BioinformaticsInstitute, profile picture
Uploaded byBioinformaticsInstitute
PPTX, PDF683 views

Вперед в прошлое. Методы генетической диагностики древней днк

Документ обсуждает важность древней ДНК для понимания истории и эволюции, исследуя генетический вклад неандертальцев, денисовцев и других древних видов в современных людях. Методы анализа древней ДНК помогают освещать миграцию, родственные связи и физические характеристики, такие как цвет кожи и адаптация к климату. Проблемы, связанные с загрязнением и фрагментацией ДНК, подчеркивают необходимость точных методов исследования для извлечения значимой информации из древних образцов.

Embed presentation

Downloaded 10 times
ВПЕРЕД В ПРОШЛОЕ. МЕТОДЫ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ДРЕВНЕЙ ДНК ИЛИ “О ЧЕМ МОЛЧАТ И ГОВОРЯТ ДРЕВНИЕ КОСТИ” ТАТЬЯНА ТАТАРИНОВА UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA
ДРЕВНИЕ ДНК ИГРАЮТ ТАКУЮ ЖЕ РОЛЬ ДЛЯ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ГЕНЕТИКИ, КАК ИСКОПАЕМЫЕ ОБРАЗЫ ДЛЯ ПАЛЕОНТОЛОГИИ: ПРЯМОЕ ОКНО В ПРОШЛОЕ. В ТЕЧЕНИЕ ПОСЛЕДНИХ ДЕСЯТКОВ ЛЕТЫ, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ БЫЛ ДОБЫТ У НЕАНДЕРТАЛЬЦА, ДЕНИСОВЦА, МАМОНТА, ДРЕВНИХ СЕМЯН, КВАГГИ, ИТД. ВОПРОС: КТО ТАКАЯ КВАГГА И ЗАЧЕМ ЕЕ ИЗУЧАТЬ? ВОПРОС: МОЖНО ЛИ ИЗУЧАТЬ ДРЕВНЮЮ РНК? На все эти вопросы мы отвечаем в нашей статье, которая скоро выйдет в журнале DNA Research Toward high-resolution population genomics using archaeological samples Irina Morozova, Pavel Flegontov, Alexander Mikheyev, Hosseinali Asgharian, Petr Ponomarenko, Vladimir Klyuchnikov, GaneshPrasad ArunKumar, Sergey Bruskin, Egor Prokhortchouk, Yuriy Gankin, Evgeny Rogaev, Yuri Nikolsky, Ancha Baranova, Eran Elhaik, Tatiana V. Tatarinova
АНАЛИЗ ДРЕВНИХ ОСТАНКОВ МОЖЕТ ПРОЛИТЬ СВЕТ НА МИГРАЦИЮ, ВОПРОСЫ РОДСТВА ВИДОВ, ОБЕСПЕЧИТЬ ГЛУБОКОЕ ПОНИМАНИЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ И МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ТАКИХ КАК ГРУППА КРОВИ, ЦВЕТ КОЖИ И ВОЛОС, И АДАПТАЦИЯ К КЛИМАТУ. В СОЧЕТАНИИ С ДРУГИМИ ДОКАЗАТЕЛЬСТВАМИ, СЕКВЕНИРОВАНИЕ ДРЕВНИХ ГЕНОМОВ МОЖЕТ ПОМОЧЬ В УРЕГУЛИРОВАНИИ ВАЖНЫХ ДИСКУССИЙ В АРХЕОЛОГИИ ИЛИ ЛИНГВИСТИКЕ.
АНАЛИЗ ГЕНОМА НЕАНДЕРТАЛЬЦА ИЗ ОСТАНКОВ, НАЙДЕННЫХ В ЕВРОПЕ И ЗАПАДНОЙ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ (230-30 ТЫСЯЧ ЛЕТ ДО НАШЕЙ ЭРЫ) ПРОДЕМОНСТРИРОВАЛИ ЧТО НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ СКРЕЩИВАЛИСЬ С ХОМО САПИЕНС. ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАЛИ, ЧТО НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ ОСТАВИЛИ БОЛЬШЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА В СОВРЕМЕННЫХ ЛЮДЯХ В ЕВРАЗИИ, ЧЕМ В ЖИВУЩИХ К ЮГУ ОТ САХАРЫ. СЛЕДОВАЕЛЬНО, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ ПОТОК ОТ НЕАНДЕРТАЛЬЦЕВ К ХОМО САПИЕНС СЛУЧИЛСЯ ПОСЛЕ ВЫХОДА ЛЮДЕЙ ИЗ АФРИКИ, НО ДО РАСХОЖДЕНИЯ ЕВРАЗИЙСКОЙ ГРУППЫ. РАЗЛИЧНЫЕ НЕАНДЕРТАЛЬСКИЕ АЛЛЕЛЕИ ПРЕИМУЩЕСТВЕННО СОХРАНЯЮТСЯ В СОВРЕМЕННЫХ ПОПУЛЯЦИЯХ ВСЛЕДСТВИЕ СПЕЦИФИЧЕСКОГО СЕЛЕКТИВНОГО ДАВЛЕНИЯ Гены от неандертальцев: -адаптация к холодному климату -участки генома где совсем нет генов от неандертальцев 500,000 100,000
Денисовцы – гоминды, которые генетически отличались от неандертальцев и современных людей. Сравнительный анализ Денисовских и современных геномов человека показали, что генетический вклад Денисовцев в современных людей, возможно, были ограничен Меланезией и Австралией. Однако методики, используемые в этих исследованиях, был подвергнут критике, тем самым ставя под сомнение древней интрогрессии ДНК Денисовских на азиатском материке.
«Speech gene» FOX2P http://www.nature.com/nature/journal/v418/n6900/fig_tab/nature01025_F2.html http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982207020659 Extremely conserved among mammals All humans have two functional amino-acid changes This gene has been the target of selection during recent human evolution. Neanderthals have the same variant of FOX2P as modern humans 6
It looks like the forming of lactase persistence started in Bronze Age http://www.nature.com/ncomms/2014/141021/ncomms6257/full/ncomms6257.html Lactase persistence gene is absent in Neolithic but present in Bronze Age. 7 http://www.nature.com/nature/journal/v522/n7555/full/nature14507.html
Response to the artificial environment: Lactase persistence http://mideats.com Most mammals normally can’t produce lactase after weaning, but some human populations have developed lactase persistence into adulthood. Domesticated cattle ↓ Milking ↓ Lactase persistence 8 Geographic distribution of the lactase persistence allele in contemporary Europeans Cattle breeds (blue dots) sampled across Europe and Turkey Diversity in cattle milk genes Limits of the geographic distribution of early Neolithic cattle pastoralist (Funnel Beaker Culture) http://www.nature.com/ng/journal/v35/n4/full/ng1263.html
Lactase persistence: Gene-culture co-evolution 9 LDC = lactose digestion capacity https://www.msu.edu/course/eng/473/johnsen/LDC.pdf Milking evolves first, and evolution of high LDC is highly dependent on milking.
10 Industrial Revolution: Changing in microbiotic ecosystems Industrial revolution (17-19th cent.): New technologies: Industrially processed flour and sugar ↓ Changes in oral microbiota http://www.nature.com/ng/journal/v45/n4/full/ng.2536.html
Industrial Revolution: Changing in microbiotic ecosystems http://www.nature.com/ng/journal/v45/n4/full/ng.2536.html Mesolithic hunter-gatherers ↓ Farming - distinct shift in early Neolithic – more caries- and periodontal disease–associated taxa ↓ Consistency in the composition of bacteria through the medieval period ↓ Today's oral environment is much less biodiverse and is dominated by potentially cariogenic bacteria 11 Decrease of diversity Domination of cariogenic bacteria
Скифы южнорусских степей (VIII-III вв до.н.э.) Сарматы южнорусских степей (III в. до н.э. – III в. н.э.) Ираноязычные кочевники южнорусских степей: скифы и сарматы Реконструкция Т.С.БалуевойРеконструкция М.М. Герасимова
География генофонда сарматовГеография генофонда скифов Ираноязычные кочевники южнорусских степей: скифы и сарматы Rychkov et al. 2014 «Иранский» компонент генофонда сарматов Основные волны иранских кочевников несли в пределы южнорусских степей кардинально различавшиеся генофонды.
Меоты – оседлое население южнорусских степей Кто такие меоты? Меотская культура (VII в. до н.э. – III в. н.э.)
География генофонда меотов Практически все «меотские» линии мтДНК имеют широкое географическое распространение. Меоты – оседлое население южнорусских степей Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013
K1 Андийцы И1 Белуджи K2 Аварцы И2 Гилянцы К3 Чеченцы И3 Курды К4 Даргинцы И4 Луры К5 Ингуши И5 Мазендеранцы К6 Кумыки И6 Парсы К7 Лезгины И7 Персы К8 Табасараны И8 Пуштуны К9 Абхазы И9 Синдхи К10 Армяне И10 Таджики К11 Мегрелы И11 Индия К12 Осетины_юж Е1 Боснийцы К13 Абазины Е2 Словенцы К14 Балкарцы Е3 Поляки К15 Карачаевцы Е4 Литовцы К16 Осетины_сев Е5 Латыши К17 Ногайцы Е6 Немцы К18 Черкесы Е7 Русские К19 Адыгейцы Е8 Греки К20 Кабардинцы Е9 Австрийцы К21 Азербайджанцы Е10 Итальянцы K22 Талыши Е11 Французы Меоты – оседлое население южнорусских степей Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013 Генофонд меотов занимает промежуточное положение между генофондами «европейцев», «кавказцев» и «индоиранцев».
Меоты – оседлое население южнорусских степей Положение меотов среди народов Кавказа и среди индоевропейцев Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013
Der Sarkissian. University of Adelaide. 2011 Древняя ДНК – весьма эффективный инструмент исследования исторических процессов До железного века «европеоидность» была распространена значительно дальше на восток, чем в настоящее время. Железный век – переломное время в формировании генофонда населения Евразии.
Скифская культура – культура степной зоны Евразии VIII-III вв до.н.э. Скифская триада Генетическое разнообразие скифов
«Сибирские» скифы Keyser et al. Hum. Genet. 2009 Матрилинейная и патрилинейная части генофонда «сибирских» скифов демонстрируют сходную картину: сочетание «европеоидного» и «монголоидного» влияния. «Сибирские» скифы, вероятнее всего, были светловолосыми, светлоглазыми и со светлой кожей. Реконструкция Т.С.Балуевой, Е.В. Веселовской
«Европейские» скифы Европеоидный компонент Монголоидный компонент Der Sarkissian. University of Adelaide. 2011; Rychkov et al. 2014 Генофонд «европейских» скифов сочетает в себе генетическое влияние преимущественно из Восточной Европы и из Центральной Азии и Южной Сибири.
География генофонда «европейских» скифов «Сибирские» и «европейские» скифы География генофонда «сибирских» скифов Keyser et al. Hum. Genet. 2009; Der Sarkissian. University of Adelaide. 2011 Евр Монг Генетическое сходство между «сибирскими» и «европейскими» скифами указывает на общее происхождение или на интенсивные генетические контакты (маленькая выборка < 20 образцов) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% "Европейские" скифы "Сибирские" скифы U T I H F G D C A
Какие загадки истории можно откопать с помощью древних ДНК Киммерийцы? Египтяне? Вавилон? Половцы? Синташтинская культура? Индоевропейцы?
Amelogenin gene in females and males: Different length Different sequence TATCCCAGATGTTTCTC CATCCCAAATAAAGTG... Amel X Amel Y ♀ ♂ Amel X Amel Y ♀ ♂ X+ Y- X+Y+ Определение пола без NGS Genetic methods 24
Sex determination Genetic methods Female X+Y- Female X+Y- Male X+Y+ 25
ЗАГАДКА СИМЫ ХУЭСОСА • ПО MTDNA НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ БЛИЖЕ К СОВЕРМЕННОМУ ЧЕЛОВЕКУ ЧЕМ ДЕНСИСОВЦЫ • МИТОХОНДРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОСТАНКОВ (48,000-30,000 ЛЕТ НАЗАД), ПОКАЗАЛ НЕТИПИЧНУЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ПО СРАВНЕНИЮ КАК С НЕАНДЕРТАЛЬЦАМИ, ТАК И С СОВРЕМЕННЫМ ЧЕЛОВЕКОМ • ОДНАКО: НЕДАВНИЙ АНАЛИЗМ 3Х МИЛЛИОНОВ БАЗ ЯДЕРНОГО ГЕНОМА ПОКАЗАЛИ БЛИЗОСТЬ ХУЭСОСОВЦЕВ К НЕАНДЕРТАЛЬЦАМ, ЧТО СОВПАДАЕТ С ОЦЕНКАМИ АНТРОПОЛОГОВ
ЧТО УЖЕ РАСКОПАНО И ПРОСЕКВЕНИРОВАНО?
В ЧЕМ РАЗНИЦА МЕЖДУ СЕКВЕНИРОВАНИЕМ СОВРЕМЕННОЙ И СТАРОЙ ДНК? • After the death of an organism, all of its biomolecules are degraded either by host enzymes released from their proper compartments or by saprobic microorganisms. • Therefore, compared to modern DNA, aDNA has lower concentration; it is fragmented (may be down to 50-70 nt long fragments), contaminated, and chemically modified. • Relative preservation of DNA in old samples depends on environmental circumstances, such as temperature, humidity, pH, or oxygen, rather than the absolute age of the sample. For instance, DNA samples extracted from frozen remains dated thousands or even hundreds of thousands years can be of better quality than much more recent samples. Recent studies showed that the age of “readable” (by current methods) aDNA products is restricted to about 1–1.5 million years. • At present, the 560–780 thousand years old Middle Pleistocene horse is the most ancient organism from which reliable aDNA data have been procured
ФРАГМЕНТАЦИЯ• DNASE ENZYMES • БАКТЕРИИ Sawyer et al. 2012
КОНТАМИНАЦИЯ • ANCIENT DNA IS OFTEN CONTAMINATED WITH SOME LEVEL OF EXOGENOUS DNA (E.G., DNA FROM ANCIENT OR MODERN SAPROTROPHIC BACTERIA OR FUNGI), POSTMORTEM JUXTAPOSITION OF ORGANISMS, OR MODERN HUMAN DNA FROM THE RESEARCHERS THEMSELVES
“ДНК ДИНОЗАВРА” • IN THE 1990S A LARGE NUMBER OF PAPERS WERE PUBLISHED REPORTING DNA SEQUENCES FROM EXTREMELY ANCIENT REMAINS SUCH AS MIOCENE PLANT FOSSILS, AMBER-ENTOMBED ORGANISMS, 250- MILLION-YEAR-OLD BACTERIA IN SALT CRYSTAL, AND DINOSAUR BONES AND EGGS. • IN ONE SUCH CASE, RESEARCHERS REPORTED SUCCESSFUL EXTRACTION AND AMPLIFICATION OF MTDNA CYTOCHROME B FRAGMENT FROM A DINOSAUR. THE SEQUENCES DIFFERED FROM ALL MODERN CYTOCHROME B SEQUENCES. THIS LED THE AUTHORS TO BELIEVE THAT THEY HAD SEQUENCED AUTHENTIC DNA FROM 80-MILLION-YEAR-OLD BONES. IT WAS LATER DISCOVERED THAT THOSE MTDNA SEQUENCES WERE NOT CLOSE TO AVIAN AND REPTILIAN MTDNAS, AS WOULD BE EXPECTED FROM THEIR PHYLOGENETIC HISTORY, BUT RATHER TO MAMMALIAN (INCLUDING HUMAN) MTDNAS. IT WAS THEREBY SUGGESTED THAT THE ALLEGED “DINOSAUR” DNA WAS CONTAMINATED, PRESUMABLY BY MODERN HUMAN DNA. • A SIMILAR COURSE OF EVENTS OCCURRED IN THE STUDY OF ANCIENT BACTERIAL DNA SUPPOSEDLY PRESERVED IN 250-MILLION-YEAR-OLD SALT CRYSTALS, WHICH TURNED OUT TO BE MODERN BACTERIAL DNA. IN ADDITION TO THESE EXAMPLES, SEVERAL OTHER ADNA PROJECTS HAVE BEEN IMPEDED BY CONTAMINATION OF ANCIENT SAMPLES.
КАК БОРОТЬСЯ С КОНТАМИНАЦИЕЙ • TO PREVENT CONTAMINATION, THE EXPERIMENT MUST BE PROPERLY MANAGED, INCLUDING SPECIAL REQUIREMENTS FOR SAMPLE COLLECTION, STERILIZATION OF THE WORKING AREA, DNA AUTHENTICATION, AND INDEPENDENT REPRODUCIBILITY. • MECHANICAL REMOVAL OF THE UPPER LAYER AND UV AND/OR BLEACH TREATMENT OF THE SAMPLE. • SAMPLE INCUBATION IN AN EXTRACTION BUFFER AND ITS SUBSEQUENT REMOVAL. THIS STEP ALONE INCREASES THE FRACTION OF ENDOGENOUS DNA SEVERAL FOLD. • A SUBSTANTIAL FRACTION OF THE READS COMES FROM CONTAMINATION WITH ENVIRONMENTAL DNA FROM BACTERIA AND FUNGI. MICROBIAL SEQUENCES SHOULD BE EASILY FLAGGED BY A STANDARD BLAST SEARCH AGAINST THE NCBI NON-REDUNDANT NUCLEOTIDE DATABASE. THIS STRATEGY, HOWEVER, FAILS TO DISCOVER MOST OF THE MICROBIAL SEQUENCES THAT HAVE YET TO BE SEQUENCED. THEREFORE, IT IS NOT SURPRISING THAT A LARGE FRACTION OF READS IN MANY ADNA LIBRARIES IS LABELED AS “UNKNOWN” OR “UNCLASSIFIED,” MAINLY DUE TO THE UNIDENTIFIED
СЛОЖНЫЕ СЛУЧАИ • ДНК ИССЛЕДОВАТЕЛЯ В ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ОБРАЗЦАХ БРОНЗОГОГО ВЕКА • РЕШЕНИЕ – ЛАБОРАНТ ИЗ ДРУГОЙ ЭТНИЧЕСКОЙ ГРУППЫ • УБРАТЬ ВСЕ ДЛИННЫЕ ФРАГМЕНТЫ – НО ЭТО ОЧЕНЬ ПЛОХОЙ ПОДХОД. ПОЧЕМУ? • ЗАГРЯЗНЕНИЕ ДНК МАМОНТА (ДНК ХИЩНИКА) • СРАВНЕНИЕ С СОВРЕМЕННЫМ СЛОНОМ И ДРУГИМИ ЖИВОТНЫМИ (СОБАКАМИ). К КОМУ БЛИЖЕ? В анализе 6 образцов неандертальца, оценки % неандертальской ДНК варьировались от ~1% до ~99%, уровень загрязнения в 5 “свежих” человеческих костях 800–1600 нашей эры оценивался от
Der Sarkissian et al. 201 http://mammoth.psu.edu/hair.h
TRANSITIONS VS TRANSVERSIONS • COMPARISON OF MODERN AND ANCIENT HUMANS • POST MORTEM BASE MODIFICATION IN ADNA OFTEN INVOLVE C TO U (T) AND A TO G TRANSITIONS, CONTAMINATION WITH EXTERNAL DNA CAN BE RELIABLY ESTIMATED USING TRANSVERSION OR INDEL COUNTS
Усы древности Base modifications are often observed in the 5–7 final bases of DNA fragments and are thought to occur more readily in terminal, single-stranded overhangs
ЧТО ДЕЛАТЬ С U? • УБРАТЬ ВСЕ ФРАГМЕНТЫ СОДЕРЖАЩИЕ U • ПЛОХО ТАК КАК И ТАК МАЛО ДНК • ПОЧИНИТЬ ВСЕ U НАЗАД В C • НЕ РЕШАЕТ ЗАМЕНЫ A->G • СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД – ОЦЕНКА СТЕПЕНИ МОДИФИКАЦИИ • AN EXCESS OF C→T (AND G→A) TRANSITIONS IN MODERN-ANCIENT ALIGNMENTS PROVIDES AN ESTIMATE OF BASE MODIFICATION
Base Calling De-multiplexing: -Trim adapters at both ends, -Clip low quality sequences, -Stitch overlapping reads Mapping and Realignment Mapping and Realignment Estimating post mortem damage and contamination Variant Calling Reduction of Heterozygosity/ Homozygosity
РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА • ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПОДХОДЫ • АНАЛИЗ НА ПОПУЛЯЦИОННОМ УРОВНЕ (НЕСКОЛЬКО СКЕЛЕТОВ ИЗ ОДНОГО КЛАДБИЩА) • АНАЛИЗ НЕ ОДНОГО СНИПА, А ГРУППЫ СНИПОВ
ANCESTRY SNP CHIP • FASTER AND CHEAPER AS COMPARED TO WHOLE GENOME SEQUENCING • WELL-DESIGNED SNP CHIPS CONTAIN CAREFULLY SELECTED MARKERS
To infer population structure from genotype data, it is necessary to first reduce the dimensionality of the dataset due to the thousands of SNPs it encompasses. From SNPs to Admixture Thousands of SNPs North East Asian Mediterranian South African South West Asian Native American Oceanian South East Asian Northern European Sub-Saharan African HGDP00985 0.5253 0.0202 0 0.2222 0.0404 0.0101 0.0101 0.1717 0 HGDP01094 0.04 0.04 0 0.03 0.83 0 0.01 0.05 0 HGDP00982 0.0102 0.1531 0.0306 0.0714 0.0408 0 0.0102 0.2041 0.4796 ADMIXTURE Admixture proportions in geographically adjacent populations, such as Italian and Greeks, and populations sharing similar history, like British and Germans, are similar. 43
QUESTION • HOW TO LINK GENETIC AND GEOGRAPHIC DIVERGENCE? 44
INPUT: GENETICS SAMPLES WITH KNOWN ORIGIN 45 SAMPLE ID NORTH EASTASIA N MEDITERR ANIAN SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIAN NATIVE AMERICAN OCEANIAN SOUTH EAST ASIA NORTHER NEUROPEA N SUB- SAHARAN AFRICA Chinese 1 0.718826 0.000419 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.280695 0.00001 0.00001 Chinese 2 0.734967 0.00001 0.00001 0.00001 0.001061 0.00001 0.263912 0.00001 0.00001 Chinese 3 0.74693 0.00001 0.00001 0.00001 0.010271 0.003244 0.239505 0.00001 0.00001 Chinese 4 0.671209 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.328721 0.00001 0.00001 Chinese 5 0.725614 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.274316 0.00001 0.00001 Chinese 6 0.72071 0.00001 0.00001 0.001098 0.01665 0.00001 0.261492 0.00001 0.00001 Chinese 7 0.695701 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.304229 0.00001 0.00001 Chinese 8 0.709767 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.290163 0.00001 0.00001 Chinese 9 0.715808 0.01056 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.273572 0.00001 0.00001 Chinese 10 0.732043 0.00001 0.00001 0.00001 0.012694 0.00001 0.255203 0.00001 0.00001 Chinese 11 0.655995 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.343935 0.00001 0.00001 Chinese 12 0.712607 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.287323 0.00001 0.00001
INPUT: GEOGRAPHY • FOR EVERY REFERENCE POPULATION FIND THE CORRESPONDING COORDINATES. Latitude Longitud e Chinese 39.55 116.2 Russian 55.75 37.62 Tatar 55.55 50.93 Moscow 46
RELATIONSHIP BETWEEN GENETIC AND GEOGRAPHIC DISTANCES ΔGEO = α × ΔGEN + 𝛽 We correlated the admixture patterns with geography, by calculating two distance matrices between all populations For all reference samples, compute genetic and geographic distance between samples 47
QUESTION • KNOWING RELATIONSHIP BETWEEN GEOGRAPHIC AND GENETIC DISTANCES, IS IT POSSIBLE TO FIND A GEOGRAPHIC ORIGIN OF A PERSON OF KNOWN GENOTYPE? • WE DECIDED TO TRY A SIMPLE APPROACH 48 A B X
FIRST STEP: CALCULATE MEAN ADMIXTURE VECTORS • FOR EVERY REFERENCE POPULATION, CALCULATE MEAN ADMIXTURE VECTORS NORTH EAST ASIA MEDI- TERRANIA SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIA NATIVE AMERICA OCEANIA SOUTH EAST ASIA NORTHERN EUROPE SUB- SAHARANA FRICA Chinese 0.711681 0.000923 1.00E-05 0.000101 0.003396 0.00028 0.283589 1.00E-05 1.00E-05 Russian 0.068867 0.265222 0.001241 0.224659 0.035011 0.008622 0.031844 0.363107 0.001419 Tatar 0.15794 0.209897 1.00E-05 0.210957 0.011902 0.002605 0.005703 0.400975 1.00E-05 49
DEALING WITH INDIVIDUALS OF UNKNOWN ORIGIN NORTH EAST ASIA MEDI- TERRANIA SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIA NATIVE AMERICA OCEANIA SOUTH EAST ASIA NORTHERN EUROPE SUB- SAHARANAF RICA Unknown 0.711681 0.000923 1.00E-05 0.000101 0.003396 0.00028 0.283589 1.00E-05 1.00E-05 • Find distances between the Unknown vector and all reference vectors • Sort reference populations by distance from smallest to largest 50
EXAMPLE
UNKNOWN SAMPLES 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑑 = 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑏𝑒𝑠𝑡 + 𝛾 𝑚=2 𝑀 𝑤 𝑚 (𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑚 − 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑏𝑒𝑠𝑡) WHERE WM = ΔGEN MIN ΔGEN(M) , AND Γ IS THE SCALING COEFFICIENT 52
ACCURACY OF THE GPS ALGORITHM LEAVE-ONE-OUT APPROACH GPS1 MAPS 80% OF THE INDIVIDUALS TO THEIR COUNTRIES OF ORIGIN, AND 60% OF ALL INDIVIDUALS TO THEIR EXACT INNER- COUNTRY REGION. THE ASSIGNMENT ACCURACY WAS LARGELY AFFECTED (R=–0.45) BY THE GENETIC DIVERSITY OF THE REFERENCE POPULATIONS AS ESTIMATED BY THE STANDARD DEVIATION OF THEIR ADMIXTURE PROPORTIONS. 54
GPS1 accurately assigned: • ~100% of all individuals to their continental regions • 80% of all individuals to their country of origin • 60% of all individuals to their inner-country region 55
APPLICATION OF GPS TO ADNA (BRONZE AGE) 30 OUT OF 100 BRONZE AGE SAMPLES (ALLENTOFT ET AL 2015) HAD OVER 500 OF ANCESTRY INFORMATIVE MARKERS. WE APPLIED GPS ALGORITHM TO FIND THE CLOSEST MODERN POPULATION.
КЛИНИЧЕСКАЯ/ФЕНОТИПИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ МУТАЦИЙ • КАК ДЕЛАЮТ СЕЙЧАС (НАПРИМЕР, 23 АНД МЕ) – У ВАС ЕСТЬ МУТАЦИЯ В RS262555, ЗНАЧИТ ВЫ ЛЮБИТЕ КОФЕ • БУДЕТ ЛИ ЭТО РАБОТАТЬ В АНАЛИЗЕ СТАРЫХ ГЕНОМОВ? • КАК МОДИФИЦИРОВАТЬ ПОДХОД?
PHENOTYPE PREDICTION FROM ADNA • PROBLEM: COVERAGE IS LOW, AND RELIABILITY OF EACH INDIVIDUAL SNP IS MEAGER • SOLUTION: CONSIDER POPULATION, GROUP SNPS BY DISEASES AND RANK DISEASES BY THE NUMBER OF SNPS Phenotype Links can be taken from HGMD or ClinVar databases Проект Тимофея Проданова и Антона Афанасьева
CONDITIONS WITH THE HIGHEST/LOWEST NUMBER OF SNPS IN BRONZE AGE EUROPE • ADENOMATOUS POLYPOSIS COLI • LIVER GLYCOGENOSIS • MUIR-TORRE SYNDROME • HAEMOGLOBIN VARIANT • CONGENITAL DISORDER OF GLYCOSYLATION 1A • THALASSAEMIA ALPHA • VON WILLEBRAND DISEASE 2A • DIABETES, PERMANENT NEONATAL • SHORT STATURE • DIABETES, NEONATAL
СТАТИСТИКА F3 • ПОПУЛЯЦИИ X, Y И Z МОГУТ ОБРАЗОВЫВАТЬ КАК ПРОСТОЕ ДЕРЕВО (СЛЕВА), ТАК И УКАЗЫВАТЬ НА СМЕШЕНИЕ Y1 И Y2 ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ X (СПРАВА) • F3(Z;X,Y)>0 ЕСЛИ X,Y И Z ОБРАЗУЮТ ПРОСТОЕ ДЕРЕВО И <0 В СЛУЧАЕ СМЕШЕНИЯ • ЕСЛИ Z,X И Y ОБРАЗУЮТ ПРОСТОЕ ДЕРЕВО, ТО F3(Z;X,Y) ПРОПОРЦИОНАЛЬНА ДИСПЕРСИИ ЧАСТОТЫ АЛЛЕЛЯ ПОСЛЕ ОТВЕТВЛЕНИЯ Детали в статье https://genetics.med.harvard.edu/reich/Reich_Lab/Welcome_files/2012_Patterson_AncientAdmixture_Genetics.pdf
EXAMPLES OF F3 ANALYSIS WITH ANCIENT POPULATIONS KOSTENKI MALTA
EUROPEAN HUNTER- GATHERER • YAMNAYA ANCESTRY PRESENT IN CHUVASH AND KAREL AT LEVELS COMPARABLE TO CENTRAL EUROPE, BUT OTHER POPULATIONS LESS • HIGHER PROPORTION OF EASTERN HUNTER GATHERERS THAN WESTERN OR SWEDISH • LOW HUNTER GATHERER ANCESTRY IN CAUCASUS, KIRGIZ AND UZBEK, HIGH IN CHUVASH. • KOSTENKI ANCESTRY PRESENT IN WEST EURASIANS BUT NOT IN EAST • MALTA ANCESTRY HIGH IN KHANTY AND KET • STEPPE ANCESTRY (AFANASIEVO, ANDRONOVO, SRUBNAYA) PRESENT IN WEST EURASIANS AND TO LESSER EXTENT IN CAUCASUS, BUT NOT IN EAST.
ВЫВОДЫ • ДРЕВНИЕ ДНК – САМОЕ СОВРЕМЕННОЕ НАПРАВЛЕНИЕ • ПРОСТОР ДЛЯ БИОИНФОРМАТИКОВ • НУЖНЫ НОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ИЛИ АДАПТАЦИЯ СТАРЫХ
НАД ТЕКСТОМ РАБОТАЛИ • IRINA MOROZOVA (ИОГЕН, УНИВЕРСИТЕТ ЦЮРИХА) • PAVEL FLEGONTOV (УНИВЕРСИТЕТ ОСТРАВЫ, ИППИ) • ALEXANDER MIKHEYEV (ОКИНАВСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ) • VLADIMIR KLYUCHNIKOV (ДОНСКАЯ АРХЕОЛОГИЯ) • HOSSEINALI ASGHARIAN, PETR PONOMARENKO (USC) • GANESHPRASAD ARUNKUMAR (SASTRA, INDIA) • SERGEY BRUSKIN (ИОГЕН) • EGOR PROKHORTCHOUK (БИОИНЖЕНЕРИЯ) • YURIY GANKIN (ПРОСАПИЯ ГЕНЕТИКС) • EVGENY ROGAEV (ИОГЕН) • YURI NIKOLSKY (ФОНД СКОЛКОВО) • ANCHA BARANOVA (GMU) • ERAN ELHAIK (SHEFFIELD)

More Related Content

PDF
Рак 101 (Мария Шутова, ИоГЕН РАН)
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
Сколько хромосом у человека
byСлава Коломак
 
PDF
Плюрипотентность 101
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
полногеномный скрининг эмбрионов методом A cgh
byDmytro Mykytenko
 
PPT
No12 osnovy genetiki_i_medicinskoy_genetiki
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
Novosibirsk 55 anniversary talk
byEcolife Journal
 
PPT
Chernobyl
byGogoltv
 
PPT
Obzornaya lekciya
byBioinformaticsInstitute
 
Рак 101 (Мария Шутова, ИоГЕН РАН)
byBioinformaticsInstitute
 
Сколько хромосом у человека
byСлава Коломак
 
Плюрипотентность 101
byBioinformaticsInstitute
 
полногеномный скрининг эмбрионов методом A cgh
byDmytro Mykytenko
 
No12 osnovy genetiki_i_medicinskoy_genetiki
byBioinformaticsInstitute
 
Novosibirsk 55 anniversary talk
byEcolife Journal
 
Chernobyl
byGogoltv
 
Obzornaya lekciya
byBioinformaticsInstitute
 

What's hot

PPT
Комбинативная изменчивость
byСлава Коломак
 
PDF
Журнал "Злокачественные опухоли №3-2013 (7)
byoncoportal.net
 
PPTX
Сулаєва О.М. - Молекулярна патологія раку сечового міхура
byAlinaPokhilko
 
PPT
миелодиспластический синдром – заболевание ск
byEvgeny Buk
 
PPTX
генные мутации
byEYakovleva
 
PPTX
Виды хромосомных мутаций
byСлава Коломак
 
PPTX
модификационная изменчивость
byСлава Коломак
 
PPTX
презентация1
byСлава Коломак
 
PPT
Генные заболевания.
bySchnell5
 
PDF
Biotech autumn2012-02-comparative genomics
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
826
bynreferat
 
PDF
850
bynreferat
 
PDF
Genetics of predispositions ppt
byNikita Khromov-Borisov
 
PDF
Biotech autumn2012-02-model organisms
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Biotechnology 2012-10
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Stem ap 14.11.2012
byEvgeny Buk
 
PPT
977672
bySerhii Pykalo
 
PDF
Voropaeva_E_poster presentation_EAFO
byEAFO2014
 
PPT
Отдаленные популяционно-генетические проблемы Чернобыля
byrorbic
 
PDF
825
bynreferat
 
Комбинативная изменчивость
byСлава Коломак
 
Журнал "Злокачественные опухоли №3-2013 (7)
byoncoportal.net
 
Сулаєва О.М. - Молекулярна патологія раку сечового міхура
byAlinaPokhilko
 
миелодиспластический синдром – заболевание ск
byEvgeny Buk
 
генные мутации
byEYakovleva
 
Виды хромосомных мутаций
byСлава Коломак
 
модификационная изменчивость
byСлава Коломак
 
презентация1
byСлава Коломак
 
Генные заболевания.
bySchnell5
 
Biotech autumn2012-02-comparative genomics
byBioinformaticsInstitute
 
826
bynreferat
 
850
bynreferat
 
Genetics of predispositions ppt
byNikita Khromov-Borisov
 
Biotech autumn2012-02-model organisms
byBioinformaticsInstitute
 
Biotechnology 2012-10
byBioinformaticsInstitute
 
Stem ap 14.11.2012
byEvgeny Buk
 
977672
bySerhii Pykalo
 
Voropaeva_E_poster presentation_EAFO
byEAFO2014
 
Отдаленные популяционно-генетические проблемы Чернобыля
byrorbic
 
825
bynreferat
 

Viewers also liked

PPT
Cancer
bynermins
 
PPT
Эффективность рекламных кампаний. Контроль работы сотрудников. Ефимова Дарья
bymetrosphera
 
PDF
Иммунотерапия раковых опухолей: взгляд со стороны системной биологии. Максим ...
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
Пятницкий М.А. Подбор персонализированной противоопухолевой терапии путем сис...
bybigdatabm
 
PDF
Coursera 2015 - Введение в биоинформатику
byAndrey Zhelankin
 
PPTX
2015 голограмма коллектива
byEvgeniy Pavlovskiy
 
PPTX
presentation01_internet
byTerry Ramnanansingh
 
PPTX
Афанасьев А. iBinom - Облачный сервис для медицинского анализа геномных данных
bybigdatabm
 
PPTX
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
byLiloSEA
 
PDF
Иванова М.Е. Организация молекулярной диагностики наследственных глазных забо...
bybigdatabm
 
PPSX
Will the Russian Bear Fall: How Protests and Rising Middle Class Affect Corru...
byAlexander Abolmasov
 
PPTX
Ольга Зигмантович "New-York: инструкция для путешественника"
byEPAM Systems
 
PPT
Яков Сироткин - Автобус не придет | Happydev'12
byHappyDev
 
PDF
Пьяных О.С., Баданин Ю.Ю. Сегментация медицинских изображений с помощью геоде...
bybigdatabm
 
PPTX
Выступление на Life sciences invest (без звука)
byIvan Selikhovkin
 
PPTX
Командоварение. Хозяйкам на заметку.
byYury Shilyaev
 
PPT
Nanovision март 2014
byЮрий Каргаполов
 
PDF
внедрение облачных решений HP в компании EPAM
byZaur Abutalimov
 
PDF
282 инструмента и сервиса мониторинга социальных медиа
byBuzzware
 
PPTX
Davit mkrtchyan rich wicket presentation
byVictoria Astapenko
 
Cancer
bynermins
 
Эффективность рекламных кампаний. Контроль работы сотрудников. Ефимова Дарья
bymetrosphera
 
Иммунотерапия раковых опухолей: взгляд со стороны системной биологии. Максим ...
byBioinformaticsInstitute
 
Пятницкий М.А. Подбор персонализированной противоопухолевой терапии путем сис...
bybigdatabm
 
Coursera 2015 - Введение в биоинформатику
byAndrey Zhelankin
 
2015 голограмма коллектива
byEvgeniy Pavlovskiy
 
presentation01_internet
byTerry Ramnanansingh
 
Афанасьев А. iBinom - Облачный сервис для медицинского анализа геномных данных
bybigdatabm
 
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
byLiloSEA
 
Иванова М.Е. Организация молекулярной диагностики наследственных глазных забо...
bybigdatabm
 
Will the Russian Bear Fall: How Protests and Rising Middle Class Affect Corru...
byAlexander Abolmasov
 
Ольга Зигмантович "New-York: инструкция для путешественника"
byEPAM Systems
 
Яков Сироткин - Автобус не придет | Happydev'12
byHappyDev
 
Пьяных О.С., Баданин Ю.Ю. Сегментация медицинских изображений с помощью геоде...
bybigdatabm
 
Выступление на Life sciences invest (без звука)
byIvan Selikhovkin
 
Командоварение. Хозяйкам на заметку.
byYury Shilyaev
 
Nanovision март 2014
byЮрий Каргаполов
 
внедрение облачных решений HP в компании EPAM
byZaur Abutalimov
 
282 инструмента и сервиса мониторинга социальных медиа
byBuzzware
 
Davit mkrtchyan rich wicket presentation
byVictoria Astapenko
 

Similar to Вперед в прошлое. Методы генетической диагностики древней днк

PPT
Михаил Гельфанд
byzpsh
 
PPT
Митохондриальная ева и хромосомный адам
bydsyuru
 
PPT
«Палеоантропология и палеогенетика: научные результаты и перспективы изучения...
byKunstkamera
 
PPT
Evolutsiooni tõendid
bySvetlana Suhhomjatnikova
 
PPT
ибх 2014
byLyalya Prokopovich
 
PPTX
доказательства эволюции органического мира
byKirrrr123
 
PPT
Презентация на тему: Происхождение и эволюция человека
by2berkas
 
PDF
Геномы и эволюция геномов
bytophisopam
 
PDF
Biotech autumn2012-02-comparative genomics-1
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ignat vita artur
byEkaterina Chernyak
 
PDF
585
bynreferat
 
PPT
происхождение рас
byyrsula
 
PPT
биотехнологии
byhopsik
 
Михаил Гельфанд
byzpsh
 
Митохондриальная ева и хромосомный адам
bydsyuru
 
«Палеоантропология и палеогенетика: научные результаты и перспективы изучения...
byKunstkamera
 
Evolutsiooni tõendid
bySvetlana Suhhomjatnikova
 
ибх 2014
byLyalya Prokopovich
 
доказательства эволюции органического мира
byKirrrr123
 
Презентация на тему: Происхождение и эволюция человека
by2berkas
 
Геномы и эволюция геномов
bytophisopam
 
Biotech autumn2012-02-comparative genomics-1
byBioinformaticsInstitute
 
Ignat vita artur
byEkaterina Chernyak
 
585
bynreferat
 
происхождение рас
byyrsula
 
биотехнологии
byhopsik
 

More from BioinformaticsInstitute

PDF
"Зачем биологам суперкомпьютеры", Александр Предеус
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-01
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Nanopores sequencing
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Comparative Genomics and de Bruijn graphs
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
Graph genome
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Секвенирование как инструмент исследования сложных фенотипов человека: от ген...
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-everything
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Биоинформатический анализ данных полноэкзомного секвенирования: анализ качес...
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ngs 7
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-02
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-04
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-05
byBioinformaticsInstitute
 
PPTX
Инвестиции в биоинформатику и биотех (Андрей Афанасьев)
byBioinformaticsInstitute
 
PPT
Biodb 2011-03
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
A superglue for string comparison
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ngs 2 0_0
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ngs 6
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ngs 3 1
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Ngs 1 0_0
byBioinformaticsInstitute
 
PDF
Knime &amp; bioinformatics
byBioinformaticsInstitute
 
"Зачем биологам суперкомпьютеры", Александр Предеус
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-01
byBioinformaticsInstitute
 
Nanopores sequencing
byBioinformaticsInstitute
 
Comparative Genomics and de Bruijn graphs
byBioinformaticsInstitute
 
Graph genome
byBioinformaticsInstitute
 
Секвенирование как инструмент исследования сложных фенотипов человека: от ген...
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-everything
byBioinformaticsInstitute
 
Биоинформатический анализ данных полноэкзомного секвенирования: анализ качес...
byBioinformaticsInstitute
 
Ngs 7
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-02
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-04
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-05
byBioinformaticsInstitute
 
Инвестиции в биоинформатику и биотех (Андрей Афанасьев)
byBioinformaticsInstitute
 
Biodb 2011-03
byBioinformaticsInstitute
 
A superglue for string comparison
byBioinformaticsInstitute
 
Ngs 2 0_0
byBioinformaticsInstitute
 
Ngs 6
byBioinformaticsInstitute
 
Ngs 3 1
byBioinformaticsInstitute
 
Ngs 1 0_0
byBioinformaticsInstitute
 
Knime &amp; bioinformatics
byBioinformaticsInstitute
 

Вперед в прошлое. Методы генетической диагностики древней днк

  • 1.
    ВПЕРЕД В ПРОШЛОЕ. МЕТОДЫГЕНЕТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ДРЕВНЕЙ ДНК ИЛИ “О ЧЕМ МОЛЧАТ И ГОВОРЯТ ДРЕВНИЕ КОСТИ” ТАТЬЯНА ТАТАРИНОВА UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA
  • 2.
    ДРЕВНИЕ ДНК ИГРАЮТТАКУЮ ЖЕ РОЛЬ ДЛЯ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ГЕНЕТИКИ, КАК ИСКОПАЕМЫЕ ОБРАЗЫ ДЛЯ ПАЛЕОНТОЛОГИИ: ПРЯМОЕ ОКНО В ПРОШЛОЕ. В ТЕЧЕНИЕ ПОСЛЕДНИХ ДЕСЯТКОВ ЛЕТЫ, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ БЫЛ ДОБЫТ У НЕАНДЕРТАЛЬЦА, ДЕНИСОВЦА, МАМОНТА, ДРЕВНИХ СЕМЯН, КВАГГИ, ИТД. ВОПРОС: КТО ТАКАЯ КВАГГА И ЗАЧЕМ ЕЕ ИЗУЧАТЬ? ВОПРОС: МОЖНО ЛИ ИЗУЧАТЬ ДРЕВНЮЮ РНК? На все эти вопросы мы отвечаем в нашей статье, которая скоро выйдет в журнале DNA Research Toward high-resolution population genomics using archaeological samples Irina Morozova, Pavel Flegontov, Alexander Mikheyev, Hosseinali Asgharian, Petr Ponomarenko, Vladimir Klyuchnikov, GaneshPrasad ArunKumar, Sergey Bruskin, Egor Prokhortchouk, Yuriy Gankin, Evgeny Rogaev, Yuri Nikolsky, Ancha Baranova, Eran Elhaik, Tatiana V. Tatarinova
  • 3.
    АНАЛИЗ ДРЕВНИХ ОСТАНКОВМОЖЕТ ПРОЛИТЬ СВЕТ НА МИГРАЦИЮ, ВОПРОСЫ РОДСТВА ВИДОВ, ОБЕСПЕЧИТЬ ГЛУБОКОЕ ПОНИМАНИЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ И МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ТАКИХ КАК ГРУППА КРОВИ, ЦВЕТ КОЖИ И ВОЛОС, И АДАПТАЦИЯ К КЛИМАТУ. В СОЧЕТАНИИ С ДРУГИМИ ДОКАЗАТЕЛЬСТВАМИ, СЕКВЕНИРОВАНИЕ ДРЕВНИХ ГЕНОМОВ МОЖЕТ ПОМОЧЬ В УРЕГУЛИРОВАНИИ ВАЖНЫХ ДИСКУССИЙ В АРХЕОЛОГИИ ИЛИ ЛИНГВИСТИКЕ.
  • 4.
    АНАЛИЗ ГЕНОМА НЕАНДЕРТАЛЬЦАИЗ ОСТАНКОВ, НАЙДЕННЫХ В ЕВРОПЕ И ЗАПАДНОЙ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ (230-30 ТЫСЯЧ ЛЕТ ДО НАШЕЙ ЭРЫ) ПРОДЕМОНСТРИРОВАЛИ ЧТО НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ СКРЕЩИВАЛИСЬ С ХОМО САПИЕНС. ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАЛИ, ЧТО НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ ОСТАВИЛИ БОЛЬШЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА В СОВРЕМЕННЫХ ЛЮДЯХ В ЕВРАЗИИ, ЧЕМ В ЖИВУЩИХ К ЮГУ ОТ САХАРЫ. СЛЕДОВАЕЛЬНО, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ ПОТОК ОТ НЕАНДЕРТАЛЬЦЕВ К ХОМО САПИЕНС СЛУЧИЛСЯ ПОСЛЕ ВЫХОДА ЛЮДЕЙ ИЗ АФРИКИ, НО ДО РАСХОЖДЕНИЯ ЕВРАЗИЙСКОЙ ГРУППЫ. РАЗЛИЧНЫЕ НЕАНДЕРТАЛЬСКИЕ АЛЛЕЛЕИ ПРЕИМУЩЕСТВЕННО СОХРАНЯЮТСЯ В СОВРЕМЕННЫХ ПОПУЛЯЦИЯХ ВСЛЕДСТВИЕ СПЕЦИФИЧЕСКОГО СЕЛЕКТИВНОГО ДАВЛЕНИЯ Гены от неандертальцев: -адаптация к холодному климату -участки генома где совсем нет генов от неандертальцев 500,000 100,000
  • 5.
    Денисовцы – гоминды,которые генетически отличались от неандертальцев и современных людей. Сравнительный анализ Денисовских и современных геномов человека показали, что генетический вклад Денисовцев в современных людей, возможно, были ограничен Меланезией и Австралией. Однако методики, используемые в этих исследованиях, был подвергнут критике, тем самым ставя под сомнение древней интрогрессии ДНК Денисовских на азиатском материке.
  • 6.
    «Speech gene» FOX2P http://www.nature.com/nature/journal/v418/n6900/fig_tab/nature01025_F2.html http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982207020659 Extremelyconserved among mammals All humans have two functional amino-acid changes This gene has been the target of selection during recent human evolution. Neanderthals have the same variant of FOX2P as modern humans 6
  • 7.
    It looks likethe forming of lactase persistence started in Bronze Age http://www.nature.com/ncomms/2014/141021/ncomms6257/full/ncomms6257.html Lactase persistence gene is absent in Neolithic but present in Bronze Age. 7 http://www.nature.com/nature/journal/v522/n7555/full/nature14507.html
  • 8.
    Response to theartificial environment: Lactase persistence http://mideats.com Most mammals normally can’t produce lactase after weaning, but some human populations have developed lactase persistence into adulthood. Domesticated cattle ↓ Milking ↓ Lactase persistence 8 Geographic distribution of the lactase persistence allele in contemporary Europeans Cattle breeds (blue dots) sampled across Europe and Turkey Diversity in cattle milk genes Limits of the geographic distribution of early Neolithic cattle pastoralist (Funnel Beaker Culture) http://www.nature.com/ng/journal/v35/n4/full/ng1263.html
  • 9.
    Lactase persistence: Gene-cultureco-evolution 9 LDC = lactose digestion capacity https://www.msu.edu/course/eng/473/johnsen/LDC.pdf Milking evolves first, and evolution of high LDC is highly dependent on milking.
  • 10.
    10 Industrial Revolution: Changingin microbiotic ecosystems Industrial revolution (17-19th cent.): New technologies: Industrially processed flour and sugar ↓ Changes in oral microbiota http://www.nature.com/ng/journal/v45/n4/full/ng.2536.html
  • 11.
    Industrial Revolution: Changingin microbiotic ecosystems http://www.nature.com/ng/journal/v45/n4/full/ng.2536.html Mesolithic hunter-gatherers ↓ Farming - distinct shift in early Neolithic – more caries- and periodontal disease–associated taxa ↓ Consistency in the composition of bacteria through the medieval period ↓ Today's oral environment is much less biodiverse and is dominated by potentially cariogenic bacteria 11 Decrease of diversity Domination of cariogenic bacteria
  • 12.
    Скифы южнорусских степей (VIII-IIIвв до.н.э.) Сарматы южнорусских степей (III в. до н.э. – III в. н.э.) Ираноязычные кочевники южнорусских степей: скифы и сарматы Реконструкция Т.С.БалуевойРеконструкция М.М. Герасимова
  • 13.
    География генофонда сарматовГеографиягенофонда скифов Ираноязычные кочевники южнорусских степей: скифы и сарматы Rychkov et al. 2014 «Иранский» компонент генофонда сарматов Основные волны иранских кочевников несли в пределы южнорусских степей кардинально различавшиеся генофонды.
  • 14.
    Меоты – оседлоенаселение южнорусских степей Кто такие меоты? Меотская культура (VII в. до н.э. – III в. н.э.)
  • 15.
    География генофонда меотов Практическивсе «меотские» линии мтДНК имеют широкое географическое распространение. Меоты – оседлое население южнорусских степей Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013
  • 16.
    K1 Андийцы И1Белуджи K2 Аварцы И2 Гилянцы К3 Чеченцы И3 Курды К4 Даргинцы И4 Луры К5 Ингуши И5 Мазендеранцы К6 Кумыки И6 Парсы К7 Лезгины И7 Персы К8 Табасараны И8 Пуштуны К9 Абхазы И9 Синдхи К10 Армяне И10 Таджики К11 Мегрелы И11 Индия К12 Осетины_юж Е1 Боснийцы К13 Абазины Е2 Словенцы К14 Балкарцы Е3 Поляки К15 Карачаевцы Е4 Литовцы К16 Осетины_сев Е5 Латыши К17 Ногайцы Е6 Немцы К18 Черкесы Е7 Русские К19 Адыгейцы Е8 Греки К20 Кабардинцы Е9 Австрийцы К21 Азербайджанцы Е10 Итальянцы K22 Талыши Е11 Французы Меоты – оседлое население южнорусских степей Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013 Генофонд меотов занимает промежуточное положение между генофондами «европейцев», «кавказцев» и «индоиранцев».
  • 17.
    Меоты – оседлоенаселение южнорусских степей Положение меотов среди народов Кавказа и среди индоевропейцев Морозова и др. Генетика. 2013; Рычков и др. Степь на переломе эр. 2013
  • 18.
    Der Sarkissian. Universityof Adelaide. 2011 Древняя ДНК – весьма эффективный инструмент исследования исторических процессов До железного века «европеоидность» была распространена значительно дальше на восток, чем в настоящее время. Железный век – переломное время в формировании генофонда населения Евразии.
  • 19.
    Скифская культура –культура степной зоны Евразии VIII-III вв до.н.э. Скифская триада Генетическое разнообразие скифов
  • 20.
    «Сибирские» скифы Keyser etal. Hum. Genet. 2009 Матрилинейная и патрилинейная части генофонда «сибирских» скифов демонстрируют сходную картину: сочетание «европеоидного» и «монголоидного» влияния. «Сибирские» скифы, вероятнее всего, были светловолосыми, светлоглазыми и со светлой кожей. Реконструкция Т.С.Балуевой, Е.В. Веселовской
  • 21.
    «Европейские» скифы Европеоидный компонент Монголоидный компонент Der Sarkissian.University of Adelaide. 2011; Rychkov et al. 2014 Генофонд «европейских» скифов сочетает в себе генетическое влияние преимущественно из Восточной Европы и из Центральной Азии и Южной Сибири.
  • 22.
    География генофонда «европейских»скифов «Сибирские» и «европейские» скифы География генофонда «сибирских» скифов Keyser et al. Hum. Genet. 2009; Der Sarkissian. University of Adelaide. 2011 Евр Монг Генетическое сходство между «сибирскими» и «европейскими» скифами указывает на общее происхождение или на интенсивные генетические контакты (маленькая выборка < 20 образцов) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% "Европейские" скифы "Сибирские" скифы U T I H F G D C A
  • 23.
    Какие загадки историиможно откопать с помощью древних ДНК Киммерийцы? Египтяне? Вавилон? Половцы? Синташтинская культура? Индоевропейцы?
  • 24.
    Amelogenin gene infemales and males: Different length Different sequence TATCCCAGATGTTTCTC CATCCCAAATAAAGTG... Amel X Amel Y ♀ ♂ Amel X Amel Y ♀ ♂ X+ Y- X+Y+ Определение пола без NGS Genetic methods 24
  • 25.
  • 26.
    ЗАГАДКА СИМЫ ХУЭСОСА •ПО MTDNA НЕАНДЕРТАЛЬЦЫ БЛИЖЕ К СОВЕРМЕННОМУ ЧЕЛОВЕКУ ЧЕМ ДЕНСИСОВЦЫ • МИТОХОНДРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОСТАНКОВ (48,000-30,000 ЛЕТ НАЗАД), ПОКАЗАЛ НЕТИПИЧНУЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ПО СРАВНЕНИЮ КАК С НЕАНДЕРТАЛЬЦАМИ, ТАК И С СОВРЕМЕННЫМ ЧЕЛОВЕКОМ • ОДНАКО: НЕДАВНИЙ АНАЛИЗМ 3Х МИЛЛИОНОВ БАЗ ЯДЕРНОГО ГЕНОМА ПОКАЗАЛИ БЛИЗОСТЬ ХУЭСОСОВЦЕВ К НЕАНДЕРТАЛЬЦАМ, ЧТО СОВПАДАЕТ С ОЦЕНКАМИ АНТРОПОЛОГОВ
  • 28.
    ЧТО УЖЕ РАСКОПАНОИ ПРОСЕКВЕНИРОВАНО?
  • 29.
    В ЧЕМ РАЗНИЦАМЕЖДУ СЕКВЕНИРОВАНИЕМ СОВРЕМЕННОЙ И СТАРОЙ ДНК? • After the death of an organism, all of its biomolecules are degraded either by host enzymes released from their proper compartments or by saprobic microorganisms. • Therefore, compared to modern DNA, aDNA has lower concentration; it is fragmented (may be down to 50-70 nt long fragments), contaminated, and chemically modified. • Relative preservation of DNA in old samples depends on environmental circumstances, such as temperature, humidity, pH, or oxygen, rather than the absolute age of the sample. For instance, DNA samples extracted from frozen remains dated thousands or even hundreds of thousands years can be of better quality than much more recent samples. Recent studies showed that the age of “readable” (by current methods) aDNA products is restricted to about 1–1.5 million years. • At present, the 560–780 thousand years old Middle Pleistocene horse is the most ancient organism from which reliable aDNA data have been procured
  • 30.
    ФРАГМЕНТАЦИЯ• DNASE ENZYMES •БАКТЕРИИ Sawyer et al. 2012
  • 31.
    КОНТАМИНАЦИЯ • ANCIENT DNAIS OFTEN CONTAMINATED WITH SOME LEVEL OF EXOGENOUS DNA (E.G., DNA FROM ANCIENT OR MODERN SAPROTROPHIC BACTERIA OR FUNGI), POSTMORTEM JUXTAPOSITION OF ORGANISMS, OR MODERN HUMAN DNA FROM THE RESEARCHERS THEMSELVES
  • 32.
    “ДНК ДИНОЗАВРА” • INTHE 1990S A LARGE NUMBER OF PAPERS WERE PUBLISHED REPORTING DNA SEQUENCES FROM EXTREMELY ANCIENT REMAINS SUCH AS MIOCENE PLANT FOSSILS, AMBER-ENTOMBED ORGANISMS, 250- MILLION-YEAR-OLD BACTERIA IN SALT CRYSTAL, AND DINOSAUR BONES AND EGGS. • IN ONE SUCH CASE, RESEARCHERS REPORTED SUCCESSFUL EXTRACTION AND AMPLIFICATION OF MTDNA CYTOCHROME B FRAGMENT FROM A DINOSAUR. THE SEQUENCES DIFFERED FROM ALL MODERN CYTOCHROME B SEQUENCES. THIS LED THE AUTHORS TO BELIEVE THAT THEY HAD SEQUENCED AUTHENTIC DNA FROM 80-MILLION-YEAR-OLD BONES. IT WAS LATER DISCOVERED THAT THOSE MTDNA SEQUENCES WERE NOT CLOSE TO AVIAN AND REPTILIAN MTDNAS, AS WOULD BE EXPECTED FROM THEIR PHYLOGENETIC HISTORY, BUT RATHER TO MAMMALIAN (INCLUDING HUMAN) MTDNAS. IT WAS THEREBY SUGGESTED THAT THE ALLEGED “DINOSAUR” DNA WAS CONTAMINATED, PRESUMABLY BY MODERN HUMAN DNA. • A SIMILAR COURSE OF EVENTS OCCURRED IN THE STUDY OF ANCIENT BACTERIAL DNA SUPPOSEDLY PRESERVED IN 250-MILLION-YEAR-OLD SALT CRYSTALS, WHICH TURNED OUT TO BE MODERN BACTERIAL DNA. IN ADDITION TO THESE EXAMPLES, SEVERAL OTHER ADNA PROJECTS HAVE BEEN IMPEDED BY CONTAMINATION OF ANCIENT SAMPLES.
  • 33.
    КАК БОРОТЬСЯ СКОНТАМИНАЦИЕЙ • TO PREVENT CONTAMINATION, THE EXPERIMENT MUST BE PROPERLY MANAGED, INCLUDING SPECIAL REQUIREMENTS FOR SAMPLE COLLECTION, STERILIZATION OF THE WORKING AREA, DNA AUTHENTICATION, AND INDEPENDENT REPRODUCIBILITY. • MECHANICAL REMOVAL OF THE UPPER LAYER AND UV AND/OR BLEACH TREATMENT OF THE SAMPLE. • SAMPLE INCUBATION IN AN EXTRACTION BUFFER AND ITS SUBSEQUENT REMOVAL. THIS STEP ALONE INCREASES THE FRACTION OF ENDOGENOUS DNA SEVERAL FOLD. • A SUBSTANTIAL FRACTION OF THE READS COMES FROM CONTAMINATION WITH ENVIRONMENTAL DNA FROM BACTERIA AND FUNGI. MICROBIAL SEQUENCES SHOULD BE EASILY FLAGGED BY A STANDARD BLAST SEARCH AGAINST THE NCBI NON-REDUNDANT NUCLEOTIDE DATABASE. THIS STRATEGY, HOWEVER, FAILS TO DISCOVER MOST OF THE MICROBIAL SEQUENCES THAT HAVE YET TO BE SEQUENCED. THEREFORE, IT IS NOT SURPRISING THAT A LARGE FRACTION OF READS IN MANY ADNA LIBRARIES IS LABELED AS “UNKNOWN” OR “UNCLASSIFIED,” MAINLY DUE TO THE UNIDENTIFIED
  • 34.
    СЛОЖНЫЕ СЛУЧАИ • ДНКИССЛЕДОВАТЕЛЯ В ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ОБРАЗЦАХ БРОНЗОГОГО ВЕКА • РЕШЕНИЕ – ЛАБОРАНТ ИЗ ДРУГОЙ ЭТНИЧЕСКОЙ ГРУППЫ • УБРАТЬ ВСЕ ДЛИННЫЕ ФРАГМЕНТЫ – НО ЭТО ОЧЕНЬ ПЛОХОЙ ПОДХОД. ПОЧЕМУ? • ЗАГРЯЗНЕНИЕ ДНК МАМОНТА (ДНК ХИЩНИКА) • СРАВНЕНИЕ С СОВРЕМЕННЫМ СЛОНОМ И ДРУГИМИ ЖИВОТНЫМИ (СОБАКАМИ). К КОМУ БЛИЖЕ? В анализе 6 образцов неандертальца, оценки % неандертальской ДНК варьировались от ~1% до ~99%, уровень загрязнения в 5 “свежих” человеческих костях 800–1600 нашей эры оценивался от
  • 35.
    Der Sarkissian etal. 201 http://mammoth.psu.edu/hair.h
  • 36.
    TRANSITIONS VS TRANSVERSIONS •COMPARISON OF MODERN AND ANCIENT HUMANS • POST MORTEM BASE MODIFICATION IN ADNA OFTEN INVOLVE C TO U (T) AND A TO G TRANSITIONS, CONTAMINATION WITH EXTERNAL DNA CAN BE RELIABLY ESTIMATED USING TRANSVERSION OR INDEL COUNTS
  • 38.
    Усы древности Base modificationsare often observed in the 5–7 final bases of DNA fragments and are thought to occur more readily in terminal, single-stranded overhangs
  • 39.
    ЧТО ДЕЛАТЬ СU? • УБРАТЬ ВСЕ ФРАГМЕНТЫ СОДЕРЖАЩИЕ U • ПЛОХО ТАК КАК И ТАК МАЛО ДНК • ПОЧИНИТЬ ВСЕ U НАЗАД В C • НЕ РЕШАЕТ ЗАМЕНЫ A->G • СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД – ОЦЕНКА СТЕПЕНИ МОДИФИКАЦИИ • AN EXCESS OF C→T (AND G→A) TRANSITIONS IN MODERN-ANCIENT ALIGNMENTS PROVIDES AN ESTIMATE OF BASE MODIFICATION
  • 40.
    Base Calling De-multiplexing: -Trim adaptersat both ends, -Clip low quality sequences, -Stitch overlapping reads Mapping and Realignment Mapping and Realignment Estimating post mortem damage and contamination Variant Calling Reduction of Heterozygosity/ Homozygosity
  • 41.
    РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВАНАЛИЗА • ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПОДХОДЫ • АНАЛИЗ НА ПОПУЛЯЦИОННОМ УРОВНЕ (НЕСКОЛЬКО СКЕЛЕТОВ ИЗ ОДНОГО КЛАДБИЩА) • АНАЛИЗ НЕ ОДНОГО СНИПА, А ГРУППЫ СНИПОВ
  • 42.
    ANCESTRY SNP CHIP •FASTER AND CHEAPER AS COMPARED TO WHOLE GENOME SEQUENCING • WELL-DESIGNED SNP CHIPS CONTAIN CAREFULLY SELECTED MARKERS
  • 43.
    To infer populationstructure from genotype data, it is necessary to first reduce the dimensionality of the dataset due to the thousands of SNPs it encompasses. From SNPs to Admixture Thousands of SNPs North East Asian Mediterranian South African South West Asian Native American Oceanian South East Asian Northern European Sub-Saharan African HGDP00985 0.5253 0.0202 0 0.2222 0.0404 0.0101 0.0101 0.1717 0 HGDP01094 0.04 0.04 0 0.03 0.83 0 0.01 0.05 0 HGDP00982 0.0102 0.1531 0.0306 0.0714 0.0408 0 0.0102 0.2041 0.4796 ADMIXTURE Admixture proportions in geographically adjacent populations, such as Italian and Greeks, and populations sharing similar history, like British and Germans, are similar. 43
  • 44.
    QUESTION • HOW TOLINK GENETIC AND GEOGRAPHIC DIVERGENCE? 44
  • 45.
    INPUT: GENETICS SAMPLES WITHKNOWN ORIGIN 45 SAMPLE ID NORTH EASTASIA N MEDITERR ANIAN SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIAN NATIVE AMERICAN OCEANIAN SOUTH EAST ASIA NORTHER NEUROPEA N SUB- SAHARAN AFRICA Chinese 1 0.718826 0.000419 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.280695 0.00001 0.00001 Chinese 2 0.734967 0.00001 0.00001 0.00001 0.001061 0.00001 0.263912 0.00001 0.00001 Chinese 3 0.74693 0.00001 0.00001 0.00001 0.010271 0.003244 0.239505 0.00001 0.00001 Chinese 4 0.671209 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.328721 0.00001 0.00001 Chinese 5 0.725614 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.274316 0.00001 0.00001 Chinese 6 0.72071 0.00001 0.00001 0.001098 0.01665 0.00001 0.261492 0.00001 0.00001 Chinese 7 0.695701 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.304229 0.00001 0.00001 Chinese 8 0.709767 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.290163 0.00001 0.00001 Chinese 9 0.715808 0.01056 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.273572 0.00001 0.00001 Chinese 10 0.732043 0.00001 0.00001 0.00001 0.012694 0.00001 0.255203 0.00001 0.00001 Chinese 11 0.655995 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.343935 0.00001 0.00001 Chinese 12 0.712607 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.287323 0.00001 0.00001
  • 46.
    INPUT: GEOGRAPHY • FOREVERY REFERENCE POPULATION FIND THE CORRESPONDING COORDINATES. Latitude Longitud e Chinese 39.55 116.2 Russian 55.75 37.62 Tatar 55.55 50.93 Moscow 46
  • 47.
    RELATIONSHIP BETWEEN GENETIC ANDGEOGRAPHIC DISTANCES ΔGEO = α × ΔGEN + 𝛽 We correlated the admixture patterns with geography, by calculating two distance matrices between all populations For all reference samples, compute genetic and geographic distance between samples 47
  • 48.
    QUESTION • KNOWING RELATIONSHIPBETWEEN GEOGRAPHIC AND GENETIC DISTANCES, IS IT POSSIBLE TO FIND A GEOGRAPHIC ORIGIN OF A PERSON OF KNOWN GENOTYPE? • WE DECIDED TO TRY A SIMPLE APPROACH 48 A B X
  • 49.
    FIRST STEP: CALCULATEMEAN ADMIXTURE VECTORS • FOR EVERY REFERENCE POPULATION, CALCULATE MEAN ADMIXTURE VECTORS NORTH EAST ASIA MEDI- TERRANIA SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIA NATIVE AMERICA OCEANIA SOUTH EAST ASIA NORTHERN EUROPE SUB- SAHARANA FRICA Chinese 0.711681 0.000923 1.00E-05 0.000101 0.003396 0.00028 0.283589 1.00E-05 1.00E-05 Russian 0.068867 0.265222 0.001241 0.224659 0.035011 0.008622 0.031844 0.363107 0.001419 Tatar 0.15794 0.209897 1.00E-05 0.210957 0.011902 0.002605 0.005703 0.400975 1.00E-05 49
  • 50.
    DEALING WITH INDIVIDUALSOF UNKNOWN ORIGIN NORTH EAST ASIA MEDI- TERRANIA SOUTH AFRICA SOUTH WEST ASIA NATIVE AMERICA OCEANIA SOUTH EAST ASIA NORTHERN EUROPE SUB- SAHARANAF RICA Unknown 0.711681 0.000923 1.00E-05 0.000101 0.003396 0.00028 0.283589 1.00E-05 1.00E-05 • Find distances between the Unknown vector and all reference vectors • Sort reference populations by distance from smallest to largest 50
  • 51.
  • 52.
    UNKNOWN SAMPLES 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑑= 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑏𝑒𝑠𝑡 + 𝛾 𝑚=2 𝑀 𝑤 𝑚 (𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑚 − 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑏𝑒𝑠𝑡) WHERE WM = ΔGEN MIN ΔGEN(M) , AND Γ IS THE SCALING COEFFICIENT 52
  • 54.
    ACCURACY OF THEGPS ALGORITHM LEAVE-ONE-OUT APPROACH GPS1 MAPS 80% OF THE INDIVIDUALS TO THEIR COUNTRIES OF ORIGIN, AND 60% OF ALL INDIVIDUALS TO THEIR EXACT INNER- COUNTRY REGION. THE ASSIGNMENT ACCURACY WAS LARGELY AFFECTED (R=–0.45) BY THE GENETIC DIVERSITY OF THE REFERENCE POPULATIONS AS ESTIMATED BY THE STANDARD DEVIATION OF THEIR ADMIXTURE PROPORTIONS. 54
  • 55.
    GPS1 accurately assigned: •~100% of all individuals to their continental regions • 80% of all individuals to their country of origin • 60% of all individuals to their inner-country region 55
  • 56.
    APPLICATION OF GPSTO ADNA (BRONZE AGE) 30 OUT OF 100 BRONZE AGE SAMPLES (ALLENTOFT ET AL 2015) HAD OVER 500 OF ANCESTRY INFORMATIVE MARKERS. WE APPLIED GPS ALGORITHM TO FIND THE CLOSEST MODERN POPULATION.
  • 57.
    КЛИНИЧЕСКАЯ/ФЕНОТИПИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ МУТАЦИЙ • КАКДЕЛАЮТ СЕЙЧАС (НАПРИМЕР, 23 АНД МЕ) – У ВАС ЕСТЬ МУТАЦИЯ В RS262555, ЗНАЧИТ ВЫ ЛЮБИТЕ КОФЕ • БУДЕТ ЛИ ЭТО РАБОТАТЬ В АНАЛИЗЕ СТАРЫХ ГЕНОМОВ? • КАК МОДИФИЦИРОВАТЬ ПОДХОД?
  • 58.
    PHENOTYPE PREDICTION FROMADNA • PROBLEM: COVERAGE IS LOW, AND RELIABILITY OF EACH INDIVIDUAL SNP IS MEAGER • SOLUTION: CONSIDER POPULATION, GROUP SNPS BY DISEASES AND RANK DISEASES BY THE NUMBER OF SNPS Phenotype Links can be taken from HGMD or ClinVar databases Проект Тимофея Проданова и Антона Афанасьева
  • 59.
    CONDITIONS WITH THEHIGHEST/LOWEST NUMBER OF SNPS IN BRONZE AGE EUROPE • ADENOMATOUS POLYPOSIS COLI • LIVER GLYCOGENOSIS • MUIR-TORRE SYNDROME • HAEMOGLOBIN VARIANT • CONGENITAL DISORDER OF GLYCOSYLATION 1A • THALASSAEMIA ALPHA • VON WILLEBRAND DISEASE 2A • DIABETES, PERMANENT NEONATAL • SHORT STATURE • DIABETES, NEONATAL
  • 60.
    СТАТИСТИКА F3 • ПОПУЛЯЦИИX, Y И Z МОГУТ ОБРАЗОВЫВАТЬ КАК ПРОСТОЕ ДЕРЕВО (СЛЕВА), ТАК И УКАЗЫВАТЬ НА СМЕШЕНИЕ Y1 И Y2 ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ X (СПРАВА) • F3(Z;X,Y)>0 ЕСЛИ X,Y И Z ОБРАЗУЮТ ПРОСТОЕ ДЕРЕВО И <0 В СЛУЧАЕ СМЕШЕНИЯ • ЕСЛИ Z,X И Y ОБРАЗУЮТ ПРОСТОЕ ДЕРЕВО, ТО F3(Z;X,Y) ПРОПОРЦИОНАЛЬНА ДИСПЕРСИИ ЧАСТОТЫ АЛЛЕЛЯ ПОСЛЕ ОТВЕТВЛЕНИЯ Детали в статье https://genetics.med.harvard.edu/reich/Reich_Lab/Welcome_files/2012_Patterson_AncientAdmixture_Genetics.pdf
  • 61.
    EXAMPLES OF F3ANALYSIS WITH ANCIENT POPULATIONS KOSTENKI MALTA
  • 62.
    EUROPEAN HUNTER- GATHERER • YAMNAYAANCESTRY PRESENT IN CHUVASH AND KAREL AT LEVELS COMPARABLE TO CENTRAL EUROPE, BUT OTHER POPULATIONS LESS • HIGHER PROPORTION OF EASTERN HUNTER GATHERERS THAN WESTERN OR SWEDISH • LOW HUNTER GATHERER ANCESTRY IN CAUCASUS, KIRGIZ AND UZBEK, HIGH IN CHUVASH. • KOSTENKI ANCESTRY PRESENT IN WEST EURASIANS BUT NOT IN EAST • MALTA ANCESTRY HIGH IN KHANTY AND KET • STEPPE ANCESTRY (AFANASIEVO, ANDRONOVO, SRUBNAYA) PRESENT IN WEST EURASIANS AND TO LESSER EXTENT IN CAUCASUS, BUT NOT IN EAST.
  • 63.
    ВЫВОДЫ • ДРЕВНИЕ ДНК– САМОЕ СОВРЕМЕННОЕ НАПРАВЛЕНИЕ • ПРОСТОР ДЛЯ БИОИНФОРМАТИКОВ • НУЖНЫ НОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ИЛИ АДАПТАЦИЯ СТАРЫХ
  • 64.
    НАД ТЕКСТОМ РАБОТАЛИ •IRINA MOROZOVA (ИОГЕН, УНИВЕРСИТЕТ ЦЮРИХА) • PAVEL FLEGONTOV (УНИВЕРСИТЕТ ОСТРАВЫ, ИППИ) • ALEXANDER MIKHEYEV (ОКИНАВСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ) • VLADIMIR KLYUCHNIKOV (ДОНСКАЯ АРХЕОЛОГИЯ) • HOSSEINALI ASGHARIAN, PETR PONOMARENKO (USC) • GANESHPRASAD ARUNKUMAR (SASTRA, INDIA) • SERGEY BRUSKIN (ИОГЕН) • EGOR PROKHORTCHOUK (БИОИНЖЕНЕРИЯ) • YURIY GANKIN (ПРОСАПИЯ ГЕНЕТИКС) • EVGENY ROGAEV (ИОГЕН) • YURI NIKOLSKY (ФОНД СКОЛКОВО) • ANCHA BARANOVA (GMU) • ERAN ELHAIK (SHEFFIELD)