно (!) уменьшает включение деаминированных остатков C/G→T/A (здесь подробности).


Уважаемый «любитель» Владимир Таганкин на основе большого эмпирического материала (десятки тысяч гаплотипов) провел серьезное исследование дисперсии значений локусов Y-STR. Это исследование  по своему качеству превосходит многие статьи профессиональных популяционных генетиков.


В статье доктора Линча известный «феномен раздутости нефункциональной части человеческого генома» объясняется сочетанием ряда генетических факторов. Мутации, увеличивающие размер генома (дупликации), с гораздо меньшей вероятностью вредят организму, чем мутации, при которых часть генома теряется (делеции). Поэтому с увеличением частоты мутаций геном начинает непроизвольно расти. То есть причинно-следственная цепочка тут следующая:

малый размер популяции > увеличение генетического дрейфа > нарушение аккуратности репликации генома (увеличение частоты мутаций) > увеличение размера генома.

Как мне кажется, это объяснение можно применить к анализу всех мутаций, в том числе и STR (коротких тандемных потворов).


В январе и начале февраля было опубликовано несколько статей, в которых затрагивается тематика ДНК-криминалистика. Так в ходе проведенного Федеральным Бюро Расследований США аудита национальной базы данных ДНК, было обнаружено 166 ДНК-профиля, которые содержали ошибки. Часть этих ошибок появилась в результате ошибок клерков, другая часть связана с ошибками при интерпретации данных допущенных сотрудниками лабораторий. Проведенная тогда же проверка профилей ДНК в базе данных города Нью-Йорке дала аналогичные результаты. Неприятный факт обнаружения ошибок в STR-профилях ДНК поднимает старые вопрос о необходимости замены существующей системы CODIS. В более ранней работе, в которой рассматривалась роль и место устаревающей, но по-прежнему существующей системы CODIS в системе быстро развивающегося комплекса знаний о геноме человека, авторы сделали интересный вывод: несмотря на то, что маркеры CODIS часто лежат в пределах геномных и генных доменов, связанных с риском развития определенных заболеваний или отвечающих за определенные функции генома, не было найдено никаких  убедительных доказательств того, что «короткие тандемные повторы», используемые в качестве маркеров CODIS, могут помочь установить физические черты человека.  Наконец, в совсем новой работе по ДНК-криминалистике («Recent Advances in Forensic DNA analysis«), наряду с обсуждением сугубо технических моментов сбора и подготовки биологического материала к анализу, затрагивается и вопрос о возможных альтернативах STR (коротких тандемных повторов), т.е того типа маркеров которые лежат в основе системы CODIS. Одной из логичных альтернатив являются однонуклеотидные полиморфизмы (снипы). Одним из преимуществ снипов над STR является тот факт, что в сильнодеградированные фрагменты ДНК могут быть проанализированы только с помощью снипов. Будучи биаллельным маркером, снип может быть включен в ДНК-профиль, однако информативность одичного снипа гораздо ниже информативности STR-локусов, в силу чего  процесс установления личности при работе со смесью разнородных ДНК усложняется. Хотя единчный снип менее информативен ( в силу биаллельности), чем STR, но этот недостаток можно легко избежать за счет увеличения  количества SNP(снип)-маркеров, используемых при анализе. Разный уровень гетерозиготности  является одной из наиболее ценных особенностей снипов. Другой положительной чертой снипов является то, что при определении снипов нет нужды на разделение сегментов по их размеру, что делает мультиплексирование и автоматизации более доступны, чем  в анализе коротких тандемных повторов. Кроме того,  низкая скорость мутации снипов значительно улучшает их стабильность в качестве генетических маркеров.

 

Человек из Мальты

Как уже сообщалось ранее, международная группа ученых из США, Евросоюза и России провела исследование ДНК скелета мальчика, жившего 24 тысячи лет назад, и показала генетическую связь индейцев, европейцев и сибиряков. Исследование доказало, что предки коренных американцев попали в Америку из Сибири, а не из Европы, как считалось ранее.

Хранящийся в Эрмитаже скелет ребенка археологи нашли в конце 1920-х годов у села Мальта на территории современной Иркутской области. В том месте располагалась одна из самых известных позднепалеолитических стоянок Сибири. В ходе изучения ДНК ребенка ученые установили, что он был мальчиком примерно четырех лет. Генетики также выявили, что ДНК ребенка совпадает с ДНК современных североамериканских индейцев на 14-38%. Это объясняет тот факт, почему найденные в Америке останки предков современных индейцев имеют европейские черты. Кроме этого, соплеменники мальчика имели генетические связи с людьми, которые населяли европейскую часть России, а также современные Чехию и Германию.

Исследование позволяет пересмотреть время, когда предки индейцев пришли на Аляску, а затем и в Северную Америку. По-видимому, это произошло гораздо раньше, чем считалось (ранее 14,5 тысяч лет назад).

Результаты своих исследований антропологи и генетики опубликовали в журнале Nature (Raghavaan et al. 2013).

Происхождение первых американцев остается предметом споров. Хотя коренные американцы , кажется, генетически наиболее тесно связаны с восточными азиатами , среди ученных нет консенсуса в отношении того, какие именно группы населения Старого Света ближе всего к америндам. В работе Rahgavaan et al.2013 была рассмотрена последовательность генома останков доисторического человека  ( МА- 1, датировка 24 000 лет ) со стоянки в Malta  (юго-центральная Сибирь) , на средней глубине покрытия генома 1 х. Насколько известно, на сегодняшний день  это старейший из существующих геномов анатомически современного человеческого генома. Кроме того, в работе были представлены результаты исследования другого древнего генома (с Афонтовой горы), но в силу плохого качества сиквенирования, эти исследования не столь интересы (другой южно-центрально-сибирский образец , Афонтова Гора- 2 датируется примерно в 17000 лет, он  характеризуется аналогичными аутосомно- генетическими сигнатурами, что MA- 1 , и это означает что в течение последнего ледникового максимума в этом регионе не было существенной смены населения).

Митохондриальный геном MA-1 принадлежит к гаплогруппе U-1, широко представленной   среди популяций верхнего палеолита и мезолита европейских охотников-собирателей. По мнению Германа Дзибеля, тщательный анализ митохондриального сиквенса MA-1 позволяет установить косвенные свидетельства в пользу архаичной предковой ретенции в митогеномных сайтах 13350 и 16399. Для крупных клад U были найдены следующие соответствия с геномами денисовцев и неандертальцев:

U: A12372 (D1, 2)
U1: C12879 (D1, 2), G13104 (D1, 2), A15148 (D1, 2, N), C16249 (D1, 2),
U6: C16172 (D1, 2),
U3: T150 (D1, 2, N),
U4: C16356 (D1, 2),
U9: A3834 (D1, 2)
U7: C152 (D1, 2, N, большинство людей), A14569 (D1, 2).
Учитывая, что здесь мы имеем дело с прямыми совпадениями с  ДНК архаичных гомининов,  обнаруженных в том же районе Южной Сибири, что и ДНК из Мальта, Дзибел делает интересные интерполяции в свете последних обсуждений статьи Малярчука  о  существовании «архаичных примесей» в мтДНК современного человека.


Y -хромосома МА -1 принадлежит в базальной по отношению к современным западным евразийцев ветви,  восходя к точке конвергенции с собственно типичными коренными индейскими Y-хромосомными линиями. По мнению исследователей с Молгена, из имеющихся 41990 снипов на Y-хромосоме позитивными оказались 849, спорными 207, no-call 23622, а сам образец принадлежит к  (R)P227+ (R)P280+ (R)P285+ (R1)P231- (R1)P234- (R1)P236- (R1)P245- (R1)P294- (R2)M479-.  Образец MA-1 имеет «предковые значения аллеля» в 5 R cпецифических снипах.

Как  Y- хромосома R, так и мтДНК-гаплогруппа U встречаются  относительно редко к востоку от озера Байкал , которое здесь рассматривается как естественный природный барьер для генетического влияния западной Евразии в восточной Евразии. И действительно, оба эти гаплогруппы отсутствуют у коренных американцев , так что пока не ясно , каким образом коренные американцы ( которые принадлежат к Y -хромосомным гаплогрупп Q и С и мтДНК-гаплогруппам А, В, С, D, X ) связаны с палеолитическими сибиряками. Очевидным кандидатом для этой связи является Y- хромосомная гаплогруппа Р (общий предок Q и R ) .

Аналогичным образом, определенные свидетельства близкого (в эволюционном плане) родства современных западных евразийцев и современных коренных американцев мы находим в анализе аутосом MA- 1. Примечательно, что результаты анализа аутосом апостериорно опровергают априорную гипотезу о близком родстве MA-1 c  популяциями Восточной Азии. Это говорит о том , что население, связанные с современными западными евразийцы в далеком прошлом (около 24 000 лет тому назад),  вопреки традиционному мнению, были гораздо шире представлены в северно-восточной части Евразии.

Кроме того, по нашим оценкам, от 14 до 38% генов индейцев могли появится в результате вливания генов со стороны этого древнего населения . Это вливание ,вероятно, произошло уже после расхождения предков америндов с остальной частью предковой популяции , но еще до диверсификации индейских популяций в Новом Свете .

Ранее я проводил анализ MA-1 на предмет выявления процентного соотношения компонентов в программе Admixture. Мои вычисления можно резюмировать следующим образом:

Uralic (пик у селькупов и кетов — Западная Сибирь) 38,46%
Gedrosia-Caucasian (пик у брагуев и белуджей — Афганистан) 25,37%
North-Amerindian (пик у пима и апачей — юго-запад США) 17,38%
North-European-Baltic (пик у латышей) 11,5%
Ancestral-South-Indian 4,66%
Bantu 1,42%
Papuan-Australian 1,19%

Для сравнения внизу же приведены таблицы компонентов в образце MA-1 взятые из обсуждаемой статьи (Raghavaan et al. 2013). Разумеется, точного соответствия между компонентами нет, но в рамках произвольной аппроксимации можно предположить, что у MA-1 представлены «Меланезийский» (малиновый), «Америндский» (оранжевый) 16%, «Циркумполярный» (розовый), «Индийский» или «Гедрозия» (зеленый) 37%, «Восточноевропейский» (синий) 34%.

Самое интересное, что есть доказательства реальности обмена генов между образцом MA- 1 и коренными американцами. Данное доказательство  имеет смысл , поскольку MA-1 является своего рода «прокси» для сибиряков периода, непосредственно предшествующего начальной колонизации Америки. Интересно и то, что МА -1 нельзя отнести к восточноевразийским популяциям , что следует из теста D-статистики ( Papuan , Han ; Sardinian , MA- 1). Результат этого теста не является статистически значимых, так как MA- 1 связаны с ханьцем не теснее, чем cовременные папуасы (обратное утверждение справедливо для современных коренных американцев ). Так что, похоже , что поток генов между MA -1 и коренных американцев был направлен от предков коренных американцов к MA -1 , а не в обратном направление.


Поток генов от доноров вроде MA- 1 к реципиентам — предкам индейских предков мог бы объяснить, почему некоторые черепа первых американцев, были описаны как несущие в себя определенные морфологические характеристики , которые не напоминают аналогичные характеристики восточных азиатов.

Герман Дзибель, c отсылкой к работам известного уралиста В.Напольских (особенно «Древнейшие этапы происхождения народов уральской языковой семьи: данные  мифологической реконструкции (прауральский космогонический миф)»), приводит еще одну интересную параллель, хотя она и не имеет прямого отношения к генетики. Мысль о том, что мифологические сюжеты и генетические маркеры должны между собой как-то коррелировать, для большинства ученных не нова: это слишком очевидно. А поскольку религии, в рамках которых существовали мифы, изначально были скорее родовыми, чем нацеленными на общечеловеческую экспансию, то и связь ген—миф должна быть, возможно, даже более тесной, чем ген—язык.  В 1991 Напольских была предложена этноисторическая интерпретация распространения в Северной Евразии и Северной Америке космогонической мифологемы о  создании суши из кусочка земли, принесённой ныряльщиком (животным или антропо- / теоморфным персонажем) со дна первичного океана (далее – миф о нырянии за землёй, в случае с нырянием птицы – миф о ныряющей птице, МНП).  Было показано, что данный мотив имеет весьма древнее (как минимумверхнепалеолитическое) северноазиатское происхождение, и было обосновано  предположение о том, что в наиболее древнем его прототипе (обозначенном кратко МНП0) сам образ ныряльщика (птица, млекопитающее, черепаха) на имел принципиального  значения, а важнейшую смысловую нагрузку нёс успех последнего из нескольких  ныряльщиков, который обеспечивался не физической, а особой сверхъестественной силой его. Сюжеты такого рода широко распространились в Северной Америке, и в большинстве  продвинутых версий сохранили эту древнюю особенность, а конкретизация образа  ныряльщика шла там в разных направлениях: в качестве такового могли выступать и птицы,  и звери, и черепаха, и даже членистоногие (см. ниже).  Согласно предложенной гипотезе, в Северной Евразии уже в глубокой древности  получили распространение специализированные варианты мифа о нырянии за землёй с  птицами в основной роли, в которых старая идея об успехе последнего и более слабого  ныряльщика была со временем реализована в противостоянии птиц типа гагары, нырявшей  первой и неуспешно, и утки (разные виды уток, распространённый вариант – поганка, очень  редко – гусь или лебедь), принесшей землю.  В более поздних работах Напольских (2011), Березкина (2012) и других был более точно определен ареал распространения мифологем. Этот ареал хорошо коррелирует с ареалом генетических маркеров.

Генетика носителей пазыркской культуры

Пазырыкская культура — археологическая культура железного века (6—3 вв. до н. э.), созданная скифами (у населения преобладали европеоидные черты, основное занятие – кочевое скотоводство). Была распространена на смежных территориях Казахстана, Республики Алтай и Монголии. Основной центр – Горный Алтай. Там обнаружена большая часть памятников.

Культура названа по памятнику в урочище Пазырык Улаганского района. Там в 1929 году академиком Руденко были раскопаны усыпальницы племенной знати. Эти гробницы представляли собой деревянные срубы. В силу особых климатических условий мумии вождей имеют отличную сохранность. Кожа мумий покрыта сложной татуировкой —  самыми древними образцами татуировки в мире.

С тех пор, как генетики научились извлекать ДНК из древних останков, пазыркские мумии уже не раз становились объектом палеогенетических исследований:

«Как было показано специалистами из Новосибирского института цитологии и генетики СОРАН, генетическими наследниками пазырыкских племен, вероятнее всего, являются современные самодийцы (селькупы и кеты),

населяющие северо-запад Сибири. Они пришли туда, вытесненные со своих территорий племенами хунну, двигавшимися с востока на запад. Впрочем, некоторые генетические данные (А. С. Пилипенко и др., 2011. Митохондриальная ДНК женщины из пещеры Каминная (Горный Алтай) эпохи позднего неолита, PDF, 1,22 МБ) говорят о более раннем (в IV–III тысячелетии) присутствии западных и восточных элементов в генофонде алтайского населения. Если это верно, то движение скифов (точнее, их потомков) в восточном направлении в VII–VI веках до н. э. только усилило перемешивание алтайского генофонда, но не перекроило по-новому его генетический узор. На сегодняшний день этнографы ставят вопрос об алтайском населении следующим образом: как экспансия скифов на восток изменила генофонд алтайцев во время железного века? Иными словами, насколько высока доля генетических вариантов, привнесенных в ходе западной экспансии в середине первого тысячелетия до н. э.?

Можно попытаться ответить на последний вопрос c помощью эксперимента в ALDer с популяцией современных алтайцев, используя ширкопанельную линейку снипов.Вот исходные параметры эксперимента (если кто хочет, может его повторить)


genotypename: /storage/hpchome/vadim78/admixtools/bin/reference.geno
snpname: /storage/hpchome/vadim78/admixtools/bin/reference.snps
indivname: /storage/hpchome/vadim78/admixtools/bin/reference.ind
num_threads: 10
jackknife: YES
output: Altaic
seed: 77
mindis: 0.001
admixpop: Altaic
refpops: Italian-Center;Sicilian;Sardinian;German;Lithuanian_V;Lithuanian;Latvian;Belarusian;Swedish;Polish_V;Russian_V;Russian_Center;Latvian_V;Inkeri;Russian_South;Ukrainian_V;Slovakian;Czech;Sorb;Estonian;Ukrainian;Belarusian_V;Ukrainian-East;Ukrainian-West;Mordovian;CEU;CEU_V;British;French;Orcadian;German-South;German-North;German_V;Bulgarian;Finnish-North;Cirkassian;Russian_cossack;Saami;Udmurd;Komi;Karelian;Vepsa;Mari;Bashkir;Nenets;Hant;Chuvash;Mansi;Finnish-South;Polish;Gagauz;Moldavian;Romania;Bosnian;Adygei;Croatian;Serbian;Slovenian;Montenegrin;Macedonian;Kosovar;Austrian;Greek_Azov;Greek_Center;Greek_North;Greek_South;Tatar_Crim;Azeri;Tadjik;Kyrgyz;Kazakh;Georgian;Georgian_Imereti;Georgian_Laz;NorthOssetian;Armenian;Kumyk;Chechen;Turk;Turkmen;Uzbek;Mongol;Karakalpak;Lak;Balkarian;Lezgin;Abhkasian;Kalmyk;Syrian;Kurd;Tabassaran;Hakas;Altaic;Tatar_Kryashen;Tartar_Mishar;Parsi;Avar;Nogai;Italian-North;Hungarian;Mongola;Hezhen;Uygur;Tu;Tujia;Xibo;Yakut;Buryat;Dolgan;Han-Beijing;Selkup;Ket;Nganassan 

Обсуждение

В данном эксперименте я использовал строгие критерии отбора: результаты формального теста должны быть статистически значимыми, взвешенная кривая экспонентная угасания LD должна иметь корреляцию у обеих рефренсных групп.
Единственный результат который отвечает этим критериям выглядит следущим образом:

DATA: success 4.7e-15 Altaic Sardinian Hezhen 8.79 8.88 2.97 25% 46.59 +/- 5.30 0.00043780 +/- 0.00002198 52.04 +/- 5.86 0.00021948 +/- 0.00001510 59.90 +/- 20.19 0.00007601 +/- 0.00001223

Популяция Hezehn (нанайцы) являются в данном контексте представляют собой «чистый» прототип носителей байкальского антропологического типа с небольшой примесью северного китайского антропологического компонента. Cардинцы — «чистый европейский компонент».

Время смешения этих групп датируется программой ALDER интервалом 46.59 +/- 5.30 поколений до нашего времени. То есть 1500-1200 лет тому назад, т.е. временами выхода на историческую арену тюрков и тюркских каганатов. Кто мог быть носителями европеидного элемента у предков алтайцев? Согласно моим представлениям, это скорее всего знаменитые динлины. Именно они как считается в ходе смешения с монголоидными племенами (сюнну-хунны?) стали предками части тюркских народов, в том числе хакасов. В китайских летописях потомков динлинов называли «теле». Большинство племен теле в IV–VI вв. обитало на территории современной Монголии, достигая во время перекочевий Тывы и горного Алтая. Динли́ны (Dingling (丁零) или Гаочэ (高車), Чилэ (敕勒), Телэ (鐵勒)) — древний народ Южной Сибири и Монголии, упомянутый впервые в китайском описании завоеваний хуннского шаньюя Модэ около 202 до н. э.

С IV—V веков обосновались на территории Китая в составе южных сюнну. Они играли довольно большую роль в варварских династиях.

В самой же Центральной Азии динлины появляются вновь в конце IV в. как враги табгачей. Немного позже они вступают в соперничество с жуаньжуанями.

Около 487 г.н.э динлины образовали конфедерацию из 12 племён во главе с двумя братьями Афучжило и Цюнци. Этноним динлин продолжает использоваться, но одновременно возникают и используются другие транскрипции и переводы. Одним из них является гаочэ (или гаоцзюй) — «высокие повозки», другими — дили, тэлэ, чилэ, чжилэ и телэ.

Также считается что предки динлинов были носителями тагарской культуры.Преобладающим у тагарцев являлся европеоидный тип, по всей видимости, восходящий к Андроновской культуре, однако черепа с монголоидными признаками обнаруживаются в курганах, датируемых началом тагарской культуры, и количество таких черепов постепенно возрастает к моменту прихода хуннов.

Комментарии

Vladimir Gurianov: По Y-гаплогруппам данных, к сожалению, опять не приводится. А ведь если селькупы и кеты являются наследниками пазарыкцев, то у последних просто обязательно должен быть высочайший процент Q1a3.

Vyacheslav Malinowsky: Вадим, там кроме динлинов были европеоиды и усуни и юэчжи и еще Бог знает кто..

Vadim Verenich: Это вообще-то только предположение: это мог быть кто-угодно — жуны, усуни и так далее. Сейчас не столько речь о поименованиях, сколько о присутствии европейского адмикса. Не знаю, совпадение или нет, но в последней большой обзорной работе по древним митохондриальным ДНК Евразии сардиниское митоДНК времен нурагической культуры (NUR) оказалось на PCA-графике митохондриальной вариации в одном кластере с митохондриальными ДНК останков из южносибирских курганов.

Vyacheslav Malinowsky: То есть Sardinian2 как и положено близки к «неолитчикам», а вот сардинцы бронзового века Nuragic Sardinians (Bronze Age) неожиданно оказались близки к мезолиту? Может просто именно в этих погребениях оказались U5?

Vadim Verenich: Ср.результаты ALDER  DATA: success 4.7e-15 Altaic Sardinian Hezhen 8.79 8.88 2.97 25% 46.59 +/- 5.30 0.00043780 +/- 0.00002198 52.04 +/- 5.86 0.00021948 +/- 0.00001510 59.90 +/- 20.19 0.00007601 +/- 0.00001223
Нет, митоДНК сардинцев бронзового века Nuragic Sardinians (Bronze Age) неожиданно оказались близки к южноcибирцам бронзового века, а также к финноугорам. Прошу отметить, что речь идет только о митохондриальной близости, а не о полногеномной.

Vadim Verenich: И судя по графику, это действительно вектор U5.

Vyacheslav Malinowsky: «Нет, митоДНК сардинцев бронзового века Nuragic Sardinians (Bronze Age) неожиданно оказались близки к южноcибирцам бронзового века, а также к финноугорам» Вадим, там эдаким «маркером» выступает упомянутая прибалтийская культура Кунда и европейский мезолит, а в двух «кундских» образцах U5b2? и U4. То же и в двух образцах поволжской Елшанской культуры (9-10 тысяч лет назад) — U5a1 и U5a.

Vadim Verenich: Я это понимаю, речь сейчас именно о странном совпадении близости митоДНК и близости по аутосомам.

Vyacheslav Malinowsky: Так по мито близость по осям Н и Т, наверное то же и по аутосомам — «неолитический», «переднеазиатский» компонент.

Vadim Verenich: Тут именно сардинцы.

Vyacheslav Malinowsky: Так у сардинцев вроде тоже «неолитического» компонента хватает? И у скифов он присутствовать должен был, частично от «неолитчиков» Причерноморья, частично из Средней Азии. Ну или-или..