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

 

Древние геномы человека в перспективе генетического разнообразия современных популяций

Примерно месяц тому назад, один из замечательных представителей «гражданской науки» в области генетики, известный геномный блоггер Polako (Давид Веселовски) разместил в своем блоге заметку, в которой были приведены результаты самостоятельного изучения вариативности снип-мутаций в пяти наиболее известных  из отсеквенированных геномов древних людей.  Хотя, как мне представляется, основное внимание Давид уделил все же прояснению ответа на вопрос о расположении  древнего генома сибирского мальчика со стоянки Malta (13 тысяч снипов-вариантов в аутосомах) в пространстве главных компонентов генетического разнообразия (PCA) cовременных человеческих популяций. К слову, этот же образец (Malta-1) был на днях включен в новую таблицу откалиброванных процентных соотношений 13 конвенциональных генетических компонентов в популярном среди пользователей Gedmatch этно-популяционногенетическом калькуляторе Eurogenes K=13 .  Наряду с вышеназванным образцом, в отреферированном анализе использовались геномные снип-варианты древнего ДНК австралийского аборигена (46 тыс.снипов), Anzick-1 генома древнего индейца культуры Кловис (106 тыс.снипов), генома древнего экскимоса Saqqaq (68 тыс.снипов), геном обитателя мезолитической Испании La-Brana 1 (23 тыс.снипов).

Можно предположить, что при проведении статистических анализов PCA, Давид использовал в качества сравнительного эталона-референса известный график из статьи Lazaridis et al. 2013.

PCA из статьи-препринта Lazaridis et. al .2013.

К сожалению ,  Давид из Eurogenes по определенным причинам не включил в свой анализ варианты снипов остальных известных евразийских древних геномов задействованных в PCA-анализе статьи-препринта Lazaridis et al. 2013, в частности древние геномы неолитического периода — женщин  культур воронковидных кубков (Swedish_farmer) и культуры линейно-ленточной керамики Южной Германии (Stuttgart), а также неолитического жителя Тирольских Альп — Этци (Iceman). Нет в  анализе Давида и образцов мезолитического и эпинеолитического генофонда Европы — мезолитических охотников-собирателей Motala  и Losсhbour и неолитических охотников с острова Готланд (Skoglund_merge). C другой стороны, в широко обсуждаемой предварительной версии статьи Лазаридиса к анализу привлечены только актуальные в евразийской перспективе образцы, и поэтому на графике PCA отсутствуют геномы древнего аборигена Австралии и двух древних геномов из Северной Америки.

Я решил исправить эти недочеты за счет сведения всех древних геномов в единый график, увязав все эти геномы с древними популяциями предков современных этно-популяционных групп.  Принципы анализа были относительно просты, окончательная выборка популяций  была получена путем полуавтономного процесса слияния разных источников данных.  Отсеве снипов у представителей популяций в окончательной выборке был минимальный — использовались только модификаторы фильтра MAF (частота минорных аллелей) и HWE (пороговый критерий качества снипов с точки зрения закона равновесия Харди-Вайнберга).  Пороговое значение фильтр качества снипов по генотипированию я специально  оставил слегка заниженным, так как снипы отбирались по низкому значению коэффицента попарного сцепления в неравновесном наследовании.

Ниже в таблице приведены сводные данные о древних геномах и размерности числа снипов  этих образцов, которые использовались в моем анализе

Аncient (Afontova Gora) 10965

Australian Aborigen 236880

Otzi_Tyrolean 171195

Swedish_merged_farmer 1600

Swedish_merged_HG 4053

La Brana  57050

Malta-1 44459

LBK_Stuttgart 54220

Motala12 54677

Loschbour 54591

Motala_merged 35010

Визуализация двух первых главных компонентов разнообразия в популяциях выборки

В качестве программного обеспечения для проведения эксперимента с PCA, я использовал имплементацию PCA в новой версии программы plink. Эта имплементация уступает в точности вычислений классической программе Eigenstrat, однако заметно опережает в скорости, особенно на больших массивах данных.

Ниже я разместил серию визуализаций графика PCA. Первая иллюстрация — визуализация двух первых главных компонентов разнообразия, ставшая уже классической форма V-образного клина.

Из-за высокой плотности точек на графике, первая иллюстрация сложна для чтения. Поэтому  вместо того, чтобы наносить названия точек на график, я рассчитал центроиды точек популяций и разместил их на графике вместе с названием популяции.

Центроиды популяций

 Как видно из второго графика, мировый популяции равномерно распределились по углам триангуляции. Африканские популяции длинным шлейфом-вектором  от пигмеев до фулани, cахарцев и эфиопских этносов распредились в левой части V-клина. Между ними и европейцами находится большая группа смешанных рассовых групп — пуэрто-риканцы, доминиканцы, афроамериканцы Карибского региона и Северной Америки, морокканцы, мозабиты и жители Туниса. В вершине угла V клина находятся все классические европейские этнические группы и народности. Они образуют внутренний европейский градиент генетической вариативности, уменьшающийся по мере удаления на север.  Северные популяции европейцев (особенно в Скандинавии и Прибалтике) смыкаются с находящимися на самой веришине угла древними геномами европейцев времен мезолита (Motala, Loschbour, La Brana,и перехода к неолита. Эта картина соответствует тому, что мы наблюдаем на графике Lazaridis et al. 2013.  Наблюдаемая на моем графике более значительная дистанция шведских охотников-собирателей шведской культуры ямочной керамики от современных популяций северной Европы объясняется только тем, что в работе Lazaridis et al. 2013 использовалась большее количество тех снипов древних геномов, которые встречаются и в современных популяциях (т.е находятся в пределах современной вариативности генов жителей современной северной Европы). Поэтому дистанция в узказанной работе между древними и современными популяцими ниже (тот же феномен наблюдается и в неолитическом векторе). Неолитический «вектор» представлен шведским неолитическим фермером, Этци Тирольцем, женщиной из неолитического поселения возле современного Штуттгарта. Из современных популяций к этому вектору находятся близко сардинцы и баски.
 

Однако наиболее интересная картина наблюдается в правой части графика, где мы наблюдаем наложение сразу нескольких клинов-градиентов разнообразия. Наиболее сложная структура наблюдается в том месте правого «крыла» графика, куда проецируются геномы двух палеолитических жителей Сибири (Malta-1 и AG). В этом месте график начинает ветвиться на три тесно переплетенные вектора-градиенты. Один уходит через Средную Азию-Непал-Северную Индию на юг, где встречается в двигающимся ему навстречу вектору-градиенту представленному австралийскими аборигенами, онге, папуасами, меланизийцами, андаманцами и дравидами.  Второй вектор ведет через Алтай-Монголию и Китай в Индокитай и юго-восточную Азию.

Третий вектор разделяется сразу на две части — одна ведет к палеосибирским народами и далее к алеутам и экскимосам. Этот вектор заканчивается древним геномом Saqqaq, который видимо является самым чистым «образчиком» генома древних людей, связанных с этими группами. Второй уходит через группу североамериканских индейских народов на юг, в Мезоамерику и далее к индейцам южной Америки. Вектор заканчивается на Anzick-1, и — по аналогии c Saqqaq, — можно сделать вывод о том, что этот геном является квинтэссенцией «чистого америндского компонента» без позднейших вкраплений в ходе контактов с европейцами.

Примечательно, что эти вектора переплетены между собой настолько, что в 2-мерном пространстве первых двух компонент, чукчи и коряки, североамериканские индейцы и экскимосы, кхмеры и индусы оказываются рядом. Очевидно, что эта иллюзия. С целью доказать это  утверждения, я построил трехмерную визуализацию положения центроидов популяций в пространстве первых трех главных компонентов генетического разнообразия.

Трехмерная перспектива PCA

Новая работа по геному неандертальцев и денисовцев.

В июле этого года в журнале Gene появилась замечательная работа Neanderthal and Denisova genetic affinities with contemporary humans:
Introgression versus common ancestral polymorphisms/Robert K. Lowery, Gabriel Uribe , Eric B. Jimenez , Mark A. Weiss, Kristian J. Herrera, 
Maria Regueiro, Rene J. Herrera. Gene . Особого внимания в этой работе заслуживает постановка вопроса в исследовании вопроса о схожести геномов денисовцев и неандертальцев с современными человеческими популяциями.  В этой связи я позволю себе удовольствие процитировать краткий реферат этой статьи в изложении профессионального русскоязычного генетика Людмилы Р.:

Авторы решали вопрос — являются ли те 1-4% генетического сходства между
архаичными гоминидами и современными людьми результатом имевшего место смешивания или общего наследственного полиморфизма, который сохранился в человеческой популяции?
Авторы сравнили 5 млн.SNPs (финальный набор 37,758 SNPs) ныне живущих людей (n=827 из 11 популяций) и архаичных гоминид. Они разделили снипы на 4 группы, которые, логично предположить, происходили в разные отрезки времени –
NdDa –у неандертальцев –derived (мутировавшие) и ancestral (предковые) – у денисовцев,
NaDd — у неандертальцев – ancestral и derived у денисовцев,
NdDd — derived у неандертальцев и денисовцев,
NaDa – ancestral у неандертальцев и денисовцев.
Ancestral и derived снипы определялись по сравнению с шимпанзе.
Ранее предполагалось, что не-Африканские популяции содержат 1-4% генома, доставшегося им от неандертальцев, в отличие от популяций Sub-Saharan-Africans, за счет того, что было смешивание с неандертальцами после выхода человека из Африки. По этому сценарию, все потомки древней человеческой популяции должны содержать равное количество неандертальской ДНК. При этом отличия Sub-Saharan-Africans и non- Sub-Saharan-Africans приписываются gene flow от неандертальцев. Но то, что какой-то SNP у человека, найден у неандертальцев, но не найден у шимпанзе, не означает, что он появился у неандертальца. Такая мутация могла произойти от времени разделения линий шимпанзе и гоминид ( 4-7 млн.лет назад) до времени разделения ветвей человека и неандертальца (400-800 тыс.лет назад). Т.е. выявленные общие SNPs у человека и неандертальцев могут означать их общий предковый полиморфизм.
Авторы не отказываются от “выхода человека из Африки”, но предполагают, что региональные различия в Африке внутри общей предковой популяции были уже на ранних стадиях, и люди, которые мигрировали из Африки, могли представлять собой субпопуляции с более высоким сродством с неандертальцами или денисовцами.
11 популяций, которые участвовали в сравнении:
Abbreviation n Region Populations included
a 123 Sub-Saharan Africa Yoruba, Mandenka, San, Bantu,
Biaka Pygmy, Mbuti Pygmy
b 41 Northern Africa Ethiopians, Egypt, Morocco
c 68 Caucasus Georgia, Armenians, Lezgins, Adygei
e 124 Europe Lithuanian, Belorussian, Romanian,
Cypriot, Hungarian, Basque, Russian,
Spanish, Chuvash
m 33 Melanesian Papuan, Bouganville
n 31 Amerindian Pima, Piapoco, Curripaco, Mayan
s 67 South Central Asia Paniya, Kannadi, Sakilli, Kalash, Uygur,
Barusho, Balochi
r 35 SouthWest Asia Iranian, Uzbekistan
d 30 South East Asia Yizu, Cambodian, Lahu, Malayan
t 34 North East Asia Yakut, Mongolian, Daur
z 241 Near-East Jordan, Samaritan, Syrian, Druze,
Bedouin, Mozabite, Palestinian,
Turkey, Lebanon, Saudi, Yemen
В работе использовали методы популяционной генетики — Principal component (PC) и Structure analyses, D-statistics. Авторы делают выводы, что присутствие 3,6 % неандертальских генов в европейских геномах более похоже на полиморфизм нашего общего предка, чем на результат спаривания видов. % общих генов уменьшается с продвижением на восток в Евразию. Предполагаемая примесь у меланезийцев денисовских генов может также свидетельствовать об их общем предке.

Примечательно, что задолго до публикации этой интересной статьи, к аналогичным выводам пришли любители — антрополог Джон Хоукз (анализ интрогрессии геномов в выборке 1000genomes) и уже ставший живой легендой геномный блогер Диенек Понтикос ( пост о вопросе наличия неандертальский/денисовский адмикса) . Эти выводы противоречат широко растиражированному в масс-медиа выводу о том что «неандертальцы занимались сексом с предками современных людей, за исключением африканцев из региона Суб-Сахары». Этот фривольный медиа-мем возник на основании вольной интерпретации серьезного исследования коллектива под руководством Сванте Паабо. Позже появилось еще одно исследование «The Shaping of Modern Human Immune Systems by Multiregional Admixture with Archaic Human», в котором было показано, что  вклад денисовца в евразийские гены оказался более скромным, однако его доля, как выяснилось, достигает 6% у современных меланезийцев и населения Новой Гвинеи. Соответственно, в средства массовой информация прошла очередная ‘сексуальная’ новость — оказывается, «cпособность успешно противостоять евразийским микробам мы обрели благодаря бракам с неандертальцами и денисовцами». Причем никто из журналистов, похоже не вникал в технические особенности этих работ, в которых ascertainment (установление) снипов производилось по субсахарской популяции бушменов.

Обсуждаемая здесь новая статья позволяет взглянуть на эту проблему под другим углом, c использованием новых методов попгенетики  анализ адмикса, главных компонентов разнообразия и D-статистики.  При интерпретации авторы обосновано отмечают ряд недостатков растиражированной в масс-медиа версии о сексе с архаичными гомининами:

Существуют два возможных сценария генезис снипов, которые обнаружены у неандертальцев, денисовских людей и современных людей: 1) они возникли у общих предков всех трех групп или 2) снипы могут являться следствием  обмена генами между эти тремя группами.

Результаты D-статистических анализов демонстрируют более высокое присутствие NdDd (derived у неандертальцев и денисовцев) аллелей в Африке к югу от Сахары относительно всех евразийцев и населения Северной Африки. Конечно, сочетание этих двух сценариев может объяснить происхождение подмножества снипов в наборе NdDd подмножество. В модели европейской примеси (адмикса),  у африканцев Субсахары должно быть меньше NdDd аллелей, чем у евразийцев и населения Северной Африки. Исходя из этого, высокий процент NdDd аллелей в субсахарских популяциях является решающим  аргументом в пользу происхождения этих аллелей от древних гоминид, а не в пользу версии смешивания с архаичными людими. Кроме того, к югу от Сахары доля 3 из 5 NdDd компонентов адмикса , включает в себя примерно 30% от общего числа снипов в NdDd  (1 компонент, 6 и 10 на рис. 10), что предполагает общее происхождение предков, а не трехстороннее смешивание для снипов, включенных в панель NdDd . Дополнительным аргументов в пользу сценария общего предкового полиморфизма является расположение снипов NdDd неандертальцев и Денисова NdDd в пространстве первого главного компонента разнообразия PC1 (рис. 5) рядом с субафриканскими популяциями. Этот результат является неожиданным, учитывая, что генотипы NdDd состоят только из деривативных (derived) аллелей. Интересно, что снипы NdDd демонстрируют сопоставимые характеристики D-статистики  в популяциях меланезийцев и африканцев Субсахары. Обе группы — меланезийцы и субсахарские африканцы —  генерируют более высокие показатели D-статистики на основании снипов NdDd основана D-статистики, — примерно на 0,7% выше, чем у выходцев из Северной Африки и на 1,5% выше, чем у жителей Северо-Восточной Азии (табл. 2;. Рис 11). Кроме того, если мы предположим, что смешивание между тремя группами (предками современных людей, неандертальцами и денисовцами) является важным источником снипов NdDd , то можно  было бы ожидать более высокую степень генетического обмена между европейцами и меланезийцами, однако, во всех наших анализах Structure, ни один такой обмен не наблюдается.

Эксперимент

С целью проверки выводов этого исследования я провел дополнительное исследование этого вопроса с использованием большого количества современных популяций (более трехста популяций), большего числа снипов (примерно 300 000 снипов) и альтернативных методов — программы Admixture и MDS (мультидименсионального скалирования).

Результаты нашего анализа замечательно согласуются с результатами в обсуждаемой статье. Например, на графике PCA (в пространстве двух первых главных компонентов генетического разнообразия), неандертальцы и денисовцы оказываются в окружении трех субсахарских популяций — гумуз, ари из Восточной Африки и лемба из южной Африки. 

Результаты Admixture также мало чем отличаются от результатов аналогичного анализа Structure в работе профессиональных попгенетиков. Снипы неандертальцев и денисовского человека (взятые из кураторского набора данных лаборатории Райха (SNP ascertainment panel)) образуют особый компонент вместе со снипами субсахарских популяций бушменов, коса и сандаве.

Denisova	Denisova	99,98%
Neander	Vindija	99,98%
San	HGDP00991	99,98%
San	HGDP01032	99,98%
San	HGDP01036	99,98%
San	SA36	99,98%
San	SA34	99,98%
San	SA52	99,98%
San	SA19	99,98%
San	HGDP00988	99,54%
San	HGDP01029	99,19%
San	HGDP00992	98,47%
San	SA53	97,53%
San	SA47	93,98%
San	SA41	93,28%
San	SA22	92,13%
San	SA32	91,10%
Neander	Clint	90,75%
San	SA48	89,58%
San	SA30	89,40%
San	SA55	88,93%
San	SA35	88,18%
San	SA61	85,45%
San	SA50	83,92%
San	SA29	81,14%
San	SA04	78,20%
San	SA37	74,40%
San	SA56	74,34%
San	SA38	74,17%
San	SA21	70,00%
San	SA06	69,85%
San	SA28	61,13%
San	SA03	57,39%
San	SA40	56,62%
San	SA49	54,89%
San	SA45	47,39%
San	SA58	43,01%
San	SA39	41,33%
San	SA59	34,80%
Bantu	HGDP01030	33,37%
Xhosa	XH4	26,85%
Xhosa	XH20	25,99%
Xhosa	XH14	24,78%
Bantu	HGDP00993	23,99%
Bantu	HGDP00994	23,02%
Bantu	HGDP01034	21,48%
San	SA25	21,28%
Bantu	HGDP01033	15,40%
Sandawe	HG43	14,20%
Sandawe	HG60	14,04%
Sandawe	HG40	13,77%
Sandawe	HG35	13,56%
Sandawe	HG44	13,51%
Sandawe	HG56	13,37%
Sandawe	HG46	13,26%
Sandawe	HG41	13,25%
Sandawe	HG66	13,18%
Sandawe	HG47	13,09%
Sandawe	HG49	12,93%
Sandawe	HG67	12,75%
Sandawe	HG55	12,63%
Sandawe	HG45	12,43%
Sandawe	HG63	12,14%
Aricultivator	Aricultivator11	12,13%
Ariblacksmith	Ariblacksmith2	12,13%
Sandawe	HG42	12,10%
Ariblacksmith	Ariblacksmith3	11,92%
Sandawe	HG38	11,85%
Ariblacksmith	Ariblacksmith7	11,83%
Sandawe	HG53	11,76%
Ariblacksmith	Ariblacksmith6	11,70%
Aricultivator	Aricultivator2	11,67%
AricultivatorIbd	Aricultivator23Ibd	11,54%
Ariblacksmith	Ariblacksmith10	11,49%
Ariblacksmith	Ariblacksmith8	11,48%
Aricultivator	Aricultivator17	11,46%
Aricultivator	Aricultivator4	11,42%
AricultivatorIbd	Aricultivator24Ibd	11,28%
Sandawe	HG48	11,22%
Aricultivator	Aricultivator15	11,18%

Более любопытные результаты получены при применении рекомендованного Диенеком Понтикосом метода Mclust, метода который позволяет за счет редуцирования числа измерений набора статистических данных избавиться от шума и проблем, связанных с различием в составе использованных выборок. Как видно, из приведенной ниже таблицы набор снипов неандертальцев и денисовцев кластеризуется не только с африканскими популяциями, но и с меланезийцами, и даже инбридинговыми популяциями индейцев из южной Америки, популяциями с хорошо заметным эффектом генного дрейфа

Neander	Clint	100,00%
Denisova	Denisova	100,00%
Neander	Vindija	100,00%
Papuan	HGDP00542	100,0000%
Papuan	HGDP00554	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00662	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP01027	100,0000%
Papuan	HGDP00543	100,0000%
Papuan	HGDP00555	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00663	100,0000%
Papuan	HGDP00544	100,0000%
Papuan	HGDP00556	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00664	100,0000%
Papuan	HGDP00545	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00490	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00787	100,0000%
Papuan	HGDP00546	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00491	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00788	100,0000%
Papuan	HGDP00547	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00655	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00789	100,0000%
Papuan	HGDP00548	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00656	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00823	100,0000%
Pima	HGDP01048	100,0000%
Papuan	HGDP00541	100,0000%
Papuan	HGDP00553	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00661	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00979	100,0000%
Karitiana	HGDP00998	100,0000%
Karitiana	HGDP01011	100,0000%
Surui	HGDP00833	100,0000%
Surui	HGDP00846	100,0000%
Karitiana	HGDP01010	100,0000%
Surui	HGDP00832	100,0000%
Surui	HGDP00845	100,0000%
Papuan	HGDP00550	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00658	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00825	100,0000%
Karitiana	HGDP00999	100,0000%
Karitiana	HGDP01012	100,0000%
Surui	HGDP00834	100,0000%
Surui	HGDP00847	100,0000%
Papuan	HGDP00540	100,0000%
Papuan	HGDP00552	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00978	100,0000%
Karitiana	HGDP01000	100,0000%
Karitiana	HGDP01013	100,0000%
Surui	HGDP00835	100,0000%
Surui	HGDP00848	100,0000%
Karitiana	HGDP01001	100,0000%
Karitiana	HGDP01014	100,0000%
Surui	HGDP00837	100,0000%
Surui	HGDP00849	100,0000%
Karitiana	HGDP01003	100,0000%
Karitiana	HGDP01015	100,0000%
Surui	HGDP00838	100,0000%
Surui	HGDP00850	100,0000%
Karitiana	HGDP01004	100,0000%
Karitiana	HGDP01016	100,0000%
Surui	HGDP00839	100,0000%
Surui	HGDP00851	100,0000%
Surui	HGDP00843	100,0000%
Pima	HGDP01050	100,0000%
Karitiana	HGDP01005	100,0000%
Karitiana	HGDP01017	100,0000%
Surui	HGDP00840	100,0000%
Surui	HGDP00852	100,0000%
Karitiana	HGDP01006	100,0000%
Karitiana	HGDP01018	100,0000%
Surui	HGDP00841	100,0000%
Karitiana	HGDP00996	100,0000%
Karitiana	HGDP01008	100,0000%
Papuan	HGDP00551	100,0000%
Karitiana	HGDP00995	100,0000%
Karitiana	HGDP01007	100,0000%
Karitiana	HGDP01019	100,0000%
Surui	HGDP00842	100,0000%
Karitiana	HGDP00997	100,0000%
Surui	HGDP00830	100,0000%
Surui	HGDP00844	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00657	100,0000%
NAN_Melanesian	HGDP00824	100,0000%
Papuan	HGDP00549	100,0000%
Hadza	BAR01	100,0000%
Hadza	BAR04	100,0000%
Hadza	BAR07	100,0000%
Hadza	BAR08	100,0000%
Hadza	BAR10	100,0000%
Hadza	BAR11	100,0000%
Hadza	BAR13	100,0000%
Hadza	END08	100,0000%
Hadza	END09	100,0000%