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Enregistrement W2922043930 · doi:10.1126/science.aav4040

The genomic history of the Iberian Peninsula over the past 8000 years

2019· article· en· W2922043930 sur OpenAlexaff
Íñigo Olalde, Swapan Mallick, Nick Patterson, Nadin Rohland, Vanessa Villalba‐Mouco, Marina Silva, Katharina Dulias, Ceiridwen J. Edwards, Francesca Gandini, Maria Pala, Pedro Soares, Manuel Ferrando-Bernal, Nicole Adamski, Nasreen Broomandkhoshbacht, Olivia Cheronet, Brendan J. Culleton, Daniel Fernandes, Ann Marie Lawson, Matthew Mah, Jonas Oppenheimer, Kristin Stewardson, Zhao Zhang, Juan Manuel Jiménez Arenas, Isidro Jorge Toro Moyano, Domingo C. Salazar‐García, Pere Castanyer, Marta Santos, Joaquim Tremoleda i Trilla, Marina Lozano, Pablo García Borja, Javier Fernández Eraso, José Antonio Mujika Alustiza, Cecilio Barroso Ruíz, Francisco Javier Parra Bermúdez, Enrique Viguera, Josep Burch, Neus Coromina, David Vivó i Codina, Artur Cebrià, Josep María Fullola i Pericot, Oreto García Puchol, Juan Ignacio Morales, F. Xavier Oms, Tona Majó, Josep María Vergès, Antònia Díaz-Carvajal, Imma Ollich-Castanyer, F. Javier López-Cachero, Ana María Silva, Carmen Alonso Fernández, Germán Delibes de Castro, Javier Jiménez Echevarría, Adolfo Moreno Márquez, Guillermo Pascual Berlanga, Pablo Ramos‐García, José Ramos Muñoz, Eduardo Vijande Vila, Gustau Aguilella, Ángel Esparza Arroyo, Katina T. Lillios, Jennifer Mack, Javier Velasco Vázquez, A.J. Waterman, Luis Benítez de Lugo Enrich, María Benito Sánchez, Bibiana Agustí, Ferran Grau i Codina, Gabriel de Prado, Almudena Estalrrich, Álvaro Fernández Flores, Clive Finlayson, Geraldine Finlayson, Stewart Finlayson, Francisco Giles Guzmán, Antonio Rosas, Virginia Barciela González, Gabriel García Atiénzar, Mauro S. Hernández Pérez, Armando Llanos, Yolanda Carrión Marco, Isabel Beneyto, David López Serrano, Mario Sanz Tormo, António Carlos Valera, Concepción Blasco, Corina Liesau von Lettow‐Vorbeck, Patricia Ríos Mendoza, Joan Daura, María Jesús de Pedro Michó, Agustín Diez Castillo, Raúl Flores Fernández, Joan Francès i Farré, Rafael Garrido Peña, Victor S. Gonçalves, Elisa Guerra Doce, Ana Mercedes Herrero Corral, Joaquim Juan-Cabanilles, Dani López, Sarah B. McClure, Marta Pérez, Arturo Oliver Foix, Montserrat Sanz, Ana Catarina Sousa, Julio Manuel Vidal Encinas, Douglas J. Kennett, Martin Richards, Kurt W. Alt, Wolfgang Haak, Ron Pinhasi, Carles Lalueza‐Fox, David Reich

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Science FoundationNational Institutes of HealthGeneralitat de CatalunyaLeverhulme Trust
Mots-clésPeninsulaPrehistoryAncient DNAGlobeHistoryArchaeologyGeographyGenetic dataPerspective (graphical)GenomicsGenealogyEvolutionary biologyGenomeBiologyGeneticsDemographyArtPopulationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assembled genome-wide data from 271 ancient Iberians, of whom 176 are from the largely unsampled period after 2000 BCE, thereby providing a high-resolution time transect of the Iberian Peninsula. We document high genetic substructure between northwestern and southeastern hunter-gatherers before the spread of farming. We reveal sporadic contacts between Iberia and North Africa by ~2500 BCE and, by ~2000 BCE, the replacement of 40% of Iberia's ancestry and nearly 100% of its Y-chromosomes by people with Steppe ancestry. We show that, in the Iron Age, Steppe ancestry had spread not only into Indo-European-speaking regions but also into non-Indo-European-speaking ones, and we reveal that present-day Basques are best described as a typical Iron Age population without the admixture events that later affected the rest of Iberia. Additionally, we document how, beginning at least in the Roman period, the ancestry of the peninsula was transformed by gene flow from North Africa and the eastern Mediterranean.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations579
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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