Recurrent gene flow between Neanderthals and modern humans over the past 200,000 years

尼安德特人 基因流 进化生物学 生物 古代DNA 人类进化 基因组 人口 人类基因组 遗传学 基因 遗传变异 地理 考古 医学 环境卫生
作者
Liming Li,Troy J. Comi,Rob Bierman,Joshua M. Akey
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:385 (6705): eadi1768-eadi1768 被引量:35
标识
DOI:10.1126/science.adi1768
摘要

Although it is well known that the ancestors of modern humans and Neanderthals admixed, the effects of gene flow on the Neanderthal genome are not well understood. We develop methods to estimate the amount of human-introgressed sequences in Neanderthals and apply it to whole-genome sequence data from 2000 modern humans and three Neanderthals. We estimate that Neanderthals have 2.5 to 3.7% human ancestry, and we leverage human-introgressed sequences in Neanderthals to revise estimates of Neanderthal ancestry in modern humans, show that Neanderthal population sizes were significantly smaller than previously estimated, and identify two distinct waves of modern human gene flow into Neanderthals. Our data provide insights into the genetic legacy of recurrent gene flow between modern humans and Neanderthals.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
远方发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
哈基米发布了新的文献求助10
1秒前
柔弱的觅风完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
未知数完成签到,获得积分10
4秒前
核桃发布了新的文献求助10
5秒前
雷安完成签到,获得积分10
5秒前
虚心的乘云完成签到,获得积分10
5秒前
不能在吃了完成签到,获得积分10
5秒前
阿飞发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
包容明辉完成签到 ,获得积分10
7秒前
健壮尔丝完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
愤怒的鼠标完成签到,获得积分10
8秒前
cxy3311完成签到,获得积分10
8秒前
彭于晏应助randomname采纳,获得10
9秒前
Hello应助Sun_1采纳,获得10
9秒前
11秒前
猛犸象冲冲冲完成签到,获得积分10
11秒前
健壮尔丝发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
13秒前
欢呼半山完成签到 ,获得积分10
14秒前
slayersqin完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
核桃发布了新的文献求助10
16秒前
faye发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
ESLove完成签到,获得积分10
18秒前
思瀚完成签到,获得积分10
18秒前
852应助远方采纳,获得10
18秒前
Momo发布了新的文献求助10
18秒前
七页禾完成签到,获得积分10
19秒前
ytkwong发布了新的文献求助50
19秒前
23秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7249019
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871819
关于积分的说明 18720017
捐赠科研通 6928291
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198578
关于科研通互助平台的介绍 2373977
邀请新用户注册赠送积分活动 2173264