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Enregistrement W4410456228 · doi:10.1126/science.adk5081

From North Asia to South America: Tracing the longest human migration through genomic sequencing

2025· article· en· W4410456228 sur OpenAlexaboutno aff
Elena S. Gusareva, Amit Gourav Ghosh, V. N. Kharkov, Seik‐Soon Khor, А. А. Зарубин, Nikita Moshkov, Namrata Kalsi, Aakrosh Ratan, Cassie E. Heinle, Niall P. Cooke, Cláudio M. Bravi, M. V. Smolnikova, Sergey Tereshchenko, Э. В. Каспаров, I. Yu. Khitrinskaya, Andrey Marusin, Magomed O. Razhabov, М. В. Голубенко, M. G. Swarovskaya, Н. А. Колесников, Е. Р. Еремина, Aitalina Sukhomyasova, О. В. Штыгашева, Deepa Panicker, Poh Nee Ang, Choou Fook Lee, Yanqing Koh, See Ting Leong, Changsook Park, Sachin R. Lohar, Zhei Hwee Yap, Soo Guek Ng, Justine Dacanay, Daniela I. Drautz‐Moses, Nurul Adilah Binte Ramli, Katsushi Tokunaga, Ian McGonigle, Inaho Danjoh, Andrés Moreno‐Estrada, Atsushi Tajima, Hideyuki Tanabe, Yukio Nakamura, Shigeki Nakagome, Tatiana V. Tatarinova, Vadim Stepanov, Stephan C. Schuster, Hie Lim Kim

Notice bibliographique

RevueScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTracingGenomic sequencingGeographyOut of africaEvolutionary biologyComputational biologyBiologyGeneticsGenomeComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome sequencing of 1537 individuals from 139 ethnic groups reveals the genetic characteristics of understudied populations in North Asia and South America. Our analysis demonstrates that West Siberian ancestry, represented by the Kets and Nenets, contributed to the genetic ancestry of most Siberian populations. West Beringians, including the Koryaks, Inuit, and Luoravetlans, exhibit genetic adaptation to Arctic climate, including medically relevant variants. In South America, early migrants split into four groups-Amazonians, Andeans, Chaco Amerindians, and Patagonians-~13,900 years ago. Their longest migration led to population decline, whereas settlement in South America's diverse environments caused instant spatial isolation, reducing genetic and immunogenic diversity. These findings highlight how population history and environmental pressures shaped the genetic architecture of human populations across North Asia and South America.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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