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蓝海人类学在线 Ryan WEI's Forum of Anthropology

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汉军da43可能真的很特殊

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发表于 2019-5-18 16:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
近期对一个老计算器ane_k7非常感兴趣。

发现在ane_k7之下da43的表现显得非常特殊。

ane_k7是一个针对北欧人设计的计算器,亚洲人在该计算器下,主要有ase:祖始南欧亚(在东南亚部落民、南印度土著高频)、east eurasian(东欧亚,在东亚、东北亚高频)、ane(在马耳他男孩、印第安人、西伯利亚人高频),以上三种成分。

其中ane成分,在东亚北部人群里极为常见,即便是东亚南部的华南汉族、土家族亦低频存在。

而,两个古代汉帝国士兵,da45 ane水平比现代北方汉族略低,ase则与现代北方汉族基本持平。

da43则表现出了非常突出的特征,ase水平比现代北方汉族略低,但,完全没有ane。要知道,现代人中,即便是土家族、福建、粤东的汉族,都含有低频的ane,而da43作为一个ase(祖始南方成分)极低的样本,却完全没有ane,其身份、地域,值得我们思索。

评分

1

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发表于 2019-5-18 23:44 | 显示全部楼层
无诸王 发表于 2019-5-18 23:43
麻烦某人不要回复我,不要说车轱辘话?

我爱回谁的帖子就回谁的帖子,这是我的自由你无从干涉
 楼主| 发表于 2019-5-18 16:18 | 显示全部楼层
捕获.PNG
发表于 2019-5-18 16:49 | 显示全部楼层
这种情况推测只是数据覆盖比较少造成的误差 并不值得思索~
 楼主| 发表于 2019-5-18 17:32 | 显示全部楼层
Peruvian 发表于 2019-5-18 16:49
这种情况推测只是数据覆盖比较少造成的误差 并不值得思索~

不算少了,9w个snp
发表于 2019-5-18 23:16 | 显示全部楼层
没什么奇怪的,da43并不接近华南东南亚,常染很偏东,接近日本

 楼主| 发表于 2019-5-18 23:43 | 显示全部楼层
麻烦某人不要回复我,不要说车轱辘话?
发表于 2019-5-19 04:31 | 显示全部楼层
本帖最后由 MNOPS 于 2019-5-19 04:38 编辑

我觉得da43和da45并不意外。da43可能代表着是华北东部或中原的土著类型,自新石器旱作农业时期开始以来就已居住在这片地区。而da45则代表着当时长城沿线的人群。在当时,这两拨人居住的地区大致上都位于汉代统辖区域之内,因此都会被汉王朝当作可靠的兵源。

da43的ane缺失,而ase也较低频,但有整个列表里最高频的东欧亚成分,达到了86.4%,这也许可以向我们揭示古中原土著是较为纯粹的东欧亚类型。与之对比,现代的华南人大概混合了两倍甚至两倍以上的ase成分,所以会在常染图上显得偏西偏南。

da43之所以会在常染图表上很偏东接近日本也很好理解,因为日本有列表里第二高的东欧亚成分达到了83.9%,而ase成分则跟da43差不多也较为低频。

所以说,根本没什么值得好奇怪的。
发表于 2019-5-19 10:37 | 显示全部楼层
最好把DA39也一并列出来,或许会有一些有趣的线索,呵呵
 楼主| 发表于 2019-5-19 11:06 | 显示全部楼层
imvivi001 发表于 2019-5-19 10:37
最好把DA39也一并列出来,或许会有一些有趣的线索,呵呵

da39也是极高的east eurasian,相比汉帝国士兵da45反而匈奴领主da39是没有enf、whg-uhg的 da39.PNG
发表于 2019-5-19 12:10 | 显示全部楼层
无诸王 发表于 2019-5-19 11:06
da39也是极高的east eurasian,相比汉帝国士兵da45反而匈奴领主da39是没有enf、whg-uhg的

这个不好说,ANE-K7算法对于东亚人的微量成分区分不是很灵敏,建议采用MDLP的K23b跑一次,会比较清晰(其中包括小云个人的运算结果,呵呵)
发表于 2019-5-19 12:15 | 显示全部楼层
从这个DA39匈奴贵族的结果可以看出,新石器之后的北亚人(东亚人中北亚类型或称蒙古人种),基本上都是带有较多ANE成分的。
    从这个匈奴贵族的结果,基本上进一步坐实了之前论坛上的推测,这个匈奴贵族(或王子),极有可能是和亲的结果(他的ANE正好是一般蒙古人的一半,呵呵~)
发表于 2019-5-19 15:20 | 显示全部楼层
这说明直到汉代,ANE还没有大规模南下,东亚主流人群的ANE成份应来自五胡以及后来的突厥-蒙古等北亚族群,而从美洲土著来看,ANE在印第安人迁美洲之前就已经形成,下限15000年前,对蒙古人种一万前来自西伯利亚无疑是个重大挑战,蒙古人种北亚类型应该是东亚人群北迁混合ANE形成的。
发表于 2019-5-19 16:18 | 显示全部楼层
常染混合算法哪有那么灵敏,ANE和ASE在计算中存在负相关的分配。
譬如图中的傣族和蒙古族混合以后,他们后代会算出ANE7.9%、ASE19.5%、east eurasian71.1%吗?太理想了,实际估计ANE和ASE成分都低于混合平均值,而East eurasian成分显著高于71.1%。
把DA45理解为长城沿线居民,怎么ASE还比非长城沿线的更高了?
把ANE理解为“五胡”等融入,怎么宝鸡人ASE比“DA43纯汉”还增加了?这又理解为南方人北上和五胡南下共同影响了? 这种在常染算法里也很难体现。
这种多半还是数据量、数据精确度(不排除测序存在的错误)、计算器本身局限造成的。

点评

大股东还是中原土著  发表于 2019-5-19 17:21
逐鹿中原,诸子百家,汇聚成华夏,华中土著加狨狄僚蛮胡奴马来野猪皮,即便当了控股股东ceo还是小股东  发表于 2019-5-19 17:16
发表于 2019-5-19 20:32 | 显示全部楼层
哪来的精神病人

点评

黄帝可能是n,商王族可能是c,楚越王族周可能o1,晋q,o1b流窜到东北,汉人形成前融合分离一直在进行中  发表于 2019-5-19 21:51
发表于 2019-5-19 20:40 | 显示全部楼层
welson 发表于 2019-5-19 15:20
这说明直到汉代,ANE还没有大规模南下,东亚主流人群的ANE成份应来自五胡以及后来的突厥-蒙古等北亚族群, ...

ANE没有大规模南下过吧。。。
史前ANE主要是往西融入印度欧洲人了,而西伯利亚老家被EE替换了。。融合形成了一些高ANE的东欧亚族群,后来这群人南下可能给华北带去了更多一点的ANE,不过已经非常低频了。
发表于 2019-5-19 21:38 | 显示全部楼层
http://www.sohu.com/a/233361221_419351

他们处理的结果和你有些差异,不过如果真没有ANE也不算特别奇怪的事情,ANE这种成分可能在新石器早中期某些y-N人群南下过程可能已经进入了一些,但大规模进入东亚应该是伴随着M128特别是M120这些人群南下的,DA43如果没记错是个山东高频的伽马5,所以汉朝时期,ANE没有完全混匀,在山东某个犄角旮旯没有沾上也可能,之前上海稻香草在K12b下完全没有西伯利亚,虽然华东普遍都有一些,两者情况可能类似,也可以看出经过两千年时间,这种现象发生的位置可能南移了
发表于 2019-5-19 21:53 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2019-5-19 23:43 编辑

从数据比对来看:

一、古人第覆盖度NGS数据应当可以基本真实的反应其血统情况,或者说与芯片数据相似。以我的数据为例,虽然在欧洲猎人和新石器农夫的比例上有所偏差,但合计比例,两组数据非常接近,2.44%和2.73%。

二、ANE在阿穆尔河流域细石器猎人也有一定比例,10%上下,所以,ANE未必一定要到西伯利亚极北地区寻找根源。另外,这个计算器的ANE与malta的吻合度也不高。

三、DA45和DA43的合计类高加索血统分别为2.72%和3.49%,与蒙古等北方民族比例接近,与北匈奴DA39的2.75%也相当,相反,即使边疆汉族的类高加索血统在这个计算标尺上也是微乎其微。所以,这组数据是中原人的可能性微乎其微。至于说,扣除类高加索血统,接近今天的汉族就是古代的中原是完全想当然的说法,从目前看到的证据来看,今天汉族接近的都是青铜时代的西北戎狄,而不是青铜时代的中原汉族,这组样本更似内蒙古地区的土著族群。



DA43 Kit Number: Z368948  

Population         
ANE        0.66
ASE        14.13
WHG-UHG        3.49
East_Eurasian        81.59
West_African        0.13
East_African        -   
ENF        -   


DA45: Kit Number: Z031856

ANE        3.13
ASE        15.93
WHG-UHG        0.87
East_Eurasian        76.35
West_African        0.21
East_African        1.66
ENF        1.85

DA39: Kit Number: Z780597
Population         
ANE        9.22
ASE        6.89
WHG-UHG        2.63
East_Eurasian        81.10
West_African        -   
East_African        -   
ENF        0.12


Devil gate Mos4的结果:Kit Number: M643438   

Population         
ANE        9.69
ASE        0.69
WHG-UHG        -   
East_Eurasian        88.25
West_African        -   
East_African        -   
ENF        1.37

Mos5 Kit Number: M940107   

Population         
ANE        11.76
ASE        3.29
WHG-UHG        -   
East_Eurasian        83.13
West_African        -   
East_African        1.81
ENF        -   


田园洞:Kit Number: M575278

Population         
ANE        13.12
ASE        23.93
WHG-UHG        5.90
East_Eurasian        36.90
West_African        1.48
East_African        11.00
ENF        7.67


绳纹人:Kit Number: M592785

Population         
ANE        8.11
ASE        20.35
WHG-UHG        5.24
East_Eurasian        55.93
West_African        0.89
East_African        4.62
ENF        4.86

       

Yungsiyebu NGS数据:Kit Number: M095073   

Population         
ANE        7.51
ASE        12.32
WHG-UHG        2.33
East_Eurasian        77.17
West_African        0.41
East_African        0.15
ENF        0.11


Yungsiyebu的芯片数据:Kit Number: M280447

Population         
ANE        7.39
ASE        11.91
WHG-UHG        1.39
East_Eurasian        77.33
West_African        0.64
East_African        -   
ENF        1.34


内蒙古汉:Kit Number: M114167

Population         
ANE        4.19
ASE        14.79
WHG-UHG        -   
East_Eurasian        80.70
West_African        0.32
East_African        -   
ENF        -   

malta Kit Number: F999914   Elapsed Time: 5.54 seconds

Population         
ANE        49.08
ASE        11.22
WHG-UHG        33.58
East_Eurasian        1.54
West_African        -   
East_African        4.58
ENF        -   

发表于 2019-5-19 22:11 | 显示全部楼层
用ADmixture的方法来计算ANE比例,怕是不太靠谱。有条件还是用momi、qpgraph/qpadm这样的工具吧。
发表于 2019-5-19 23:11 | 显示全部楼层
本帖最后由 Yungsiyebu 于 2019-5-20 00:12 编辑

Gedrosia K3

Population E_Eurasian SSA W_Eurasian
Han 99.97 0.00 0.03
DA43 95.42 0.78 3.80
DA45 92.16 1.75 6.08
DA39 93.70 0.30 6.00
YungsiyebuNGS 92.910.53 6.56
YungsiyebuArray 93.27 0.23 6.50
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