Демография миграций в эпоху неолита и бронзового века

C ресурса Генофонд.ру (автор: Надежда Маркина)

 

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

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

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

 

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

 

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

 

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

 

SNPweights: использование модели калькулятора K16 для анализа главных компонентов происхождения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

Вторая фаза нового проекта

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

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

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

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

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

Описание эксперимента с импутированием генотипов на удаленном сервере

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

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

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

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

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

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

Проверка результатов

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

 

 

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

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

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

 

Обновление проекта: окончание первой фазы

После нескольких лет практически полного пассивного бездействия в области изучения генетической вариативности популяций населения Восточной Европы, я решил продолжить свои скромные изыскания в этом вопросе. Примерно год ушел на пересборку и соединение различных выборок популяций (выборки разных исследований содержат разное количество частично перекрывающихся снипов, и это обстоятельство существенно влияет на качество и значимость получаемыых в анализе таких выборок результатов). К сожалению, разница в частотах минорных снипов в выборках одних и тех же этнических групп, но генотипированных на разных платформах Illumina и Affy,  приводит к существенному снижению качества импутирования недостающих маркеров. Это очень плохо, так как во многих из разработанных методик анализа генетического разнообразия,  надежность результатов напрямую зависит от полноты генотипирования, т.е. в идеале во всех популяциях должны быть равномерно представлены все снипы, т.е маркеры из полного объединенного набора.  Вопреки моим ожиданиям, у этой проблемы не существует тривиального решения, поэтому я решил отложить задачу импутации отсутствующих генотипов в образцах выборки на дальнейшее (чуть позже я поделюсь своими соображениями о том, как сделать результат импутирования более точным).

Ровно год назад я сообщил о том, что в основу (базу) новой выборки будут положены полный публичный кураторский набор контрольных популяционных групп лаборатории Райха, что и было выполнено частично, хотя запланированную процедуру импутирования так и не удалось завершить в силу огромной компьютерной ресурсозатратности задачи.

Все же, с учетом тяжелых уроков всех предыдущих ошибок (в том числе и при работе с палеогеномами человека), мне все же удалось собрать набор из примерно 6500 сэмплов из более чем 250 этно-популяционных групп со всего земного шара. На этом можно считать первую фазу законченной.

В качестве предварительной иллюстрации надежности результатов можно привести график PCA (анализа главных компонентов генетической вариативности в западноевразийских популяциях из описанной выше сводной выборки, после применения соответствующих фильтров контроля качества снипов).

https://plot.ly/embed.js

Как мне кажется, получился неплохой график PC (анализа главных компонент) древних и современных групп народонаселения, причем  хорошо видно на какие современные группы накладываются палеогеномы.
Но теперь другая проблема — я не могу сохранить этот график в формате PDF (видимо, разработчики Plotly отключили эту опцию в бесплатной версии). Можно выгрузить графику в файл png, но в отличие от векторного формата pdf, png — формат растровый, и улучшить качество графики уже не получится.

Поэтому я сделал альтернативные варианты (без использования пакета Plotly) графика с изображением положения популяций в пространстве двух главных компонентов генетического разнообразия Евразии.

После несколько лет практически полного отсутствия активности в области изучения генетической вариативности популяций населения Восточной Европы, я решил продолжить свои скромные изыскания в этом вопросе. Примерно год ушел на пересборку и соединение различных выборок популяций (выборки разных исследований содержат разное количество частично перекрывающихся снипов, и это обстоятельство существенно влияет на статистическое качество). К сожалению, разница в частотах минорных снипов в выборках одних и тех же этнических групп, но генотипированных на разных платформах Illumina и Affy,  приводит к существенному снижению импутирования недостающих маркеров. Это очень плохо, так как во многих из предложенных методик анализа генетического разнообразия,  надежность результатов напрямую зависит от полноты генотипирования, т.е. в идеале во всех популяциях должны быть равномерно представлены все снипы, т.е маркеры из полного объединенного набора.  Вопреки моим ожиданиям, у этой проблемы не существует тривиального решения, поэтому я решил отложить задачу импутации отсутствующих генотипов в образцах выборки на дальнейшее (чуть позже я поделюсь своими соображениями о том, как сделать результат импутирования более точным).

Ровно год назад я сообщил о том, что в основу (базу) новой выборки будут положены полный публичный кураторский набор контрольных популяционных групп лаборатории Райха, что и было выполнено частично, хотя запланированную процедуру импутирования так и не удалось завершить в силу огромной компьютерной ресурсозатратности задачи.

Все же, с учетом тяжелых уроков всех предыдущих ошибок (в том числе и при работе с палеогеномами человека), мне все же удалось собрать набор из примерно 6500 сэмплов из более чем 250 этно-популяционных групп со всего земного шара. На этом можно считать первую фазу законченной.

В качестве предварительной иллюстрации надежности результатов можно привести график PCA (анализа главных компонентов генетической вариативности в западноевразийских популяциях из описанной выше сводной выборки, после применения соответствующих фильтров контроля качества снипов).

https://plot.ly/embed.js

Как мне кажется, получился неплохой график PC (анализа главных компонент) древних и современных групп народонаселения, причем  хорошо видно на какие современные группы накладываются палеогеномы.
Но теперь другая проблема — я не могу сохранить этот график в формате PDF (видимо, разработчики Plotly отключили эту опцию в бесплатной версии). Можно выгрузить графику в файл png, но в отличие от векторного формата pdf, png — формат растровый, и улучшить качество графики уже не получится.

Поэтому я сделал альтернативные варианты (без использования пакета Plotly) графика с изображением положения популяций в пространстве двух главных компонентов генетического разнообразия Евразии.

Реконструкция миграций по палеоДНК

Сергей Козлов

Реконструкция миграций по палеоДНК

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

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

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

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

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

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

 

 

Охотники-собиратели Кавказа и южный генетический полюс ямников

Сергей Козлов

Охотники-собиратели Кавказа и южный генетический полюс ямников.

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

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

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

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

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

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

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

Результаты Kotias в K27:

0.42%   Nilotic-Omotic

2.22% Ancestral-South-Ind.

3.66% North-European-Balt.

0.00% Uralic

0.01% Australo-Melanesian

1.79% East-Siberian

0.00% Ancestral-Yayoi

30.28%   Caucasian-Near-East.

0.00% Tibeto-Burman

0.00% Austronesian

0.00% Central-African-Pygm

1.05% Central-African-HG

3.66% Nilo-Saharian

0.00% North-African

52.04%   Gedrosia-Caucasian

0.00% Cushitic

0.00% Congo-Pygmean

1.73% Bushmen

0.00% South-Meso-Amerind.

0.00% South-West-European

0.00% North-Amerindian

0.00% Arabic

0.01% North-Circumpolar

3.13% Kalash

0.00% Papuan-Australian

0.00% Baltic-Finnic

0.00% Bantu

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

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

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

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

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

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

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

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

31.10%   ANE

5.36% ASE

0.01% WHG-UHG

0.00% East_Eurasian

2.47% West_African

1.50% East_African

59.56%   ENF

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

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

Теперь сравним Kotias с самими ямными геномами:

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

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

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

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

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

 

Подготовка к анализу новых образцов палеогеномов

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

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

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

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

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

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

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

 

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

Вот так выглядит взаимное расположение образцов геномов на PCA графике.

 

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

1. Amerindian — модальный компонент американских индейцев

 

 

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

 

 

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

 

 

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

 

 

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

 

 

• EastAsian — модальный компонент жителей восточной Азии

 

 

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

 

 

• NearEast — модальный компонент жителей ближнего Востока

 

 

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

 

 

• Paleo-African — модальный компонент африканских пигмеев и бушменов

 

 

• Siberian — модальный компонент народностей юго-восточной Сибири

 

 

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

 

 

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

 

 

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

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

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

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

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

 

 

Генетический компонент северных евразийцев (ANE) в свете новых данных

Начало февраля порадовало важным событием: на  сервере Bioraxiv размещен препринт монументальной статьи Haak et al. (Iosif Lazaridis , Nick Patterson , Nadin Rohland , Swapan Mallick , Bastien Llamas , Guido Brandt , Susanne Nordenfelt , Eadaoin Harney , Kristin Stewardson , Qiaomei Fu , Alissa Mittnik , Eszter Bánffy , Christos Economou , Michael Francken , Susanne Friederich , Rafael Garrido Pena , Fredrik Hallgren , Valery Khartanovich , Aleksandr Khokhlov , Michael Kunst , Pavel Kuznetsov , Harald Meller , Oleg Mochalov , Vayacheslav Moiseyev , Nicole Nicklisch , Sandra L. Pichler , Roberto Risch , Manuel A. Rojo Guerra , Christina Roth , Anna Szécsényi-Nagy , Joachim Wahl , Matthias Meyer , Johannes Krause , Dorcas Brown , David Anthony , Alan Cooper , Kurt Werner Alt , David Reich) «Massive migration from the steppe is a source for Indo-European languages in Europe».  Несмотря на то, что сама статья еще находится на стадии препринта, уже сейчас очевидна глубина проработки материала. Нет никаких сомнений в том, что это объемное, вдумчивое и тщательное исследование  войдет в число главных работ в области индоевропеистики. По своей сути, коллектив авторов подвел в этой работе итоги всех предыдущих исследований введенных  «полных геномов» древних жителей Европы (возрастом в 8 000 -4 000 лет),  введенных в научных оборот за последние 2-3 года. Благодаря систематическому подходу к материалу и синтезу предыдущих наработок,  а также за счет использования  новейших физико-химических методов экстрагирования палео-ДНК вкупе с передовым современейшим биоинформатическим программным обеспечением,  авторы смогли строго и скурпулезно подойти к одному из важнейших вопросов истории, лингвистики и археологии — к вопросу о происхождении индоевропейцев.  К чести авторов, они признают, что даже после столь внушительного по своим размерам и качеству исследования, вопрос о первичном месте происхождения индоевропейцев остается открытым, и поэтому собственно обсуждение релевантности исследования палео-ДНК в свете существующих 4 главных теорий  происхождения индоевропейцев занимает в работе относительно мало места (стр.134-139).  Впрочем, вряд ли кто всерьез ожидал от этого исследования окончательного ответа на все вопросы индоевропеистики.  Тем не менее, подробный анализ аутосомного генома, а также однородительских маркеров (митохондриального генома и  Y-хромосомы) представителей целого ряда культур неолита, медногл и бронзового века восточной и западной Европы, и в особенности представителей Ямной культуры,  дает новую подпитку вечному спору между сторонниками разных версий происхождения индоевропейцев (т.к. многие вслед за Гимбутас связывают ямную культуру с общностью протоиндоевропейцев).

Зато остальная часть этой 172-страничной работы настолько богата (насыщена) фактическим материалом, что любой, даже самый искушенный, читатель попгенетической литературы получит большое удовольствие от приобщения к плодам многолетней работы умнейших ученых.   А работа, действительно, проделана огромная. Ученые воссоздали геномные данные 69 европейцев, живших между 8 000-3000 лет тому назад, за счет обогащения амплифицированных библиотек палео-ДНК. Эти библиотеки палео-ДНК они использовали для целевого отбора  394577 таргентных полиморфизмов (снипов) в панелях Affymetrix Human Origins. Обогащение именно этих специально отобранных таргентных позиций позволило снизить необходимые для анализа древней ДНК объемы секвенирования в среднем примерно в 250 (!) раз, что позволило авторам изучить на порядок больше лиц в сравнении с предыдущими исследованиями, и получить более полные знания о прошлом.

В работе показано, что уже 8,000-5,000 лет  назад население западной и восточной Европы следовали противоположным траекториям развития.

На заре евпропейского неолита, примерно 8,000-7,000 лет назад, отдельныетесно связанные родством и отличные от коренных европейских охотников-собирателей, группы  ранних земледельцев появились в Германии, Венгрии и Испании, в то время как Россия была населена особой группой восточных охотников-собирателей, имеющих родство с населением сибирского палеолита (24 000 л.н.в) , эта группа древних северо-евразийцев (ANE), представлена образцом MA1 (мальчик с палеолитической стоянки Malta-1 из южной Сибири); кроме того, этот компонент неплохо аппроксимируется «сибирской частью» генома изолированных индейцев Южной Америки (каритиана). Два образца охотников-собирателей из России (Карелия и Самары) образуют кластер «восточно-европейских охотников-собирателей «(EHG); пост-мезолитические охотники-собиратели  из Люксембурга, Испании и Венгрии (WHG) находятся на противоположенном конце клина охотников-собирателей, в то время как охотники-собиратели  Швеции  (SHG) находятся посередине. Интересно отметить, что геном охотника-собирателя из Карелии представляет собой смесь 38-40% компонента ANE и 60-62% компонента WHG, причем величина ANE значительно выше 20% ANE, выведенных для  шведского-охотника собирателя Motala-12 в предыдущем исследовании Lazaridis et al 2014).
В соответствии с тем, что EHG являются обмен население больше аллелей с «древних Северной евразийцев» (ГУ 7), чем любой другой.

Примерно  6-5 тысяч лет назад,  на большой части  Европы назад  произошел новый «подъем» потомков мезолитических охотников-собирателей, но в России  степные скотоводы Ямной культуры время произошли от смешивания  предыдущих племен восточно-европейских охотников-собирателей с населением ближневосточного происхождения.  Население Ямной культуры отличалось от своих предшественников -восточно-европейских охотников-собирателей EHG —  меньшим количеством обших аллелей с MA1 (| Z | = 6,7), что  свидетельствует о процессе дисперсии носителей ANE  на территории европейских степей где-то между 5 000-3 000 гг. до н.э. Уменьшение числа общих с образцом MA1 аллелей, вероятно объясняется появлением «примеси» от популяции или популяций, тесно связанных с
популяциями современного ближнего Востока, т.к. самая отрицательная f3-статистика  (отрицательная статистика однозначно свидетельствует о примеси) наблюдается при моделировании жителей Ямной культуры как продукта смешивания носителей компонента EHG  и современных популяций ближнего Востока, таких как армян (Z = -6,3).

Непосредственный контакт между населением западной и восточной Европой состоялся   ~ 4500 лет назад, а в геноме поздне-неолитического населения культуры шнуровой керамики на территории Германии прослеживается 75%-ный «генетический» вклад «степного» компонента представителей ямной культуры. Таким образом геном жителей культуры шнуровой керамики «документирует» массовую миграцию населения с восточной периферии Европы в ее центральные области. Данный «степной» компонент Yamna (гибрид EHG и ближневосточных популяций) сохранялась в значительных пропорциях у всех имеюшисхя образцах из центральной Европы как минимум до ~ 3000 г.н.э, и повсеместно встречается у современных европейцев.

 

 

Если географическая дихотомия неолитического и мезолитического генетических компонентов в Европе была отмечена еще в работах пионеров популяционной генетки вроде Л. Кавалли-Сфорца, то данные этой работы позволяют вставить последнее звено в решении головоломки. На основании данных можно предположить, каким именно образом третий генетический компонент европейцев (ANE) попал из Сибири  в Европу: сначала этот компонент несли представители EHG,  затем он перешло к «ямникам» (смешанная популяция восточно-европейских охотников-собирателей и населения ближневосточного типа), а затем от ямников к представителям культуры шнуровой керамики, которые представляли собой смесь представителей ямной культуры с средне-неолитическими европейцами.  В настоящее время этот компонент имеет плавное распределение на территории Европы, и по этой причине, мы можем использовать его в анализах структуры как генофонда целых народов, так и генома отдельно взятых людей.

В январе я провел небольшой  эксперимент c «чистым вариантом» аутосомного компонента ANE (ancestral North-Euarasians), впервые описаном в известной работе Lazaridis et al. 2014. Процедура вывода третьего генетического компонента в генофонде европейцев (ANE) оказалась гораздо сложнее, чем я предполагал в начале. Основная сложность заключалась в том, что в отличии от мезолитических и неолитческих сэмплов, у нас нет хорошого образца палеоДНК носителей компонента ANE. Пришлось заниматься реконструкцией генома, используя в качестве заменителей геном MA1 и не-восточноазиатскую часть генома индейцев каритиана. Технически, данный «компонент» был «синтезирован» в программе Plink с помощью 2последовательных запусков генерации «синтетических» популяций на основании частот аллелей аутосомных снипов, вычисленных в3 последовательных запусках программы Admixture.

Я получил компонент с максимально приближенным значениями к значениям компонента ANE в разных популяциях мира в работе Lazaridis et al. 2014. Изучение этого компонента важно для понимания многих неясных моментов истоии древних популяций в восточной Европе и на северном Кавказе. Последние статьи и анонсы лаборатории Давида Рейха к новой статье о составляющих аутосомного генофонда представителей ямной культуры и культуры шнуровой керамики дают основания полагать, что компонент ANE в Евразии могли разносить потоки миграции индоевропейцев, а генетическое разнообразие жителей Европы и Кавказа практически вписывается внутри класссического треугольника (клинов) генетических компонентов ANE-WHG-EEF (см.  ниже график PCA).

Формально,эта гипотеза проверяется с помощью инструментов f3-статистики (A; B,C) — формального теста на статистическую значимость предполагаемого варианта присутствия адмикса двух популяций-доноров в популяции-рецепиенте.

Я решил проверить надежность модели путем представления ряда европейских и кавказских популяций в виде продукта гибридизации носителей компонента ANE с «неолитическим» и «пост-мезолитическим» населением Европы (результаты ниже,  Z в последней колонке.

 

North-Caucas	Caucasian	ANE	-0.0006748	5.13E-05	-13.166
Mesolithic-North	Loschbour	ANE	-0.0011573	0.0001605	-7.21171
Mediterranean-Neolithic	Otzi	ANE	-0.0012012	0.0002376	-5.05634
Mesolithic-North	LaBrana	ANE	-0.0010358	0.0002097	-4.94043
Italian-East	Otzi	ANE	-0.0012473	0.0005013	-2.48825
Italian-East	Italian-West	ANE	-0.0005022	0.0004325	-1.16129
Maltese	Otzi	ANE	-0.0001611	0.0004147	-0.388512
Assyrian-1	Caucasian	ANE	-0.0002994	0.0009656	-0.310081
Spanish-Canar	Loschbour	ANE	-0.0002557	0.0011264	-0.227017
Italian-East	Maltese	ANE	2.36E-05	0.0003026	0.0779574
Italian-East	Caucasian	ANE	6.32E-05	0.000274	0.230808
Spanish-Canar	Otzi	ANE	0.0003307	0.0012476	0.265081
Assyrian-1	Italian-West	ANE	0.0003321	0.0012207	0.272035

Практически все полученные варианты для современных популяций в тесте f3 дали отрицательную Z-оценку.

Буквой Z обозначается стандартная оценка, основанная на нормальном распределении. Иначе говоря, Z-o. является мерой отклонения от среднего, выраженной в единицах стандартного отклонения. Z –оценка будет иметь отрицательную величину, если показатели адмикса будут выше медианного значения.
Очень высокие или очень низкие (отрицательные) Z-оценки, связанные с очень маленькими p-значениями, располагаются в хвостах нормального распределения, и является значимыми, а не случайными. А значит, компонент ANE был индуцирован мною правильно.

 

 

Что еще любопытно, так это то, что третья составляющая современных европейцев — компонент ANE в моем эксперименте плавно разделился на две подсоставляющих — MA1 (древние сибиряки эпохи палеолита) и Кавказ (в качестве основы я брал геномы грузин и армян).

То есть, скорее всего компонент ANE появился в результате смешивания «труъ» древних северных евразийцев и кавказцев. Собственно, об этом намекал Рейх в анонсе своей публикации результатов анализа геномов жителей ямной культуры.

Вероятно, что кавказские популяции (особенно в Дагестане), характеризующиеся высоким уровнем гомо- и аутозиготности в определенном смысле «законсервировали» в своем геноме тот первый массовый вброс компонента ANE в свой генофонд. И по этой причине, например, без специальной методики, в программе Admixture практически весь компонент ANE маскируется бимодальным компонентом, вроде знаменитого Caucas-Gedrosia в одном из первых этно-популяционных калькуляторов проекта Dodecad. Похоже, что генетика может в очередной раз частично примирить две антиномные теории (вернее, целые кластеры теорий) происхождения ИЕ — анатолийскую и степную. Нечто подобное наблюдалось после прочтения геномов неандертальцев и получения убедительных фактов гибридизации предков соврменного человека и архаических гомининов — неандертальцев, денисовцев. В результате чего теории мультирегионального и монорегионального происхождения человка были хотя бы в отдельных моментах приведены к общему знаменателю.

Как я уже упоминал ранее, мой опыт с «выведением» предкового аутосомного компонента индоевропейцев 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

 

 

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:

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:

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

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

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.

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:

Мишари из Дрожжановского района Татарстана, три человека:

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.

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:

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.

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:

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.

Генетические следы экспансии тюркоязычных номадов в Евразии

В самом конце июля,  на  известном ресурсе bioRxiv наконец-то появился препринт давно ожидаемой статьи тартуских генетиков  в составе Баязита Юнусбаева, Майта Метспалу и др., предметом исследования которой является важный вопрос, — оставили ли многочисленные волны экспансии и миграций древних тюрков в структуре генофонда тюркоязычных народов? Следует отметить, что Баязит Юнусбаев и ранее занимался изучением вопроса характера, состава и происхождения генетических компонентов ряда современных тюркских популяций, однако ареал исследований и используемые методы в его предыдущих исследованиях носили ограниченный характер. Свежая работа коллектива тартуских генетиков замечательна уже тем, что в ней было уделено серьезное мнение разработке точного статистико-математического аппарата для определения статистически достоверных геномных cигналов свидетельствующих о определенном характере, направленности и экстенсивности демографических процессов в среде предков современных тюркских популяций.
Наверное, именно по этим причинам работа над подготовкой данных и текста публикации велась довольно долго, не менее 3-4 лет, при том что средний цикл проведений таких исследований на уже готовых генетических данных составляет максимум год-полтора.
Существенным отличием от других подобных работ последнего времени является и заметно явное смещение акцента исследования со ставших уже традционными  методов анализа генетических компонентов (кластеров аллельных частот, которые более или менее коррелируют с географией расселения человеческих популяций), таких как PCA, Admixture) на анализ так называемых IBD сегментов и блогов, имеющих общее генетическое происхождение.  Как недавно показал на убедительных примерах ув. Сергей Козлов, зачастую правильно распланированный и тщательно выверенный анализ IBD дает более точную, в сравнении с Admixture, генетическую картину происхождения человека. Этот метод основан на метрике IBD и принципиально отличается от Admixture. У него есть свои преимущества, часто он дает лучшую прорисовку кластеров предковых популяций, построенных на основе матрицы разделяемых общих сегментов. Есть и свои недостатки — которые объясняются консервативным характером сохранения некоторых участков. Я бы рекомендовал удалить такие сегменты из анализа — в первую очередь большой мультимаркерный гаплотип региона MHC-HLA на 6 хромосоме, а также ряд участков с высоким уровнем LD. Это значительно улучшит результатЭто наблюдение особенно применимо к относительно гомогенным, однородным популяциям северо-восточной Европы.

Возвращаясь к обсуждаемой статье,  можно сказать,  что  краеугольным рабочим методом в этой статье является  расширенный fastIBD анализ большого количества геномных образцов представителей практически всех тюркских народов. В работе присутствуют и более привычные результаты Admixture и PCA анализов структуры генофонда тюркских популяций; однако, на мой личный взгляд, они менее важны в силу тривиальности результатов и легкой повторяемости эксперимента.

Выводы авторов, вынесенные в абстракт статьи, вряд ли вызовут сомнение в своей правильности у большинства историков:

1) Большинство тюркских народов изученых в данной статье, (за исключением тюрков Центральной Азии), генетически напоминают своих географических соседей,  что хорошо согласуются с моделью языковой экспансии, в которой тюркские языки — как языки доминирующей элиты -распространялись  кочевой элитой.

 

2) 2) Западные тюркские народы в выборке Западной Евразии характеризуются эксцессом длинных хромосомных сегментов, которые идентичны по своему происхождению (IBD) с большей частью населения современной Южной Сибири и Монголии (SSM),  т.е в той области, где историки отмечают концетрацию серию ранних тюркских и не -тюркских степных политических  объединений. При всем этом, наблюдаемый избыток длинных  общих по генеалогическому происхождению IBD сегментов (> 1 сентиморгана) между популяциями из региона Южной Сибирии и Монголии и тюркских народов всей Западной Евразии была статистически значимой.

3) Примененные в исследовании методы датировки событий генетического смешения групп популяций (метод ALDER и SPCO) показали у тюрских народов присутствие сигнала смешивания различных предковых группы в интервале между ~ 9-17-ыми векми нашей эры. Несмотря на принципиальную разницу между этими методами, они дали идентичные результаты, что придает дополнительную надежность вычисленному интервалу И этот интервал перекрывается интервалом тюркских миграций с 5-го по 16 века.

Примечание 1. Мой комментарий

Как я уже отмечал выше, несмотря на всю тривиальность результатов,  эту публикацию Юнусбаева et al. 2014 следует отнести к важным работам, поскольку впервые методы оценки времени слияния популяция — ALDER и SPCO были использованы для анализа популяций без явного намека на смешения, расширявшихся в уже историческое время. Ранее эти методы использовались либо при изучении древних доисторических процессов (например, смешивания неолитического и мезолитического населения Европы). либо с использованием классических «смешанных» популяций (мозабитов, пуэрто-риканцев, карибцев и так далее).
В этой связи, заслуживает внимание результаты ALDER для группы тюркских популяций Центральной Азиии (Table 3 в сапплементе к статье), в третьей колонке которой показана датировка событий «смешивания» в поколениях (которые пересчитаны в 4 колонке на года), и это событие приходится на интервал между 13 и 14 веками нашей эры, то есть во времена Золотой Орды :

Kazakhs	Italians (North Italy)	Tujia	23.72±1.61	1288±48	0.00039184±0.00002155
Kyrgyz	Orcadians	Japanese	22.02±1.00	1339±30	0.00035833±0.00001271
Uzbeks	Italians (North Italy)	Tujia	22.07±1.47	1338±44	0.00036534±0.00001432
Karakalpaks	Italians (North Italy)	Naxi	22.69±1.89	1319±57	0.00044112±0.00001912

Однако не все просто. Еще в ноябре 2012 года при обсуждении характерных особенностей митохондриальных гаплогрупп жителей Евразии (в статье Клио дер Саркиссян), я решил проверить, насколько эта модель гаплоидной вариативности находит свое подтверждение в анализе диплоидных аутосомных маркеров.

Для этих целей я использовал программу ALDER: Admixture-induced Linkage Disequilibrium for Evolutionary Relationships,  специально разработанную для формального обнаружения в анализируемой популяции сигнала смешивания двух и более  исходных популяций.В качестве эксперимента я выбрал две современные популяции — казахов и узбеков.

Как видно, полученные мной результаты оказались очень похожи на результаты из более поздней статьи Юнусбаева et al. 2014

Из полученных результатов были отобраны только те успешные результаты, которые прошли формальные критерии отбора (статистический значимый уровень экспонентного угасания неравновесного сцепления маркеров(LD curve is significant) и наличие двухсторонней корреляции между кривыми угасания неравновесного сцепления маркеров в обеих референсных популяциях(decay rates are consistent)).

Результаты по узбекам

DATA: success 3.7e-18 Uzbek Italian-Center Mongol 9.54 9.15 5.18 13% 22.94 +/- 2.41 0.00024041 +/- 0.00001438 23.78 +/- 2.60 0.00006319 +/- 0.00000406 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 5.8e-33 Uzbek Sicilian Kyrgyz 12.59 8.51 4.94 19% 23.50 +/- 1.87 0.00015817 +/- 0.00001067 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 6.9e-25 Uzbek Sicilian Mongol 11.03 8.51 5.18 7% 24.49 +/- 2.22 0.00024382 +/- 0.00001210 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 4e-23 Uzbek Sicilian Kalmyk 10.66 8.51 5.56 16% 24.46 +/- 2.29 0.00022326 +/- 0.00001473 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891
DATA: success 0.00077 Uzbek Sicilian Nogai 5.12 8.51 2.26 10% 23.79 +/- 4.56 0.00001986 +/- 0.00000388 25.77 +/- 3.03 0.00005899 +/- 0.00000443 23.24 +/- 10.27 0.00001138 +/- 0.00000317
DATA: success 9.8e-21 Uzbek Sardinian Kyrgyz 10.14 9.82 4.94 17% 23.96 +/- 2.36 0.00016455 +/- 0.00001038 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 2e-20 Uzbek Sardinian Mongol 10.07 9.82 5.18 10% 25.15 +/- 2.50 0.00025559 +/- 0.00001310 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 6e-13 Uzbek Sardinian Kalmyk 8.20 9.82 5.56 19% 23.64 +/- 2.88 0.00022058 +/- 0.00001440 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891
DATA: success 0.00011 Uzbek Sardinian Nogai 5.48 9.82 2.26 17% 24.99 +/- 4.56 0.00002279 +/- 0.00000367 27.67 +/- 2.82 0.00007013 +/- 0.00000589 23.24 +/- 10.27 0.00001138 +/- 0.00000317
DATA: success 1.5e-28 Uzbek German Kyrgyz 11.77 9.19 4.94 25% 22.14 +/- 1.88 0.00012893 +/- 0.00000925 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 28.44 +/- 5.76 0.00003069 +/- 0.00000506
DATA: success 6.9e-21 Uzbek German Mongol 10.17 9.19 5.18 7% 24.40 +/- 2.40 0.00021733 +/- 0.00001182 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 26.14 +/- 5.05 0.00006772 +/- 0.00000894
DATA: success 2.8e-16 Uzbek German Kalmyk 9.08 9.19 5.56 22% 23.04 +/- 2.54 0.00018456 +/- 0.00001210 24.85 +/- 2.70 0.00004544 +/- 0.00000443 28.67 +/- 5.16 0.00006591 +/- 0.00000891

Результаты казахов:

DATA: success 4.7e-17 Kazakh Italian-Center Kalmyk 9.27 7.06 2.63 17% 22.06 +/- 2.38 0.00022347 +/- 0.00001893 25.42 +/- 3.60 0.00012981 +/- 0.00001327 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 3.5e-18 Kazakh German Kalmyk 9.54 6.39 2.63 18% 21.71 +/- 2.27 0.00021450 +/- 0.00001602 23.54 +/- 3.68 0.00012169 +/- 0.00001026 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 2.6e-23 Kazakh Russian_Center Kalmyk 10.70 6.64 2.63 17% 22.19 +/- 2.07 0.00023388 +/- 0.00001645 21.86 +/- 3.29 0.00012520 +/- 0.00001320 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 2.1e-22 Kazakh Russian_South Kalmyk 10.50 7.12 2.63 25% 20.31 +/- 1.93 0.00021745 +/- 0.00001580 20.82 +/- 2.93 0.00012386 +/- 0.00001116 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.019 Kazakh Slovakian Mari 4.48 8.09 3.45 17% 17.26 +/- 3.86 0.00002773 +/- 0.00000574 19.08 +/- 2.36 0.00011870 +/- 0.00001088 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667
DATA: success 1.6e-29 Kazakh Ukrainian Kalmyk 11.95 6.93 2.63 23% 20.58 +/- 1.41 0.00021665 +/- 0.00001813 20.75 +/- 3.00 0.00011940 +/- 0.00001005 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 1.5e-14 Kazakh Ukrainian-East Kalmyk 8.63 5.90 2.63 23% 20.58 +/- 2.38 0.00022215 +/- 0.00001803 21.97 +/- 3.72 0.00012517 +/- 0.00001419 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.0014 Kazakh CEU_V Nogai 5.02 5.49 3.30 17% 20.84 +/- 4.16 0.00001984 +/- 0.00000315 19.20 +/- 3.50 0.00012065 +/- 0.00001375 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 0.00025 Kazakh British Mari 5.33 6.99 3.45 24% 20.42 +/- 3.83 0.00003281 +/- 0.00000478 19.18 +/- 2.74 0.00012196 +/- 0.00001159 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667
DATA: success 0.0064 Kazakh British Nogai 4.71 6.99 3.30 18% 21.09 +/- 4.48 0.00002087 +/- 0.00000321 19.18 +/- 2.74 0.00012196 +/- 0.00001159 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 5.8e-22 Kazakh Orcadian Kalmyk 10.41 6.62 2.63 23% 20.59 +/- 1.98 0.00023474 +/- 0.00001737 21.83 +/- 3.30 0.00013779 +/- 0.00001201 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.004 Kazakh Bulgarian Nogai 4.80 6.98 3.30 21% 21.66 +/- 4.51 0.00001853 +/- 0.00000339 21.33 +/- 3.06 0.00012336 +/- 0.00001168 17.52 +/- 5.31 0.00004319 +/- 0.00000772
DATA: success 3.1e-19 Kazakh Karelian Kalmyk 9.79 5.77 2.63 21% 21.05 +/- 2.15 0.00019192 +/- 0.00001302 21.12 +/- 3.66 0.00009774 +/- 0.00001073 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844
DATA: success 0.011 Kazakh Mari Bosnian 4.60 3.45 6.44 16% 17.56 +/- 3.82 0.00003003 +/- 0.00000554 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667 18.79 +/- 2.92 0.00012259 +/- 0.00001136
DATA: success 0.0057 Kazakh Mari Greek_Azov 4.73 3.45 9.00 21% 16.97 +/- 3.59 0.00002322 +/- 0.00000431 16.06 +/- 4.65 0.00003481 +/- 0.00000667 19.87 +/- 2.21 0.00010948 +/- 0.00000811
DATA: success 5.2e-33 Kazakh Chuvash Kalmyk 12.60 5.88 2.63 14% 24.10 +/- 1.91 0.00014440 +/- 0.00000896 22.75 +/- 3.87 0.00005482 +/- 0.00000595 26.05 +/- 8.19 0.00002219 +/- 0.00000844

Результаты говорят сами за себя.  Как и в большинстве случаев с центральноазиатскими популяциями, один из компонентов адмикса у узбекв и казахов представлен монголоидным популяциями, наиболее близкими к современным монголам, киргизам и калмыкам. В контексте обсуждаемой работы о древнем митоДНК, этот компонент можно обозначать как «восточноевразийский». Другой компонент у узбеков представлен популяциями близкими по частотам аллелей к  современным западноевропейским популяциям (таким как немцы, cардинцы, сицилийцы и прочие). Кроме того в результатах анализа угасания admixture-LD казахов присутствует хорошо заметный сигнал адмикса с предками современных чувашей, марийцев и карел. Этот феномен, опять-таки в контексте парадигмы исследования древнего ДНК, можно объяснить с помощью грубой аппроксимации: как было убедительно показано в работе Дерсаркиссян, митоДНК древние скифы из ареала современной Кубани и нижнего Поволжья напоминают ряд современных поволжских популяций, а также карелов. Это же касается и сигнала о смешивании с предками более отдаленных европейских популяций (британцев, скандинавов и так далее). В свете аутосомного анализа вынужден согласится с одним из ключевых выводов Дерсаркиссян, согласно которому западноевропейские аллели были привнесены в степени Казахстана и Алтай при посредничестве популяций скифов и сарматов.

Стоит еще отметить, что у узбеков в отличие от казахов поток европейских аллелей имеет несколько иной источник, и скорее всего связан с распространением в Центральной Азии носителей «неолитических средиземнорских аллелей».

Подводя итоги, необходимо сказачть, что определенные трудности представляет интерпретация датировки европейского адмикса у казахов и узбеков. Поскольку этот адмикс датируется примерно одинаковым интервалом 30-25 поколений до нашего времени, что примерно соответсвует периоду завоевательных походов монголов. Однако, представляется трудно допустимым, что европеидное население казахской степи могло сохранится в значительном количестве вплоть до эпохи монголов, или что земледельческое население Средней Азии — сарты — было в генетическом плане европеоидно. Лично я склоняюсь к следущей интерпретации:  смешивание европейского и восточноазиатского компонента произошло намного ранее монгольской эпохи, заниженная дата этого события есть прямое следствие последущего эфекта дрейфа генов и фиксации части аллелей.

Примечание 2. Комментарий профессионального историка

Хорошая работа. Но это — еще самое начало пути. Пока идет процесс верификации используемых методов. Очень важно, что результаты в целом совпали с тем, что говорят исторические источники. Для генетиков это хорошо, но для историков — тривиально. Действительный интерес появится, когда станет возможно давать такие ответы, которые историки своими методами добыть не могут. А этого пока нет.
Я на заре своей научной карьеры аналогичные выводы получил, используя всего один интегрированный фенотипический признак — индекс уплощенности лицевого скелета. По трудозатратам это было несопоставимо. Да, теперь эти выводы обоснованы гораздо надежнее. Но хочется гораздо большего.