Ancient genomics support deep divergence between Eastern and Western Mediterranean Indo-European languages
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Indo-European languages are among the most widely spoken in the world, yet their early diversification remains contentious 1–5 . It is widely accepted that the spread of this language family across Europe from the 5th millennium BP correlates with the expansion and diversification of steppe-related genetic ancestry from the onset of the Bronze Age 6,7 . However, multiple steppe-derived populations co-existed in Europe during this period, and it remains unclear how these populations diverged and which provided the demographic channels for the ancestral forms of the Italic, Celtic, Greek, and Armenian languages 8,9 . To investigate the ancestral histories of Indo-European-speaking groups in Southern Europe, we sequenced genomes from 314 ancient individuals from the Mediterranean and surrounding regions, spanning from 5,200 BP to 2,100 BP, and co-analysed these with published genome data. We additionally conducted strontium isotope analyses on 224 of these individuals. We find a deep east-west divide of steppe ancestry in Southern Europe during the Bronze Age. Specifically, we show that the arrival of steppe ancestry in Spain, France, and Italy was mediated by Bell Beaker (BB) populations of Western Europe, likely contributing to the emergence of the Italic and Celtic languages. In contrast, Armenian and Greek populations acquired steppe ancestry directly from Yamnaya groups of Eastern Europe. These results are consistent with the linguistic Italo-Celtic 10,11 and Graeco-Armenian 1,12,13 hypotheses accounting for the origins of most Mediterranean Indo-European languages of Classical Antiquity. Our findings thus align with specific linguistic divergence models for the Indo-European language family while contradicting others. This underlines the power of ancient DNA in uncovering prehistoric diversifications of human populations and language communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».