Демография миграций в эпоху неолита и бронзового века

C ресурса Генофонд.ру (автор: Надежда Маркина)

 

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

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

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

 

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

 

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

 

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

 

Этюд на тему ДНК-генеалогия.

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

---

Так в ревизии Воловича (1559 года) читаем, что

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

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

 

---

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

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

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

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

 

---

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

---

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

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

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

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

 

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

---

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

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

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

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

 

 

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

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

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

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

Здесь начинается самое интересное.

---

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

Две новые модели для калькулятора DIYDodecad

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

 

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

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

 

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

Кластеризация компонентов модели K11 по степени дифференциации

Таблица FST между компонентами K16

Кластеризация компонентов модели K16 по степени дифференциации

 

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

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

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

Определение базовых терминов

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

Принцип работы ADMIXTURE.

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

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

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

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

Пример 1.

Предположим, что К = 3.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Карты распространения некоторых компонентов K16 и K11  в ряде географических ареалов

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

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

 

 

Вторая фаза нового проекта

Две недели назад я сообщил об окончании первой фазы своего нового проекта (на первом этапе работы удалось собрать надежную выборку из более чем 5000 образцов более чем 250 различных этно-популяционных групп людей по всему миру.

Как я уже рапортовал ранее, самой сложной из запланированных на втором этапе задач являлась импутирование (импутация) отсутствующих генотипов.  Читатели моего блога помнят, что две предыдущие экспериментальные попытки импутирования больших выборок     — в 2013  и в 2015  — закончились неудачно (или, если говорить точнее, качество импутированных генотипов не оправдало моих завышенных ожиданий). В предыдущих опытах я задействовал мощную комбинацию программ ShapeIT и IMPUTE и  метод импутирования снипов за счет использования большой референсной панели аутосомных гаплотипов (из 1000 genomes),  гарантирующей более аккуратное определение генотипов.

На этот раз, я решил не повторять ошибок, и обратился к использованию других программ — в частности , к  Minimac3, хорошо зарекомендовавшую себя в работе с геномами 1000G.  К моему счастью, я набрел на недавно появившиеся публичные сервера, работающие с «облачным» сервисом импутирования Cloudgene. геномов.
Серверы импутирования геномов позволяют использовать полную референсную панель гаплотипов для точного определения недостающих генотипов в анализируемых данных. Пользователи подобных серверов могут загружать (предварительно фазированные или несфазированные) данные генотипов на сервер. Процедура импутирования  будет осуществляться на удаленном сервере, и по окончанию этого процесса рассчитанные данные доступны пользователю для скачивания. Наряду с импутированием, подобные сервисы позволяют провести процедуру контроля качества (QC) и фазировки данных в качестве предварительного этапа процесса импутирования генотипов.

Прототипы серверов импутирования уже доступны в институте Сангера и Мичиганского университета. В дополнение к вышеназванным серверам, можно упомянуть прототип сервера поэтапной полномасштабной  фазировки генотипов анализируемых образцов (прототип создан биоинформатиками Оксфордского университета). На мой взгляд, самое простое и доступное решение задачи импутирования на удаленном сервере было разработано сотрудниками   Мичиганского университета. Дополнительное преимущество этому решению дает грамотная документация по использованию сервиса.

Основная рабочая лошадка сервиса — это комбинация двух или трех программ — две програмы для фазирования диплоидных генотипов в гаплоидную фазу  ShapeIT и Hapi-UR , а в качестве основного ПО для самого процесса импутирования (определения) недостающих генотипов — вышеупомянутую программу Minimac3.

Описание эксперимента с импутированием генотипов на удаленном сервере

В самом начале,  я разбил свою выборку на пять когорт (т.к. референсные панели на сервере также разбиты на «этнографические группы»):

1. европейцы (европейцы + кавказцы) — 1715 образцов -87169 снипа
2. азиаты (+американские аборигены и аборигены островов Тихого Океана) — 2356 образцов — 87044 снипа
3. африканцы — 1054 образца — 86754 снипов
4. палеогеномы древних жителей Евразии, Африки и Америки -340 — 594500 снипов
5. смешанные группы — преимущественно мозабиты, пуэрто-риканцы и др.

На рисунке показана корреляция между частотами аллелей в изучаемоей выборке (здесь: европейская когорта) и частотами аллелей в референсной панели

К моему вящему неудовльствию,  некоторые образцы в сводной выборке не прошли контроль качества — в первую очередь это касается образцов европейцев из базы данных POPRES, а также выборок статьи  Xing et al. (2010). Скорее всего, их нужно будет импутировать отдельно.

Несмотря на значительную скорость обработки генотипов на удаленном сервере, к настоящему времени эксперимент еще не доведен до конца.  Пока я планирую ограничиться импутированием генотипов в 3 первых когортах (т.к. импутирование палеогеномов с помощью современных референсных панелей гаплотипов вероятнее всего приведет к искажению истинного разнообразия палеогеномов за счет проекции на современные группы населения, хотя авторы статьи Gamba et al. 2014 в сопроводительном материале к своей статье утверждают обратное).

После окончания фазирования и последующей обработки генотипов европейской когорты в программе Plink (были отсеяны все варианты с вероятностью ниже 0.9) ,  я получил выборку из 1715 европейцев с 25 215 169 снипами против изначальных 87169, т.е число снипов в выборке увеличилось в 290 раз!
В азиатской когорте соотношение импутированных генотипов к исходным составило чуть меньшую величину 19 048 308 / 87044 = 219.

Проверка результатов

Разумеется, все полученные результаты нуждались в дополнительной проверке качества генотипирования.
Cначала я объединил импутированную европейскую когорту с когортой палеогеномов (которая не была импутирована) и рассчитал в программе PLINK 1.9 матрицу IBS (т.е. сходства образцов в выборке между собой, эта метрика отдаленно напоминает Global Similarity в клиентских отчетах 23andme), а затем усреднил данные по популяциям и произвел по усредненным значениям иерархическую кластеризацию по признакам сходства (IBS, identity by state). Результат превзошел все мои пессимистические ожидания

 

 

Как становится очевидно из приведенной выше кластерограммы,  в целом взаимное расположение популяций в кластерах соответствует (в общих чертах) взаимному географическому положению. Присутствуют, правда, и некоторые огрехи. Так, например, венгры очутились в одном кластере с русскими из Курска,  норвежцы — с русскими из Смоленска, а усредненные «русские» — с американцами европейского происхождения из штата Юта и французами. Трудно сказать, в чем здесь причина, тем более что матрица была составлена по значениям IBS (идентичности по состоянию), а не IBD (идентичности по происхождению).  Более подробные данные о попарных значениях IBS между популяциями выборки можно посмотреть в этой таблице

Импутированная азиатская когорта (несмотря на расширение географии за счет включения образцов коренного населения Америки и аборигенов бассейна Тихого океана)  тоже  оказалась на удивление надежной. Я пока не буду останавливаться на подробностях изучения этой когорты, вместо этого я размещаю здесь результаты MDS- мультдименсионального шкалирования образцов выборки, образованной в ходе слияния 2 импутированных когорт (европейской и азиатской) с 1 неимпутированной (палеогеномы). Цветовое обозначение точек соответствует определенным кластерам, выявленных в выборке с помощью алгоритма MCLUST (cледуя рекомендациям Диенека Понтикоса). Всего этих кластеров 15 и они обозначены последовательностью чисел от 1 до 15, и каждый из этих кластеров имеет свою четкую географическую привязку:

• 1 — кластер популяций ближнего Востока и  Анатолии
• 2 — кластер популяций северного Кавказа
• 3 — «индоевропейский» кластер древних популяций Синташта, шнуровой культуры, Ямной культуры и т.д.
•  4 — кластер аборигенных жителей Америки (эскимосов и индейцев)
• 5 — суперкластер популяций средиземноморского и восточноевропейского региона
• 6 — сибирский кластер алтайских и самодийских популяций
• 7 — кластер популяций западной и северной Европы
• 8 — кластер палеосибирских популяций (таких как чукчи, ительмены и коряки)
• 9 — кластер аборигенных (австронезийских и тай-кадайских) популяций юго-восточной Азии (даи, атаяла и ами)
• 10 — кластер неолитических популяций
• 11 — еще один ближневосточно-средиземноморский кластер (ашкеназим, сардинцы и так далее)
• 12 — кластер североиндийских популяций
• 13 — кластер центральноазиатских популяций
• 14 — поволжские популяции
• 15 — разные групп индусов

 

Реконструкция миграций по палеоДНК

Сергей Козлов

Реконструкция миграций по палеоДНК

Накопившийся за последние годы объем информации по аутосомной палеоДНК стал уже слишком велик, а потому начал требовать систематизации. Для этой цели я нанес взаимоотношения между собой ряда образцов из Евразии на нижеследующую схему:

Стрелки отображают вероятные влияния, однако источником их не обязательно является культура, указанная в ячейке, из которой выходит стрелка. Здесь больше привязка к географии — если влиял и не этот конкретный источник, то какой-то близкий и схожий. Многие ячейки попросту оставлены пустыми. В противоположность этому, остриё каждой стрелки указывает на конкретные образцы из определенной культуры, проанализированные учёными.

Чтобы не загромождать схему, для Европы я не стал создавать множество колонок, поскольку они были бы структурно схожи между собой. Кроме отображенной в таблице Центральной Европы (в основном это образцы из Германии), неплохой временной срез существует по северной Испании, где пещеры хорошо сохранили древние образцы. Совершенно аналогично предыдущему случаю, в мезолите местность населяют охотники-собиратели WHG, далее появляются неолитические земледельцы (аутосомно близкие по всей Европе), после чего в их генофонде понемножку начинает расти доля WHG, вплоть до халколита. Более поздние палеообразцы оттуда мне пока неизвестны.

Охотники-собиратели юго-западной Скандинавии (SHG) по аутосомам находились между WHG и EHG (похоже, что мезолитические охотники-собиратели северо-западной Евразии формировали континуум с плавным переходом от WHG на западе к ANE на востоке). Впоследствии мы видим появление все тех же неолитических земледельцев, а еще позже в регион попадают «ямноподобные» носители CHG, как и в Германии. Среди археологов нередко принято выделять этих пришельцев в отдельную от их аналогов с южного берега Балтики (культура шнуровой керамики) культуру боевых топоров, или ладьевидных топоров. И генетика дает для этого некоторые основания — в отличие от германских шнуровиков, у образца из Швеции вклад CHG заметно ниже, а влияние северных охотников-собирателей — выше. Однако и здесь носители CHG явно свежие пришельцы, ранее этот компонент в регионе не находили.

Третьим регионом, по которому имеется временной срез, является Венгрия. Можно было бы включить ее в центральноевропейскую колонку, однако у венгерских образцов имеется своя специфика. Если на протяжении мезолита-неолита ситуация развивается по привычной схеме, то в эпоху бронзы новоприбывшее население заметно отличается от тех, кто мигрировал в более северные районы. Да, растет доля «кавказского» компонента, но он более «анатолийский», чем «степной-ямный» (казалось бы, именно в степной Венгрии можно в первую очередь ожидать «ямный» компонент). При этом доля «охотничьего» компонента у них также заметно повышена по сравнению с неолитчиками. Возможно, эти люди и ответственны за аутосомный сдвиг у представителей ККК и Унетицкой культуры, отображенный в таблице. С этого момента в Центральной Европе наличествуют все основные имеющиеся в ней в наши дни аутосомные компоненты и население становится достаточно схожим с нашими современниками.

К сожалению, между Волгой и Карпатами до сих пор не проанализировано ни одного образца из обсуждаемого периода (единственный удостоившийся подобной чести — палеолитический образец с Маркиной Горы (Костёнки-14), для нашей цели бесполезен). Поэтому остается лишь строить предположения, какие изменения происходили в генофонде населения Восточноевропейской равнины в это время. Когда будет закрыта эта дыра, на данный момент мне совершенно непонятно. Что касается Средней Азии и Кавказа, то мы можем ожидать появления новых результатов оттуда в обозримом будущем.

 

 

Охотники-собиратели Кавказа и южный генетический полюс ямников

Сергей Козлов

Охотники-собиратели Кавказа и южный генетический полюс ямников.

За прошедший год в научный оборот было введено множество палеогеномов из Европы и евразийской степи. Было доказано, что в западной части Европы произошло как минимум два резких смещения аутосомного ландшафта — сначала на палеоевропейские охотники-собиратели были замещены пришедшими из Анатолии неолитическими земледельцами (впрочем, часть их генофонда все же сохранилась), а впоследствии уже земледельцы оказались сильно потеснены новыми пришельцами, генетически схожими с представителями ямной КИО. Их след хорошо выделяется в современной Европе — во-первых, это относительно недавно обнаруженный, но ставший широко известным среди интересующихся геногеографией компонент ANE, во-вторых же, «загадочный» южный компонент ямников.

Авторы первой из опубликованных работ по аутосомам ямников смоделировали их, как смесь ~50 на 50 мезолитических восточноевропейских охотников-собирателей (EHG) и современных армян (впрочем, еще лучше на эту роль подошли иракские евреи, но их решили пропустить). Эта модель сразу вызвала во мне отрицательное отношение, поскольку у армян хорошо представлен аутосомный компонент неолитических земледельцев, а у ямников он не обнаружен в сколь-нибудь значимых количествах. Таким образом, модель изначально была неверна, но, к сожалению, была растиражирована еще до выхода статьи в свет (благодаря «утечкам» от авторов) и завладела многими умами. Постепенно вокруг слова «армянский» даже перестали ставить кавычки ))

К счастью, над палеогеномами работает целый ряд команд ученых и одна из них решила обратить внимание не только на северные палеообразцы, но и на остававшиеся долгое время в пренебрежении южные. Первой ласточкой стали два охотника-собирателя, жившие (согласно радиоуглеродной оценке) 9 и 13 тысяч лет назад на территории нынешней Грузии. В запаснике у этой команды еще немало могущих представлять интерес образцов древней ДНК, поэтому ждем дальнейших работ.

В качестве основного был использован более поздний из двух образцов, найденный в пещере Kotias. Он прочитан с весьма хорошим для палеогенома качеством (что позволило мне использовать его для подсчета IBD-сегментов). Моделирование показало, что в качестве «южного полюса» генофонда ямников кавказские охотники-собиратели (для них авторы статьи ввели новое сокращенное название — CHG) подходят намного лучше, чем любая из современных выборок:

Это и неудивительно — ведь доминирующим аутосомным компонентом в предпочитаемом мной калькуляторе MDLP K27 у Kotias является Gedrosia-Caucasian, о котором я уже писал:

Однако с точки зрения предковых компонентов Admixture такая модель — далеко не лучший вариант, «южный» ямный компонент скорее связывается с чем-то в промежутке между Восточным Кавказом и Средней Азией. Как и предполагалось, он коррелирует с бимодальным компонентом, условно называемым Gedrosia. Исходя из современных максимумов, его исторический центр находится где-то в южном Прикаспии, возможно, восточнее. Судя по всему, он представляет собой результат смешения «ближневосточного» компонента ENF и ANE, поэтому теоретически исторического центра может и вообще не быть.

Как выяснилось, девять тысячелетий назад этот компонент преобладал и в более западных районах. Что ж, это делает его только еще более подходящим.

Результаты Kotias в K27:

0.42%   Nilotic-Omotic

2.22% Ancestral-South-Ind.

3.66% North-European-Balt.

0.00% Uralic

0.01% Australo-Melanesian

1.79% East-Siberian

0.00% Ancestral-Yayoi

30.28%   Caucasian-Near-East.

0.00% Tibeto-Burman

0.00% Austronesian

0.00% Central-African-Pygm

1.05% Central-African-HG

3.66% Nilo-Saharian

0.00% North-African

52.04%   Gedrosia-Caucasian

0.00% Cushitic

0.00% Congo-Pygmean

1.73% Bushmen

0.00% South-Meso-Amerind.

0.00% South-West-European

0.00% North-Amerindian

0.00% Arabic

0.01% North-Circumpolar

3.13% Kalash

0.00% Papuan-Australian

0.00% Baltic-Finnic

0.00% Bantu

Карта сумм IBD-сегментов Kotias с образцами из современных выборок:

Лидерами по сумме сегментов оказались грузины (приведен список первых 25 результатов):

Georgian 71,79
Abkhazian 70,75
Lezgin 68,27
Greek_Azov 67,15
Balkarian 65,02
Kurd 64,38
Ossetian 62,66
Armenian 61,98
Nogay 60,38
Bosnian 60,23
Slovenian 60,02
Chechen 59,07
Adygei 58,39
Cypriot 58,28
Turkish 55,86
Kosovar 54,64
Ukrainian-West-and-Center 54,17
Bulgarian 53,21
Slovak 53,01
Cornish 52,46
Croatian 52,21
Kumyk 51,96
Makrani 51,91
Syrian 51,78
Greek 51,68

Что ж, можно их поздравить с генетической преемственностью на протяжении десятка тысячелетий. Однако по пропорциям компонентов Admixture грузины и абхазы довольно заметно отличаются от Kotias:

	Abkhasian_S3	Georgian_Kaheti_R2	Georgian_West_R4	Svan_R3
Nilotic-Omotic	0,24	0,00	0,52	0,06
Ancestral-South-Indian	0,75	0,92	0,44	0,31
North-European-Baltic	8,58	5,60	6,87	6,93
Uralic	2,17	1,69	0,72	2,34
Australo-Melanesian	0,27	0,07	0,59	0,42
East-Siberean	1,20	0,00	0,20	0,42
Ancestral-Yayoi	0,72	0,00	0,00	0,44
Caucasian-Near-Eastern	40,79	41,08	45,61	42,85
Tibeto-Burman	0,00	1,09	0,12	0,38
Austronesian	0,72	0,20	0,00	0,23
Central-African-Pygmean	0,05	0,06	0,20	0,00
Central-African-Hunter-Gatherers	0,22	0,15	0,29	0,18
Nilo-Saharian	0,55	0,01	0,02	0,15
North-African	0,50	1,17	0,90	0,31
Gedrosia-Caucasian	32,01	31,65	33,18	35,31
Cushitic	1,17	1,56	0,31	0,42
Congo-Pygmean	0,00	0,25	0,18	0,35
Bushmen	0,04	0,00	0,00	0,00
South-Meso-Amerindian	0,27	0,04	0,14	0,12
South-West-European	2,68	5,06	2,73	1,91
North-Amerindian	0,13	0,04	0,13	0,23
Arabic	2,42	6,83	3,56	3,72
North-Circumpolar	0,47	0,09	0,99	0,41
Kalash	2,38	2,33	1,66	1,77
Papuan-Australian	0,42	0,11	0,33	0,32
Baltic-Finnic	1,25	0,00	0,20	0,14
Bantu	0,00	0,00	0,11	0,28

Как видно, компонент Gedrosia-Caucasian у них стал заметно ниже, а более западные и южные Caucasian-Near-Eastern, Arabic, South-West-European — выросли. Вырос и «северный» North-European Baltic. Думаю, что это связано с миграциями в регион новых групп, что несколько размыло изначальный генофонд. Поэтому современные грузины подошли на роль «южного компонента» в меньшей степени по сравнению с Kotias, и древние CHG выглядят на генетической карте более «восточными» (почему я и помещал этот компонент где-то в Прикаспии).

Кроме Кавказа, вызывает интерес явная связь CHG с рядом балканских популяций (и примыкающей к ним правобережной украинской выборке) — вероятно, это неспроста. Причем направление миграций здесь, очевидно, именно от CHG либо их родственников к балканцам.

Думаю, что сами CHG могут быть смоделированы, как смесь ближневосточников и носителей ANE откуда-то с родины компонента Gedrosia. Например, в калькуляторе ANE K7 Kotias получается таким (как обычно, «Африка» отображает архаику палеогеномов):

31.10%   ANE

5.36% ASE

0.01% WHG-UHG

0.00% East_Eurasian

2.47% West_African

1.50% East_African

59.56%   ENF

Однако же никаких связей с Сибирью на карте IBD-сегментов он не проявляет. Таким образом, вновь встает вопрос о «южном» и «северном» вариантах ANE. Методами Admixture разделить его пока не удалось (если говорить о «чистом» ANE а не более новых компонентах, куда он входит составной частью). Возможно, он сам по себе является композитом — результатом смеси охотников северной Евразии и пришельцев с юга? Тогда у Kotias проявляется лишь его южная часть. Во всяком случае, мы можем выделить этот «восточный» компонент Kotias  в том числе и методом IBD-анализа, рассмотрев его разность с европейскими неолитическими земледельцами (EEF), выступающими здесь «прокси» ближневосточного компонента:

Результат прекрасно совпадает с распределением компонента Gedrosia-Caucasian — один из пиков оказался в Дагестане (лезгины), второй — рядом с исторической Гедрозией. Можно поздравить Вадима Веренича с удачным калькулятором. Любопытно, что соседи лезгинов по Восточному Кавказу — чеченцы и кумыки не оказались ярко выделенными, несмотря на немногим уступающую лезгинам долю ANE. Зато они выделяются у ямников и оленеостровца EHG. Возникает предположение, что либо эти народы в наибольшей степени испытали «ямное» влияние, либо «южный компонент» ямников наиболее связан с ними, либо их ANE относится к чуть другой веточке по сравнению с Kotias, более близкой к ямной. Во всяком случае. здесь есть, над чем подумать.

Теперь сравним Kotias с самими ямными геномами:

Как видите, связь с ямниками у выборок из Северной Европы и Поволжья-Урала очень сильна по сравнению со связью с CHG. Думаю, что основное объяснение этому — отсутствие у Kotias компонентов WHG и «северного» ANE. Они занимают основную часть как генофонда европейцев, так и ямников. Более интересна ситуация в Азии — в Средней Азии сильнее связь с ямниками, далее при движении на юг, к Индийскому океану, постепенно идет выравнивание в пользу CHG (возможно, это говорит о том, что ямное влияние сокращается и мы видим более «фоновое» родство) и на самом дальнем юге возвращается равновесие (эти популяции уже мало связаны как с ямниками, так и с CHG). «Ямный язык», вдающийся в Китай через алтайцев, уйгуров и Ту — не след ли это тоже индоевропейской миграции? Хотя это может быть и совпадением.

Что касается родного для Kotias Кавказа, то если на западе связь с ним очень сильна, к северо-востоку, как уже писалось, «ямное» влияние нарастает.

Некоторый интерес представляет и сравнение охотников-собирателей Кавказа с уже не раз упоминавшимися в этой заметке западноевразийскими охотниками-собирателями (WHG):

Поскольку WHG входит составной частью в генофонд неолитических земледельцев Европы (EEF), то «ближневосточное» влияние в Южной Европе, связанное с их миграциями, частично отфильтруется. Например, считающиеся наиболее схожими с EEF среди наших современников жители острова Сардиния здесь ярко-зеленые. Можно сделать вывод, что на Балканах и в южной Италии влияние CHG довольно серьезно (что мы и видели на первой карте). Хотя из-за влияния «чистого» WHG повсюду в Европе делать точные оценки сложно.

В заключение можно подытожить, что расшифровка геномов охотников-собирателей Кавказа является очередным, и достаточно заметным, шагом в деле восстановления доисторических миграций и формирования современной генетической картины в Евразии.

 

Подготовка к анализу новых образцов палеогеномов

Несколькими постами ранее ув. Сергей Козлов подготовил замечательный по своей глубине русскоязычный обозор новой статьи Allentoft et al. 2015 (еще раз выражаю свою благодарность). В этом обзоре были затронуты преимущественно технические вопросы, в то время как в аналогичном разборе на сайте генофонд.ру было пересказано общее содержание статьи:  » Cтатья большого международного коллектива, опубликованная 11 июня в журнале Nature, посвящена исследованию геномов популяций Евразии в бронзовом веке (изучен период от 3000 до 1000 лет до н.э.). Первый автор Мортен Aллентофт (Morten E. Allentoft) и ведущий автор Эске Виллерслев (Eske Willerslev) представляют Центр географической генетики Музея естественной истории Университета Копенгагена, Дания. Эта статья вызвала огромный интерес у специалистов по истории популяций человека — ведь в ней представлен анализ самого большого массива древних геномов из разных археологических культур эпохи бронзы. На основании анализа древних геномов авторы пробуют реконструировать древние миграции и распространение археологических культур во времени и пространстве. В бронзовом веке, начало которого датируют временем 3500-3300 лет до н.э., в производстве орудий и оружия камень все больше уступает место металлу. Это сопровождается   радикальными культурными и социальными изменениями в жизни людей. Они касаются не только хозяйственного уклада – возникает новое понимание имущественных отношений, семьи и личности. Основной вопрос, на который попытались ответить авторы статьи — были ли эти изменения результатом передачи культурных навыков или результатом миграций населения. Иными словами, «была ли это циркуляция людей или идей». Важнейший вопрос — связаны ли эти события с распространением индоевропейских языков, на которых сейчас говорит большая часть человечества.»

Лавина публикаций древних геномов (кроме вышеупомянутых статей Allentoft et al. 2015, Haak et al. 2015, летом опубликовались статьи Pinhasi et al. Optimal Ancient DNA Yields from the Inner Ear Part of the Human Petrous Bone,  и Fu et al.  An early modern human from Romania with a recent Neanderthal ancestor, однако к сожалению, количество снипов в большинстве образцов палеогеномов недостаточно для проведения развернутых анализов вместе с палеогеномами из других статей) заставила меня ускорить подготовку своей сводной выборки референсных образцов популяций (об этом я писал в предыдущих записях).

Я решил отказаться от полного импутирования древних геномов (очевидно бессмысленного занятия, так как у нас нет надежной референсной панели для импутирования выборочно секвенированных палеогеномв), и вместо этого ограничился импутированным (с помощью панели 1000 Genomes) набором снипов в контрольном наборе популяций лаборатории Райха (Affymetrix Human Origins Fully Public Dataset), этот набор использовался в статье Lazaridis et al. 2014.  

Разумеется, ни одна процедура «импутирования генома» (imputation of genome -сложнопереводимый на русский язык термин) не обходится без ошибок. Поэтому перед тем как приступить к самому анализу, я провел проверку качества выборки. На этот раз, я использовал  инструментарий Python — PyGenClean. Этот инструментий существенно облегчает стандартизацию генетических данных и  контроль качества выходных данных платформы генотипирования. Он минимизирует ошибки манипулирования данными, и ускоряет процесс очистки данных от потенциальных ошибок генотипирования,  а также позволяет составлять информативные графики и автоматически оценивать предварительные параметры последующего статистического анализа.

После отсеивания снипов c низким качеством и индивидов с низкой степенью генотипирования, а также снипов с существенным отклонением от равновесия Харди-Вайнберга, я посмотрел оставшиеся образцы на предмет наличия в выборке «оutliers» (так называемых «статистических выбросов»). До процедуры нахождения выбросов график главных компонент выглядел следующим образом:

И после нахождения выбросов (т.е образцов со стандартным отклонением больше 5 сигм)

Первоначально я планировал анализировать древние геномы вместе с геномами современных людей, однако (как видно из нижеприведенных графиков) палеогеномы гораздо в большей степени отклоняются от реперных точек, бессистемно разбиваясь на группы:

 

Поэтому такую очистку данных лучше проводить в два захода, один — для современных образцов, а другой — для палеогеномов. А затем полученные «качественные» выборки соединять в общую контрольную выборку.
В нашем случае, я так и поступил, получив выборку из 2250 этнопопуляционных образцов и 155 000 снипов.

Вот так выглядит взаимное расположение образцов геномов на PCA графике.

 

Именно эту выборку я положил в основу своего нового тестового калькулятора K13 (о его создании я расскажу позже) — предназначенный для анализа «глубокого» происхождения популяций. Как всегда, модель нового калькулятора основана на базовой модели известного DIYDodecad калькулятора. Впервые я остался более или менее удовлетворен полученными результатами. Думаю, что от этой модели можно плясать дальше. И хотя модельная кластеризация с помощью алгоритма Mclust дает основание полагать, что используемая мной выборка из 2230 геномов наилучшим образом (т.е без неизбежного при больших значениях K вырождения компонентов) описывается моделью из 8 кластеров, я остановился на K=13 т.е 13 кластерах:

1. Amerindian — модальный компонент американских индейцев

 

 

• ANE — модальный компонент северных евразийцев, изолирован из общего с WHG кластера — наивысшие значения в древнесибирских образцах MA1, AG2, а также у андроновцев, синаштинцев, представителей ямной культуры, шнуровиков и т.д. Из ныне живущих популяций самый высокий процент у калашей. Практически совпадает с ANE в статье Lazaridis et al. 2014

 

 

• Arctic — модальный компонент с пиком в популяциях коряков, чукчей, ительменов и эскимосов

 

 

• ASI — модальный компонент южноиндийских популяций, у современных популяций наивысший процент у онге, идентичен ASI в работе Reich et al. 2009.

 

 

• Caucas(us)-Gedrosia — идентичен кластеру, открытому в 2011 году Диенеком Понтикосом

 

 

• EastAsian — модальный компонент жителей восточной Азии

 

 

• ENF — компонент древних европейских земледельцев неолита, пик в образцах палеогеномов культуры линейно-ленточной керамики. Тождественен аналогичному компоненту в работах популяционных генетиков (Lazaridis et al. 2014, Haak et al. 2015). В современных этнопулах — наивысшие значения у сардинцев, корсиканцев и басков.

 

 

• NearEast — модальный компонент жителей ближнего Востока

 

 

• Oceanian — модальный компонент аборигенных жителей Океании, Австронезии, Меланезии и Микронезии — пик у современных папуасов и австралийских аборигенов

 

 

• Paleo-African — модальный компонент африканских пигмеев и бушменов

 

 

• Siberian — модальный компонент народностей юго-восточной Сибири

 

 

• Subsaharian — второй африканских компонент — пик в популяциях мандинка, йоруба и ишан

 

 

• WHG-UHG — компонент древних европейских мезолитических охотников-собирателей, пик в образцах палеогеномов мезолитических популяций европейских охотников-собирателей. Тождественен аналогичному компоненту в работах популяционных генетиков (Lazaridis et al. 2014, Haak et al. 2015). Из современных популяций — наивысший процент в популяциях эстонцев, литовцев, финнов и др.

 

 

Как я и предполагал, модель калькулятора оказалась особенно хороша в применении к анализу древних геномов. И на самом деле, на нижеприведенном графике PCA (пространстве 2 главных компонент результатов анализа древних геномов в моем бета-калькуляторе K13) видны замечательные вещи. Расположение геномов хорошо вписывается в треугольник, один из углов которого образуют геномы древних «ямников» (из работы Haak et al. 2015), причем геномы «русских»ямники из работы Allentoft at al.2015 чуть-чуть сдвинуты в сторону древних мезолитических геномов древних европейских охотников-собирателей. За ними (в направлении «неолитического» угла) следуют представители шнуровой культуры, еще дальше — геномы представителей геномов унетицкой культуры и т.д. Второй угол треугольника образован неолитическим геномами, причем если более поздние неолитические геномы сдвигаются ближе к представителям линейно-ленточной культуры (англ. Linear Pottery culture, фр. Culture rubanée, нем. Linearbandkeramische Kultur, LBK — наиболее распространенная неолитическая культура Центральной Европы 5500—4500 гг. до н. э.), то более ранние геномы — геном представительницы более ранней фазы этой культуры (Stuttgart-LBK), а также геномы представителей балканских неолитических культур — Старчево и Винча — очень близки к палеогеному из Barcin (культура Чатал-Хююк, cамые ранние найденные культурные слои относятся к 7400 г. до н. э.). Таким образом генетика подтверждает утверждения археологов о близости неолитических культур Балкан и Анатолии. Более того — данные генетики свидетельствуют о том, что во времена т.н «неолитической революции» происходила не только и не столько миграция технологий (как считали некоторые археологи), но и миграция населения (из Анатолии на Балканы). Причем, судя по моему графику PCA, миграция происходила в несколько, хронологически удаленных, этапов, и — скорее всего — из разных мест. Крайную точку в этому угле треугольника я обозначил как «анатолийские земледельцы» (ближайший к этой точки геном — геном «земледельца» из культуры Старчево — взят из работ Haak et al. 2015).

Для людей, интересующихся вопросами происхождения индоевропейцев, разумеется будет более интересна другая сторона треугольника, которая скорее всего отражает градиент увеличения градиента частот так называемого ANE — «компонента древних северных евразийцев».

Образно говоря, вектор градиента начинается в геномах ямников (больше половины генома которых состояла из этого компонента) и затем идет к геномам представителей синташтинской, афанасьевской, андроновской, окуневской и карасукской культур.
Пару слов об этих культурах (положение геномов представителей которых можно посмотреть на графике).
1) Синташтинская культура формировалась из древнеямных и катакомбных племён и местного населения. Синташтинцев связывают с индоиранскими племенами.
2) Андроновская культура также развивается на базе ямной. На западе она доходила до района Урала и Волги, где контактировала со срубной культурой. На востоке андроновская культура распространилась до Минусинской котловины, частично включив в себя территорию ранней афанасьевской культуры. Андроновцев (также как и синаштинцев) относят к индоиранской сообщности.
3) Афанасьевская культура была создана мигрантами из Восточной Европы, в частности, носителями древнеямной культуры, ассимилировавшими местное население. Сменилась карасукской и окуневской культурами.Наследниками афанасьевцев были племена тагарской культуры, дожившей до III в. до н. э., по другой версии, тагарцы были скифами, а потомки афанасьевцев — тохарами, которых именно скифы-тагарцы вытеснили в Синьцзян.Большинство исследователей ассоциируют афанасьевскую культуру с (прото-)тохарами.
4) Окуневская культура — фнтропологический тип населения этой эпохи был смешанного европеоидно-монголоидного происхождения, с преобладанием монголоидного. Как отмечает А. В. Громов, бросается в глаза их морфологическая разнородность — встречаются как чисто монголоидные черепа, так и типично европеоидные, не обнаруживающими никаких следов монголоидной примеси. Проведя обстоятельный анализ антропологических особенностей населения неолита и ранней бронзы, А. А. Громов пришел к выводу, что физический тип окуневцев сложился в результате смешения местного неолитического населения с выходцами из территории Средней Азии и Казахстана (афанасьевцами)
5) Карасукская культура — развилась на основе окуневской культуры под влиянием андроновской культуры.

Интересно, что геном мальчика с южносибирской палеолитической стоянки MA-1 как раз проецируется между центроидами геномов представителей синташтинской, афанасьевской, андроновской, окуневской и карасукской культур. Эти геномы (вернее их центроиды) занимают на графике значительное место. Самый дальний из них — геном алтайца из эпохи железного века (примерно 50 год до нашей эры). Сразу за ним идут все из имеющихся у меня палеогеномов жителей Америков (палеоэскимосы — в том числе и Saqqaq; и «палеоиндейцы» — Clovis, древние жители Перу и палеогеномы Botocudo). Любопытно что последние — геномы Botocudo — хотя и являются самыми современными (1600 год нашей эры), однако в них хорошо заметен «океанский компонент», именно поэтому они смыкаются на графике с палеогеномом австралийского аборигена. В этой связи я вспоминаю оригинальную теорию Тура Хейердала о наличии доисторических контактов между жителями островов Тихого океана и жителями Южной Америки.

Особое место на графики занимают «живые реликты» — онге, один из коренных андаманских народов (адиваси), геномы так называемого «усть-ишимца» (возраст 45000 лет), костенковца (Kostenki-14, возраст 38 700 -36 200 лет), и недавно опубликованный палеогеном Oase из Румынии (возрастом 37000-42000 лет). Они образуют отдельную группу (особенно близки друг к другу румынский палеогеном Oase и усть-ишимец), однако я терясь в догадках о том, что именно означает столь заметная близость этих геномов.

 

 

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.

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.

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.

Сравнение двух древних европейцев и одного сибиряка с выборками из современных народов методом поиска общих аутосомных сегментов

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.  Трудами известного геномного блоггера Феликса Чандракумара большинство из них было переведено в простой и доступный формат, аналогичный файлам raw data от FTDNA и 23andMe.

Ради интереса я попробовал проверить геномы (предположительно, это два «бритта» железного века и три «англа», «сакса» или «юта» времен переселения этих племен в Британию) из одной из таких недавних работ на наличие IBD-сегментов с современными выборками. Ничего особенного от этой попытки я не ожидал, но результат все равно разочаровал. Никаких связей с современными германцами или кельтами, лишь короткие обрывки сегментов с северо-восточными европейцами.

Как выяснилось, большинство из имеющихся сейчас древних геномов совершенно не годится для такого рода анализа. Основная причина — крайне низкое качество генотипирования. Количество снипов и прочтений на один снип невелико, и подавляющее большинство из них гомозиготно (то есть второй аллель не прочитан). А это значит, что практически все IBD-сегменты разрушены и мы можем увидеть лишь самый базовый и древний уровень родства. В терминах этнокалькуляторов на основе Admixture это оказался (в данном случае) «северо-восточноевропейский» предковый компонент, который наиболее ярко проявляется у народов восточной Балтики — с ними и нашлось наибольшее количество обрывков.

Тем не менее, не все так плохо. Можно выделить известную работу Иосифа Лазаридиса с коллегами о трех предковых популяциях современных европейцев. Геномы европейского раннего земледельца культуры линейно-ленточной керамики (образец Stuttgart, или LBK. Около 7500 лет назад) и почти синхронного ему охотника-собирателя, останки которого найдены на территории нынешнего Люксембурга (Loschbour, около 8000 лет назад) прочитаны очень качественно и почти не уступают файлам от 23andMe и FTDNA.

Карта сумм общих сегментов древнего земледельца с современными выборками:

С заметным отрывом от остальных лидируют жители острова Сардиния, считающиеся сохранившимися в наиболее чистом виде потомками когда-то переселившихся в Европу земледельцев Восточного Средиземноморья. За ними следуют другие южноевропейские популяции (включая ашкенази и сефардов), скандинавы и восточноевропейцы.

Sardinian 61,06 —//Confidence: very high
Italian 50,14 —//Confidence: very high
French 49,56 —//Confidence: very high
Bulgarian 48,9 —//Confidence: high
Hungarian 48,29 —//Confidence: very high
Basque 45,92 —//Confidence: very high
Greek 45,7 —//Confidence: very high
Norwegian 44,95 —//Confidence: high
Ashkenazi 44,04 —//Confidence: high
Sephard 43,52 —//Confidence: high
Croatian 42,23 —//Confidence: very high
Belarusian 42,12 —//Confidence: high
Swedish 41,86 —//Confidence: high
German-Austrian 41,33 —//Confidence: very low
British 41,2 —//Confidence: very high
Russian-South 40,7 —//Confidence: very high
Balt 40,38 —//Confidence: high
Greek_Azov 39,61 —//Confidence: low
Ukrainian-East-and-Center 39,49 —//Confidence: medium
Estonian 39,27 —//Confidence: high

Наличие общих сегментов с этими народами можно объяснять и миграциями потомков земледельцев на север, и ассимиляцией «земледельцами» «охотников» при продвижении вглубь Европы. Думается, для южных европейцев более актуальна первая причина, для восточных вторая, скандинавы где-то посередине.

Все это не новость, хотя мне понравилось подтверждение работоспособности метода. Более интересным мне показался «язык», протянувшийся на восток — через Кавказ и Среднюю Азию до самой Монголии. Забегая вперед, скажу, что у «охотника» Loschbour такого не наблюдается. Чем может объясняться эта связь? Приток генов с Востока к предкам «штутгартца»? Или же наоборот, его родственники, переселившиеся на восток, оставили свой след в геноме монголов? Для проверки я решил использовать один из этнокалькуляторов, разработанных до появления образца LBK в открытом доступе. При разработке более поздних он был использован как европеец и мог исказить картину.

Как видите, никаких следов Восточной Азии — чистый средиземноморец. Так что совсем не исключено, что на востоке мы здесь видим следы, к примеру, афанасьевцев.

«Охотник» Loschbour не показал такого яркого сходства ни с одной из современных выборок. Можно предположить, что его племя не оставило дожившего до наших дней потомства, или же оставило мало. Тем не менее, очень хорошо видно, кто из наших современников в наибольшей степени родственен древнему охотнику — это восточноевропейцы с максимумом на восточном побережье Балтийского моря

Finnish 41,21 —//Confidence: very low
Estonian 39,63 —//Confidence: high
Balt 37,85 —//Confidence: high
Russian-North 36,25 —//Confidence: very high
Belarusian 35,31 —//Confidence: high
Karelian 35,21 —//Confidence: high
Veps 34,75 —//Confidence: medium
Ukrainian-West-and-Center 34,48 —//Confidence: medium
Polish 33,8 —//Confidence: high
Norwegian 32,34 —//Confidence: high
German-Austrian 31,4 —//Confidence: very low
Russian-South 30,87 —//Confidence: very high
Russian-West 30,73 —//Confidence: medium
Erzya 30,19 —//Confidence: medium
Saami 30,12 —//Confidence: high
Swedish 29,78 —//Confidence: high
Hungarian 28,55 —//Confidence: very high
Ukrainian-East-and-Center 28,54 —//Confidence: medium
Croatian 27,31 —//Confidence: very high
Komi 26,48 —//Confidence: high

Образец Loschbour в том же этнокалькуляторе MDLP K5:

Для визуализации разницы между «охотником» и «земледельцем» я нормировал значения первого путем умножения на 1.5. Красный цвет означает большее родство с Loschbour, зеленый — LBK. Бурый, как у удмуртов, эвенков или китайцев — нейтрален.

Но что же наш третий источник наследственности европейцев, аутосомный компонент Ancestral North Eurasian, полученный при генотипировании останков мальчика с сибирской палеолитической стоянки Мальта? К сожалению, его геном расшифрован не так хорошо по сравнению с двумя предыдущими. Это и неудивительно — оценочный возраст мальтинца втрое больше, около 24 тысяч лет. К тому же за это время и количество сегментов, дошедших до наших современников, должно заметно упасть. Поэтому поиск общих сегментов со стандартными настройками дал весьма невразумительную картину. Пришлось резко ослабить настройки фильтра — вместо минимального размера сегмента в 15о снипов (из примерно 200 тысяч) до 50, и вместо минимальной длины сегмента в 3 сМ до 2. После этого алгоритм смог кое-что уловить:

Итак, наиболее родственным мальтинцу народом среди наших современников получились удмурты. Вспоминается, что этот народ является одним из чемпионов по наличию Y-гаплогруппы N, пришедшей в Европу с востока. Впрочем, дело тут может быть совсем в другом.

Конечно, уровень погрешности здесь еще выше, чем в предыдущих случаях, но тем не менее, картина вырисовывается довольно отчетливо и неплохо коррелирует с распространением компонента ANE.

Сборный образец «древнего скандинава» Motala1-2 не показал столь же отчетливой картины, как Loschbour и LBK. Видимо, дело в том, что он получен в результате объединения данных из разных наиболее качественно прочитанных геномов. При ослаблении настроек фильтра аналогично мальтинцу получается весьма похожая на Loschbour картина, но более размытая. Не думаю, что есть смысл приводить ее здесь.

Итак, среди современных европейцев можно найти родственников представителей всех трех основных источников (по крайней мере, известных сейчас) их современного генофонда. Насколько реально это родство? Сложно сказать. Конечно, тяжело поверить в сохранение IBD-сегментов на протяжении сотен поколений. С другой стороны, как показало моделирование, мелкие сегменты почти неуничтожимы. А ведь для отрисовки карт используются в основном именно маленькие сегменты в диапазоне 3-4-5 сМ. Возможно, многие из них являются результатом случайного объединения еще более мелких сегментов, или они поддерживаются отбором, или случайно закрепились в популяции. Думаю, что мы в любом случае можем считать этих людей своими родственниками, хотя и не очень близкими ))

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):

 

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:

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.

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:

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:

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:

Украина (Полтава):

Обращает на себя внимание пересечение с поляками.

Человек смешанного происхождения — донские казаки и украинцы:

Тверь-Рязань:

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:

Мокша:

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:

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

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

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