研究人员利用古DNA确定了公元第一个千年期间欧洲的移民模式

2025年01月05日 16:19 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

弗朗西斯-克里克研究所(Francis Crick Institute)领导的一项开创性研究利用先进的古代DNA分析方法揭示了公元一千年间欧洲的人类迁徙浪潮。通过DNA的变化追踪人类迁徙是一种强大的工具,但当历史人群具有非常相似的遗传特征时,这种工具就变得非常具有挑战性。 为了解决这个问题,研究人员开发了一种新方法Twigstats,它可以更精确地测量密切相关的遗传群体之间的差异。

其论文在《自然》(Nature)发表,这种创新方法揭示了以前不为人知的欧洲迁徙细节,让人们更清楚地了解塑造欧洲大陆历史的迁徙活动。

他们将新方法应用于1500多个欧洲人的基因组(一个人的全套DNA),这些人主要生活在公元第一个千年(1到1000年),包括铁器时代、罗马帝国衰落、中世纪早期的"移民时期"和维京时代。

论文确定了三次横跨欧洲的移民潮。 资料来源:弗朗西斯-克里克研究所 Leo Speidel

罗马人--他们的帝国在第一个千年之初蒸蒸日上--写下了与帝国疆域之外的日耳曼族群的冲突。

利用新方法,科学家们揭示了这些群体在第一个千年早期从北德意志或斯堪的纳维亚向南迁徙的浪潮,为历史记录增添了遗传证据。在德国南部、意大利、波兰、斯洛伐克和英国南部的人群中都发现了这种血统,其中南欧的一个人 100%具有类似斯堪的纳维亚人的血统。

研究小组的研究表明,这些群体中的许多人最终与原有的人口混合在一起。 迁移和互动的两个主要区域反映了日耳曼语言的三个主要分支,其中一个留在斯堪的纳维亚半岛,一个灭绝,另一个形成了现代德语和英语的基础。

在2-4世纪的英国约克郡,25%可能是罗马士兵或奴隶角斗士的人的祖先来自铁器时代早期的斯堪的纳维亚半岛。 这说明在公元 5 世纪开始的盎格鲁-撒克逊和维京时期之前,英国就有斯堪的纳维亚人的祖先了。

研究小组随后利用这种方法揭示了铁器时代末期(公元 300-800 年)和维京时代前夕向斯堪的纳维亚半岛的又一次北迁浪潮。 他们的研究表明,斯堪的纳维亚半岛南部许多维京人的祖先来自中欧。

对牙齿进行的另一种生物分子分析发现,埋葬在瑞典厄兰岛上的人的祖先来自中欧,而这些人是在当地长大的,这表明人口的北迁不是一次性的,而是一种持久的祖先转移。

Twigstats 工作原理示意图。 基因突变表明了家族关系,因为我们从祖先那里继承了 DNA 及其突变,从而形成了基因"家族树"。 科学家们已经开发出了通过分析共同变异来重建这些家谱的方法,将现今的 DNA 与古人的 DNA 联系起来,并揭示变异的年龄和分布。 Twigstats利用这种方法关注近期的突变,从而深入了解生活在更接近的历史时期的个体之间的联系。 资料来源:弗朗西斯-克里克研究所 Leo Speidel

有考古证据表明,斯堪的纳维亚半岛在这一时期反复发生冲突,研究人员推测,这种动乱可能对人口迁移起到了一定的推动作用,但还需要更多的考古、遗传和环境数据来揭示人口迁入斯堪的纳维亚半岛及其周边地区的原因。

从历史上看,维京时代(约公元 800-1050 年)与斯堪的纳维亚人在欧洲各地的袭击和定居有关。

研究表明,在这一时期,斯堪的纳维亚半岛以外的许多人都有当地人和斯堪的纳维亚人的混合血统,这与历史记录相吻合。

例如,研究小组在东部(今乌克兰和俄罗斯)发现一些维京人的祖先来自今天的瑞典,在英国发现一些人的祖先来自今天的丹麦。

在英国的维京时代万人坑中,暴死男子的遗骸显示出与斯堪的纳维亚半岛的基因联系,这表明他们可能是被处决的维京突击队成员。

第一作者 Leo Speidel 曾在克里克大学和伦敦大学洛杉矶分校从事博士后研究,现任日本理化学研究所小组组长:"我们已经有了可靠的统计工具来比较在遗传学上有很大差异的人群(如狩猎采集者和早期农民)之间的遗传学,但对更小规模的种群变化(如我们在这篇论文中揭示的迁徙)进行强有力的分析,直到现在在很大程度上还很模糊。"

"Twigstats让我们看到了以前看不到的东西,在这种情况下,我们可以看到铁器时代起源于欧洲北部的全欧洲迁徙,然后在维京时代之前回到斯堪的纳维亚半岛。 我们的新方法可应用于全球其他人群,希望能揭示拼图中更多缺失的部分。"

克里克古代基因组学实验室组长、资深作者庞图斯-斯科格伦德(Pontus Skoglund)说:"我们的目标是建立一种数据分析方法,为精细的遗传历史提供更清晰的视角。 以前无法回答的问题现在对我们来说触手可及,因此我们现在需要增加古代全基因组序列的记录。"

伦敦国王学院中世纪史教授、该研究的合著者彼得-希瑟(Peter Heather)说:"历史资料表明,公元一千年后半期,欧亚大陆西部的人类版图发生了大规模的结构调整,欧洲在政治和文化上的轮廓由此初步形成。 Twigstats 为最终解决这些关键问题提供了令人兴奋的可能性"。

编译自/scitechdaily

DOI: 10.1038/s41586-024-08275-2

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