我认为的全球各地成分的正确分类

imvivi001

不多废话，先上一个1.0版，慢慢优化.

大类		子成分
东亚		华中成分（可以以湖北某些地方取样参照）
		西南成分（以傣/拉祜为参照）
		青藏高原成分（藏族夏巴人）
		南岛成分（台湾土著）
东北亚/北亚		东北亚成分（勘察加）
		北亚成分（恩嘎那桑）
		日本列岛成分（阿依努）
		北极成分（阿拉斯加）
东南亚		东南亚一（佤族/柬埔寨）
		东南亚二（jehai人）
		东南亚三（aeta人）
中亚		中亚北（哈萨克/吉尔吉斯）
		河中地区（维吾尔/乌兹别克）
		中亚西（ 土库曼）
		中亚南（阿富汗/信德）
南亚		印度（古吉拉特）
		尼泊尔成分（Kusunda人）
		孟加拉成分
		安达曼成分
巴布亚-澳洲		巴布亚
		澳洲土著
西亚		西亚东部（伊朗）
		侠义中东（伊拉克）
		西亚北部（土耳其/阿塞拜疆）
		西亚南部（阿拉伯半岛也门人）
非洲		Omotic
		Northeast_African
		Pygmy
		West_African
欧洲	North_Sea
	North_Caucasian
	West_Caucasian
	撒丁岛
	英伦三岛
	斯拉夫成分
	巴尔干成分
	中西欧
	West_Med
	Volga-Ural
美洲		北美
		中美洲
		南美洲

追风的人

华北呢？还有这个要干嘛

imvivi001

2# 追风的人
在加入藏族夏巴成分的情况下，华北人估计是华中与夏巴成分的混合，因此不单列应该可以的。

   我的这个分类可以设计一个比较准确的的计算器。

imvivi001

.     现在已经有了七八千年前的贝加尔、和平与鬼门穴古人，以及三四千年前的绳纹与东南亚-大洋洲古人的数据，建议wegene可以根据这些数据制定新的计算器。如果暂时弱化西亚欧与非洲成分，估计K打到25就可以了，目测会比较有意思~

lll

斯拉夫成分是什么？感觉斯拉夫人只是一个语言概念，在genetiker的k=14的数据中，斯拉夫语族的克罗地亚人和日耳曼语族的德国人常染几乎没有区别

lll

克罗地亚人和同为斯拉夫语族的俄罗斯人就区别大了，尤其是北部俄罗斯人，有近15%的恩加纳桑成分

豢龙氏

按照Reich博士的看法，东亚地区新石器时代有两个主要人群的扩张，一个是黄河流域人群，一个是长江流域人群。藏族和夏尔巴人可以看做是三分之二的黄河流域人群与三分之一青藏高原地区土著狩采人群的混合。
现代的华北地区虽然在历史上融合了来北方、西方、南方多个人群的扩散，但应该还是在遗传上与新石器时代的黄河流域人群最为接近的现代人群。华中及华南地区人群可以看做是黄河流域成分与长江流域成分不同程度的混合。台湾土著比如阿美人可以看做是比较接近长江流域成分的现代继承者。当然，还有一个问题是长江与黄河流域的范围相对比较大，其内部新石器时代的不同人群内部可能也会有一定差异，比如长江中游地区和长江下游地区。台湾土著可能更接近新石器时代长江下游地区的人群。


如果对东亚地区人群进行划分的话我的建议是

1、华北成分（以山东河南一带为参照），代表古代黄河流域成分
2、南岛成分（以台湾土著为参照），代表古代长江流域成分

3、青藏高原成分（以夏尔巴藏族为参照），代表古代青藏高原东部边缘地区人群成分

西南地区的人群形成可能比较复杂，既有沿青藏高原东部边缘南下的人群（接近藏族），比如彝族、纳西族。也有来自长江流域地区的人群，还有当地原有的土著人群。西南地区的人群应当是这三者以不同比例的混合。如有必要也可以选取出一个适当的成分。

imvivi001

5# lll

总的来说，克罗地亚人是斯拉夫语人群比较异类的，与多数当地族群都比较接近，应该是混有中西欧的缘故。俄罗斯与摩尔多瓦则在多数欧洲族群中比较‘异类’（应该是带有较多东方血统的因素）。     可能斯拉夫以乌克兰作为标杆比较合适

，	Armenian	Basque	BedouinB	Belarusian	Bulgarian	Croatian
Armenian		0	0	0	0	0
Basque	0.017		0	0	0	0
BedouinB	0.025	0.041	0	0	0	0
Belarusian	0.015	0.012	0.041		0	0
Bulgarian	0.006	0.009	0.031	0.004		0
Croatian	0.01	0.01	0.035	0.003	0.001
Czech	0.012	0.009	0.038	0.001	0.002	0.001
English	0.012	0.008	0.038	0.004	0.003	0.003
Estonian	0.018	0.014	0.045	0.002	0.006	0.005
French	0.009	0.005	0.035	0.004	0.002	0.002
Georgian	0.003	0.021	0.032	0.017	0.009	0.012
Greek	0.004	0.01	0.028	0.007	0	0.003
Hungarian	0.01	0.009	0.036	0.002	0.001	0.002
Icelandic	0.015	0.011	0.041	0.005	0.006	0.006
Italian_North	0.006	0.008	0.031	0.007	0.002	0.003
Lezgin	0.005	0.019	0.034	0.012	0.007	0.009
Lithuanian	0.019	0.014	0.046	0.001	0.007	0.005
Mordovian	0.015	0.014	0.042	0.002	0.005	0.005
Norwegian	0.014	0.01	0.041	0.004	0.005	0.003
Orcadian	0.015	0.011	0.041	0.006	0.006	0.006
Russian	0.016	0.014	0.042	0.002	0.005	0.005
Sardinian	0.015	0.013	0.036	0.017	0.009	0.012
Sicilian	0.004	0.011	0.027	0.009	0.002	0.004
Spanish	0.009	0.005	0.032	0.006	0.002	0.004
Ukrainian	0.012	0.011	0.039	0.001	0.002	0.002

imvivi001

从myheritage的数据来看，斯拉夫成分还是成立的

imvivi001

按照Reich博士的看法，东亚地区新石器时代有两个主要人群的扩张，一个是黄河流域人群，一个是长江流域人群。藏族和夏尔巴人可以看做是三分之二的黄河流域人群与三分之一青藏高原地区土著狩采人群的混合。
现代的华北地区虽然在历史上融合了来北方、西方、南方多个人群的扩散，但应该还是在遗传上与新石器时代的黄河流域人群最为接近的现代人群。华中及华南地区人群可以看做是黄河流域成分与长江流域成分不同程度的混合。台湾土著比如阿美人可以看做是比较接近长江流域成分的现代继承者。当然，还有一个问题是长江与黄河流域的范围相对比较大，其内部新石器时代的不同人群内部可能也会有一定差异，比如长江中游地区和长江下游地区。台湾土著可能更接近新石器时代长江下游地区的人群。


如果对东亚地区人群进行划分的话我的建议是

1、华北成分（以山东河南一带为参照），代表古代黄河流域成分
2、南岛成分（以台湾土著为参照），代表古代长江流域成分

3、青藏高原成分（以夏尔巴藏族为参照），代表古代青藏高原东部边缘地区人群成分
...
豢龙氏 发表于 2018-9-15 10:57

.


   我的看法，现在藏语人群高频的EAW成分，其实是早期黄河流域一种主要成分的遗存（可能与y-M134人群有关）。之后在新时期早期，华中人群大爆发，这种成分在黄河流域大部分地区被稀释，成为EAS1的主要底层之一（故此与EAS1距离接近），最终导致这种EAW成分后期在西部和东部边缘地区较高的局面。
    至于青藏高原成分（以夏尔巴藏族为参照），应该是高比例的EAW与很少的当地土著成分混合而成的。（maybe 80%EAW+8%EAN+5~8%EAS）

     现代华北成分可以以山东河南一带为参照，这个完全没有问题。 不过未必代表新时期早期亦是如此~

豢龙氏

.


   我的看法，现在藏语人群高频的EAW成分，其实是早期黄河流域一种主要成分的遗存（可能与y-M134人群有关）。之后在新时期早期，华中人群大爆发，这种成分在黄河流域大部分地区被稀释，成为EAS1的主要底层之一 ...
imvivi001 发表于 2018-9-15 12:07

你所谓的“华中人群大爆发”，有无考古学上的支持呢？

imvivi001

imvivi001

11# 豢龙氏


   城头山文化、贾湖文化、裴李岗文化、屈家岭-石家河文化、河南龙山文化都可以算吧

豢龙氏

11# 豢龙氏


   城头山文化、贾湖文化、裴李岗文化、屈家岭-石家河文化、河南龙山文化都可以算吧
imvivi001 发表于 2018-9-15 13:07

你所列的这些考古文化人群可以用同一种成分代表吗，我看不见得

imvivi001

14# 豢龙氏

他们都是高比例的EAS人群应该没有问题，当然，内部还是存在一定的差异的，不过是在一个种系范围之内吧

MNOPS

虽然这几个人群可能都有EAS，但在没有实际样本数据的时候，劝某人还是谨言慎行。

w_howard

初学者请教，前两天有一篇论文，关于公元568年野蛮人越过Alps山脉入侵古罗马，里面提到南欧的两个人群，TSI和IBS，这两个缩写是什么意思？

w_howard

不同论文可能侧重点不同，对常染成分进行不同的组合，得到的色普图就完全不一样。比如这篇《史前东南亚人群的起源》Fig.2，可能更侧重于①古绳文人Jomon，淡绿色，②苗族Hmong，粉色。得出的色普图中，中国和日本区别太大，无法接受。其实论文中也推测古Jomon是Ami与类Onge的混合。

刚才有人提到三元色，我觉得有道理，问题是人类学的三元色或十元色怎么定义？希望将来有国际标准。

imvivi001

在genetiker的k=14的数据中，斯拉夫语族的克罗地亚人和日耳曼语族的德国人常染几乎没有区别
lll 发表于 2018-9-15 10:45

.
   这个表的数据也不错，可以参考。看得出来，南德人群与周围的邻居（西斯拉夫的捷克人、拉丁语的法国人、南斯拉夫语的保加利亚人）都十分接近。而匈芬语的匈牙利人与历史上的兄弟奥地利人以及南德人三者之间几乎没有差别（不过我怀疑匈牙利的取样来自奥匈接壤地区）

    俄罗斯尽管带有较多东方血统，但是与西斯拉夫的捷克波兰依然相当接近。

[size=8.0000pt]	Austria[size=8.0000pt]	Bulgaria[size=8.0000pt]	Czech Republic[size=8.0000pt]	France[size=8.0000pt]	Northern Germany[size=8.0000pt]	Southern Germany[size=8.0000pt]	Hungary[size=8.0000pt]	Northern Italy[size=8.0000pt]	Southern Italy[size=8.0000pt]	Poland[size=8.0000pt]
Bulgaria[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Czech Republic[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Estonia[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Finland (Helsinki)	0.006	0.009	0.006	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Finland (Kuusamo)	0.013	0.015	0.012	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
France[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Northern Germany[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Southern Germany[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Hungary[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.000[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Northern Italy[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Southern Italy[size=8.0000pt]	0.006[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.007[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.008[size=8.0000pt]	0.006[size=8.0000pt]	0.006[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Latvia[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.007[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.008[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.005[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.012[size=8.0000pt]	0.015[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Lithuania[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.006[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.006[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.011[size=8.0000pt]	0.014[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Poland[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]	0.007[size=8.0000pt]	0.010[size=8.0000pt]	[size=8.0000pt]
Russia[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.004[size=8.0000pt]	0.001	0.005[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.003[size=8.0000pt]	0.002[size=8.0000pt]	0.009[size=8.0000pt]	0.012[size=8.0000pt]	0.001[size=8.0000pt]

imvivi001

	奥地利	保加利亚	捷克	法国	德国北部	德国南部	匈牙利	意大利北部	意大利南部	波兰
Bulgaria	0.001
捷克	0.000	0.002
芬兰 (Kuusamo)	0.013	0.015	0.012
France	0.001	0.002	0.002
北部德国	0.000	0.002	0.001	0.001
南部Germany	0.000	0.001	0.001	0.001	0.00
匈牙利	0.000	0.001	0.00	0.001	0.001
北部Italy	0.004	0.003	0.005	0.003	0.005	0.004	0.004
南部Italy	0.006	0.004	0.007	0.005	0.008	0.006	0.006	0.005
Poland	0.001	0.003	0.001	0.003	0.001	0.002	0.001	0.007	0.010
俄罗斯	0.003	0.004	0.001	0.005	0.002	0.003	0.002	0.009	0.012	0.001