The Timing of Pigmentation Lightening in Europeans
Notice bibliographique
Résumé
The inverse correlation between skin pigmentation and latitude observed in human populations is thought to have been shaped by selective pressures favoring lighter skin to facilitate vitamin D synthesis in regions far from the equator. Several candidate genes for skin pigmentation have been shown to exhibit patterns of polymorphism that overlap the geospatial variation in skin color. However, little work has focused on estimating the time frame over which skin pigmentation has changed and on the intensity of selection acting on different pigmentation genes. To provide a temporal framework for the evolution of lighter pigmentation, we used forward Monte Carlo simulations coupled with a rejection sampling algorithm to estimate the time of onset of selective sweeps and selection coefficients at four genes associated with this trait in Europeans: KITLG, TYRP1, SLC24A5, and SLC45A2. Using compound haplotype systems consisting of rapidly evolving microsatellites linked to one single-nucleotide polymorphism in each gene, we estimate that the onset of the sweep shared by Europeans and East Asians at KITLG occurred approximately 30,000 years ago, after the out-of-Africa migration, whereas the selective sweeps for the European-specific alleles at TYRP1, SLC24A5, and SLC45A2 started much later, within the last 11,000-19,000 years, well after the first migrations of modern humans into Europe. We suggest that these patterns were influenced by recent increases in size of human populations, which favored the accumulation of advantageous variants at different loci.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».