The gateway into Remote Oceania: new insights from genome-wide data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A widely accepted two-wave scenario of human settlement of Oceania involves the first out-of-Africa migration ca 50,000 ya, and one of the most geographically-widespread dispersals of people, known as the Austronesian expansion, which reached the Bismarck Archipelago by about 3,450 ya. While earlier genetic studies provided evidence for extensive sex-biased admixture between the incoming and the indigenous populations, some archaeological, linguistic and genetic evidence indicates a more complicated picture of settlement. To study regional variation in Oceania in more detail, we have compiled a genome-wide dataset of 823 individuals from 72 populations (including 50 populations from Oceania) and over 620,000 autosomal SNPs. We show that the initial dispersal of people from the Bismarck Archipelago into Remote Oceania occurred in a “leapfrog” fashion, completely by-passing the main chain of the Solomon Islands, and that the colonization of the Solomon Islands proceeded in a bi-directional manner. Our results also support a divergence between western and eastern Solomons, in agreement with the sharp linguistic divide known as the Tryon-Hackman line. We also report substantial post-Austronesian gene flow across the Solomons. In particular, Santa Cruz (in Remote Oceania) exhibits extraordinarily high levels of Papuan ancestry that cannot be explained by a simple bottleneck/founder event scenario. Finally, we use simulations to show that discrepancies between different methods for dating admixture likely reflect different sensitivities of the methods to multiple admixture events from the same (or similar) sources. Overall, this study points to the importance of fine-scale sampling to understand the complexities of human population history.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».