Подкасттар тарихы

Адам ұлттарының көші -қонын ұлулар арқылы бақылау

Адам ұлттарының көші -қонын ұлулар арқылы бақылау


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ирландиядағы ұлулардың Франциядағы ұлулармен генетикалық жағынан бірдей болуы қалай мүмкін? Мүмкін, олар мыңдаған шақырымдарды, соның ішінде теңізді де өз бетімен жүріп өтпеген шығар. Ғалымдардың пайымдауынша, бұл 8000 жылға созылған адамдардың қоныс аударуы нәтижесінде болған.

Генетикалық материалдың ұқсастығы, сол ұлуларды Ұлыбританияда табуға болмайтындығынан басқа, олардың орналасуы адамдардың көші -қонымен байланысты екенін көрсетеді. PLOS ONE -да Адель Дж.Гриндон мен Ангус Дэвинсон жариялаған зерттеу мақаласы мұның мүмкін екенін егжей -тегжейлі түсіндіреді.

Пиреней шыны ұлулары Ирландияда түсініксіз түрде кездесетін жалғыз түр емес. Оған құлпынай ағашы мен Керри слугі де кіреді. Жиналған үлгілер Франция, Испания және Италиядан, сондай -ақ Ирландияның батыс жағалауынан алынды. Үлгілерден ДНҚ алынды және барлық үлгілердің генетикалық материалының ұқсастығын көрсететін бір -бірімен салыстырылды.

Ал Ирландия фаунасының негізгі бастауы Ұлыбритания болса да, бұл жағдайда бұл қолданылмайды. Біреудің түсіндіруі: ұлулар Пиреней тауларынан Францияға, содан кейін Ұлыбританияға, содан кейін Италияға қоныс аударды. Бірақ бұл теорияның мәселесі - белгілі бір генетикалық материалдың іздерін Ұлыбританияда табу мүмкін емес.

Демек, Дэвинсон дәлелдемелер Ирландияның Ұлыбританиядан бұрын, б.з.д. 7000 жыл бұрын колонияланғанын, материктік Еуропадан ұлулар әкелетінін көрсетеді деп болжайды. Біз білеміз, ұлулар тарихқа дейінгі дәуірде (біздің эрамызға дейінгі 9000 жылға дейін) азық -түлік көзі ретінде қолданылған және тіпті осы себепті фермада өсірілген, бұл ұсынысты орынды етеді.


    Адам ұлттарының көші -қонын ұлулар арқылы бақылау - тарих

    Миграция - тарихтың ұлы күштерінің бірі. Адамдар көптеп қоныс аударғанда, олар кейде өз өмірлерін ғана емес, кететін жерлерін де, қоныстанған жерлерін де өзгертеді. Американдықтар әрқашан басқа жерлерден келетін, жаңа жерлерге көшетін көшпелі халық болды. Ұлт басқа ұлттардың адамдарын көптен бері тартып қана қоймай, сонымен қатар ішкі көші -қонның жоғары қарқынын талап етеді. Бұл жоба мәдениетті, саясатты немесе экономикалық құрылымды өзгертуге көмектесетін бірқатар салдарлы қоныс аударуды-Ұлы қоныс аударуды зерттейді. Онда бес бірлік бар, олардың әрқайсысында толық ақпарат пен интерактивті карталар, диаграммалар мен деректер бар: (1) афроамерикандықтардың қоныс аударуы оңтүстіктен 1900-2000 жж. (2) өте маңызды латин американдықтардың қоныс аударуы, Латын Америкасынан да, АҚШ-тан да (1850-2017) (3) ақ диаспорасы оңтүстіктен солтүстік пен батыс штаттарға дейін (4) the Шаң ыдысының қоныс аударуы 1930 жылдары Оклахома мен көрші штаттардан Калифорнияға. (5) Сонымен қатар, біз қамтамасыз етеміз елу елдің барлығының көші -қон тарихы 1850-2017 жылдар аралығында онжылдықтар көрсетілді, онда тұрғындар қайдан келді.

    Бұл материалдардың көпшілігі Вашингтон университетінің тарих профессоры Джеймс Грегорийдің жарияланған және жарияланбаған еңбектерінен алынған.

    20 -шы ғасырда 7 миллионнан астам афроамерикалықтар оңтүстікті тастап, негізінен солтүстік пен батыстың үлкен қалаларына қоныстанды. Осылайша олар өз өмірлерінен гөрі көп нәрсені өзгертті. Бұл Ұлы көші қалаларды өзгертті және нәсілдік, саясатты, тіпті ұлттың аймақтық тепе -теңдігін қалпына келтірудің негізін қалады. Бұл бөлімге кіреді алты интерактивті карталар мен диаграммалар және бірнеше интерпретациялық эсселер.

    20 ғасырда 20 миллионнан астам ақтар оңтүстіктен кетті, бұл кеткен 7-8 афроамерикандықтардан басым. Оларға батысқа қарай Калифорнияға және солтүстікке қарай Орта Батысқа көшкен 1 миллионға жуық Latinx, негізінен Тежанос қосылды. Бұл бөлім көші -қон заңдылықтарын көрсетеді және оңтүстік диаспорасының әсерін зерттейді. Бұл бөлімге кіреді алты интерактивті карталар мен кестелер сонымен қатар интерпретациялық эсселер.

    Ұлы депрессия кезінде 400 000 -ға жуық Оклахоман, Техас, Арканзана және Миссуриялықтардың Калифорнияға қоныс аударуы сол онжылдықтағы ең көп жарияланған жаппай көші -қон болды. Көптеген адамдар күтпеген қиындықтарға тап болды, әсіресе Калифорнияның Орталық алқабына барғандар. Олардың жағдайы журналистердің, фотографтардың назарын аударды және американдық ғасырдың әйгілі романдарының бірі Джон Стейнбектің «Ашуланған жүзім» тақырыбына айналды. Мұнда үш интерактивті карта сондай -ақ егжей -тегжейлі шоттар мен бастапқы көздер.

    Американдықтар әрқашан басқа жерлерден келетін, жаңа жерлерге көшетін көшпелі халық болды. Ұлт басқа ұлттардың адамдарын көптен бері тартып қана қоймай, сонымен қатар ішкі көші -қонның жоғары қарқынын талап етеді. Мұнда интерактивті графиктер мен карталар бар, олар бізге 1850 жылдан бері онжылдықтар бойы өзгеріп отыратын халық санын бақылауға мүмкіндік береді. Штат таңдаңыз және адамдардың туған жерін көріңіз, басқа елдер де, басқа штаттар да. Бізде негізгі штаттар, соның ішінде нәсілдік бөліністер туралы толығырақ ақпарат бар: Алабама, Аризона, Калифорния, Колорадо, Флорида, Иллинойс, Нью -Йорк, Техас, Вирджиния, Вашингтон штатының жеке беттерін қараңыз.

    Калифорниядағы миграция тарихы 1850-2017 жж

    Калифорния тарихы көші -қонға байланысты. Одақтағы ең халқы көп мемлекет солай болды, өйткені басқа штаттар мен басқа елдердің көптеген адамдары сол жерге көшіп келді. 2010 жылы ғана туған Калифорния тұрғындарының саны басқа жақтан қоныс аударғандар санынан асып түсті. Ал әлі де ересектердің көпшілігі басқа штаттан немесе басқа елден. Көші -қон АҚШ -тың бақылау кезеңінен бұрын болды, әсіресе Испания солдаттар мен миссионерлерді Калифорния деп атаған аймаққа жіберген кезде. Бұл Америка Құрама Штаттары Мексика провинциясын басып алып, 1848 жылы Сьерра тау бөктерінде алтын табудан бірден пайда тапқаннан кейін жеделдеді. [Көбірек]

    Флоридадағы миграция тарихы 1850-2017 жж

    Кез келген оңтүстік штатқа қарағанда, Флорида жаңадан келгендерді үнемі тартады. Бүгінде халықтың үштен бір бөлігі ғана Флориданың туған жерінің үштен екісінің басқа жерден келгенін айтады, олардың көпшілігі Куба мен Латын Америкасынан, бірақ шын мәнінде әр штаттан және көптеген халықтардан. Флоридаға қоныс аудару - бұл ескі әңгіме, 1800 жылдардың соңында Флорида тез өсіп кетті, өйткені көрші мемлекеттердің ақтары оңтүстікке қарай егіншілікке жер іздеді. [Көбірек]

    Иллинойс штатының көші-қон тарихы 1880-2017 жж

    Иллинойс, басқа да батыс -батыс штаттар сияқты, 19 -шы ғасырда көші -қон арқылы халықтың тез өсуін бастан кешірді және содан бері баяу өсуде. 1850 жылы 851 000 халқын тіркеген штат 1860 жылға қарай өз санын екі есеге, 1880 жылға қарай тағы екі есе, 1910 жылға дейін тағы да өсті. 1910 ж. 19 ғасырдағы көші -қон Иллинойстың шығысындағы штаттарға, әсіресе Нью -Йорк, Огайо және Пенсильванияға қатты әсер етті. Гемани мен Ирландиядан келген еуропалық иммигранттар сол кезеңде өте көп болды. 1880 жылғы халық санағы көрсеткендей, халықтың жартысына жуығы Германиядан, Нью -Йорктен, Огайо мен Ирландиядан басқа елден келгендер. [Көбірек]

    Нью-Йорктегі миграция тарихы 1850-2017 жж

    Нью -Йорк әрқашан шлюз мемлекеті болды, ол шеттен келгендердің алуан түрлілігін қабылдайды. 1850 жылы АҚШ -тағы халық санағы бірінші рет туған жерлерді тіркеген кезде, Нью -Йоркте туылмаған тұрғындардың жетекші туған жерлері ретке келтірілді: Ирландия, Германия, Англия, Коннектикут, Массачусетс, Вермонт, Нью -Джерси және Канада, оншақты басқа елдермен тізімнен төмен қарай. [Көбірек]

    Техастың қоныс аудару тарихы 1850-2017 жж

    Техас өзінің бүкіл тарихында көші -қон магниті болды, бұл өсім туралы жазбаны түсіндіруге көмектеседі, бұл оны Калифорниядан кейінгі халық саны бойынша екінші штатқа айналдырады. Теннесси, Алабама және Миссисипи штаттарынан келген заңсыз көші -қон 1836 жылы Мексикадан провинциямен күрескен бүлікке себеп болды. Одан кейінгі онжылдықта мақта белдеуін кеңейту үшін оңтүстік тұрғындарының көпшілігі батысқа қарай жылжыды, олардың көбі құл болды. [Көбірек]

    Вашингтонның көші-қон тарихы 1850-2017 жж

    Вашингтон бүгінде тұрғындарының көпшілігі басқа жерден, басқа штаттан немесе басқа елден келген штат болып қала береді. 1840 -шы жылдардан бастап американдықтар қоныстанды, оның халқы 1889 жылы мемлекеттілікке дейін баяу өсті, содан кейін 1896 жылы Аляска мен Юконда алтын табылғаннан кейін күрт өсті. Егіншілік, ағаш өңдеу және балық аулау Ортаңғы Батыс пен Еуропаның солтүстігінен келгендерді тартты. қытай мен жапондардың саны аз. [Көбірек]

    Аризонаның миграция тарихы 1850-2017 жж

    Аризона бүгінде тұрғындардың көпшілігі басқа жерден немесе басқа штаттан немесе басқа елден келген штат болып қала береді. Бұл сондай-ақ жердің үлкен бөлігі жергілікті ұлттардың меншігі болып табылатын мемлекет-Навахо, Юма, Пима, Апачи, Пуэбло, Папаго және Зуни. Америка Құрама Штаттары 1846 жылы Мексикаға қарсы соғыста бұл аумақты басып алды, бірақ 1870 -ші жылдардың аяғында күміс пен купер кеншілері кеншілерді әкелгенше, аз ғана американдықтар сонда қонуға себеп тапты. 1870 халқы 10 000-нан аз болса, 1900 жылға қарай 122 000-ға жетті. Ақ адамдар ғасырдың басындағы халықтың жартысынан азын құрады. Үштен бір бөлігі оңтүстік -батыста немесе Мексикада туған этникалық мексикалықтар болды. Жергілікті халықтар 1900 жылғы санақтағы адамдардың 20 пайыздан астамын құрады. [Көбірек]

    Колорадо қоныс аудару тарихы 1850-2017 жж

    Колорадо бүгінде тұрғындарының көпшілігі басқа жерден немесе басқа штаттан немесе басқа елден келген штат болып қала береді. Шейен, Шошоне, Арапахо, Уте және басқа да жергілікті халықтар 1848 жылға дейін Америка Құрама Штаттары оны Мексикаға қарсы соғыс кезінде басып алғанға дейін басқарды. 1857 жылы Пайк шыңы маңында алтынның табылуы жаңадан келгендердің, негізінен Орта -Батыс пен Солтүстік -Шығыс штаттарының ақ нәсілділерінің алғашқы ағынын құрды. [Көбірек]

    Вирджиния миграция тарихы 1850-2017 жж

    Екінші дүниежүзілік соғысқа дейін Вирджиния оңтүстік -шығыс штаттарға тән демографиялық және көші -қон үлгілерімен бөлісті. Штат континентальды штаттардың шекарасынан қысқа қашықтыққа көшетіндерден басқа, жаңадан келгендерді аз тартты. Африкалық американдықтар мен ақ нәсілді Виргиния тұрғындарының табиғи өсуі халықтың көбеюіне әкелді, ал эмиграция иммиграцияның барлық әдістерінен асып түсті. Екінші дүниежүзілік соғыс экономиканы өзгерте бастаған әскери қондырғылар мен қорғаныс өнеркәсібін әкелді, [толығырақ]

    Алабама қоныс аудару тарихы 1850-2017 жж

    Алабама 19 ғасырдың басында Чоктава, Крик, Чикисоу және Чероки тұрғындарын батысқа ығыстырып, олардың жерлерін Джорджиядан, Оңтүстік және Солтүстік Каролиниядан, Теннесси мен Виргинадан ақ өсірушілерге сатқандықтан, халықты алмастыратын аймақ болды. патшалық Азаматтық соғыс қарсаңында Алабама тұрғындарының 45 пайызын құраған африкалық текті адамдар жұмыс жасады. Бостандық Алабаманы басқа бағытқа бұрды. Келесі ғасырда, 1960 -шы жылдарға дейін, аздаған адамдар штатқа көшті және халық баяу өсті, көбінесе «табиғи өсімге» тәуелді, бұл аналардың жұмысына таңданарлық эвфемизм. [Көбірек]


    Y қалай оқылады?

    Жасушадағы көптеген хромосомалар екі көшірме түрінде болады, бұл оларға генетикалық материалды алмастыруға мүмкіндік береді. Уақыт өте келе бұл алмасу хромосомада пайда болатын мутацияны араластырады, бұл олардың тарихын шешуді қиындатады.

    Y хромосомасы еркектерде тек бір данадан ғана ерекшеленеді, және олардың көпшілігінде генетикалық араласу болмайды (шағын аймақ X хромосомасымен қайта бірігуі мүмкін). Нәтижесінде, бір Y хромосомасында пайда болатын кез келген мутациялар әрқашан бірге тұқым қуалайды. Бұл Y -ны тарихты қалпына келтіруге тамаша етеді.

    Айталық, біздің өткенімізде А деп аталатын мутация пайда болды және біртіндеп популяцияда кеңейе түсті. Кейінірек А -ны алып келген ұрпақтардың бірі В мутациясына ұшырады, ол да біраз кеңейді. Егер біз бүгінде 100 тұрғынды тізбектесек, онда бізде А мен В -ны алып жүрген 30 адам бар. Бірақ В -мен ауыратын әрбір адам А -ны алып жүруі мүмкін. Бұл идея бізге бұл өзгерістердің орын алу тәртібін анықтауға мүмкіндік береді. мутациялардың пайда болуының орташа жылдамдығы, олардың уақыты.

    Енді оның үстіне біраз тарих қойыңыз. Егер A Африкадан адамдар қоныс аударғаннан кейін пайда болса, онда ол бүкіл әлемдегі популяцияларда кең таралуы мүмкін. Бірақ егер В кейінірек, басқа қоныс аударудан кейін пайда болса, ол тек белгілі бір аймақта ғана көрінуі мүмкін - айталық, Австралияда. Сондықтан біз әр түрлі мутациялардың уақыты туралы біліп қана қоймай, олардың қай жерде пайда болғанын анықтай аламыз.

    Бірақ күте тұрыңыз, тағы бар. Егер популяция салыстырмалы түрде тұрақты болса, онда мутациялар санында көп өзгеріс болмайды - әрбір жаңа пайда болған жағдайда, екіншісі өлуі мүмкін. Бірақ популяция кеңейген кезде, жаңа мутациялар сақталуы және заманауи тұқымдарда пайда болуы ықтимал. Y хромосомасының отбасылық ағашын жасаған кезде, бұл процесс қысқа уақыт ішінде кенеттен бұтақтардың жарылуы ретінде пайда болады.


    Ұлулар ежелгі адамдардың қоныс аударуын ашады

    Екі жерде де ұлуларда үлкен, ақ ерінді қабықтар болады. Жаңа жұмысқа сәйкес, бұл екі топ Еуропаның басқа жерлерінде өте сирек кездесетін генетикалық маркерлермен бөліседі.

    Басқа дәлелдемелермен қатар, табылулар ежелгі адамдардың қоныс аударуына жаңа терезе ұсынады.

    Ұлыбританияның Ноттингем университетінің эволюционист -генетигі Ангус Дэвисон: «Ұлулардың қалай колонияланатынын білу үшін ұлулар генетикасын қолдану қызықты, сонымен қатар бізге адамдардың не істеп жатқаны туралы аздап түсінік беруі мүмкін», - деді.

    «Бұл зерттеудің бір ұтымды жері - егер біз ұлулар тасымалдайтынын қабылдайтын болсақ, бұл бізге 8000 жыл бұрынғы жеке саяхат туралы бірегей түсінік береді және бұл бізге сіз ойлаған емес көзден дәлел береді».

    150 жылдан астам уақыт бойы биологтар ирландиялық жұмбақты ойландырды: Ирландияда тұратын жабайы табиғаттың көптеген түрлері Ұлыбританияда жоқ, бірақ қазіргі Испания, Португалия мен оның кейбір бөлігін қамтитын түбекте Иберияда кездеседі. Франция

    «Ирландиялық сұрақ» деп аталатын зерттеулер әр түрлі түрлердің бір жерден екінші жерге жүздеген шақырымдарды қалай және қашан басып өткенін түсіндіретін бірде-бір теорияны шығара алмады.

    Ирландиялық сұраққа жаңа түсінік қосуға болатынын білу үшін Дэвисон мен оның әріптесі Адель Гриндон екі жерде бір дюймдік ұзындығы бірдей снарядтары бар ерекше ұлуға назар аударды. Қазба деректерге сәйкес, ұлулар алғаш рет Ирландияда шамамен 8000 жыл бұрын пайда болған. Моллюскалар бұған дейін Еуропаның оңтүстігінде ондаған мың жыл өмір сүрген.

    Біріншіден, зерттеушілер еріктілерді өз қатарының екі бөлігінен 900 -ге жуық ұлулар жинауға көмектесуге шақырды. Содан кейін олар митохондриялық ДНҚ -ны шығарды, ол анадан тікелей ұрпаққа беріледі және олар ұлулардың түрлерінен ұлуларға дейін өзгеретін белгілі геномның белгілі бір жерлерін қарастырды.

    Зерттеушілер бүгін PLOS ONE журналында олар талдаған генетикалық материал екі аймақтық топтың арасында біркелкі екенін айтты. Топ сонымен қатар ұлулардың ирландиялық популяциясын Пиренейдің белгілі бір аймағындағы популяциямен байланыстыра алатынын білгенде таң қалды. Түр арасында еш жерде өмір сүрмейді.

    Табылған нәтижелер бір жерден екінші жерге біртіндеп көшуге қарсы тұрады, деді Дэвисон және оның орнына ұлулар бір сатыда Испаниядан Ирландияға қоныс аударды деп болжайды. Ол құстардың моллюскаларды тасымалдауы екіталай деп санайды, себебі бұл жолда ұлулар тасымалдай алатындай қоныс аударатын құстар жоқ.

    Сірә, Дэвисон күдіктенеді, адамдар ұлуларды жылжытқанда өздерімен бірге алып келген. Ежелгі адамдар ұлуларды саяхатқа тамақ көзі ретінде әдейі әкелген болуы мүмкін. Немесе, ұлулар басқа жануарларға арналған шөпті жемге мінген болуы мүмкін.

    2000 -шы жылдардың басында кейбір зерттеулер Ирландия мен Пиреней арасындағы байланысты ұсынды, бірақ кейінірек бұл зерттеулер тым ұсақ және қате екені дәлелденді, - дейді Дублин университетінің колледжінің генетигі, колонизация туралы сұрақтарға маманданған Аллан МакДевитт. Ирландия. Жаңа зерттеу әлдеқайда сенімді.

    «Менің ойымша, бұл зерттеу маңызды, өйткені бұл ұлудың негізінде Испаниямен қандай да бір байланыстың бар екенін нақты көрсетеді», - деді МакДевитт. «Бұл - бұл шынымен де болған нақты миграцияның дәл дәлелі».

    Адамдардың бұл сапарға қалай шыққаны әлі белгісіз. Саяхаттың кем дегенде бір бөлігі теңіз арқылы болар еді, өйткені Ирландия материктен 15000 жыл бұрын бөлінген. Бірақ каноэ тәрізді қарабайыр қайықтар туралы дәлелдер әлі де аз. Мүмкін емес жаратылыстарды зерттеу үшін жаңа генетикалық құралдарды қолдану өткенді жақсы түсінуге мүмкіндік береді.

    «Ирландия әрқашан адамдардың оған қалай жеткеніне де, жануарлардың оған қалай жеткеніне де байланысты өте қарама -қайшы тақырып болды», - деді МакДевитт. «Біз кішкентай жануарларға қарап, көп нәрсені табамыз. Олар бізге адамдардың қалай қозғалатыны туралы көп айтады.»
    __________________________
    Әдебиеттер:


    Нәтижелер

    MSMC2 көмегімен жұптық коэффициентті бағалау және IM үлгісін орнату

    Жұп популяциялар арасындағы ата-бабалық байланысты модельдеу үшін біз MSMC-IM деп атайтын жұп популяциялар арасындағы уақытқа байланысты көші-қон жылдамдығымен оқшаулау-миграция моделін жасадық. Бұл әдіс екі популяцияның ішінде және арасында жұптық коэффициенттердің уақытқа тәуелді бағалауын қажет етеді. Бұл мөлшерлемелерді бағалау үшін біз MSMC2 деп аталатын MSMC [4] кеңейтімін қолданамыз, ол алғаш Malaspinas et al. 2016 [13] (1А -сурет, әдістер). MSMC2 MSMC -тен екі негізгі артықшылықты ұсынады [4]. Біріншіден, MSMC2 -дегі жұптық коалесценция моделі SMC шеңберінде [2] дәл, ал MSMC моделі гаплотиптердің көп мөлшеріне жылдамдықты бағалауда қиғаштық тудыратын жуықтауды қолданады (S1 -сурет). Екіншіден, MSMC2 tMRCA -ның бірінші таралуының орнына tMRCA жұптық таралуын қолданатындықтан, ол бірнеше гаплотиптер арасындағы коалиценция оқиғаларының барлық диапазонында коалицияның жылдамдығын бағалайды, бұл ақырында соңғы уақытта ғана емес, сонымен қатар терең өткенде де ажыратымдылықты арттырады. Бұл екі жақсарту біздің популяция ішінде және халық арасында, әсіресе өткенде коалиция жылдамдығының әділ бағасына негізделген MSMC-IM жаңа әдісі үшін өте маңызды. Нақтырақ айтсақ, MSMC2 3 миллион жыл бұрын популяцияның модельдену тарихын (адамға ұқсас параметрлері бар) қалпына келтіреді, сонымен қатар соңғы уақытта MSMC сияқты жоғары ажыратымдылықты сақтайды (S1-сурет).

    (A) MSMC2 геном бойындағы жергілікті бірігу уақытын бағалау үшін гаплотиптер жұптары арасындағы мутация заңдылықтарын талдайды. (B) MSMC-IM уақытша популяция саны мен көші-қон жылдамдығына байланысты жұптық коэффициент бағасына оқшаулау-көші-қон моделіне сәйкес келеді. (C) Нәтижесінде біз уақыт өте келе көші -қон жылдамдығын аламыз, м (t)және жиынтық көші -қон ықтималдығы, М (t), бұл уақыт бойынша тұқымдардың бірігу ықтималдығын білдіреді т және біз уақытқа қарағанда тереңірек бөлінген ата -бабалардың фракцияларын бағалау үшін қолданамыз т.

    MSMC2-дің популяциялардағы уақытқа тәуелді коэффициенттердің бағасын ескере отырып, ..11(t) және ..22(t)және барлық популяциялар бойынша, ..12(t), біз MSMC-IM-ді оқшаулау-қоныс аудару (IM) моделін сол үш коэффициентке сәйкестендіру үшін қолданамыз (әдістерді қараңыз). MSMC-IM моделі екі популяцияны қабылдайды, олардың әрқайсысының өзіндік саны бар Н.1(t) және Н.2(t), және тұрақты түрде симметриялы көші-қон жылдамдығы м (t) екі популяция арасында (1В суреті, Толығырақ әдістер мен S1 мәтінін қараңыз). Эвристикалық салыстырмалы кросс коэффициентінің орнына ауыспалы көші -қон коэффициенті тұрғысынан екі популяция арасындағы бөліну тарихын түсіндіру интерпретацияны жеңілдетеді, сонымен қатар бөлінудің нақты моделін көрсетпестен, деректерді талдау еркіндігін сақтайды. Жаңа параметрлердің ішінде уақытқа байланысты көші-қон жылдамдығы м (t) ең қызықтысы және оны екі жолмен бейнелеуге болады (1С -сурет). Біріншіден, мөлшерлемелер уақыт бойынша бөліну процестерінің уақыты мен динамикасын, екіншіден, жиынтық көші -қон ықтималдығын бейнелейді. М (t) уақытында біріккен ата -бабалардың үлесі ретінде түсінуге болатын ретінде анықталады тжәне бұл уақыт бойынша гендік ағынның немесе архаикалық тегінің пропорциясын сандық түрде анықтауға мүмкіндік береді, төменде суреттелген. Анықтама бойынша монотонды түрде артады және 0 мен 1 арасында шектеледі, М (t) сонымен қатар сандық тұрғыдан ШМКК -нің салыстырмалы кросс -коалиция жылдамдығына жақын болып шығады [4]. Қашан М (t) 1 -ге жақын болады, бұл екі тірі популяция арасындағы тұқымдар бір популяцияға толығымен араласқанын білдіреді. Техникалық ескерту ретінде, бұл сол кезде біздің үш параметрлі үлгі шамадан тыс көрсетілгенін білдіреді. Шамадан тыс жүктемені болдырмау үшін біз жүйелеуді қолданамыз м (t) және популяцияның екі санының айырмашылығы (әдістерді қараңыз).

    Симуляцияланған деректермен MSMC-IM бағалау

    Біз MSMC-IM-ді популяцияның бөлінуінің бірнеше модельденген сценарийлеріне қолдану арқылы суреттейміз (әдістерді қараңыз). Біріншіден, таза бөлу сценарий T уақытында екі субпопуляцияға бөлінетін ата -баба популяциясынан тұрады (2А -сурет). Екіншіден, қоныс аударумен бөлінеді сценарий популяциялар бөлінгеннен кейін екіжақты ген ағынының қосымша фазасын қосады (2В -сурет). Үшіншіден, архаикалық-қоспамен бөлінген сценарий бөлінгеннен кейінгі гендік ағынды қамтымайды, бірақ сол кезде ата-бабалар популяциясынан бөлінетін, «елес» популяциясынан қалған екі популяцияның біріне қосымша қоспаны қамтиды (2С-сурет). Т.а& gtT. Сонымен қатар, MSMC-IM екі популяцияның асимметриялық демографиялық тарихында қалай әрекет ететінін түсіну үшін біз оны қарастырамыз. тарлықпен архаикалық-қоспасы-сценарий (2D суретті қараңыз). Әр сценарий үшін біз 8 гаплотипті (әр популяциядан төрт) имитацияладық, адамға ұқсас эволюциялық параметрлерді қолдандық және байланысты сценарийлер сериясын құру үшін бір негізгі параметрді өзгерттік (Әдістерді қараңыз). Төменде талқыланғандай, ішкі үйлесімділікті тексеру үшін біз MSMC-IM төменде келтірілген кейбір геномдық тұжырымдарға негізделген модельдеуді қолдана отырып, өз моделін шығара алатынын растадық.

    (A) Таза бөлу сценарий: әрқайсысы 20000 тұрақты мөлшері бар екі популяция бөлінген уақытта бөлінді Т. бұрын 15кядан 150кяға дейін өзгерді. (B) Миграциямен бөлу сценарий A) сияқты Т. 15-150кя арасында және симметриялы көші-қонның бөлінгеннен кейінгі кезеңі (екі бағыт бойынша 0,5 жалпы көші-қон коэффициенті) 10 мен 15кя арасында. (С) Архаикалық қоспамен бөлінген сценарий: A) сияқты, бар Т. = 75кя, және популяция 1 миллион жыл бұрын ата -бабалар популяциясынан бөлініп алынған, іріктелмеген популяциядан 30кя қоспалы импульс алады. Қоспаның мөлшері 0% -дан 20% -ға дейін өзгереді. (D) Архаикалық-қоспасы бар & ampbottleneck сценарий: C-ге ұқсас), бірақ 40-60кя арасында 1 популяцияда 30 факторы бар халық санының тарылуы. Қатты қызыл сызықтар барлық панельдердің бөліну уақытын көрсетеді. Барлық учаскелерде көгілдір ақшыл көк көлеңкелеу көші -қон ықтималдығының 1–99% арасындағы аралықты, 25-75% қою көк көлеңкелеуді және қара сызық тік сызық медиананы көрсетеді.

    Ішінде таза бөлу сценарий бойынша біз MSMC-IM-дің болжамды көші-қон жылдамдығын табамыз м (t) имитацияланған бөліну уақытында бір көші -қон импульсін көрсетеді Т. (2А -сурет). Бұл күтіледі, өйткені біздің параметрлеуімізде популяцияның бөлінуі бір уақытта бір популяцияға легионерлік көшуге сәйкес келеді. Т., осылайша көші -қонның бір импульсіне әкеледі. Ішінде қоныс аударумен бөлінеді сериясында біз бір импульс орнына екеуін күтеміз: бір уақытта Т., жоғарыда айтылғандай, және бөлінгеннен кейінгі қоныс аудару кезіндегі екінші секунд. Бөліну уақыты мен көші -қон кезеңі шамамен 20000 жылдан астам уақытқа бөлінген жағдайларда, бұл шын мәнінде біз көріп отырмыз (2В -сурет), дегенмен осы негізгі үлгінің айналасында біраз шу бар. Екі тасымалдау импульсінің бөлінуінің аз уақытында MSMC-IM бұл сценарийде оларды ажырата алмайды.

    Біз сондай -ақ миграцияның екі кезеңін табамыз архаикалық-қоспамен бөлінген сценарий, бірақ бұл жолы бір кезеңмен Т.және тағы біреуі архаикалық популяцияның алшақтық кезеңінде Т.а (2С -сурет). Мұны түсіну үшін екі тірі популяциядағы тұқымдардың бір -біріне қалай бірігетінін қарастырыңыз (3В -сурет). Бір бөлшек 1-і халықтың бөліну уақытында бір -біріне қосылады Т., сияқты таза бөлу сценарий Басқа фракция, ɑ, тек архаикалық тектің терең алшақтық уақытында ғана қосылады. Бұл екі біріктіру оқиғасы 2С суретте байқалатын екі импульске сәйкес келеді Т. ал екіншісі - архаикалық популяциямен келіспеушілік кезінде; Т.а. Жоғарыда айтылғандардан айырмашылығы бар екенін ескеріңіз қоныс аударумен бөлінеді жағдайда интрогрессия кезінде сигнал болмайды, тек екі бөлінген уақытта. Архаикалық қоспалар болған кезде бұл екі миграциялық импульсті анықтау демографиялық оқиғаларға берік, біз көрсеткендей тарлықпен архаикалық-қоспасы сценарий (2D-сурет), онда біз популяцияның екі тармағының бірінде, шамамен 60 мың жыл бұрын африкалық емес популяцияларда байқалғандай, тарлықты енгіздік [4]. Біз тарлық болған жағдайда екінші импульс күтілгеннен сәл жаңа екенін білеміз (мұнда 1 миллион жыл бұрын).

    (A) Кумулятивті көші -қон ықтималдығы М (t) 2B, 2C және 2D суретте сипатталған модельдеудің сценарийлері үшін көрсетілген. Үстірттері М (t) оқшаулану кезеңдерін көрсетіңіз, ал үстірттің деңгейі бұрын қанша тегінің біріктірілгенін көрсетеді. (B) Схемалық біріктіру Архаикалық қоспамен бөлінген сценарий Бұл сценарийде бөлшек 1-α екі тірі популяциядан іріктелген ұрпақтары бір уақытта қосылады Т., ал қалғандары пропорционалды α уақыт ретінде қосылады Т.а. С) үшін архаикалық-қоспамен бөлінген сценарийлер (кедергісіз және жоқ), біз үстірт деңгейін қолдана аламыз М (t) бағалау 1-α, және осылайша α. Үстірттің деңгейі уақыт бойынша өлшенеді t = 300кя.

    Біз көші -қонның осы бірнеше фазаларын жинақталған көші -қон ықтималдығын пайдалана отырып, сандық тұрғыдан талдай аламыз. М (t), жоғарыда көрсетілгендей. М (t) барлық сценарийлерде монотонды түрде 0 -ден 1 -ге дейін артады, қоныс аудару кезінде нөлдік градиенті бар үстіртті көрсетеді, ал қоныс аудару кезеңінде оң градиенттерді көрсетеді (3А -сурет және S2 -сурет). Бұл үстірттер деңгейі қазіргі уақытта қанша ата -бабалар біріктірілгенін көрсетеді. Алдымен қарастырыңыз қоныс аударумен бөлінеді сериясы (3А суреті жоғарғы панель), ол үшін М (t) екі қоныс аудару импульсінің арасындағы үстіртті көрсетеді, бұл көші -қон оқиғасы арқылы біріктірілген ата -бабаның мөлшеріне сәйкес келеді. Бұл сценарий үшін екі популяция арасындағы бөлінуден кейінгі имитацияланған көші-қон жылдамдығына сүйене отырып, біз бұл үстірт шамамен 0,64 болады деп күтеміз (S1 мәтініндегі (64) формуладағы есептеуге сәйкес). Біз мұны 0,75 шамасынан жоғары деп санаймыз, біз оны төменде талқылаймыз. Енді архаикалық қоспасы бар сценарийді қарастырыңыз (2C, 2D және 3A суреттері ортаңғы және төменгі панельдер). Уақытында Т.екі популяция бір -біріне қосылатын кезде, жиынтық көші -қон ықтималдығы тегіс деңгейге жетеді. 1-і, пропорция екенін көрсетеді ɑ нүктесінде әлі біріктірілген жоқ Т., бірақ терең бөлінген популяциямен бөлінген. Тек уақытында Т.а, бұл филиалдың өзі тірі популяцияға қосылады, осылайша көбейеді М (t) бастап 1-і барлық жол 1. Осы негізге сүйене отырып, біз көрінетін үстірттерді қолдана аламыз М (t) архаикалық немесе басқа терең атаулардың фракцияларын бағалау. Шынында да, бұл негіздеу біздің модельдеудегі архаикалық қоспалардың пропорцияларын бағалауға әкеледі, олар мөлшерлемелердің тарылуына дәл және сенімді. ɑ шамамен 20%дейін. Интрогрессияның үлкен көрсеткіштері үшін біз өз бағаларымызды шамалы бағаламаймыз. Біз мұны MSMC-дің альфа мәндерінің салыстырмалы кросс-коэффициенттерінен көруге болатын коалиция жылдамдығының өзгеруіне «асып түсуге» бейімділігімен байланыстырамыз, бұл үстірт деңгейінің жоғарылауына әкеледі. М (t) -ден жоғары болу 1-і, сондықтан мен оны бағаламау керек. Бұл үстіртте жоғарыда айтылған артық бағалаудың себебі қоныс аударумен бөлінеді сценарий (жоғарғы панель 3А суреті). Бұл әсер кептеліс болмағаннан гөрі тар (3С -сурет, көк қисық) болған кезде ауыр болады. Ең бастысы, біз бұл туралы ешқандай дәлел таба алмаймыз М (t) нағыз терең ата -тегі болмаған кезде 1 -ден төмен үстіртті көрсетеді, сондықтан бұл әдісті терең ата -бабаларды анықтау үшін консервативті деп санауға болады.

    MSMC-IM сонымен қатар MSMC шикізаттық бағаларымен салыстыруға болатын халықтың санына сәйкес келеді, яғни сәйкесінше 1 және 2 популяциядағы кері коалицияның жылдамдығымен салыстыруға болады (осы салыстырудың кейбір маңызды емес мәліметтерін S1 мәтінін қараңыз). Біз бұл есептеулерді табамыз Н.1(t) және Н.2(t) олар шын мәнінде кері коэффициенттерге жақын, кейбір ауытқулар терең уақытта және архаикалық қоспалар кезінде байқалады. MSMC2-нің коалициясының болжамды жылдамдықтары популяция санының өзгеруін де, көші-қон процестерін де қамтитынын ескере отырып, соңғысы күтіледі, ал MSMC-IM-де бұл екі әсер бөлінеді (S3-сурет).

    Африкадағы терең ата -тегі

    Біз өз моделімізді SGDP деректер жиынтығынан [12] бүкіл әлем бойынша 15 популяциясының 30 жоғары қамту геномына қолдандық (S1 кестесі) адамзаттың өткендегі жаһандық алшақтық процестерін талдау үшін (4-6 суреттер). Жұптық көші -қон коэффициентінің профилін талдай отырып, біз африкалық популяциялары бар бірнеше популяция жұптық талдауларда байқалған популяцияның ең ескі құрылымын көрсетеді. Біз Сан немесе Мбути қатысатын барлық популяция жұптарында популяцияның нақты жұбына байланысты басқа популяциялардан негізгі бөліну процесі 60-400кяға дейін созылатынын білеміз (төменде қараңыз), бірақ аз мөлшерде миллион жылдан асады. бұрын, сол кездегі нөлдік емес көші-қон жылдамдығынан көрінеді (4А-сурет, S4-сурет) және жиынтық көші-қон ықтималдығы, М (t), (4В -сурет), ол миллионға дейін ғана 1 -ге толық жетпеген. Түсіндіруден кейін М (t) жоғарыда архаикалық-қоспалық модельдеу сценарийінде талқыланғандай, біз Сан немесе Мбути қатысатын жұптарда, кем дегенде 1% -ға жуық ата-бабалардың тұқымына жатқызуға болады деп болжауға болады, олар 1 миллион жыл бұрын негізгі адамнан шыққан. төменде талқыланатын 7 суретті қараңыз). Mbuti мен San қатысатын жұптық генетикалық бөлу профилі, уақыттың ерекше тереңдігінен тыс, популяцияның таза бөлінуіне (2А суретте көрсетілгендей) немесе архаикалық қоспаның қарапайым сценарийлеріне сәйкес келмейді, бірақ оның орнына бірнеше немесе тұрақты кезеңдердің дәлелдерін көрсетеді. (іріктелмеген) популяциялар арасындағы ген ағыны. Мбути мен Саннан басқа африкалық популяциялар арасында біз ген ағынының үш түрлі фазасын табамыз. Алғашқы шыңдар шамамен 15кя шыңында, Мбути мен басқа африкалық популяциялар арасындағы салыстырмалы түрде соңғы қоспамен үйлесімді. Екінші кезең 60-300кяны құрайды, бұл негізгі генетикалық бөліну процесін көрсетеді, ол күрделі болып көрінеді және 80-200кя мың жыл бұрын екі шыңды көрсетеді. The third and final phase, including a few percent of lineages from around 600kya to 2 million years ago, likely reflects admixture between populations that diverged from each other at least 600kya. In pairs that include San, the onset of gene flow with other populations is more ancient than with Mbuti, beginning at around 40kya and spanning until around 400kya in the main phase, and then exhibiting a similarly deep phase as seen in Mbuti between 600kya and 2 million years ago. We confirm that this deep divergence is robust to phasing strategy (see below) and filtering (see Methods). We also replicated this signal using an independent dataset [14] (S5 Fig). An exception to these signals seen with San and Mbuti are pairs involving Karitiana, which do not exhibit such deep divergence. This is likely due to the strong genetic drift present in Karitiana, and the low heterozygosity in that population [12], which may shadow deep signals.

    (A) Migration rates. Dashed lines indicate the time point where 50% of ancestry has merged, and shading indicates the 1%, 25%, 75% and 99% percentiles of the cumulative migration probability (see Fig 2). (B) Cumulative migration probabilities M(t). Dashed lines indicate the relative cross coalescence rate obtained from MSMC2, for comparison. See S4 Fig for the full set of figures.

    (A) Migration rates. Dashed lines indicate the time point where 50% of ancestry has merged, and shading indicates the 1%, 25%, 75% and 99% percentiles of the cumulative migration probability (see Fig 2). (B) Cumulative migration probabilities M(t). Dashed lines indicate the relative cross coalescence rate obtained from MSMC2. See S4 Fig for the full set of figures.

    (A) Migration rates. Dashed lines indicate the time point where 50% of ancestry has merged, and shading indicates the 1%, 25%, 75% and 99% percentiles of the cumulative migration probability (see panel B). (B) Cumulative migration probabilities M(t). Dashed lines indicate the relative cross coalescence rate obtained from MSMC2. See S4 Fig for the full set of figures.

    (A) Boxes show the 25% to 75% quantiles of the cumulative migration probability M(t), with bi-directional elongated error bars representing 1% and 99% percentiles. Colorcode: Red for African/African, blue for African/Non-African and orange for Non-African/Non-African pairs. (B) Barchart showing the amount of ancestry due to lineages older than 300, 600, 800kya and 1 million years ago, based on the cumulative migration probability M(t).

    Apart from the deep structure seen with Mbuti and San, we find the second-most deep divergences between the West African Yoruba, Mandenka and Mende on the one hand, and French on the other (Fig 5A, S4 Fig, Fig 7 discussed further below), based on the time when M(t) reaches 99%. This might be consistent with recent findings of archaic ancestry in West-Africans [15,16], although it is not clear why the signal is primarily seen with French, and less consistently with Asian populations (Yoruba/Han have deep divergences, as well as Mende/Dai and Mandenka/Dai, but not other West-African/Asian combinations). Finally, pairwise analyses among Mende, Mandenka and Yoruba (Fig 4A, S4C, S4E and S4F Fig) exhibit a very recent migration profile, which appears to span up to about 20kya but not older, which is at odds with a recent finding of basal African ancestry present to different degrees in Mende and Yoruba [17]. However, that signal may be too weak to be detected in our method, which is based on only two individuals per population.

    Complex divergence between African and Non-African populations

    Compared to the separation profiles between San or Mbuti and other populations, separations between other Africans and non-Africans look relatively similar to each other, with a main separation phase between 40 and 150kya, and a separate peak between 400 and 600kya (Fig 5 and S4 Fig). The first, more recent, phase plausibly reflects the main separation of Non-African lineages from African lineages predating the “out-of-Africa” migration event, and coinciding with the major population size bottleneck observed here (S6 Fig) and previously [3,4] around that time period. Signals more recent than about 60kya likely reflect the typical noisy spread of MSMC-estimated coalescence rate changes observed previously [4]. The second peak of migration, between 400 and 600kya likely reflects Neandertal and/or Denisovan introgression into non-Africans. The age of that peak appears slightly more recent than, although overlapping with, previous split time estimates of those two Archaic groups from the main human lineage at 550-765kya [14]. However, our simulation with archaic admixture with bottleneck (Fig 2D), shows that our model tends to underestimate the archaic split time in the presence of population bottlenecks as is the case for non-African populations [18–20]. In favor of the hypothesis that this second peak is caused by archaic lineages that have contributed to non-Africans is the fact that in all pairs of Papuans/Australians vs. Yoruba/Mende/Mandenka or Dinka, the second peak is particularly pronounced. This fits the archaic contribution hypothesis, since Papuans and Australians are known to have among all extant human populations the highest total amount of ancestry related to Neanderthals and Denisovans.

    We investigated previous observations of potential ancestry from an earlier dispersal out of Africa, present in Papuan and Australian genomes [12,13,21]. Previously, one line of evidence for such a signal was based on shifts of relative cross coalescence rate curves between some Africans and Papuans or Australians on the one hand compared to curves with Europeans or East Asians on the other. With MSMC-IM we can compare these curves more quantitatively. While we were able to replicate this slight shift of relative cross coalescence rate or M(t) midpoint-based split times from African/Eurasian pairs to African/Australasian pairs reported in Ref. [21] using MSMC and Ref. [13] using MSMC2, we find that the estimated migration profiles of these pairs are very similar (S7 Fig), with a main separation midpoint around 70kya and a second older signal beyond 200kya, consistent with both Australasians and other Non-Africans being derived from a single genetic ancestral population without a more basal contribution to Australasians [12,13]. We conclude that the shift in the relative cross coalescence rate curve appears to be consistent with being caused by the higher amount of archaic ancestry present in Papuans and Australians. We note, however, that different separation events are not distinguishable in MSMC-IM when they are temporally close to each other, as we saw in the split-with-migration-scenario (Fig 2B).

    Separations outside of Africa

    All separations outside of Africa are younger than separations between Africans and Non-Africans, as expected (Fig 6, S4 Fig). The deepest splits outside of Africa are seen in pairs of Papuans or Australians with other Eurasians, in which the first peak of migration is seen at 34kya, corresponding to the early separation of these populations’ ancestors from other non-African populations after the out of Africa dispersal. In these pairs we see a second peak around 300kya, likely corresponding to the known Denisovan admixture in Papuans and Australians [13,22]. This is too recent for divergence time estimates between Denisovans and modern humans [14], which again is consistent with the underestimate seen in simulations with bottlenecks. Surprisingly, we see a similar second peak between French and Han, which is consistent with cross-coalescence rate features in previous observations [4,12] but of unclear cause. Consistent with the hypothesis that the second peak seen in Australasian/Eurasian pairs corresponds to Denisovan admixture, we do not see a second peak in the migration profile between Papuans and Australians, confirming that the gene flow likely occurred into the common ancestor of Australians and Papuans [13]. The migration profile between Papuans and Australians shows a main separation between 15-35kya.

    The second deepest splits in Non-African populations are seen between East Asian and European populations, which occur mostly between 20 and 60kya (cumulative migration probability midpoint at 34kya), followed by separations between Asian and Native American populations, between 20 and 40kya (midpoint at 28kya). The latter likely also reflects Ancestral North Eurasian ancestry in Native Americans [23], which is more closely related to Europeans than to East Asians, thereby pushing back the separation seen between East Asians and Native Americans. Finally, the most recent splits are seen between populations from the same continent: Dai/Han split around 9-15kya (midpoint 11kya), French/Sardinian around 7-13kya (midpoint 9kya) and within Native Americans around 7-13kya (midpoint 10kya) (Fig 6, S4 Fig).

    To visualize the depth of ancestry in each population pair, we summarized all pairwise analyses by percentiles of the cumulative migration probability M(t) (Fig 7). Largely, Non-African pairs (orange) have their main separation phase, with the cumulative migration probability between 25% and 75%, between 20 and 60kya, with some more recently diverged pairs within continents. In contrast, African pairs (red) have their main phase largely between 60 and 200kya, with some notable exceptions of more recently diverged populations, and with the notable tail (99% percentile) up to 1 million years and older. Between Africans and Non-Africans, divergence main phases are largely within a similar window of 60-200kya as in African pairs, with three notable groups: divergence of Non-Africans from San falls between 80-250kya, from Mbuti between 70-200kya, and from other Africans between 50-150kya. To highlight the amount of ancestry contributed asymmetrically to one of the two populations from unsampled populations that diverged from the human lineage in the deep past (so-called archaic lineages), we show the distance of the cumulative migration probability from 1, 1-M(t), at different deep time points (Fig 7B). As described above, the deepest signals are seen in pairs involving San or Mbuti, reaching 3% of ancestry contributed from lineages that diverged at least 800kya, and around 1% of ancestry from lineages that diverged at least 1 million years ago. Similarly deep levels are seen in specific pairs involving French, in combination with the West African Mende, Mandenka and Yoruba and the East African Dinka, and for pairs Mende/Dai and Mandenka/Han, as discussed above.

    Robustness to phasing and processing artifacts

    MSMC2 (like MSMC) requires phased genomes for cross coalescence rate estimation, and we therefore rely on statistical phasing within the SGDP dataset, for which different strategies are possible. To compare the effect of selecting such phasing strategy, we generated phased datasets using eight different phasing strategies with three phasing algorithms (SHAPEIT [24], BEAGLE [25], EAGLE [26]). We included genotype calls from 12 individuals with previously published physically phased genomes [12] and then used those genomes to estimate the haplotype switch error rate. Among eight phasing strategies, SHAPEIT2 [24], without the use of a reference panel, but including information from phase-informative reads [27], resulted in the lowest switch error rate per kb (and per heterozygous site S8 Fig). Overall, switch error rates are higher in African populations, likely due to lower linkage disequilibrium, higher heterozygosity and relatively limited representation in the SGDP. To test how sensitive MSMC-IM is to different phasing strategies, we tested four phasing strategies on four different pairs of populations with evidence for extremely deep ancestry (Methods). We find that the migration profile from MSMC-IM is very similar for different phasing strategies. In particular, we find that the very deep signal seen in population pairs involving San and Mbuti is reproduced with different phasing strategies with and without a reference panel (S9A Fig). In a similar way, we confirmed the robustness of that signal with respect to choosing different filter levels (S9B Fig) and with respect to removing CpG sites, which are known to have elevated mutation rates (S9C Fig). We also explored to what extent switch errors affect our estimates using simulated data (S10 Fig), and confirmed robustness with respect to variation in recombination rates, which are assumed to be constant along the genome within MSMC2 but vary in reality (S11 Fig). Finally, to test internal consistency, we tested how well MSMC-IM was able to infer back its own model. We used the estimated migration rates and population sizes from eight population pairs (see Methods), and simulated genomic data under their inferred models. As shown in S12 Fig, the estimated migration patterns from the simulated and the real data are indeed very similar, including the deep signals seen in pairs with San and Mbuti.

    Given the superiority of the read-aware phasing strategy with SHAPEIT without a reference panel [27,28] (S8 Fig), we used this method in all of our main analyses. However, even with this phasing strategy, the switch error rate is high in populations that are not well represented in the dataset. In case of indigenous Australians, the phasing quality is among the worst in the dataset (S8 Fig), arguably because the SGDP dataset contains only two Australian individuals (compared for example to 15 Papuans). To improve phasing in Australians specifically, we generated new high coverage genomic data for one of the two Australians in the SGDP dataset using a new library with longer read-pair insert sizes (see Methods). Using these additional reads reduced the switch error rate from 0.038/kb to 0.032/kb. (S8 Fig, blue isolated dot for Australian3). We ran MSMC2 on the long-insert Australian data, as well as the standard phased data, combined with one diploid genome from each of the other world-wide populations analyzed in this study. The inferred migration profiles from MSMC-IM (S13 Fig) for Non-African population pairs involving the long-insert phased Australian genome do not seem to be affected by the phasing method (S13 Fig). The migration profile from pairs of Africans versus the long-insert phased Australian tend to be slightly younger, but also show deeper structure in Dinka/Australian, compared to the same pair using the shapeit_pir phasing method, which uses phase-informative sequencing reads to improve phasing accuracy (Methods). Note that these migration rate densities exhibit more noise than the ones used in our main analysis (S4L Fig), since they are based on only one individual per population, while the main analyses are based on two individuals per population. The main separation between Papuan and Australian remains at 15-35kya, as shown in the migration profile from both phasing strategies, very close to the estimates from 8 haplotypes in the main analysis (S4L Fig), and earlier than the previous estimates of 25-40kya [13].

    Similar to the procedure introduced for PSMC [3], we use a block-bootstrap approach to assess statistical uncertainty of our method. We find that there is very little uncertainty around MSMC-IM’s migration rate estimates (S14 Fig) based on these bootstrap-estimates. This should be taken with caution, though, since the bootstrap is only able to address the uncertainty caused by randomness in the data, not by systematic biases. We know that MSMC typically “smears out” sudden changes in coalescence rates, which is due to the wide variance in local estimates of coalescence times, and this type of error is not revealed by the bootstrap. It does, however, give high confidence to specific results, such as estimates of archaic ancestry between 1 and 20% as seen in Fig 3C. According to our bootstrap test (S14 Fig), the cumulative migration probability M(t) does hardly vary at all in bootstrap replicates, so estimates of deep ancestry fractions such as the ones shown in Fig 3C and Fig 6B for real data, are very accurate.


    Organizations Against Human Trafficking

    A great help to governments all over the world are local an international Non-Governmental Organizations (NGOs) who actively assist governments in combating human trafficking. A number of them were created exclusively to fight human trafficking, such as Called to Rescue, Polaris, and Anti-Slavery International. Other NGOs participate and cooperate against human trafficking, such as Save the Children, ChildHope, Women’s Rights Worldwide, and Amnesty International.

    The fight against human trafficking may be joined by donating to NGOs, volunteering to work with local NGOs, and reporting suspicions of human trafficking rings. Furthermore, achievable for all citizens is awareness of and self-protection against human trafficking schemes through responsible travel, self-defense, and caution in any time of recruitment or deal-making.


    Live bird migration maps

    Real-time analysis maps show intensities of actual nocturnal bird migration as detected by the US weather surveillance radar network between local sunset to sunrise. All graphics are relative to the Eastern time zone. When present, the red line moving east to west represents the timing of local sunset, the yellow line represents the timing of local sunrise. Areas with lighter colors experienced more intense bird migration. Orange arrows show directions to which birds flew. Green dots represent radar locations for which data are available red dots represent radar locations with no data available. Note that many radars in mountainous areas (e.g. the Rockies) have obstructions that restrict radar coverage, providing the appearance of no migration where migration may be occurring.

    Brighter colors indicates a higher migration traffic rate (MTR) expressed in units birds/km/hour. The migration traffic rate indicates the number of birds per hour that fly across a one kilometer line transect on the earth’s surface oriented perpendicular to the direction of movement of the birds.

    Cornell Lab of Ornithology currently produces these maps. Support for this research came from NASA, Edward W. Rose Postdoctoral Fellowship, and Amazon Web Services. The BirdCast project was created by grants from the National Science Foundation and supported by additional grants from Leon Levy Foundation.


    View more than 150 years of hurricane tracking data in your region. Shown here: Category 4 and 5 hurricane tracks that crossed over the state of Florida between 1910 and 2018.

    NOAA's Historical Hurricane Tracks is a free online tool that allows users to track the paths of historic hurricanes. The site, developed by the NOAA Office for Coastal Management in partnership with NOAA's National Hurricane Center and National Centers for Environmental Information, offers data and information on coastal county hurricane strikes through 2016. It also provides links to detailed reports on the life histories and effects of U.S. tropical cyclones since 1958, with additional U.S. storm paths traced as far back as 1851. The site also contains global hurricane data from as far back as 1851.

    Historical Hurricane Tracks allows users to search by place name, storm name or year, or latitude and longitude points. With the search results, users can generate a map showing the track of the storm or storms accompanied by a table of related information.


    Nature’s Most Impressive Animal Migrations

    Migration is a natural phenomenon that has fascinated humans for centuries and is important to ecosystem health.

    Biology, Ecology, Geography

    Arctic Tern (Sterna paradisaea)

    Arctic Tern (Sterna paradisaea) flying over Rudolf Island, Russia. One of the many stops on their long journey.

    Photograph by: Cory Richards

    Migration is a natural phenomenon observed in species across the animal kingdom, from the tiniest insects to the gargantuan blue whale ( Balaenoptera musculus). Every year, millions of animals set out on an epic journey in search of food, shelter, and mating opportunities. Often travelling thousands of miles by land, sea, or air, these animals push the limits of endurance.

    Frequent Flyer

    Arctic terns ( Sterna paradisaea) are small, plain-looking birds, weighing between 90&ndash120 grams (3.2&ndash4.2 ounces) with a wing span of 64&ndash76 centimeters (25.2&ndash29.9 inches). To the untrained eye, they do not look as if they are built for endurance, but these birds take the trophy for the longest migration of any animal in the world.

    Flying from pole to pole, Arctic terns spend most of their year at sea chasing a perpetual summer. Seasons are reversed in the Northern and Southern hemispheres, so as winter approaches in their Arctic breeding grounds, the terns head south to the Antarctic where summer is just beginning. Arctic terns are believed to migrate around 40,000 kilometers (25,000 miles) a year, but a recent scientific study suggests that they might fly double that distance.

    Multi-Generational Relay

    Perhaps one of the most famous migrations is the multi-generational round trip of the monarch butterfly. Monarch butterflies ( Danaus plexippus) can be found all over the United States and further afield, but it is the northeastern American population that is famous for making the 4,800-kilometer (3,000-mile) journey from Canada to Mexico.

    Each year, millions of monarch butterflies leave their northern ranges and fly south to the oyamel fir forests near the Sierra Madre mountains, where they gather in huge roosts to survive the winter. When spring arrives, the monarchs start their return journey north the population cycles through three to five generations to reach their destination. Along the way, females lay eggs on milkweed plants, which the caterpillars use for food after hatching. This new generation of butterflies complete the journey their great-great-great-grandparents started. It is still a mystery to scientists how the new generations know where to go, but they appear to navigate using a combination of the Earth&rsquos magnetic field and the position of the sun.

    The Great Migration

    Wildebeest ( Connochaetes taurinus) take the crown for the most dramatic migration. Wildebeest (also known as gnu) are members of the antelope family, but they look more like cows with their big horns, stocky build, and shaggy manes. They live in huge groups of over one million individuals, along with thousands of zebras (Equus quagga) and gazelles ( Eudorcas thomsonii). During the dry season, this giant herd roams the Serengeti-Mara ecosystem of Tanzania and Kenya in search of fresh grass and water. It is a round-trip that spans hundreds of miles and two countries. The herd moves as a great swarm, and individuals must keep up or risk being picked off by the lions (Pantera leo), hyenas (Crocuta crocuta), and crocodiles (Crocodylus niloticus) that gather to hunt.

    Slow and Steady Wins the Race

    Humpback whales ( Megaptera novaeangliae) are one of the largest animals on the planet, weighing in at an impressive 36,000 kilograms (79,366 pounds). Fully grown adults can reach 18 meters (59 feet) in length and can live over 48 years. These giants spend their summers at feeding grounds in cold, nutrient-rich waters that support an abundance of krill and small fish. In the winter, they migrate to warmer waters to raise their calves and avoid predation by killer whales.

    It is a journey that can take over 8,000 kilometers (4,970 miles) each way, making it the longest migration of any mammal on Earth. Humpback whales are slow swimmers, but they make up for it by traveling non-stop for days at a time. They do not feed along their migration route and instead survive on fat reserves built up during the summer months.

    Endurance Athlete

    Salmon ( Salmo salar) spend most of their lives in the Atlantic and Pacific oceans, where they feed and grow before migrating back to the rivers where they were born. Salmon swim across the ocean to the mouth of the river, navigating using a combination of chemical cues, the sun, and the Earth&rsquos magnetic field. To reach their final destination, the salmon must swim up the river, in an event known as &lsquothe salmon run&rsquo. In an incredible feat of endurance, they swim up to 400 kilometers (250 miles) against the current, battling rapids and leaping up waterfalls, all while avoiding predators that congregate along the banks in hopes of catching a nutritious meal. When they finally reach their birth place, the salmon spawn and then die.

    Animal migration has fascinated humans for centuries. Scientists have shed light on some of the enduring mysteries about how species navigate and what drives them to leave a habitat, but we still have a lot to learn. These incredible journeys are certainly captivating, but they also have a vital role to play in the ecosystem. Migration affects the distribution of prey and predators, keeps nutrients cycling around the planet, helps with the spread of pollen and seeds, and even influences human economies. Animal migrations are impressive, but they are also essential for a healthy ecosystem and, ultimately, a healthy planet.

    Arctic Tern (Sterna paradisaea) flying over Rudolf Island, Russia. One of the many stops on their long journey.


    3 Case Studies

    The report profiled three countries as case studies—Ethiopia, Bangladesh and Mexico—and warns that fast-growing cities will have to diversify economically and create climate-resilient jobs to successfully absorb population growth.

    There are exceptions. Declining rainfall in Ethiopia’s northern highlands, for example, may drive people out of the country in search of new areas where they can grow rainfed crops. And lack of rainfall in Addis Ababa, Ethiopia’s largest city, may slow its growth.

    Alternatively, sea-level rise and storm surges will prompt growth in the major cities of Bangladesh, including the capital city of Dhaka. Bangladesh, the study predicts, will experience greater shifts and changes to population from climate change than any other event.

    Mexico, the wealthiest of the trio profiled, is less vulnerable to climate change and better prepared than Ethiopia and Bangladesh. But “it needs to pay close attention to pockets of poverty,” the study’s authors found. The central plateau around Mexico City and Guatemala City, which may offer better climate conditions, may attract climate migrants.

    But there’s not a lot of time to act. Without cuts to greenhouse gases and other preparations, climate migration will most likely rise through 2050, the authors find, and then accelerate.


    Бейнені қараңыз: Қордай шекара бекетінде тәртіп бұзған 4 адам ұсталды (Мамыр 2022).