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.

 

new-1

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.

 

new-2

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

 

Реклама

Вторая фаза нового проекта

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

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

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

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

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

Описание эксперимента с импутированием генотипов на удаленном сервере

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

  1. европейцы (европейцы + кавказцы) — 1715 образцов -87169 снипа
  2. азиаты (+американские аборигены и аборигены островов Тихого Океана) — 2356 образцов — 87044 снипа
  3. африканцы — 1054 образца — 86754 снипов
  4. палеогеномы древних жителей Евразии, Африки и Америки -340 — 594500 снипов
  5. смешанные группы — преимущественно мозабиты, пуэрто-риканцы и др.
QC-Report
На рисунке показана корреляция между частотами аллелей в изучаемоей выборке (здесь: европейская когорта) и частотами аллелей в референсной панели

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

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

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

Проверка результатов

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

 

 

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

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

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

 

Мое интервью в подкасте Eхидно и Утконос

В 25 выпуске популярного интернет-подкаста Ехидно и Утконос я участвовал в обсуждении интересующих широкую публику аспектов генетики и генетического тестирования

 

Новая российская компания на рынке персональной геномики

 

В сентябре в Москве открылся один из «сколковских стартапов» -медицинский центр «Атлас», который специализируется на «персонализированной» и «превентивной» медицине. Своим пациентам центр предлагает сначала cделать скрининговый тест http://www.atlas.ru, а потом уже разрабатывать план профилактики и лечения на основе его результатов — выявленных предрасположенностей и рисков возникновения заболеваний, а также генетически обусловленных реакций на лекарства.

Массовой расшифровкой генома в России занялись ещё в 2007 году, поэтому на рынке уже существует несколько похожих компаний. Однако «Атлас» назвал своей целью сделать генотипирование популярным и доступным — примерно так, как это удалось 23andMe, американской компании бывшей жены Сергея Брина Анны Войжитски, в которую Google инвестировала почти 4 миллиона долларов. Популярность 23andMe явно не даёт покоя владельцам «Атласа», поэтому даже домен 23&me.ru они зарегистрировали на себя. Биомедицинский холдинг Atlas основан в 2013 году. Команда Atlas включает в себя специалистов, уже сейчас внедряющих в клиническую практику концепцию персонализированной медицины и работающих на стыке фундаментальной науки и практической медицины.

Нужно сказать, что бизнес-модель «Атласа» действительно построена на основе модели 23andme. Спектр предлагаемых клиентам сервисов персональной геномики также похож на тот, что имеется в 23andme. Вместе с этим, имеется одно принципиальное отличие — в отличии от 23andme, предлагавшей в своем продукте в числе прочего и описание медицинских генетических рисков, продукт «Моя генетика» компании Atlas не просто представляет перечень рисков, но и предполагает консультацию профессионального специалиста по медицинской генетике в медицинском центре Atlas (входящего в состав холдинга).  На мой взгляд, это очень удачный ход. Как известно, в прошлом году у компании 23andme возникли серьезные проблемы с  FDA. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов[3] (англ. Food and Drug Administration, FDA, USFDA) — агентство Министерства здравоохранения и социальных служб США, один из федеральных исполнительных департаментов. Управление занимается контролем качества пищевых продуктов, лекарственных препаратов, косметических средств, табачных изделий и некоторых других категорий товаров, а также осуществляет контроль за соблюдением законодательства и стандартов в этой области. В прошлом году это агентство по жалобе нескольких клиентов инициировало проверки соответствия рынка персональной медицинской генетика законодательству, в результате которой 23andme было предписано временно прекратить включение данных о генетических рисках в свои отчеты. И хотя российским законодательством данная область практически не регулируется, тем не менее включение в продукт услуг профессионального врача-генетика, безусловно, правильный ход, так как позволяет клиенту получить профессиональную консультацию специалиста в довольно специфической и сложной области медцинской генетики.

Лицам, интересующимся генетической генеалогией и своим происхожден, будет интересен раздел, в котором можно посмотреть данные о своих гаплогруппах; проценте генов, доставшихся от неандертальцев; а также разбиение генетических вариантов своего «генома» по компонентам происхождения.  Поскольку я помогал компании Atlas разрабатывать этот раздел (в плане составления описания гаплогрупп и разработки алгоритмов определения компонентов происхождения), то могу поручиться своей репутацией за научную состоятельность выдаваемых результатов.

Процитирую отзыв одного из первых клиентов

«Самая серьёзная и достоверная рубрика — здоровье: в ней связь определённых типов генов с возможным заболеванием подтверждена научными исследованиями, в которых принимало участия более тысячи человек. Здесь риски развития заболеваний сгруппированы в процентах и сравниваются со средним риском по популяции, отображены наследственные заболевания, а также так называемая фармокогенетика, индивидуальная чувствительность к лекарствам (аллергические реакции, побочные эффекты).

Самыми высокими рисками для меня, согласно тесту, являются меланома (0,18 % при среднем риске 0,06 %), системная склеродермия (0,05 % при среднем 0,03 %), сахарный диабет первого типа (0,45 % при среднем 0,13 %), аневризма сосудов головного мозга (2,63 % при среднем 1,8 %), системная красная волчанка (риск 0,08 % при среднем риске 0,05 %), эндометриоз (1,06 % при среднем риске 0,81 %), артериальная гипертензия (42,82 % при среднем риске 40,8 %). Ну и так далее. Кроме того, тест выявил, что я являюсь здоровым носителем варианта гена, связанного с периодической болезнью. Моя же чувствительность к лекарствам оказалась совершенно среднестатистической, ничем не примечательной, поэтому никаких особых побочных эффектов или аллергических реакций тест не выявил.

В рубрике «Питание» мне рекомендовали то, что рекомендуют своим читателям все журналы о здоровом образе жизни, — сбалансированную диету и почему-то не больше 998 килокалорий в день (при норме для взрослого человека, который не занимается спортом, в 1 200). Не рекомендовали есть сладкое и жирное, пить крепкий алкоголь, закусывать его картошкой или заедать рисом, запретили сладкое и жареное. В общем, всё, что можно было бы посоветовать любому россиянину старше 18 лет. У меня заподозрили непереносимость лактозы и запретили молочные продукты, хотя никаких проблем с молоком у меня никогда не было. Несмотря на это, в разделе «Рекомендации» мне посоветовали есть «больше молочных продуктов каждый день» (потом разработчики сказали, что это — баг), потому что молоко «снижает риск развития сахарного диабета», который у меня повышен. Если пить его вместо сладкой газировки, то, наверное, снижает. Но сейчас прогрессивное человечество уже задумывается о том, насколько молоко вообще необходимо взрослому человеку, — связи потребления молока с крепкими костями и восполнением витамина D, о которой говорили раньше, так и не было найдено.

В разделе «Спорт» меня назвали «спринтером» и посоветовали силовые тренировки, поэтому рекомендовали гандбол, регби и плавание и запретили бег, баскетбол, конный спорт и зимние виды спорта. На мой удивлённый вопрос: «Почему запретили бег, который почти всем можно?» — врач-генетик Ирина Жигулина, с которой мы потом общались, ответила, что речь идёт о профессиональном спорте. Профессионального бегуна из меня, по их мнению, не выйдет.

В разделе «Происхождение» меня ждала интерактивная инфографика о том, как мои предки по материнской линии вышли из Восточной Африки 150–180 тысяч лет назад и двинулись в Северную Европу. У меня нет Y-хромосомы, поэтому, что там происходило с отцовской линией, совершенно непонятно. Мои надежды найти успешных родственников так и не оправдались — бегунок остановился на отметке «500 лет назад» и выдал результат, что 50,9 % моего ДНК — от жителей Северной Европы. Жаль, что это совсем не то, что получают, например, покупатели теста 23andMe, которым предоставляют доступ к социальной сети, где можно найти своих родственников. А так хотелось прожить такую историю, как Стэйси и Грета, которые узнали, что они сёстры, благодаря 23andMe!

Больше всего меня удивила информация под заголовком «Личные качества». Тут я узнала, что у меня снижен риск развития никотиновой зависимости, есть предрасположенность к абсолютному слуху, нет риска ранней менопаузы и есть склонность к избеганию вреда. Этот раздел создатели относят к «развлекательной генетике», потому что данные в ней строятся на основе экспериментов с небольшой выборкой испытуемых (меньше 500). Но они меня вовсе не развлекли, а расстроили. Во-первых, выяснилось, что у меня нет предрасположенности к кудрявым волосам: «у вас не выявлен генетический вариант, часто встречающийся у кудрявых людей», хотя я кудрявей, чем многие каракулевые шубы. А во-вторых, у меня «не выявлен вариант гена, встречающийся у большинства творческих людей». В-третьих, я и вовсе интроверт.

Результаты теста заканчиваются рекомендациями пройти консультацию с терапевтом (по поводу риска системной красной волчанки), с эндокринологом (по поводу сахарного диабета) и с дерматологом (склеродермия, меланома), а также ежегодно сдавать анализ крови, делать маммографию, с 40 лет — регулярно ЭКГ. Ещё рекомендовали пить кофе и молоко, витамины, регулярно заниматься спортом и редко загорать»

Публикации и работа с палеогеномами

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

10805810_10205228379818844_2683994891484833194_n

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

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

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

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

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

tree1

tree2

tree3

tree4

tree5

tree6

tree7

tree8

tree9

tree10

tree11

tree12

tree13

tree14

tree15

tree16

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

 

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

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

Этногеномика беларусов — часть IV

Анализ структуры аутосомного генофонда популяции беларусов: результаты анализа этнического адмикса.

 

После проведения анализа этно-популяционного адмикса мы получили следущие результаты, обсуждению которых будет посвящена следущая часть нашего исследования. Результаты представляют собой разбивку аллельных частот на 22 кластера, каждый из которых представляет собой гипотетическую предковую популяцию. Поскольку в цели данного небольшого исследования не входит подробный анализ всех популяций, мы ограничимся сравнительном анализом структуры (компонентов) беларусов c географически близкими популяциями, а также с теми популяциями, которые могли входить в исторические контакты с предками современных беларусов:

admix

 

Рисунок 3. Результатыанализа ADMIXTUREK=22

У рассматриваемых здесь европейских популяций наиболее часто представлены следующие компоненты:

North-East-European,Atlantic_Mediterranean_Neolithic,North-European-Mesolithic, West-Asian, Samoedic, Near_East.

Разберем вкратце каждый из них. В ракурсе нашего исследования самым важным компонентом представляется – северо-восточно-европейский компонент North-East-European, он присутствует почти у всех европейцов, и в самой значительной степени — у балтов и славян: литовцы (81,9), латыши (79,5), беларусы (76,4), эстонцы (75,2), поляки (70,2), русские (67- 70,4), украинцы (62,1- 67,1), сорбы (65,9), карелы (60,2), вепсы (62,5), чехи (57,4), северные немцы (54,6), южные- 42,6, у британцев от 46 до 49, норвежцы- 48,1, шведы- (53,7).

Второй по значимости компонент — Atlantic_Mediterranean_Neolithic (юго-западно-европейский или просто западно-европейский неолитический компонент).[1]У восточноевропейцев он выражен в умеренной степени- чехи (27,8), поляки (18,4), украинцы ( от 17 до 21%), беларусы (13%), русские (от 11 у северных до 17,3 у южных), у коми (8,9 %), манси (8,8 %).

Третьй компонент – северо-европейский мезолитический компонент -North-European-Mesolithic[2]: cаамы (76,4 %), финны (от 30,1 до 37,3 %), вепсы (24,1), карелы (23,2), ижорцы (22, 7). Заметен этот компонент и у северных русских (10,5 %), норвежцев (9,8 %), шведов (7,8 %), эстонцев (7,1 %). У беларусов он практически отсутствует (1.1%).

Четвертый компонент – западно-азиатский (кавказский) West Asian[3]. На интересуемой нас территории этот компонент чаще встречается у казанских татар (9,9 %), южных немцев (8,4), украинцев (от 6,6 до 7,7 %), южных русских (6,2%). На западе высок процент у итальянцев (21,5 % у центральных итальянцев), французов (6,7 %), у беларусов (2.2%).

Пятый компонент — уральский Samoedic. Значительно присутствует у селькупов (68,1%), хантов (64,6), ненцы (37,1), манси (30,9 %-), удмурты (29,6), марийцы (27, 8), шорцы (22,0 %), башкиры (21,7%), чуваши и хакассы по 17,6 %, коми- 16,4 %, казанских татар (11,9 %). У западноевропейцев этот компонент практически не встречается, у русских (от 1,0% у центральных до 4,7 % у северных), у карел (1,6%), словаков (1,4%), западных украинцев (1,7 %), беларусы (0.5%).

Шестой компонент – ближневосточный Near_East[4]У южных немцев (3,5), украинцы (от 2,3 у восточных до 3,8 % у западных), чехи (3,0), беларусы (3,4), словаки (3,2), у русских от 1,0 до 1,5%, у литовцев- 1,4%, у поляков- 1,3 %.

[1]Больше всего у сардинцев (68,1 %), басков (59,2 %), иберийцев (48,8), корсиканцев (47,8), португальцев (46,6), северных итальянцев (44,3), французов (43,5 %). Данный компонент достаточно выражен у всех западноевропейцев- более 30 %

[1]Название связано с тем, что этот компонент достигает значительных частот в древней ДНК жителей мезолитической Иберии, неолитических жителей Швеции и современном ДНК жителей Фенноскандии

[1]Наибольший процент на Западном Кавказе- абхазы (64, 9%), имеретинцы (63,7), лазы (56,6), аварцы (56,8), лезгины (55,4).

[1]Евреи Йемена (60,9 %), Сауд. аравия (59,5), бедуины (56,7), евреи Эфиопии (52,5), египтяне (43,8).В Европе oтносительно много у итальянцев (центр- 17,4), португальцев (11,9).

 

Анализ разделяемых аутосомных сегментов между популяциями Северо-Восточной Европы.

С целью верификации результатов анализа главных компонентов генетического разнообразия я подготовил новую выборку популяций, которая включает в себя ряд референсных евразийских популяций и анализируемую группу участников моего проекта MDLP. В совокупности, выборка включала в себя 900 индивидов, каждый из которых был типирован по 350 000 снипам.В ходе нового экспериментального теста в ходе статистической обработки общих по генетическому происхождению сегментов хромосом в составе выборки было выделенно 15 групп кластеров генетически близких популяций Как нам представляется, ключевым моментом для понимания принципов этого анализа, а также результатов, является понятие эффективной популяции или эффективный размер (Ne) популяции, т.е размера той популяции которая участвовала в репродукции или обмене генами в некоем отдаленном временном промежутке. Собственно говоря, эффективная популяция – это даже не число уникальных предков, а математическая абстракция разброса гамет, размер которого оценивается исходя из разброса числа гамет относительного к гамет, передаваемых родителям репродуктивного возраста следующему поколению. Он отличается от репродуктивоного объема Nr в той мере, в какой существует неравный вклад лиц родительского поколения в генофонд следующего поколения. Это создает разброс значений числа гамет к, того родителя относительно числа гамет к, передаваемых родителям следующему поколению (Wright, 1931, Li Ch. Ch., 1955). Новая программа Chromopainter позволяет оценить этот размер, исходя из числа наблюдаемых рекомбинаторных гаплотипов и значений LD. Когда я производил оценку этого размера, то для каждой из 22 неполовых хромосом он получился разный, однако среднеарифметическое значение составило 22 000. Это близко к значениям Neрекомендованным к использованию профессионалами (например, авторами программы IMPUTE V2). Как видно из приведенных ниже результатов, даже 22 000 для совокупности эффективного размера элементарных популяций – это более, чем достаточно.

 

finest

Рисунок 4. Расположение популяций в пространстве 1 и 3 главных генетических компонентов

 

Изложим ниже некоторые закономерности размещения популяци

 

  1. Финны оказались ближе к русским и поволжским финно-угорам (эрзя и мокша)
  2. Все литовцы (участники проекта + референсы из вышеупомянутой статьи Бехара) и часть референсных белорусов образовали отдельный кластер, тесно примыкающий к кластеру белорусов, поляков, украинцев

  3. Следущим кластером является центрально-европейский кластер, представленный главным образом венграми, хорватами, а также частью немцев.

  4. Ниже находится балканский кластер (румыны, болгары и часть венгров).

  5. К этому кластеру примыкают турки и часть армян

  6. В центре плота находятся западноевропейцы из моего проекта (французы, немцы, бельгийцы и жители британских островов).

  7. Выше находятся два оркнейских кластера, в которых находится и часть скандинавских сэмплов.

  8. Еще левее находится кластер образованный референсными северо-итальянцами и тосканцами.

  9. Ниже находятся армяне и слево итало-иберийский кластер (часть итальянцев и испанцы).

  10. Левее этой группы популяций находится кластер ашкеназов.

  11. Наконец, самый крайний слева кластер представлен изолированной популяцией сардинцев.

  12. Ниже итало-иберийского и армянского кластеров расположен целый ряд кавказский кластеров. Это прежде всего адыгейцы и абхазцы, затем северные осетины.

  13. Вышеназванные кластеры частично перекрывают кластер ногайцев (что свидетельствует о наличии генетического обмена между северокавказскими популяциями и ногайцами)

  14. Кластер ногайцев плавно переходит в кластер узбеков, который в свою очередь примыкает к изолированному кластеру чувашей

  15. Наконец самым изолированным кластером является кластер французских басков (в нижнем левом углу плота).[5]

 

[1]Больше всего у сардинцев (68,1 %), басков (59,2 %), иберийцев (48,8), корсиканцев (47,8), португальцев (46,6), северных итальянцев (44,3), французов (43,5 %). Данный компонент достаточно выражен у всех западноевропейцев- более 30 %

[2]Название связано с тем, что этот компонент достигает значительных частот в древней ДНК жителей мезолитической Иберии, неолитических жителей Швеции и современном ДНК жителей Фенноскандии

[3]Наибольший процент на Западном Кавказе- абхазы (64, 9%), имеретинцы (63,7), лазы (56,6), аварцы (56,8), лезгины (55,4).

[4]Евреи Йемена (60,9 %), Сауд. аравия (59,5), бедуины (56,7), евреи Эфиопии (52,5), египтяне (43,8).В Европе oтносительно много у итальянцев (центр- 17,4), португальцев (11,9).

 

[5]Такое поведение на плоте объясняется только изолированным положением популяции и небольшим числом эффективной популяции.То есть все эти баски являются многократными родственниками между собой т.е., положение басков на графике есть следствие классического генного дрейфа, который можно наблюдать на карте.На самом деле положение басков на данном плоте не может ни подтвердить, ни опровергнуть гипотезу о континуитете баскской популяции , т.к PCA-координаты (eigenvalues и eigenvectors) вычислялись в Chromopainter исходя из количества sharedDNAchunks между популяциями-донорами и популяциями-рецепиентами.То есть баски изоляты в том смысле, что уровень обмена ДНК между ними и другими популяцими ничтожен.

Исходя из этого можно сделать вывод о том что баски эта экстремально-эндогенная популяция изолянтов, при этом генетическое разнообразие басков низко, т.к. размер эффективной популяции басков низок.

Этногеномика беларусов — часть III

Анализ этно-популяционного адмикса

 

В ходе следующеего этапа, окончательный набор данных по референсным популяциям (которые я храню в linkage-формате PLINK) был обработан в программеAdmixture. Во время выбора подходящей модели проведения теста на этно-популяционный адмикс, мы столкнулись с крайне трудной задачей: как было показано в профильных научных исследованиях (Pattersonetal.2006) количество маркеров, необходимых для надежной стратификации популяций в анализе обратно пропорциональна генетическому расстоянию (фСТ) между популяциями. Согласно рекомендациям пользователей программы Admixture, считается что примерно 10 000 генетических SNP-маркеров достаточно для выполнения интер-континентальной GWAS-коррекции обособленных популяций (например, уровень дивергенции между африканскими, азиатскими и европейскими популяциями FST> 0.05), в то время как для аналогичной коррекции между внутриконтинентальными популяциями требуется более чем 100000 маркеров (в Европе, например, ФСТ < 0.01). Для повышения точности результатов Admixtureмы решили использовать метод, предложенный Dienekes. Этот метод позволяетпреобразовать частот аллелей в “синтетические” индивиды (см. такжепример Зака Аджмалаиз проекта HarappaDNA). Идея метода довольно проста: сначала необходимо запустить unsupervisedанализ Admixtureс целью вычисления частот аллелей в так называемых предковых компонентов, а затем на основании аллельных частот сгенерировать “фиктивные популяции”. Именно эти фиктивные популяции и индивиды будут использоваться в ходе чистых референсов в ходе последующего анализа этно-популяционного анализа. Впрочем, как и любые другие исследователи, работающий над четким решением проблемы этно-популяционного адмикса, мы были вынуждены считаться с ограничениями этого подхода. Хотя мы отдаем себе отчет в существовании явных методологических подвохов в использовании смоделированных искусственных индивидов для определения адмикса в реальной популяции, мы полагаем что полученные в ходе аллельно-частотного моделирования “фиктивных индивидов” представляют самую лучшую аппроксимацию древних генетических компонентов предпологаемых древних компонентов. В ходе применения простого моделирующего метода, нами были получены значимые результаты в ходе создания нового калькулятора. Сначала мы произвели unsupervisedAdmixture(при значении К = 22, т.е 22 кластера частот аллель или предковых компонентов). По выполнению анализа нами были получены оценки коэффициентов адмикса в каждой из этих 22 аллельных кластеров, а также частоты аллелей для всех SNP-ов в каждой из 22 родовых популяций.

Затем мы использовали мнемонические обозначения для каждого компонента (имена для каждого из компонентов выведены в порядке их появления). Нужно помнить, что обозначения этих компонентов носят скорее мнемонический условный характер:

Pygmy

West-Asian
North-European-Mesolithic
Tibetan
Mesomerican
Arctic-Amerind
South-America_Amerind
Indian
North-Siberean
Atlantic_Mediterranean_Neolithic
Samoedic
Proto-Indo-Iranian
East-Siberean
North-East-European
South-African
North-Amerind
Sub-Saharian
East-South-Asian
Near_East
Melanesian
Paleo-Siberean
Austronesian

Вышеупомянутые частоты аллель, вычисленные в ходе unsupervised(безнадзорного) анализа (AdmixtureK= 22) объединенного набора данных, были затем использованы для симуляции синтетических индивидов, по 10 индивидов на каждую из 22 предковых компонент. Это симуляционное моделирование проводилось с помощью PLINKкоманды -simulateРасстояние между между симулированными «искусствеными» индивидами было визуаилизировано с использованием многомерного масштабирования.

simul

На следущем этапе, я включил группу смоделированных индивидов (220 индивидов) в новую эталонную популяцию. После чего я запустил новый анализ А, на этот раз в полном “поднадзорном” режиме для K= 22, причем полученные в ходе симуляционного моделирования фиктивные популяции фиктивных индивидов использовались в качестве новых референсных эталонных групп. На конвергенцию 22 априорно заданых предковых компонентов было затрачено 31 итераций (3 7773,1 сек) с окончательным loglikelihood: -188032005,430318 (ниже, на следущей странице, приведена таблица значений Fst между расчетными ‘предковыми’ популяциями):

fst dist

Рисунок 1. FST-дистанции между компонентами

 

Приведенная выше матрица Fstдистанций была использована для определения наиболее вероятной топологии NJ-дерева всех 22 предковых компонентов ( примечание: в качестве outgroup-таксона использовался South-Africancomponent).