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Enregistrement W2950043321 · doi:10.1038/s41598-019-44473-z

Analysis of whole Y-chromosome sequences reveals the Japanese population history in the Jomon period

2019· article· en· W2950043321 sur OpenAlexfundno aff
Yusuke Watanabe, Izumi Naka, Seik‐Soon Khor, Hiromi Sawai, Yuki Hitomi, Katsushi Tokunaga, Jun Ohashi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésPeriod (music)GeographyPopulationMainlandDemographyCladeY chromosomeMainland ChinaPhylogenetic treeBiologyArchaeologyGeneticsChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Jomon and the Yayoi are considered to be the two major ancestral populations of the modern mainland Japanese. The Jomon people, who inhabited mainland Japan, admixed with Yayoi immigrants from the Asian continent. To investigate the population history in the Jomon period (14,500-2,300 years before present [YBP]), we analyzed whole Y-chromosome sequences of 345 Japanese males living in mainland Japan. A phylogenetic analysis of East Asian Y chromosomes identified a major clade (35.4% of mainland Japanese) consisting of only Japanese Y chromosomes, which seem to have originated from indigenous Jomon people. A Monte Carlo simulation indicated that ~70% of Jomon males had Y chromosomes in this clade. The Bayesian skyline plots of 122 Japanese Y chromosomes in the clade detected a marked decrease followed by a subsequent increase in the male population size from around the end of the Jomon period to the beginning of the Yayoi period (2,300 YBP). The colder climate in the Late to Final Jomon period may have resulted in critical shortages of food for the Jomon people, who were hunter-gatherers, and the rice farming introduced by Yayoi immigrants may have helped the population size of the Jomon people to recover.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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