摘要：古代人类的基因组蕴含着丰富的历史动态变迁信息。但是由于样品数少并且测序质量低，其族群分辨率有限，这限制了它的进一步发挥[1], [2]。

古代人类的基因组蕴含着丰富的历史动态变迁信息。但是由于样品数少并且测序质量低，其族群分辨率有限，这限制了它的进一步发挥[1], [2]。

近日，一项发表在Nature的工作开发新方法-Twigstats，结合单倍型充分利用谱系信息，并集中分析比较临近的谱系融合（降低偏差和背景），大幅提高了对古代人类基因组的族群及其融合（或者说祖先来源比例）的分辨率/统计效力[2]。

Twigstats概览[2]。

Twigstats提高族群及其融合的分辨率/统计效力[2]。

进一步，研究人员利用该方法，结合1,556个古代人类全基因组数据，分析了从铁器时代(Iron Age)到维京时代（Viking Age; 也称北欧海盗时代）的欧洲族群变迁；比较意外地发现Viking Age前斯堪的纳维亚半岛(Scandinavian Peninsula)活跃的族群流入/流出[2]。

欧洲6个区域的族群变迁[2]。

该项工作的通讯作者是Francis Crick Institute的Pontus Skoglund和Leo Speidel等研究人员；2025年1月1日在线发表在Nature[2]。

研究人员表示该框架可分析全球人类变迁[2]。

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“硬核”且“正交”的历史记录；充分“压榨”古代人类基因组信息。

该方法带来的见解与常规历史记载的整合和比对会非常有意思，特别是缺失和有冲突的环节。

不过这种策略估计受地域和丧葬文化影响比较大。

参考文献：

[1] G. Hellenthal et al., “A genetic atlas of human admixture history.,” Science, vol. 343, no. 6172, pp. 747–751, Feb. 2014, doi: 10.1126/science.1243518.

[2] L. Speidel et al., “High-resolution genomic history of early medieval Europe,” Nature, vol. 637, no. 8044, pp. 118–126, 2025, doi: 10.1038/s41586-024-08275-2.

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来源：老齐的科学大讲堂