О «ближневосточном компоненте» палеолитических охотников-собирателей Европы

Сергей Козлов

О «ближневосточном компоненте» палеолитических охотников-собирателей Европы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Карты для палеогеномов

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

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

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

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

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

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

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

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

elMironVsGoyetQ116-1.png

Villabruna

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

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

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

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

Kotias.png

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

KotiasVsGoyetQ116-1.png

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

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

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

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

AEF.png

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

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

MaltaIBDext.png

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

MaltaVsGoyetQ116-1.png

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

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

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

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

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

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

Дерево08.png

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

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.
QC-Report
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

 

Еще раз о палеогеномах европейцев (к работе Haak et. al. 2015)

Еще когда появились первые анонсы препринта статьи Haak et al. 2015,  можно было сделать интуитивные предположения о том, что использованные в работе образцы палеогеномов будут всесторонне изучены не только авторами статьи, но и многочисленными любителями, причем ожидаемая степень детализации полученной картины генетического разнообразия  будет предположительно выше именно у последних (т.е всевозможных геномнных блоггеров).

Так оно и вышло. Давид Веселовский из Eurogenes провел целый ряд экспериментов с объединенным базовым набром «геномов» современных популяций и так называемых древних геномов.  В частности, в одном из своих анализов он задействовал новую программу qpAdm из последней версии пакета Admixtools,  и в ходе пробного моделирования геномов представителей ямной культуры из самарской культуры был наилучшая аппроксимация (fit, подгонка) была получена в комбинации  51.4% генома  охотников-собирателей Самары и  48.6 современных грузин (STD 0,032, chisq 3,890, р-value 2.20661e-22). Образцы палеогеномов представителей  шнуровой керамики могут быть в свою очередь смоделированы как 73% геномов ямников + 27% палеогеномов Esperstedt_MN (STD 0,060, chisq 2,621, р-value 9.74968e-06).

Это интересный результат, главным образом потому данные лингвистики позволяют предположить, что ранние индоевропейцы — по-видимому, кочевники ямной культуры или их предки — были в тесном контакте с прото-картвельскими популяциями.  Похожий результат был получен авторами статьи (у которых представители ямной культуры выступали как 50% -50% смесь геномов карельских охотников-собирателей и армян), а также в моих экспериментах, в которых геномы современных белорусов были представлены  гибридной моделью  современных геномов армян и палегеномов шведских охотников-собирателей Motala.

Впрочем, я согласен с Веселовским — главная проблема с подобными ретроспективными анализами заключается в том, что про причине отсутствия большого количества достоверных древних палеогеномов, популяционные генетики часто вынуждены моделировать древние популяции посредством комбинаций современных популяций. Как отмечает Веселовский, в генофонде современных грузин присутствует (по его оценке) 20% так называемого ANE-компонента, который, вероятно, прибыл на Кавказ из Евразийской степи. Если это так, то алгоритм qpAdm  может переоценить «кавказский» компонент в геномах ямников, по крайней мере, на 10%.

В другом своем анализе Веселовский уделил особое внимание  проблеме происхождения одного из основных компонентов в геноме древних ямников. Так например, анализ Admixture в Haak et al. 2015 включает в себя ряд интригующих компонентов с К = 16 до К = 20, которые, как правило составляют более 40% от генетической структуры потенциально прото-индо-европейских геномов ямников. Веселовский выделил компонент сигнализирующий этот тип «адмикса» и подробно изучил его. Заслуживает внимание тот факт, что компонент достигает своего пика на Кавказе и в горах Гиндукуша, и в целом показывает сильную корреляцию с регионами относительно высокой частоты связанных с палеогеномом MA1  компонентами происхождения (ANE). С другой стороны, другой компонент ямников достигает пиковых значений у  ранних европейских фермеров (EEF), у которых отсутствует компоент ANE.

Выделенные Веселовским 3 основные компоненты-составляющие геномов ямников были преобразованы в синтетические популяции (центрально-азиатская, европейская и неолитическая европейская), которые в свою очередь использовались в качестве подмножества для вычисления векторов загрузки (loadings) в PCA анализе полного набора современных популяций.

https://drive.google.com/file/d/0B9o3EYTdM8lQak82NFVYSUJfWGc/preview

Очевидно, более детальный расклад и анализ вклада различных компонентов геномов палеоевропейцев в геном современных жителей Европы можно найти в подробном анализе Сергея Козлова  «Палеоевропейцы из работы Haak et al, 2015 в свете анализа на IBD-сегменты«.

Как я уже упоминал ранее, мой опыт с «выведением» предкового аутосомного компонента индоевропейцев (обозначенного в статье Lazaridis et al. 2013 сокращением ANE) полностью удался. Поскольку всем очевидно, что этот компонент родственен «североиндийскому предковому компоненту» (ANI — обозначение из статьи Reich et al. 2009 и Moorjani et al 2011) о структуре генофонда индийских этнических групп), я взял 10 индийских этнических групп, имеющихся в кураторском наборе лаборатории Райха и проанализировал эту выборку в Admixture на пропорции вхождения их геномов в 2 априорно заданные кластеры. Первый кластер ANE был априорно задан 40 синтетическим индивидами, сгенерированными в программе Plink на основании расчитанных ранее частот аллелей «чистого» компонента ANE. В качестве дополнительного контрольного образца я использовал геном Malta1, т.к. он содержит в себе наивысшее содержание компонента ANE. Второй кластер был задан 4 индивидами Onge (одна из аборигенных народностей Андаманских островов). Как неоднократно указывалось в литературе, именно жители Андаманских островов являются самыми «чистыми» носителями т.н «южно-индийского» предкового компонента ASI (на континенте чистых носителей этого «компонента» не осталось, в том числе и среди популяций дравидов, ведда и мунда). После нескольких экспериментов по эвристическому методу проб и ошибок, я получил более или менее приемлимое разделение индивидов на 2 кластера, а затем вычислил частоты аллелей в каждом из этих кластеров. Любопытно, что в ходе опыта, удалось не только выделить компонент ANI, но и добиться неплохого уровня дискримнации между компонентом ANI, ANE, и благодаря этому, оба компонента могут быть включены в мой следующий этно-популяционный калькулятор.

Надежность компонентов я проверил на собственных данных. В рабочей модели калькулятора K14 удельное распределение этно-генографических компонентов моего генома выглядит следующим образом:

68.75% — европейский мезолитический компонент
13.12% — северо-евразийский компонент ANE
10.23% — европейский неолитический компонент
4% — ANI (северо-индийский предковый компонент)
1.6% — кавказский компонент
1.2% — алтайский компонент
0.2% — сибирский компонент

Затем я использовал 120 древних образцов аутосомной ДНК человека (начиная с верхнего палеолита до бронзового и железного веков) из последней работы и проработал их в бета-версии своего этно-популяционного калькулятора K14. Я надеялся выделить компонент ANE из ANI, но из таблицы видно, что это фактически один и тот же компонент

Когда я закончу полномерную импутацию всего набора данных от лаборатории Райха, я займусь проведением аналогичных экспериментов. А пока — примерно месяц назад я сообщил о начале первого этапа своего нового проекта. Согласно первоначальному замыслу, на первый этап — фазирование и импутация данных выборок из статей Haak et al .2015 (preprint) и Lazaridis et al. 2014 — я отводил месяц. Так оно и получилось.

В качестве затравки для импутирования я использовал набор 424329 снипов на 22 аутосомных хромосамх. Набор состоял из снипов, прошедших стандратный геномный контроль качества. Фазирование и импутация снипов я проводил с помощью пайплайна Molgenis.

По окончанию этого вычислительно-емкого процесса, мною был получен набор из примерно 5 миллионов снипов; после отсева не входящих в панели Illumina снипов у меня осталось 913841 снипов.

Ниже приведена похромосомная статистика снипов до и после импутации данных.
Как видно, на всех хромосомах (за исключением 19 и 20) количество снипов увеличилось примерно в два раза.

Для оценки качества импутации я сравнил импутированные генотипы своих данных с известными данными из своих сырых данных (снипы с иллюминовского чипсета 23andme) на предмет конкорданса (соответствия).
Оказалось, что у 6.5% импутированных генотипов оба варианта не совпадали с генотипам в rawdata от 23andme, у 17.33% — не совпадал один из двух вариантов. Таким образом, качество импутации составляет примерно 76.18%, что неплохо, учитывая что среднее значение качества импутации в программе IMPUTE v2 + SHAPEIT составляет примерно 69%.

11071088_10206257613949054_7906454924722989677_nChromosome Pre-imputation Post-imputation Percentage of imputed snps

1 36638 88155 41.56
2 40140 90003 44.60
3 33218 62030 53.55
4 23594 54462 43.32
5 19731 55284 35.69
6 27979 56485 49.53
7 22804 49172 46.38
8 23072 48756 47.32
9 19369 42438 45.64
10 25340 49666 51.02
11 23145 46434 49.84
12 16967 45668 37.15
13 14998 35626 42.10
14 15529 36429 42.63
15 14663 27844 52.66
16 15034 33806 44.47
17 7799 24949 31.26
18 11697 27709 42.21
19 7102 17715 40.09
20 12654 5054 -39.94
21 6495 2572 -39.60
22 6361 13584 46.83
424329 913841 36.74

Для проверки полезности полученного набора (объединенного набора «реальных» и импутированных снипов), я соединил его с 112 образцами человеческих палеогеномов из новой статьи Haak et al. 2015. Полученный таким образом набор я проанализировал методом выделения главных компонент, первые две из которых я впоследствии использовал для построения графика главных компонент. Как мне кажется, получилось красиво и правдоподобно.

Two first principal components

 

Через неделю работы в GoogleCloud, получил результаты второго цикла обработки (импутации и фазировки) палеогеномов. Напомню, задачей ставилось увеличение числа снипов палеогеномов до уровня, позволяющего проводить исследования с привлечением сторонних данных по современным человеческим популяциям (т.е не только по тем популяциям, которые включены в кураторский набор лаборатории Рейха, но и другим наборам, генотипированным на платформе Illumina; и что самое главное — с привлечением данных конкретных пользователей 23andme и FTDNA).

И если результатами первой части я был вполне доволен, то этого нельзя сказать о второй части. Теперь я понимаю, что ошибка содержалась в самом дизайне цикла второй части, в которой для импутации и фазирования использовались только реальные и «симуляционные» палеогеномы. В результате, хотя импутация и улучшила взаимное позиционирование палеогеномов в пространстве главных компонент генетического разнообразия, однако при слиянии импутированного в автономном режиме набора палеогеномов с набор полученным в первой части проекта, получилась картина. в которой палеогеномы образуют как бы параллельную субструктуру по отношению к современным популяциям.
Данное обстоятельство объясняется тем, что у древних геномов людей больше общего разнообразия между собой, чем с геномами современных людей (у которых в результате многочисленных генетических дрейфов и бутылочных горлышек большая часть разнообразия была потеряна). По этому причине, при независимой импутации древних геномов их сходство между собой только усилилось, а дистанция с современными популяциями увеличилась. Примечательно при этом, что пропорции вилкообразного разделения генетического разнообразия такие же, как и у современных людей.

На графике PCA эта ситуация прослеживается особенно хорошо, где отчетиливо видно наложение этих двух V-вилок друг на друга (см. нижний график)

Это означает одно — работу над проектом надо продолжить

Палеоевропейцы из работы Haak et al, 2015 в свете анализа на IBD-сегменты

Сергей Козлов

Палеоевропейцы из работы Haak et al, 2015 в свете анализа на IBD-сегменты.

Обновлено 21.03.2015

В феврале произошло событие, которое многие геномные блоггеры с нетерпением ожидали на протяжении большей части предыдущего года — на  сервере Bioarxiv был размещен препринт статьи Haak et al с исследованием множества (преимущественно европейских) палеогеномов. Настолько качественного и подробного среза генетической истории европейцев мы еще не видели. Вадим Веренич уже разместил свой отзыв на работу, присовокупив к нему результаты собственных экспериментов и размышлений. Из его заметки можно составить прекрасное впечатление о статье.

Как это обычно и бывает, сообщество геномных блоггеров осталось не вполне удовлетворено полнотой предоставленной информации, и (повторюсь) с нетерпением ожидало возможности наложить свои руки на новые палеогеномы из статьи. Для этого пришлось дождаться официального выхода работы, и вот, наконец, момент настал. В первую очередь мне было интересно провести сравнение аутосомных IBD (или псевдо-IBD) сегментов с современными выборками и удостовериться — кто же все-таки в наибольшей степени является потомками людей, принадлежавших к исследованным археологическим культурам? Конечно, другие виды анализа тоже необходимо провести, но это сделают и без меня. К тому же об их результатах можно было догадаться из информации, опубликованной в статье (и эти догадки действительно подтвердились).

К сожалению, первая попытка оказалась неудачной — опубликованные на страничке лаборатории Райха геномы были полностью гаплоидными. Для того, чтобы сблизить условия анализа прочитанных с разным качеством палеогеномов, авторы статьи случайным образом выбирали один аллель для каждого снипа и далее использовали только его.  Разумеется, все IBD-сегменты при этом оказались разрушены. Однако проблему удалось обойти при помощи утилиты Феликса Чандракумара, преобразующую BAM-файлы в аналоги аутосомных файлов формата FTDNA. Лишь меньшая часть из обработанных геномов пригодна для IBD-анализа, но и прочитанных с удовлетворительным качеством достаточно много. Для этой заметки использованы следующие палеогеномы:

1) «Восточных охотников-собирателей», или EHG, представляет «оленеостровец» I0061 Karelia_HG    Yuzhnyy Oleni Ostrov, Karelia    5500-5000 BCE . «Самарский» образец EHG слишком плохо прочитан.

2) «Самарских ямников» представляют I0443    Yamnaya    Lopatino II, Sok River, Samara    3500-2700 BCE и I0231 Yamnaya    Ekaterinovka, Southern Steppe, Samara    2910-2875 calBCE

3) Культура шнуровой керамики также представлена двумя образцами, это I0103    Corded_Ware_LN    Esperstedt    2566-2477 calBCE и I0104 Corded_Ware_LN    Esperstedt    2473-2348 calBCE (восточная Германия, земля Саксония-Анхальт)

4) От культуры колоколовидных кубков лишь один образец, это I0112 Bell_Beaker_LN    Quedlinburg XII    2340-2190 calBCE (как и в случае КШК, земля Саксония-Анхальт)

5) Лучше всего обстоит дело с охватом неолитических земледельцев из культуры линейно-ленточной керамики, их целых четыре — I0054 LBK_EN    Unterwiederstedt    5209-5070 calBCE , I0100 LBK_EN    Halberstadt-Sonntagsfeld    5032-4946 calBCE, а также два ранее уже известных палеогенома — Stuttgart и NE1

Результаты по выборкам, представленным двумя или более образцами, усреднялись. Кроме этого, производилось нормирование результатов для каждой из пяти палеовыборок в пределах +- 10% с целью наилучшим образом попадать в диапазон карт и убрать влияние разницы в качестве прочтения. Конечно, это искусственное искажение данных, но все же, как мне кажется, оно скорее пошло на пользу, чем нанесло вред. В целом же карты получились качественными и наглядными. Думаю, что метод анализа на IBD-сегменты даже лучше подходит для палеогеномов, чем для наших современников.

«Оленеостровец» I0061 принадлежит к выборке, названной авторами EHG (Eastern Hunter-Gatherers). Это палеоевропейские охотники-собиратели северной части Восточной Европы, предположительно не затронутые позднейшим притоком генов с юга (от неолитических земледельцев и из других источников). И действительно, среди наших современников наибольшее количество пересечений с ним нашлось у северных восточноевропейцев — как говорящих на индоевропейских языках, так и уральцев. В первую очередь выделяются вепсы и северные русские из каргопольской выборки HGDP. Прибалтийская выборка, обычно проявляющаяся у восточноевропейцев наиболее ярко, на этот раз видна чуть слабее. Единственные, кто несколько выбивается из закономерности — поляки. Сложно сказать, случайность это, или же нет. Однако из-за этого отклонения польская выборка временами смотрится странно и на дальнейших «разностных» картах.

Оленеостровец (картинки можно увеличивать):

Обращает на себя внимание пятно в Средней Азии и северной Индии. Особенно интересна значительная разница между высшими и низшими кастами штата Уттар-Прадеш (на карте представлены обе выборки). Напрашивается версия, что это связано с приходом индоевропейцев с севера. Или же, как минимум, с приходом носителей R1a. Кстати, оленеостровец тоже принадлежал к этой Y-гаплогруппе (предковая ветвь R1a1).

Впрочем, как мне справедливо заметили, в северо-западную Индию было немало миграций и в более поздние времена. Например, «кшатрии» на севере считаются многими исследователями потомками переселенцев первого тысячелетия нашей эры.

Следующие на очереди — «ямники». В работе использованы образцы ямников из-под Самары, представляющие их крайний восточный вариант. Авторы статьи смоделировали их как 50% EHG / 50% современные армяне. Как будет показано далее, для этого есть некоторые основания. 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.

Самарские ямники:

В отличие от оленеостровца, «ямное» пятно более широко распределено по всей Европе, а Кавказ и Средняя Азия выделяются сильнее. Впрочем, лучше это смотреть на карте, отображающей разницу между ямниками и оленеостровцем. Не следует думать, что выборки, выделенные на разностной карте одним цветом, обязаны быть схожи между собой — просто разница их «расстояний» до I0443/I0231 и I0061 близка. И не забываем, что разностные карты в большей степени, чем одиночные, подвержены влиянию «шума» и случайных отклонений.

Разница между «оленеостровцем» и «ямниками». Красным цветом обозначено, у кого больше общих сегментов с первым, зеленым — со вторыми.

Как видно, наибольшая разница в пользу оленеостровца у представителей народов из уральской языковой семьи, причем тех, у кого силен «сибирский» вклад. Кроме жителей Западной Сибири, это марийцы (и родственные им тюрки-чуваши) в Поволжье, а также саами. Думаю, это неплохой довод в пользу ямников (или тесно связанной с ними группы), как распространителей индоевропейских языков. Наибольшая же разница «связь с ямниками» минус «связь с оленеостровцем» оказалась у уже упоминавшихся армян (и в целом зеленое пятно Кавказ-Малая Азия выражено сильнее всего). Таким образом, у армян хорошо выражены компоненты, имеющиеся у ямников, но отсутствующие у EHG. Но значит ли это, что модель «ямники=EHG+армяне» оптимальна? Я так не считаю. И при PCA-анализе, и при раскладке на компоненты Admixture мы видим, что «вторая половинка» должна быть где-то восточнее. На карте это проявляется в том, что взаимосвязь ямников с районом Пакистан-северная Индия (а особенно, что представляет отдельный интерес, с уйгурами. Уж не след ли это древних миграций индоевропейцев, например, тохаров, на восток?) выражена сильнее, чем у оленеостровца. Но модель считает, что это взято в основном от него, отсюда и заблуждение. Впрочем, и сами авторы пишут, что более адекватным видится вариант «третья группа, повлиявшая как на ямников, так и на современных армян».

Кроме уже перечисленных, явственно более сильную связь с ямниками проявляет выборка из Йемена (возникла мысль, что мы видим влияние небезызвестных Basal Eurasians — предположительно, именно йеменцы наиболее близки к ним из современных народов) и северо-западные европейцы. Это хорошо укладывается в предложенную авторами статьи модель, согласно которой северные европейцы в очень заметной мере являются потомками связанной с «ямниками» группы, которая мигрировала с востока и по большей части заместила предшествующее население. Кстати, у немцев (и германских народов в целом) необычно сильно проявляется все тот же компонент Gedrosia, которого не было у мезолитических охотников и неолитических земледельцев Западной Европы. И действительно, у восточногерманских образцов, принадлежащих к культуре шнуровой керамики, этот компонент появляется.

Карта для представителей КШК:

Очень похоже на «ямную» карту, не так ли? Но должны существовать и различия, попробуем их увидеть на разностной карте «самарцы» (красное) минус «шнуровики» (зеленое):

SamaraYamnayaMinusCWCIBDext

Картинка отнюдь не настолько контрастна, как было в случае сравнения ямников с оленеостровцем. Видимо, это связано с тем, что разница между сравниваемыми выборками в данном случае слабее. И все же некоторые взаимосвязи проявляются. Во-первых, заметно сильнее связь со шнуровиками у жителей острова Сардиния — как считается, они наиболее хорошо сохранили генофонд неолитических земледельцев Европы. Кроме этого, лучше связаны со шнуровиками, чем с ямниками, люди из района Белоруссия-Польша-Западная Украина. И наоборот, «ямные» пятна выделяются вокруг Удмуртии (уж не там ли живут потомки «самарцев»?), в районе «Средняя Азия-Индия» (включая уже упоминавшихся выше уйгуров), и в Закавказье/Малой Азии. Можно предположить, что шнуровики получились в результате смешения неолитических земледельцев и группы, родственной «самарцам», но более западной, сильнее связанной с «белорусским» пятном (и слабее — с тремя «ямными»).

Намного более наглядна разностная карта представителей культуры линейно-ленточной керамики (неолитических земледельцев) и шнуровиков:

LBKMinusCWCIBDext

Два мира — красным выделены народы, в большей степени связанные с неолитическими земледельцами (в отличие от предыдущей карты, сардинцы здесь сильнее связаны с противоположной шнуровикам стороной), зеленым — связанные с заместившими и поглотившими их пришельцами, носителями компонентов WHG и ANE. Обратите внимание, что армяне здесь ярко-красные — это еще раз доказывает ошибочность модели «ямников» как смеси EHG и армян в пропорции 50/50. Ведь тогда «армянский» вклад у «шнуровиков» был бы заметно сильнее.

А вот разница с «оленеостровцем»:

Здесь мало что можно добавить к тому, что уже писалось про разницу «оленеостровец»-«самарцы». Разве что Западное Средиземноморье стало более зеленым, а Средняя Азия-менее.

Наконец, для полного комплекта добавлю карту сравнения с представителем более западного варианта охотников-собирателей, Loschbour:

LoschbourMinusCWCIBDext

Родство с WHG преобладает лишь в дальнем северо-восточном углу Европы. Таков печальный итог нескольких волн миграций с замещением предыдущего населения.

Результаты для представительницы культуры колоколовидных кубков очень близки предшествующей «шнуровой» выборке. Поэтому разностная карта между ними еще более невразумительная, чем при сравнении шнуровиков и самарцев. Дело усугубляется еще и тем, что образец ККК лишь один, а значит, случайные отклонения и прочий «шум» выше.

ККК минус КШК:

BellBeakerMinusCWCIBDext

Судя по всему, у шнуровиков неколько выше доля вклада «охотников-собирателей» и «ямного» компонента в целом. В то же время «средиземноморский» компонент выглядит чуть сильнее у ККК. Но все это тонет в шуме.

Не вижу смысла приводить сравнения представительницы ККК с окружающими, аналогичные КШК, поскольку они выглядят практически так же. А следовательно, мой обзор закончен. Что ж, можно с глубоким удовлетворением отметить, что палеогеномы из работы Haak et al действительно проливают свет на процессы, происходившие в Европе на рубеже каменного и бронзового веков — естественно, уточняя и дополняя уже известное специалистам.

Тезисные выводы статьи о эволюции «динарской подгруппы» гаплогруппы I2a

На протяжении последних двух месяцев я уделил много cвободного времени организации собранного мной на протяжении последних 6 лет материала и экспериментальных данных, касающихся демографической истории популяции носителей «мужской» (Y-хромосомной) гаплогруппы I2a, причем в фокусе исследования находился тот вариант, который наиболее распространен в Восточной Европе — т.н «динарская ветвь» или «динарская субклада». К началу декабря окончательный вариант статьи (объемом в 50 страниц) был подготовлен к реценизированию, которое должно занять несколько месяцев.

Пару дней назад один из рецензентов, историк Вячеслав Носевич из Беларуси, опубликовал публичный вариант рецензии статьи (этот вариант рецензии я размещу чуть ниже).

Пока ожидается рецензия второго рецензента, я хочу познакомить читателя с главными выводами исследования


Выводы исследования

 

Перед тем как приступить к  обсуждению результатов исследования, необходимо вкратце сформулировать в виде тезисов основные результаты анализов, проведенных в рамках системного метода:

  1. Гаплогруппа I2a1b2a1 определяется снипами CTS176/S2621, CTS1293/S2632, CTS1802/S2638, CTS5375/S2679, CTS5985/S2687, CTS7218/S2702, CTS8239/S2715, CTS8486/S2722, CTS11030/S2768, L178/S328 (и пр.). Согласно данным экспериментальной филогении (эспериментальному дереву гаплогрупп) Yfull (2014) и ISOGG, эта клада разбивается на субклады новыми снипами I-S17250 (к этой субкладе принадлежат все из протестированных представителей т.н «южного динарского Y-STR кластера» и часть представителей т.н. «северного динарского кластера», в то время как у остальной части обнаружено «предковое значение» аллели снипа I-S17250 –), I2a1b2a1b — Y4460 (Y3106, в эту кладу входят выходцы из Беларуси, Латвии, Росии, Польши), и Z17855 (в эту «безымянную» субкладу, еще не принятую в номенклатуре ISOGG, входит часть болгар, македонцев и украинцев).
  2. Самый большую подгруппу образуют дочерние кластеры самой большой субклады I-S17250 (обозначенной в дереве ISOGG как I2a1b2a1a): I2a1b2a1a1-Z16971(Y5596,Y5595, обнаружена у представителей небольшого кавказско-украинского кластера, чей возраст по расчетам дисперсии Y-STR составляет 1000 лет), I2a1b2a1a2-Y4882 (Y4883, представлена в выборке беларусов, украинцев и поляков), I2a1b2a1a3-A356/Z16983 (Y4790, Y4789, данные снипы найдены у части представителей описанного выше «южного-динарского» кластера). Данное распределение субклад гаплогруппы I2a1b2a1 показывает, что разнообразие субклад (ветвей) этой гаплогруппы гораздо выше в восточной Европе, где ареалы распространения дочерних субклад динарского субклала в значительной степени накладываются друг на друга. На Балканах и в южной Европе разнообразие дочерних субклад I2a1b2a1 ниже.
  3. Исходя из имеющихся ныне фактов, можно сделать вывод о том, что так называемый северно-динарский Y-STR кластер I2a1b2a1 («Dinaric-N») соответствует той части родительской ветви I2a1b2a1CTS5966, которая не входит в субкладу I2a1b2a1a3- Z16982/ Z16983/A356 (последняя включает значительную часть южно-динарского Y-STR кластера)[1]. У большинства представителей всей динарской гаплогруппы I2a1b2a1 обнаружены мутировавшие аллели в Y-снипах Y3548, S17250, и YP205. Cледовательно, варианты Y-хромосомы гаплогруппы I2a1b2a1, не имеющие эти три снип-мутации, представляют собой самое ранее кладистическое разделение гаплогруппы I2a1b2a1-CTS5966, видимо незадолго до последующей популяционной экспансией. Прямая патрилинейная родословная носителей этих «предковых вариантов» прослеживается в регионы юго-восточной Польши и смежных регионов западной Украине. Кроме того, в ходе коммерческих исследований проекта FTDNA I2a, у одного из представителей субклада «Disles» (I2a1b2a-CTS10936) — ближайшего (и возможно «родительского») по отношению к корневому уровню «динарской субклады» были определены 2 предковых (-) значения снипов, играющих важное значение в кладистическом разделении «динарского субклада» — CTS10936 + CTS10228- CTS5966-. Примечательно, что этот мужчина по прямой линии тоже происходит из южной Польши. Подводя итог сказанному, можно заметить, что распространение гаплогруппы I2a1b2a1CTS5966 началось в регионе западной Украины или юго-восточной Польше, где до сих пор сохранились «реликтовые» клады (ветви) I2a1b2a1CTS5966 с  «предковыми значениям» трех снипов.[2]
  4. Таким образом, более раннее разделение субклады I2a1b2a1 по 2 DYS-локусам на два кластера – южной и северный — не отражает истинной филогении: по состоянию на конец 2014 года субклад разделяется на 2-3 группы с дальнейшим разбиением на подгруппы; однако в настоящий момент из-за недостатка статистических данных трудно сказать, какие из данных мутаций являются приватными (генеалогическими), а какие актуальны для этнопопуляционных построений.

[1]  Кроме этих снипов, формирующих четко выраженные клады в структуре дерева I2a1b2a1, в одном из  тестов Geno 2.0  у представителя этой гаплогруппы были обнаружен снип CTS8429, чье положение в структуре дерева I2a1b2a1 неизвестно. Стоит также упоминуть снип YP206 (находящийся под снипом  S17250);  зафиксированный в полных геномных данных двух сардинцев из работ Francalacci et al. (2013); а также одноуровневые снипу YP206 ( M1345/CTS934).

[2] В частной переписке К.Нордтведт высказал мнение о том, что первичный ареал распространения этой  гаплогруппы находился в Польше, к югу от Вистулы.

  1. Генография субклад I2a носит нон-инклюзивный характер по отношению других субклад I2a, иными словами ареалы распространения отдельных субклад I2a практически не пересекаются. Распространение I2a1b-M423 в восточной Европе (где представлена главным образом ее «динарская субклада» I2a1b2a1) характеризуется резким градиентом частот: частоты Y хромосом этой субклады резко уменьшаются по мере удаления к западу от Балкан – так, например, этот субклад практически отсутствует у итальянцев, немцев, французов, и швейцарцев. При движении на северо-восток уменьшение частот гораздо более плавное, I2a1b-M423 сохраняет заметные частоты среди населения, говорящего на славянских языках. Распространение частот гаплогруппы I2a1b-M423 в восточной Европе носит бимодальный характер – с максимальным пиком (30-50 %) на Балканах, и с менее выраженным пиком (20-30%) в карпатско-полесском регионе. Наибольшие частоты распространения I2a1b встречаются у жителей Боснии-Герцеговины и хорватов Далмации от 40 до 60%, у сербов и македонцев 20-30%, примерно столько же в Молдавии у гагаузов.
  2. Благодаря находкам древнй ДНК удалось уточнить место первоначального распространения гаплогруппы I2a1b M423 (северо-западная часть Европы), по-крайней мере одной из ее древнейших исчезнувших ветвей, выделившейся из родительской гаплогруппы примерно 8700-9000 лет назад. Образец Лошбур (Loshbour) принадлежит к ветви, параллельной современным дочерним субкладам, которая отделилась от основной ветви не позднее чем 10 000 лет тому назад: к этой исчезнувшей ветви принадлежат и несколько образцов ДНК жителей шведской мезолитической стоянки Motala (Motala 3, Motala 12), которая существовала синхронно Лошбуру. Видимо, в этом же регионе и произошло выделение предковой ветви I2a1b2a12/CTS5966, так как ближайшая к динарской субкладе сестринская субклада I2a1b2a* (так называемый кластер Disles) встречается как в Польше, так и на британских островах, а следующая по удаленности клада (островная субкладаIsles I2a1b1 (L161.1/S185)) встречается практически исключительно на британских островах (подобный изолированный характер может быть связан с обособлением этой ветви в мезолите как следствие гипотетического затоплением Доггерланда около 8500 лет тому назад (Weninger 2008)). Кроме того, оба найденных (в захоронениях древних жителей Паноннской равнины) образцов ДНК гаплогруппы I, (образец NE7 — I2a2a-L1228 и образец KO1 – I2a-L68) принадлежат к параллельным ветвям, ни одна из которых не является предковой ветвью динарской субклады I2a1b2a1.  Исходя из этого можно сделать осторожное предположение о том, что представители динарской субклады I2a1b2a1L147.2/CTS5966 появились на Балканах гораздо позднее неолитического периода.
  3. Визуальное изучение структур минимального остовного и штейрновского деревьев филогенетической сети гаплотипов I2a1b2a1 показало, что большое скопление гаплотипов вокруг большых узлов обеих деревьев  имеет типичную форму филогенетического старкластера  Подобная форма филогенетических кластеров в основном наблюдается в тех случаях, когда происходит быстрый демографический рост одного конкретной филогенетической линии, и этот рост приводит к появлению серии одновременных мутационных событий. Большинство из гаплотипов, входящий в большой узел графа, принадлежат к этнопулам жителей южной Европы (главным образом, Балкан) Исходя из этого можно предположить что экспансия носителей I2a1b2a1-L2/CTS5966 на территории Балкан сопровождалась быстрым демографическим ростом попуялции.
  4. На реконструированной карте место «выделения» I2a1b родительской популяции современных представителей субклады I2a1b2a1 -разместилось чуть южнее швейцарских Альп (обозначено большой красной точкой) (Рисунок 10), примерно в 420 километрах к юго-востоку от места обнаружения древнейшего (8000 лет до настоящего времени) образца ДНК мужчины, принадлежавшего к гаплогруппе I2a1b (Loschbour-Heffingen, Luxembourg) и примерно в 650 километрах к югу от Лихтенштейнской пещеры, в которые были обнаружены 4 скелета мужчин с древнейшими (3000 лет до настоящего времени, культура полей погребения) из найденных образцов гаплогруппы I2a2b, а также в 920 к юго-западу от местонахождения неолитического поселения Apc-Berekalja (Венгрия), где был обнаружен древнейший из найденных образцов I2a2a (возрастом в 6700 лет ). Заметная близость реконструированного места выделения предковой линии I2a1b2a1 к местам нахождения древнейших образцов гаплогруппы I2a в Европе подтверждает правдоподобность подобной реконструкции.
  5. При сопоставлении интервалов возрастов гаплогруппы (т.е расчетных времен жизни ближайшего общего предка гаплогруппы) I2a1b2a1, мы получили среднее медианное значение интервала полученных возрастов. Оно составляет 2757 лет, стандартное отклонение 404 лет (2757 ± 404), верхний предел интервала TMRCA перекрывается с интервалом TMRCA, вычисленного с помощью ρ-статистики 3400 ± 200 лет: Примечательно также, что время расхождения Y-STR кластеров внутри филогенетического дерева лежит в интервале 1700-1300 год до настоящего времени. Это означает, что в этот период времени (т.е между 4 и 7 веками нашей эры) гаплогруппа I2a1b2a1 находилась в активной стадии экспансии.
  6. Безусловный пик-максимум распространения I2a1b2a1 приходится на Балканы (особенно на регион Боснии-Герцеговины), а один из пиков значений дисперсии (разнообразия) гаплотипов — на полесско-карпатский регион Восточной Европы. Исходя из общего правила о приоритете разнообразия (дисперсии) над частотой распространений генетических линий при определении «начальной точки экспансии», предпочтение было отдано дисперсии как  более устойчивому индикатору, в то время, как частоты гаплогрупп больше подвергнуты флуктуациям.
  7. Полученные этнопулы или этнические кластеры имеют специфический: например в выборке выделяется характерный еврейский кластер (украинские и белорусские евреи-представители этого кластера имеют редкие характерные значения Y-STR локусов: DYS537 = 11, DYS464a = 13, DYS456 = 14, DYS458 = 18, DYS576 = 19,DYS570 = 16) с самой высокой интерпопуляционной дистанцией от остальных кластеров и самым низким разнообразием азывает на недавнее происхождение кластера как следствие чистого эфекта основателя, имевшего место примерно 500 лет назад. Боснийско-герцеговинский кластер (второй после еврейского кластера по величине интерпопуляционной дистанции), но с более высоким уровнем разнообразия указывает на более удаленный по времени популяционный эфект основателя. В то время, как географически близкий к боснийско-гецеговинскому кластеру хорватский кластер  I2a1b2a1 характеризуется относительно низким уровнем молекулярного разнообразия (многие хорватские гаплотипы I2a1b2a1 имеют характерный гаплотипный мотив DYS19=14), и незначительной дистанцией с другими популяциями, что отражается в более низком значении индекса стандартного разнообразия (что подразумевает изменение размера эффективной популяции). Данный эффект можно объяснить кумулятивным действием двух параллельных популяционных эффектов -эффекта основателя и эффекта «бутылочного горлышка»
  8. Полученные в ходе анализа молекулярного разнообразия I2a1b2a1 данные свидетельствуют в пользу нашего предположения о том гаплогруппа I2a1b2a1 не является автохтонной гаплогруппой Балкан и Динарских Альп, в противном случае наблюдалась более существенная корреляция между популяцией носителей этой гаплогруппы и антротипом. Поскольку популяции I2a1b2a1 лучше коррелируют с языком, а не с антротипом, то можно сделать два вывода: 1) экспансия носителей субклада I2a1b2a1 произошла недавно, т.к. не утерялась связь представителей генетической линии с языком; 2) поскольку славянские языки были явно привнесены на Балканы, то нужно признать, что I2a1b2a1 были в числе генетических линий, представители которых привнесли славянские языки на Балканы.
  9. По мнению авторов статьи (Boattini et al. 2011) генофонд (включая генофонд Y хромосом) изолированной популяции арберешей не только должен отражать структуру генетического пула алабанцев 500 летней давности, но и служить своего рода «эталоном» генофонда древних балканских популяций. Принимая во внимание низкую частоту встречаемости динарского субклада I2a1b2a1 у современных арбарешей, можно предположить, что субклада I2a1b2a1 встречалась в генофонде популяцих южной части Балканского полуострова 500 лет назад гораздо реже, чем сейчас. Очевидно, что в ходе дальнейших демографических процессов %-ная доля I2a1b2a1 в генофонде южнобалканских популяций значительно увеличилась.
  10. Гипотетическое направление миграций можно восстановить с помощью проекции градиентов значений индекса молекулярного разнообразия на векторную карту со стрелеками, отображающими направление уменьшения значений индекса молекулярного разнообразия. Примечательно, что стрелки направления уменьшения разнообразия гаплотипов в значительной мере перекрываются с маршрутами славянской экспансии.
  11. Результаты теста Мантеля говорят о том, что в выборке I2a1b2a1 не наблюдается статистически значимой корреляции между географической и генетической дистанцией.

Обсуждение выводов исследования

 

Как представляется автору этой статьи, вопрос происхождения и миграции носителей «динарской субклады» I2a1b2a1 невозможно изучить вне интердисциплинарной подхода, т.е подхода в котором тезисы результатов популяционно-генетического исследования будут рассмотрены в более широком ключе, c привлечением данных из исторических наук. В этой связи необходимо посмотреть на эту проблему глазами историка, тем более что время экспансии «динарцев» отлично накладывается на временной интервал экспансии славян на Балканы в «историческое время».

В силу фрагментарности обзора мы не будем касаться не менее важных вопросов о том, как и когда гаплогруппа I появилась в Европе, а также вопросов о времени и месте разделения базальной ветви I на гаплогруппы I1 и I2. В настоящее время мы не располагаем достаточным количеством фактов в пользу одной из многочисленных и равновероятных версий сценария, и поэтому просто обойдем эти вопросы стороны в надежде на предстоящее изучение древней ДНК жителей Европы среднего палеолита и мезолита. По имеющимся в настоящее время данным палеогенетики, гаплгогруппа I (и одна из ее двух основных ветвей — I2a) была широко распространена в западной и северной Европе уже вскоре после окончания последнего ледникового максимума (последняя ледниковая эпоха закончилась между 15 000 и 10 000 годами до н. э., а древнейшие образцы палео-ДНК с гаплогруппой I2a1b датируются 6 тыс. до н.э). Около 14 000 лет до настоящего времени из гаплогруппы I2a выделились I2a1a-M26/PF4056 (эта группа мигрировала к югу от швейцарских Альп в сторону Пиренейского полуострова, и I2a1b-M423, которая мигироровала на север вслед за отступающим ледником и тундровой фауной. Примерно 10 000 лет назад, где-то на территории современной Германии из I2a1b выделились линия  I2a1b1 (кластер «Isles», мигрировавший на Британские острова) и линия I2a1b2 (динарский кластер и кластер Disles). Можно предполагать, что в последующее время I2a1b2 была связана со свидерской культурой — археологической культуры финального палеолита (9 – 8 тыс. до н.э.) на территории Центральной и Восточной Европы, которая была представлена стоянками тундровых охотников на северного оленя, которые использовали стрелы с кремневыми наконечниками. Гипотетическое развитие дальнейшей истории общности носителей I2a1b2 — непосредственных предков I2a1b2a1 – можно выстроить в виде цепочки приемственности культур вплоть до культур участвовавших в этногенезе славян, однако из-за недостаточных сведений о мужском палеогенофонде представителей этих культур данная реконструкция не может быть использована как основание для дальнейших заключений.

К сожалению, cпециальных популяционно-генетических исследований гаплогруппе I крайне мало. Достаточно сказать, что последние специальные исследования по этой гаплогруппе были опубликованы почти 10 лет назад в 2004,2006, 2007 годах – (Rootsi et al. 2004; Roewer et al. 2005; Underhill et al. 2007). Остальные работы, особенно касающиеся Y-хромосомного разнообразия популяций на территории Балкан и бывшей Югославии, преимущественно повторяют выводы озвученные в вышеупомянутых трех работах, ничего не добавляя от себя (Marjanović et al.2005; Peričić et al. 2005; Rebała et al. 2007). Более новые работы со специфическим фокусом на гаплогруппе I1 (Shtrunov 2010) и (De Beule 2010) были незаслуженно обойдены вниманием научного сообщества, так как были написаны «любителями» и опубликованы в неакадемических изданиях.  Поэтому именно работы эстонской исследовательницы-популяционного генетика Роотси задали целый ряд основных положений-гипотез по вопросу происхождения гаплогруппы I, закрепившихся позднее в научных и научно-популярных (Википедия) источниках. Со временем данное положение стало общим местом статей популяционных генетиков при описании особенностей генофонда различных популяций. Если на заре популяционной генетики, выводы делались лишь на основании распределения частот гаплогрупп (большой группы схожих гаплотипов) Y хромосом, то с накоплением фактического материала и совершенствованием методов исследования  появилась возможность кроме частоты учитывать  молекулярное разнообразие и генетические дистанции. Уже без этих исследований выводы на основании только частот являются неполными, а часто и совершенно неверными.

В настоящее время, исходя из описаного выше опыта полисистемного анализа и синтеза молекулярно-генетических (филогенетических и статистических), исторических, археологических данных, а также данных археогенетики (древняя ДНК), можно предположить динарская субклада I2a1b2a1 в массовом количестве появились на Балканах не ранее 2-3 в.н.э и не позднее 6-7 в.н.э., что точно соответствует времени великого переселения народов. В числе значительных миграций населения на Балканы в этом период времени можно назвать миграцию готов, гепидов с севера, а также более позднюю по времени экспансии славян (вернее, генофонда общности, которая говорила на славянском или протославянском языках), которые и принесли с собой этот субклад на Балканы.  Кроме этих двух вариантов, можно рассмотреть и третий вариант, согласно которому субклад I2a1b2a1 уже присутствовал на генофонде балканских популяций на момент начала переселения народов (эта гипотеза предполагает что первоначально популяционная общность носителей  I2a1b2a1 была так или иначе  с дако-фракийским кругом археологических культур). В статье 2010 года (Носевич 2010), Вячеслав Носевич напрямую связывает носителей I2a1b2a1 с фракийским субстратом в формировании славян, отмечая что более высокая концентрация I2а1b2a1 на Полесье по сравнению с Западной Украиной и Словакией говорит в пользу это предположения. Традиционно считается, что вся гаплогруппа I2a cвязана с кругом культур балканского неолита и в том числе, c культурами близкими к трипольцам. Такой вариант возможен, однако окончательный вариант должны дать палеогенетического исследования останков представителей этих культур. Но, если гаплогруппа I2а и присутствовали у трипольцев, их вряд ли можно считать коренным элементом (ядро которого составляли выходцы с Ближнего Востока), скорее всего они представляли остатки местного мезолитического элемента, инкорпорированного в состав этой культуры.

При взвешенном сопоставлении эмпирических статистических данных о характере распространения и разнообразия I2a1b2a1 с различными моделеми миграциий тезис о связи доисторических носителей I2a1b2a1 с фрако-дакийцами представляется несколько натянутым. Этот тезис завязан целико на интерполяции современных частот гаплогрупп на гаплогруппные частоты в прошлом — однако манипуляции с современными частотами в целях реконструкции гипотетических частот распространения в генофонде древних народов всегда вызывают закономерные вопросы. По-крайней мере, подобные эксперименты возможны только исходя из генетических данных полученных в результате анализа останков из захоронений соотвествующих культур или народностей. В противном случае – расчеты могут оказаться совершено произвольны, и им нельзя будет доверять. Однако даже если мы будем из реконструкции предковых частот, то увидем, что I2a1b2a1 вряд ли могла присутствовать в столь значительных количествах у фракийцев, так как и у современных «потомков фракийцев и даков» (болгаров и румын) как частоты распространения, так и уровень дисперсии гаплотипов I2a1b значительно ниже чем у тех же словаков и западных украинцев.  Далее, «балкано-иллирийско-фракийская гипотеза» совершенно не объясняет высокие частоты т.н. «динарской субклады» I2a1b2a1 в Полесье. Не объясняет эта теории и того, что филогенетически I2a1b2a1  не образует удалённых кластеров, что невозможно объяснить допуская автохтонность носителей этой гаплогруппы на Балканах. Ведь за тысячи лет эта линия должна была разветвиться. Но сегодняшние её носители исключительно близки друг к другу и подавляющее их число — славяне.

Тезис о связи носителей I2a1b2a1 c германских субстратом в этногенезе славян также вызывает определенные вопросы. Можно предположить, что присутствие носителей I2a1b2a1 вполне может быть связано как с особенностью ранних (прото-)славянских популяций, так и с непосредственной инвазией северных германцев (например, готов). По крайней мере сейчас уже доказно, что более 8 тысяч лет назад параллельная ветвь носителей I2a1b-M423 проживали в том числе на юге Скандинавии, а зафиксированные в историческое время (эру великого переселения народов) места проживания готов в Восточной Европы (королевство остготов на Балканах и «черняховская» культура в западной Украине) По крайней мере, среди современных этнических скандинавских германцев гаплогруппа I2a1b2a1 не встречается, также как и в Испании, Италии (где  находились королевства готов в раннем средневековье), зато с заметной частотой встречается по всему славянскому ареалу :очень высокие концентрации действительно отмечаются на Балканах, но и у западных славян присутствие его значительно, 8-10% у чехов и поляков, до 20% у словаков).

Довольно высокие частоты распространения и высокий уровень внутригаплогруппного разнообразия, специфическая топология филогенетических деревьев гаплогруппы I2a1b2a1, а также факт нахождения «реликтовых вариантов» гаплогруппы I2a1b2a1 в Польше и Западной Украины  свидетельствует о формировании предкового пула этой субклады в северо-восточной Европе в 1 тыс. до нашей эры и экспансии в 1 тыс. нашей эры. В свете представленных в виде тезисов основных выводо исследованиях, наиболее предпочтителен вариант распространения гаплогруппы I2a1b2a1 на Балканах и всей восточной Европе во время славянской экспансии. Новизна предложенного нами варианта заключается в том, что  коренным образом противоречит принятому в оффициальной популяционной генетике представлению о Балканах, как «прародине» популяции I2a2b (см. раздел (Гаплогруппа I2a общие сведения и обзор публикаций)). Обычно в качестве одного из главных аргументов против версии распространения гаплогруппы I2a1b2a1 вместе с миграциями славянской выдвигается тезис о  однородности состава гаплогрупп у  ранних славян (предполагается, что они принадлежали к различными субкладам R1a1-Z283, (Rebala et al. 2007) особенно R1a1-M458 (Underhill et al. 2009), современный эпицентр распространения которой приходится на ареал пшеворской культуры). Данный аргумент не может быть воспринят так как последние исследования генофонда неолитических культур Европы показали, что уже генофонд этих ранних культур был далеко неоднородны, а в бронзовом веке и позднее степень смешения должна была только увеличится хотя бы в сиду большей мобильности населения. Более вероятным представляется сценарий, в котором уже ранняя славянская общность (которая определяется лингвистическими и археологическими, а не генетическом признаками) была достаточно гетерогенна и включала в себя, наряду с типичными «славянскими» сублкадами R1a1-Z283 (прежде всего дочерних субклад R1a1-M458 и R1a1-Z280), и субклады других гаплогрупп, в частности и I2a1b2a1. В этом случае  ранние славяне образовались в результате «наслоения» R1a-Z280 и/или R1a-M458 на I2a1b2a1. Эта (одна из возможных) модель этногенеза соответствует одной из существующих моделей происхождения славянских языков: неиндоевропейский субстрат оторвал балтов от славян и дал отчёт их самостоятельному существованию в истории как языковой группе, так и целому археологических ряду культур связанных с ними.

 


Первая рецензия В.Л.Носевича

К вопросу о предыстории славян

 

 

 

 

Расширенные карты для палеогеномов

Обновлено 30.11.2014

Этот пост также продолжает один из предыдущих, а именно визуализацию суммы IBD-сегментов (а возможно, это и не IBD — вопрос остается открытым) двух палеоевропейцев и мальчика со стоянки Мальта с современными  выборками. С тех пор в открытом доступе появилось еще несколько обработанных палеогеномов — «усть-ишимец«, «Костенки-14» («человек с Маркиной горы») и два палеогенома хорошего качества из Венгрии.

Результаты собраны мной в онлайн-таблицу, а также отрисованы на расширенных картах. Поскольку усть-ишимец явно тяготел к восточноазиатам, пришлось добавить к сравнению выборки из Южной и Восточной Азии. Ну а после этого логика подсказывала, что неолитических земледельцев Европы неплохо бы сравнить с жителями Ближнего Востока. Таким образом, все карты перерисованы.

Напомню также, что результаты для «мальтинца» и «костенковца» получены при ослабленных настройках фильтра из-за низкого качества прочтения этих двух геномов. Напрямую сравнивать их с пятью другими нельзя. Для отрисовки Loschbour значения умножены на 1,5 в целях повышения контрастности.

«Неолитическая фермерша» )) Stuttgart/LBK

«Неолитический земледелец» NE1:

Усреднение по двум земледельцам дает более ровную картинку:

«Охотник-собиратель» Loschbour:

Разница между «охотником-собирателем» и усреднением по двум земледельцам. Красное — больше сегментов с Loschbour, зеленое — c Stuttgart и NE1

Европеец позднего бронзового века BR2 из Венгрии:

«Усть-ишимец»:

Костенки-14 (ослабленные настройки):

Мальтинец (аналогично):

И наконец, в качестве примера результата нашего современника, моя собственная карта:

 

 

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

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

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

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

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

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

Уровень гомозиготности по выборке:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HZ

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:

LBKIBD

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.

LBK

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

LoschbourIBD

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:

Loschbour

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.

LminusLBKIBD

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:

MaltaIBD

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 ))

Исследование генетики татар Поволжья при помощи анализа на IBD-сегменты

Исследование генетики татар Поволжья при помощи анализа на IBD-сегменты

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

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

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

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

Усреднение по трем казанским татарам из Апастовского района Татарстана:

Tatar-ApastovIBD

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

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

Tatar-TarhanIBD

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

Tatar-Bash-NWIBD

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

ChuvashIBD

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

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

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

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

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

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

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

Mishar-NPSIBD

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

Для сравнения, эрзянская выборка, пять человек:

ErzyaIBD

Мишари из Дрожжановского района Татарстана, три человека:

Mishar-DrozzhIBD

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

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

Mishar-BashkIBD

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

MNPSminusErzyaIBD

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

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

TAminusChuvashIBD

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

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

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

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

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

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

MNPSminusTAIBD

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

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

Визуализация количества общих (IBD) сегментов — часть вторая

Обзор волжско-уральских популяций я хочу начать несколько издалека — с карты для селькупа из селения парабель Томской области. В какой-то мере он служит той же цели, что и литовец в предыдущей части:

Selkup-ParabelIBD

Пересечение с соседями по западной Сибири зашкаливает, как и положено для небольших групп с высоким уровнем генного дрейфа. Однако интересно не это, а выбросы на запад — к башкирам, удмуртам, марийцам. чувашам. Видно и повышение у саами. Таким образом, здесь мы наблюдаем распространение «уральского» генетического компонента.

Очень специфичной популяцией являются и марийцы. Уровень «эффекта ашкенази» получился намного выше, чем у самих ашкенази. Таким образом, все народы, имеющие хоть в сколько-нибудь заметной степени общих предков с марийцами, хорошо видны на карте:

MariIBD

В первую очередь это чуваши, сильно влияние у выборки казанских татар, удмуртов, манси и башкир. Вот это и есть «волжско-уральский круг популяций». Интересно, что коми и удмурты оказались в разных категориях, несмотря на языковое родство. Впрочем. как видно по карте коми-зырянина в предыдущей части, есть между ними и генетические пересечения.

100% чуваша из коммерческих выборок у меня нет, однако человек наполовину чувашского происхождения проявляет сходство как с чувашами, так и с марийцами. В отличие от предыдущей карты, чуваши у него на первом месте (это видно в таблице, поскольку картограф обрезал оба зашкаливающих значения до допустимого максимума) :

Chuvash-MokshaIBD

А вот нижегородские мишари более уместно смотрелись бы в предыдущей части заметки:

Mishar-NizhniyIBD

Родство с балто-славяно-финским кругом популяций явно более выражено. чем с волжско-уральским.

Татарин смешанного казанско-мишарского происхождения, южная часть Татарстана:

Tatar-SamaraIBD

Еще раз напомню — неправомерно на основании наиболее яркого пятна у марийцев говорить, что этот человек наиболее близок марийцам. Наличие общих предков с этим народом проявляется в разы ярче из-за «ашкенази-эффекта». То, что татарско-казанская выборка гораздо бледнее, объясняется тем, что татары — более крупный народ с высоким генетическим разнообразием.

Татарин с Урала (часть предков-башкиры):

Tatar-Bashkir-UralIBD

Как ни странно, я не просчитал ни одного «классического» казанского татарина, увлекшись краевыми случаями. Возможно, у него казанская выборка оказалась бы ярче. Эту задачу оставим на будущее.

Башкир:

BashkirIBD

Интересно продление пятна на северо-восток, к уральским народам вплоть до юкагиров.

У сибирского татарина видна общность с селькупами и марийцами. Вспоминая яркость на карте парабельского селькупа, степень этой общности не так уж и велика. Виден и вклад из монгольских степей.

Tatar-SiberianIBD

Неожиданно, у казаха количество общих сегментов с восточносибирскими популяциями оказалось выше, чем с собственно казахской выборкой:

KazahIBD

На ум приходят два объяснения — гетерогенность казахов и более высокий уровень «ашкенази-эффекта» у восточносибирских народов. Впрочем, я недостаточно владею информацией по этногеномике казахов, чтобы строить предположения.

Результаты казаха замыкают мое исследование. Не скажу, что в его результате я открыл для себя что-то сильно новое и неожиданное, однако общая картина стала более понятной и наглядной. Эксперимент мне понравился.