#유전자 #고대DNA #마가자산 #서요하 #황하 #상하가점문화
Zhu, K.Y., Li, Y., Li, J. et al. (2024) ‘The genetic diversity in the ancient human population of Upper Xiajiadian culture’, Journal of Systematics and Evolution, 62(4), pp. 785–793. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jse.13029.

The genetic diversity in the ancient human population of Upper Xiajiadian culture

고대 상하가점 사람들의 유전적 다양성

Kong-Yang Zhu^1†, Zhi-Ping Zhang ^2,3,4,5†, Le Tao^1†, Run-Qi Jiang^4,5, Wen-Bo Huang⁶, Yong-Gang Sun⁷, Hai-Feng He¹, Hui-Lin Fu¹, Hao Ma¹, Xiao-Min Yang⁸, Jian-Xin Guo⁸, Xin Jia^2,3,4,5*, and Chuan-Chao Wang^1,8,9*

주공양(朱孔陽)^1†, 장지평(張志平)^2,3,4,5†, 도악(陶樂)^1†, 강윤기(姜潤琦)^4,5, 황문박(黃文博)⁶, 손영강(孫永剛)⁷, 하해봉(何海峰)¹, 부혜림(傅慧霖)¹, 마호(馬浩)¹, 양소민(楊曉敏)⁸, 곽건신(郭建新)⁸, 가흠(賈鑫)^2,3,4,5*, 왕전초(王傳超)^1,8,9*

¹State Key Laboratory of Cellular Stress Biology, School of Life Sciences, Xiamen University, Xiamen 361005, Fujian, China
중국 복건성(福建省) 하문시(廈門市) 하문대학(廈門大學) 생명과학학원 세포 스트레스 생물학 국가중점실험실

²Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
중국 남경시(南京市) 강소성(江蘇省) 지리 정보 자원 개발 및 응용 협력 혁신 센터

³Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
중국 남경시(南京市) 남경사범대학(南京師範大學) 가상 지리 환경 핵심 연구소 (중화인민공화국 교육부)

⁴School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
중국 남경시(南京市) 남경사범대학(南京師範大學) 지리학원

⁵Institute of Environmental Archaeology, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
중국 남경시(南京市) 남경사범대학(南京師範大學) 환경고고학 연구소

⁶Chifeng Cultural Museum, Chifeng 024000, Inner Mongolia Autonomous Region, China
중국 내몽골(內蒙古) 자치구 적봉시(赤峰市) 적봉시 문화 박물관

⁷School of History and Culture, Chifeng University, Chifeng 024000, Inner Mongolia Autonomous Region, China
중국 내몽골(內蒙古) 자치구 적봉시(赤峰市) 적봉대학(赤峰大學) 역사문화학원

⁸Department of Anthropology and Ethnology, Institute of Anthropology, School of Sociology and Anthropology, Xiamen University, Xiamen 361005, Fujian, China
중국 복건성(福建省) 하문시(廈門市) 하문대학(廈門大學) 사회인류학원 인류학연구소 인류민족학과

⁹Ministry of Education Key Laboratory of Contemporary Anthropology, Department of Anthropology and Human Genetics, School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China
중국 상해시(上海市) 복단대학(復旦大學) 생명과학학원 인류유전학과 현대인류학 교육부 핵심 연구소

^†These authors contributed equally to this work.
^†이 저자들은 이 연구에 동등하게 기여했다.

*Author for correspondence. Xin Jia. E-mail: jiaxin@njnu.edu.cn; Chuan-Chao Wang. E-mail: wang@xmu.edu.cn
*교신 저자. 가흠(賈鑫). 이메일: jiaxin@njnu.edu.cn; 왕전초(王傳超). 이메일: wang@xmu.edu.cn

[리뷰] 중화 쇼비니즘 경사도 평가: 5/10

20. Zhu, K.Y., Li, Y., Li, J. et al. (2024) ‘The genetic diversity in the ancient human population of Upper Xiajiadian culture’, Journal of Systematics and Evolution, 62(4), pp. 785–793. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jse.13029.

(1) 연구 개요 및 저자의 주장

이 연구는 북방 청동기 시대의 상가점하층(Upper Xiajiadian) 문화인의 고대 유전체를 분석하여, 이들이 황하 유역 농경민과 서요하 유역 수렵채집인의 혼합된 유전적 구성을 가졌음을 밝혔다. 이는 북방 지역의 농경-목축 복합 집단의 유전적 다양성을 규명한 연구다.

(2) 편향성 분석 (중화 쇼비니즘 경사도: 3/10)

연구의 초점이 북방 지역 자체의 역사에 맞춰져 있어 중원 중심주의적 편향은 낮다.

서사 프레이밍 (낮은 편향성): 북방 변경 지역의 독자적인 역사와 유전적 구성을 중심으로 서술하여, 중앙집중적 서사와는 무관한 연구를 수행했다.
모델 선택과 반례 취급 (중간 편향성): 연구 범위상 도서·연해 축과의 직접적인 연결은 부족하지만, 이는 데이터의 한계이지 의도적인 배제는 아니다.
지리·환경 제약 반영 (중간 편향성): 북방 내륙 축을 중심으로 분석했으며, 해양 회랑은 별도의 과제로 남겨두었다.
유전자–문화 결합 가정 (낮은 편향성): 유전자와 문화를 신중하게 연결하며 중립적인 태도를 유지했다.

(3) 결론 재구성

이 연구의 결론을 보강하기 위해서는, 북방 내륙의 이동(상가점상층)과 연해를 통한 북상 축의 상호작용을 분리하여 검증할 필요가 있다. 향후 요동 해안이나 도서 지역의 표본을 추가하여, 두 축이 어떻게 서로 다른 시간대에, 다른 방식으로 상호작용했는지를 밝힌다면 ‘매트릭스’ 모델을 더욱 정교화할 수 있다.

[논문요약]

핵심 요약: 하나의 문화, 두 개의 민족

이 논문의 결론부터 말하면, 상하가점문화(上夏家店文化)는 단일 민족이 만든 문화가 아니었다. 당시 기후가 나빠지자 북쪽의 아무르강(Amur River) 유목민이 남하하여 서요하 서쪽 지역에 정착했고, 같은 시기 남쪽 지역에는 전통적인 황하(Yellow River) 농경민이 살고 있었다. 즉, ‘상하가점문화’라는 하나의 이름 아래, 목축을 하는 이주민(서쪽)과 농사를 짓는 원주민(남쪽)이라는 서로 다른 두 집단이 공존했다.

배경: 풀리지 않은 수수께끼

중국 북동부의 서요하(West Liao River) 유역은 고대 농업의 중심지였다. 이곳에서는 청동기시대에 ‘하가점문화’가 발전했는데, 초기인 하가점하층문화 시기에는 사람들이 황하 유역처럼 기장 농사를 짓고 살았다.

그런데 후기인 상하가점문화 시기가 되자 이상한 변화가 생긴다. 특히 서요하 서쪽 지역에서 농업이 쇠퇴하고 소나 양을 키우는 목축의 비중이 커졌다. 고고학자들은 “왜 갑자기 농사꾼들이 목축을 시작했을까?”라는 의문을 가졌다.

가설 1: 북쪽의 아무르강 유역 유목민들이 추운 날씨를 피해 남쪽으로 내려와 이 지역 사람들에게 목축 기술을 전파했다.
가설 2: 아예 아무르강 유목민들이 직접 이주해서 서요하 서쪽 지역을 차지했다.

이전 연구에서 서요하 서쪽 지역의 고대인 유골을 분석한 결과, 이들의 DNA에 아무르강 유목민의 유전자가 섞여 있는 것이 확인되어 가설 2(직접 이주설)가 유력해졌다. 하지만 이것은 서쪽 지역만의 이야기였다. 서요하 남쪽 지역 사람들은 어땠는지 아무도 몰랐다. 이 연구는 바로 그 빠진 조각을 찾는 데서 시작한다.

연구팀의 접근: 빠진 조각을 찾아서

연구팀은 이전 연구 지역(서쪽)에서 약 100km 떨어진 서요하 남쪽의 마가자산(Majiazishan) 유적에서 발견된 상하가점문화 시기 남성 유골(샘플명: WLR_BA_02)의 치아에서 고대 DNA를 추출했다.

그림 1 설명: 이 지도는 이번에 새로 분석한 샘플(WLR_BA_02, 녹색 마름모)이 서요하 남쪽에 위치하며, 이전에 분석했던 서쪽 지역 샘플들(WLR_BA, 주황색 삼각형)과 지리적으로 떨어져 있음을 보여준다.

연구팀은 이 남성의 전체 유전 정보를 분석해서, 다른 고대인들과 얼마나 가깝고 먼 사이인지 비교했다. 이를 위해 여러 전문적인 분석 방법을 사용했다.

어려운 용어 풀이
- 주성분 분석 (PCA): 수많은 유전 정보를 2차원 지도에 점으로 표시하는 기술이다. 유전적으로 가까우면 점이 가깝게 찍히고, 멀면 멀게 찍힌다.
- ADMIXTURE 분석: 한 사람의 유전자가 어떤 고대 조상 집단으로부터 몇 퍼센트씩 왔는지 ‘유전자 레시피’처럼 막대그래프로 보여주는 기술이다.
- qpAdm 분석: ADMIXTURE보다 더 정교하게 조상 집단의 혼합 비율을 계산하는 방법이다.

놀라운 발견: 유전자 분석 결과

분석 결과는 모두의 예상을 뒤엎는 것이었다.

유전자 지도 (PCA): 완전히 다른 위치

유전자 지도(PCA)를 그려보니, 이번에 분석한 남쪽 사람(WLR_BA_02)은 이전에 분석했던 서쪽 사람들과 전혀 다른 곳에 위치했다. 그는 황하 유역의 신석기 농경민 🧑‍🌾들과 정확히 같은 지점에 찍혔다. 반면, 서쪽 사람들은 황하 농경민과 아무르강 유목민의 중간쯤에 위치했다.

그림 2 설명: 유전자 지도다. 새로 발견된 남쪽 사람(This study, WLR_BA_02, 녹색 마름모)이 황하 유역 농경민(주황색, 노란색 계열)과 한곳에 겹쳐 있다. 반면, 기존 서쪽 사람들(WLR_BA, 주황색 삼각형)은 이들과 떨어져 아무르강 유역민(분홍색, 보라색 계열) 쪽으로 끌려간 것을 볼 수 있다.

유전자 레시피 (ADMIXTURE): 100% 순수 농경민

‘유전자 레시피’ 분석 결과는 더 충격적이었다.

남쪽 사람 (WLR_BA_02): 황하 농경민(주황색) 성분이 100%에 가까웠다.
서쪽 사람 (WLR_BA): 황하 농경민(주황색)과 아무르강 유목민(노란색) 성분이 약 6:4 비율로 섞여 있었다.
특이한 서쪽 사람 (WLR_BA_o): 거의 100% 아무르강 유목민(노란색)이었다.

그림 3A 설명: 유전자 레시피 막대그래프다. WLR_BA_02(위에서 10번째)는 아래쪽의 황하 농경민(YR_LN 등)과 똑같이 순수한 주황색 막대다. 하지만 그 위의 서쪽 사람들(WLR_BA, WLR_BA_o)은 아무르강 유목민의 특징인 노란색이 섞여 있거나 대부분을 차지한다.

최종 혼합 비율 (qpAdm): 정확한 수치 확인

가장 정교한 분석(qpAdm)을 통해 이들의 혈통을 숫자로 계산한 결과는 다음과 같았다.

그림 4 설명: 최종 혈통 분석 결과다.

WLR_BA_02 (남쪽 사람): 황하 농경민 혈통 100%
WLR_BA (서쪽 사람): 황하 농경민 약 58% + 아무르강 유목민 약 42%
WLR_BA_o (특이한 서쪽 사람): 아무르강 유목민 혈통 약 94%

이 결과들은 서요하의 남쪽과 서쪽에 살던 상하가점문화 사람들이 유전적으로 전혀 다른 집단이었음을 명백히 보여준다.

결론: 두 얼굴의 상하가점문화

이 모든 증거를 종합하면 상하가점문화의 실체는 다음과 같다.

후기 청동기시대에 기후가 건조하고 추워지자, 북쪽 아무르강 유역에 살던 유목민들이 새로운 터전을 찾아 남쪽으로 내려왔다. 이들은 목축에 유리한 서요하 서쪽의 고원 지대에 정착했다. 이 과정에서 기존에 살던 황하 농경민 계통의 사람들과 피가 섞이게 되었다.

반면, 농사짓기 좋은 서요하 남쪽의 저지대에는 여전히 황하 농경민의 후예들이 그대로 남아 농경 생활을 이어갔다.

결론적으로 상하가점문화는 ‘문화’라는 이름은 같지만, 그 주인공은 지역에 따라 완전히 달랐다. 이 연구는 고대 DNA 분석을 통해 한 문화권 내에 서로 다른 혈통과 생활 방식을 가진 두 집단이 공존했음을 밝혀낸 중요한 사례라고 할 수 있다.

[논문번역]

초록 (Abstract)

The West Liao River (WLR) and Yellow River (YR) basins are two major centers of millet farming in northern China. The result from flotation analyses and the spatial distribution of archeological sites indicate that two distinct survival strategies-agriculture and pastoralism were adopted in the southern and western regions of the WLR. Previous studies of ancient populations from the western area of the WLR suggested a correlation between a pastoral economy in the Bronze Age Upper Xiajiadian culture with a decreased genetic affinity with YR farmers. However, the population history of the southern WLR is unknown mainly due to the lack of ancient genetic data. Here we report the genomic data of an ancient individual from the Majiazishan site from the Late Bronze Age southern WLR region associated with Upper Xiajiadian culture. Unlike individuals from western WLR, this individual derived ancestry entirely from Late Neolithic YR farmers. We found a genetic substructure of the ancient human population of Upper Xiajiadian culture, which is consistent with the differences in the subsistence strategies of western and southern WLR. Climate deterioration led to different populations occupying the west and the south, respectively, in the WLR: the nomadic population from the Amur River (AR) in the west and the agricultural population from the YR in the south.

서요하(西遼河)와 황하(黃河) 유역은 중국 북부 기장 농업의 두 중심지다. 부유물 분석과 고고학 유적의 공간 분포 결과는 서요하의 남부와 서부 지역에서 농업과 목축이라는 두 가지 뚜렷한 생존 전략이 채택되었음을 보여준다. 서요하 서쪽 지역의 고대 인구에 대한 이전 연구들은 청동기시대 상하가점문화(上夏家店文化)의 목축 경제가 황하 유역 농경민과의 유전적 유사성 감소와 관련이 있음을 시사했다. 그러나 서요하 남부의 인구 역사는 고대 유전 데이터의 부족으로 인해 거의 알려지지 않았다. 본 연구에서는 상하가점문화와 관련된 후기 청동기시대 서요하 남부 지역의 마가자산(馬家子山) 유적에서 나온 고대인 한 명의 유전체 데이터를 보고한다. 서요하 서쪽 지역의 개체들과 달리, 이 개체는 전적으로 신석기 후기 황하 유역 농경민으로부터 조상을 물려받았다. 우리는 상하가점문화 고대 인구의 유전적 하부 구조를 발견했으며, 이는 서요하 서부와 남부의 생계 전략 차이와 일치한다. 기후 악화는 서요하의 서쪽과 남쪽에 각각 다른 인구 집단이 자리 잡게 했다. 서쪽에는 아무르강(黑龍江) 유역의 유목 인구가, 남쪽에는 황하 유역의 농경 인구가 있었다.

Key words: ancient DNA, climate change, Majiazishan, West Liao River, Yellow River
키워드: 고대 DNA, 기후 변화, 마가자산(馬家子山), 서요하(西遼河), 황하(黃河)

1. 서론 Introduction

From the Fertile Crescent in the Near East to the Americas and beyond, the emergence and spread of agriculture had a profound impact on human history and the development of civilizations (Zeder, 2011). Millet, a primary staple food in northern East Asia for millennia, was initially exploited in lower reaches of the Yellow River (YR) basins as early as 9000 BCE (Yang et al., 2012) and then widely cultivated in the Middle-to-Lower YR basin and West Liao River (WLR) region by at least 6000 BCE (Zhao, 2004). Meanwhile, during the Middle Neolithic period, complex societies emerged mainly in the YR and WLR regions due to stable millet output, which led to population growth and cultural innovation (Peterson et al., 2010). In this expansion of millet farming, the YR and WLR regions in northern China, Taiwan Island to the southeast, and Sichuan Basin to the southwest are recognized as important areas for the origin and spread of dryland farming in East Asia (Lu et al., 2009; Zhao, 2011; Liu et al., 2012; Guedes et al., 2013; Zuo et al., 2017).

근동의 비옥한 초승달 지대부터 아메리카 대륙과 그 너머까지, 농업의 출현과 확산은 인류 역사와 문명 발전에 지대한 영향을 미쳤다 (Zeder, 2011). 수천 년 동안 동아시아 북부의 주요 식량이었던 기장은 기원전 9000년경 황하(黃河) 하류 유역에서 처음 이용되기 시작했으며 (Yang et al., 2012), 늦어도 기원전 6000년까지는 황하 중하류 유역과 서요하(西遼河) 지역에서 널리 재배되었다 (Zhao, 2004). 한편, 신석기 중기 동안 안정적인 기장 생산 덕분에 인구가 증가하고 문화적 혁신이 일어나면서 주로 황하와 서요하 지역에서 복합 사회가 등장했다 (Peterson et al., 2010). 이러한 기장 농업의 확장 과정에서 중국 북부의 황하와 서요하 지역, 남동쪽의 대만(臺灣) 섬, 그리고 남서쪽의 사천(四川) 분지는 동아시아 건조 농업의 기원과 확산에 중요한 지역으로 인식된다 (Lu et al., 2009; Zhao, 2011; Liu et al., 2012; Guedes et al., 2013; Zuo et al., 2017).

The WLR region, especially harbors successive millet farming-related cultures, including Xinglongwa, Zhaobaogou, Hongshan, Xiaoheyan, and Lower and Upper Xiajiadian cultures from the Early Neolithic to the Late Bronze Age (Zhao, 2020). In this cultural process, the dominant subsistence strategy shifted from “low-level” food production to well-developed crop cultivation, decreasing reliance on animal consumption and increasing broomcorn and foxtail millet farming during the Neolithic period (Zhang et al., 2017). Interestingly, husbandry regained a prominent role in the western area of the WLR region after the Lower Xiajiadian culture, characterized by dominant millet agriculture (Jia et al., 2016). Compared with the Lower Xiajiadian culture in the Early Bronze Age, the levels of civilization and farming in the Upper Xiajiadian culture have obviously decreased in association with the deterioration of the climate in the Late Bronze Age (Lee et al., 2007). Regarding this subsistence transformation, one assumes the nomadic pastoralism from Amur River (AR) hunter-gatherers impacted the lifestyle of the WLR populations in the late Bronze Age due to climate-induced food shortage. In contrast, the other assumes that the Upper Xiajiadian population is in fact the AR-related hunter-gatherer group who migrated into the WLR region.

특히 서요하 지역은 신석기 초기부터 청동기 후기까지 흥륭와(興隆窪), 조보구(趙寶溝), 홍산(洪山), 소하연(小河沿), 그리고 하가점하층(夏家店下層) 및 상층(上層) 문화를 포함하는, 기장 농업과 관련된 문화들을 연속적으로 품고 있다 (Zhao, 2020). 이러한 문화적 과정 속에서, 지배적인 생존 전략은 신석기 시대 동안 초기 단계의 식량 생산에서 잘 발전된 작물 재배로 전환되었다. 이에 따라 동물 소비에 대한 의존도는 줄고, 서(黍, broomcorn millet)와 속(粟, foxtail millet) 농사는 증가했다 (Zhang et al., 2017). 흥미롭게도, 기장 농업이 지배적이었던 하가점하층문화(夏家店下層文化) 이후, 서요하(西遼河) 서쪽 지역에서는 목축이 다시 중요한 역할을 차지하게 되었다 (Jia et al., 2016). 초기 청동기시대의 하가점하층문화와 비교할 때, 상하가점문화의 문명과 농업 수준은 후기 청동기시대의 기후 악화와 관련하여 명백히 감소했다 (Lee et al., 2007). 이러한 생존 방식의 변화에 관해, 한 가지 가설은 기후로 인한 식량 부족 때문에 후기 청동기시대에 아무르강(黑龍江) 유역 수렵채집인의 유목적 목축이 서요하 인구의 생활 방식에 영향을 미쳤다고 가정한다. 반면, 다른 가설은 상하가점문화 인구가 사실상 서요하 지역으로 이주해 온 아무르강 관련 수렵채집인 집단이라고 가정한다.

In a previous genetic study, Ning et al. (2020) found the long-term genetic stability of AR populations from Early Neolithic (5520-5320 BCE) to Iron Age (Xianbei, 50 BCE-250 CE). In contrast, they observed frequent changes in the genetic profiles of YR and WLR populations. Specifically, they observed the higher genetic affinity of the Late Neolithic WLR (WLR_LN, Lower Xiajiadian culture) population with millet farming YR populations than the Middle Neolithic WLR (WLR_MN, Hongshan culture) population. In comparison, the partial pastoralism Bronze Age WLR (WLR_BA, Upper Xiajiadian culture) population has a lower genetic affinity with YR populations compared to WLR_LN, including a WLR_BA outlier individual (WLR_BA_o) with genetic profile cladal to AR group (Ning et al., 2020). This study suggests the links between frequent changes in genetic profiles in WLR populations over time and the shifts in subsistence strategy (Ning et al., 2020), which support the second assumption.

이전의 유전학 연구에서, Ning 등(2020)은 아무르강(AR) 유역 인구가 신석기 초기(기원전 5520-5320)부터 철기시대(선비(鮮卑), 기원전 50-기원후 250)까지 장기간에 걸쳐 유전적 안정성을 보였음을 발견했다. 반면, 황하(YR)와 서요하(WLR) 유역 인구의 유전적 프로필은 빈번한 변화를 겪었다. 구체적으로, 신석기 후기 서요하 인구(WLR_LN, 하가점하층문화)는 신석기 중기 서요하 인구(WLR_MN, 홍산문화)보다 기장 농사를 짓던 황하 유역 인구와 더 높은 유전적 유사성을 보였다. 이에 비해, 부분적으로 목축을 했던 청동기시대 서요하 인구(WLR_BA, 상하가점문화)는 WLR_LN에 비해 황하 유역 인구와의 유전적 유사성이 낮았으며, 특히 한 명의 특이 개체(WLR_BA_o)는 아무르강 집단과 같은 유전적 계통에 속했다 (Ning et al., 2020). 이 연구는 서요하 인구의 유전적 프로필 변화가 생존 전략의 변화와 관련이 있음을 시사하며(Ning et al., 2020), 이는 두 번째 가설을 뒷받침한다.

However, the need for ancient genome‐wide data from the south of the WLR so far hinders us from comprehen- sively understanding the genetic proﬁles of Bronze Age WLR region populations. In this study, we report genome‐ wide data of an ancient individual from the Majiazishan site, with radiocarbon dating associated with Upper Xiajiadian culture. This site is located nearby the Majiazishan village, Niujiayingzi Town, Yongfeng County, Harqin Banner, Chifeng City, Inner Mongolia Autonomous Region, around 100 km south of the Longtoushan site where WLR_BA and WLR_BA_o were discovered (Ning et al., 2020). We found this newly reported individual (sample ID: DSQM2, group label: WLR_BA_o2) had a genetic proﬁle diﬀerent from both Bronze Age WLR populations (WLR_BA and WLR_BA_o) reported in Ning et al. (2020), but was closely related to YR farmers, which suggests the undetected genetic proﬁles of the WLR region so far.

그러나 지금까지 서요하(西遼河) 남쪽 지역의 고대 전체 유전체 데이터가 없어, 청동기시대 서요하 지역 인구의 유전적 프로필을 종합적으로 이해하는 데 어려움이 있었다. 이 연구에서는 상하가점문화(上夏家店文化)와 관련된 방사성 탄소 연대 측정 결과를 가진 마가자산(馬家子山) 유적 고대인의 전체 유전체 데이터를 보고한다. 이 유적은 내몽골(內蒙古) 자치구 적봉시(赤峰市) 객라심기(喀喇沁旗) 영풍(永豐)현 우가영자진(牛家營子鎮) 마가자산 마을 근처에 위치하며, WLR_BA와 WLR_BA_o가 발견된 용두산(龍頭山) 유적에서 남쪽으로 약 100km 떨어져 있다 (Ning et al., 2020). 우리는 새로 보고된 이 개체(샘플 ID: DSQM2, 그룹 라벨: WLR_BA_02)가 Ning 등(2020)이 보고한 두 청동기시대 서요하 인구(WLR_BA와 WLR_BA_o)와는 다른 유전적 프로필을 가졌으나, 황하(黃河) 유역 농경민과 밀접한 관련이 있음을 발견했다. 이는 지금까지 서요하(西遼河) 지역에서 발견되지 않았던 유전적 프로필이 존재함을 시사한다.

2. 재료 및 방법 Material and Methods

2.1 샘플 수집 Sample collection

This study collected teeth elements from one ancient sample housed at the Majiazishan site. The local archeological institutions, Nanjing Normal University and Xiamen University reviewed and approved the study.

이 연구는 마가자산(馬家子山) 유적에 보관된 한 고대인 샘플에서 치아 요소를 수집했다. 현지 고고학 기관인 남경사범대학(南京師範大學)과 하문대학(廈門大學)이 이 연구를 검토하고 승인했다.

2.2 샘플 재료의 방사성 탄소 연대 측정 Radiocarbon dating of sample materials

One human bone sample was analyzed by AMS at Beta Analytic. Uncalibrated direct carbon date was successfully obtained (Table S1). The resulting ¹⁴C dates were calibrated using OxCal v4.4.2 (Ramsey & Lee, 2013) and the IntCal20 calibration curve (Reimer et al., 2020).

한 점의 인간 뼈 샘플을 베타 분석(Beta Analytic) 기관에서 가속기 질량 분석법(AMS)으로 분석했다. 보정되지 않은 직접 탄소 연대가 성공적으로 확보되었다(표 S1). 결과로 나온 탄소-14 연대는 OxCal v4.4.2 프로그램(Ramsey & Lee, 2013)과 IntCal20 보정 곡선(Reimer et al., 2020)을 사용하여 보정했다.

2.3 고대 DNA 추출 및 라이브러리 제작 Ancient DNA extraction and library preparation

We screened one sample from the Majiazishan site in the Inner Mongolia Autonomous Region. The sample was processed in the dedicated ancient DNA facility at the Institute of Anthropology, Xiamen University, following established precautions for working with ancient human DNA (Knapp et al., 2012; Shapiro & Hofreiter, 2012).

우리는 내몽골(內蒙古) 자치구의 마가자산 유적에서 채취한 한 점의 샘플을 조사했다. 이 샘플은 하문대학(廈門大學) 인류학 연구소의 고대 DNA 전용 시설에서 고대 인간 DNA 작업 시 확립된 주의사항에 따라 처리되었다 (Knapp et al., 2012; Shapiro & Hofreiter, 2012).

The human remains were cleaned with 75% ethanol, and the surface was cleaned using a drill bit. Next, samples were washed with 10% NaClO and exposed to ultraviolet for 30 min. We collected 60–150 mg of bone powder by drilling deep into the dental pulp and the dense parts of the limb bone. After adding 1mL of 0.5 mM EDTA and 0.25 mg/mL Proteinase K to the bone powder, the mixture was agitated at 300 rpm and incubated overnight at 37°C for lysis.

인간 유해는 75% 에탄올로 닦고, 표면은 드릴 비트로 세척했다. 다음으로, 샘플을 10% 차아염소산나트륨(NaClO)으로 세척하고 30분간 자외선에 노출했다. 우리는 치수(dental pulp)와 사지골의 단단한 부분 깊숙이 드릴링하여 60–150 mg의 뼈 분말을 수집했다. 뼈 분말에 0.5 mM EDTA 1mL와 0.25 mg/mL 농도의 단백질 분해효소 K(Proteinase K)를 첨가한 후, 혼합물을 300 rpm으로 교반하며 37°C에서 하룻밤 동안 배양하여 세포를 용해시켰다.

After centrifugation, the precipitation was discarded, and 12.5 mL binding buffer was added to the supernatant. The binding buffer contains 5M guanidine hydrochloride, 40% isopropanol, 25 mM sodium acetate, and 0.05% Tween-20 (Sigma Aldrich, Darmstadt, Germany) at pH 5.5. Then we purified samples using the MinElute kit (Qiagen, Hilden, Germany) and eluted DNA extract by 0.1x TE. We used NEBNext Ultra™ II DNA Library Prep Kit with an adaptor from blunt-ended ligation-based approaches (Meyer & Kircher, 2010) instead of a circular NEBNext Adaptor to prepare double-stranded libraries. Then, we purified the DNA library with the AMPure XP beads (Beckman Coulter, Brea, California, USA) and employed the conventional agarose gel electrophoresis method to inspect the library strips. We employed hybridization capture using the Twist Ancient DNA protocol developed by David Reich’s lab (Rohland et al., 2022), finished by purifying the PCRs with 1.8x AMPure XP beads (Beckman Coulter). Finally, sequencing was performed on the Illumina NovaSeq platform.

원심분리 후 침전물을 버리고 상층액에 12.5 mL의 결합 완충액(binding buffer)을 첨가했다. 이 결합 완충액은 pH 5.5 조건에서 5M 염산 구아니딘(guanidine hydrochloride), 40% 이소프로판올, 25 mM 아세트산 나트륨, 그리고 0.05% Tween-20 (Sigma Aldrich, Darmstadt, Germany)을 포함한다. 그 후 MinElute 키트(Qiagen, Hilden, Germany)를 사용하여 샘플을 정제하고 0.1x TE 용액으로 DNA 추출물을 용출했다. 우리는 이중 가닥 라이브러리를 제작하기 위해 원형 NEBNext 어댑터 대신, blunt-end ligation 기반 접근법(Meyer & Kircher, 2010)의 어댑터를 포함한 NEBNext Ultra™ II DNA 라이브러리 제작 키트를 사용했다. 이어서, AMPure XP 비드(Beckman Coulter, Brea, California, USA)로 DNA 라이브러리를 정제하고, 통상적인 아가로스 겔 전기영동법을 사용하여 라이브러리 스트립을 검사했다. 우리는 데이비드 라이히(David Reich) 연구실에서 개발한 Twist Ancient DNA 프로토콜(Rohland et al., 2022)을 이용한 혼성화 포획(hybridization capture)을 사용했으며, 1.8배 농도의 AMPure XP 비드(Beckman Coulter)로 중합효소 연쇄 반응(PCR) 산물을 정제하여 마무리했다. 최종적으로, 시퀀싱은 일루미나(Illumina) NovaSeq 플랫폼에서 수행되었다.

2.4 염기서열 데이터 처리 Sequence data processing

We used Adapter Removal v2.3.1 (Schubert et al., 2016) to trim the sequencing adapters and merged the paired-end reads into a single sequence, and only those overlapped by at least 11 bp were retained. The merged reads were then mapped onto the human reference genome (hs37d5; GRCh37 with decoy sequences) using BWA v0.7.17 (Li & Durbin, 2009) samse, with parameters -l 1024 and -n 0.01. Dedup v0.12.3 (Peltzer et al., 2016) was used to remove the PCR duplicates. To avoid excess C>T and G>A transitions at the ends of sequences, we clipped six bases from both ends using trimBam implemented in BamUtil v1.0.14 (https://github.com/statgen/bamUtil). We filtered alignment quality using mpileup implemented in samtools with parameters -q30 and -Q30. Finally, we generated pseudohaploid calls for DSQM2 using the 1240k data set as reference and parameter -RandomHaploid in pileupCaller software (https://github.com/stschiff/sequenceTools).

우리는 Adapter Removal v2.3.1 (Schubert et al., 2016)을 사용하여 시퀀싱 어댑터를 잘라내고 이중 말단 서열(paired-end reads)을 단일 서열로 병합했으며, 최소 11 bp 이상 겹치는 서열만 남겼다. 병합된 서열은 BWA v0.7.17 (Li & Durbin, 2009)의 samse 명령어를 -l 1024와 -n 0.01 매개변수로 설정하여 인간 참조 유전체(hs37d5; GRCh37 및 decoy 서열)에 매핑했다. Dedup v0.12.3 (Peltzer et al., 2016)을 사용하여 PCR 과정에서 생긴 중복 서열을 제거했다. 서열 양 끝단에서 과도한 C>T 및 G>A 변이를 피하기 위해, BamUtil v1.0.14에 내장된 trimBam을 사용하여 양 끝에서 6개의 염기를 잘라냈다. samtools에 내장된 mpileup을 -q30과 -Q30 매개변수로 사용하여 정렬 품질을 필터링했다. 마지막으로, pileupCaller 소프트웨어(https://github.com/stschiff/sequenceTools)에서에서) 1240k 데이터 세트를 참조로 하고 -RandomHaploid 매개변수를 사용하여 DSQM2에 대한 유사 반수체(pseudohaploid) 데이터를 생성했다.

2.5 고대 DNA의 신뢰성 검증 Authentication of ancient DNA

We utilized pmdtools (Skoglund et al., 2014) (https://github.com/pontussk/PMDtools) to analyze the deamination patterns of ancient DNA (5′ C>T and 3′ G>A misincorporation). We then employed contamLD (Nakatsuka et al., 2020) to estimate the contamination rate, and schmutzi v1.5.5.5 was used to estimate mtDNA contamination rates (Renaud et al., 2015).

우리는 pmdtools (Skoglund et al., 2014) (https://github.com/pontussk/PMDtools)를를) 이용하여 고대 DNA의 탈아미노화 패턴(5′ 말단의 C>T 및 3′ 말단의 G>A 오류)을 분석했다. 그 후 contamLD (Nakatsuka et al., 2020)를 사용하여 오염률을 추정했고, schmutzi v1.5.5.5를 사용하여 미토콘드리아 DNA(mtDNA) 오염률을 추정했다 (Renaud et al., 2015).

2.6 유전적 성별 판별 및 단일부모 유전자형 할당 Genetic sexing and uniparental haplogroup assignment

To determine the genetic sex of DSQM2, we compared the genome coverage of the X and Y chromosomes in comparison to autosomes (Fu et al., 2016). In males with only one copy of X, the coverage on the X chromosome should be approximately half of that on autosomes and roughly equal in females. Likewise, since males possess only one copy of Y, their coverage on this chromosome should be half of that on autosomes, while females will show zero coverage. The log2fasta program implemented in Schmutzi (Renaud et al., 2015) was used to call the mtDNA consensus sequences, and the mitochondrial haplogroups were assigned using Haplogrep2 (Weissensteiner et al., 2016).

DSQM2의 유전적 성별을 판별하기 위해, 우리는 상염색체(autosomes)와 비교하여 X 및 Y 염색체의 유전체 커버리지를 비교했다 (Fu et al., 2016). X 염색체를 하나만 가진 남성의 경우, X 염색체의 커버리지는 상염색체의 약 절반이어야 하며, 여성의 경우는 거의 같아야 한다. 마찬가지로, 남성은 Y 염색체를 하나만 가지고 있으므로 이 염색체의 커버리지는 상염색체의 절반이어야 하는 반면, 여성은 커버리지가 0으로 나타날 것이다. Schmutzi (Renaud et al., 2015)에 내장된 log2fasta 프로그램을 사용하여 미토콘드리아 DNA 합의 서열(consensus sequences)을 확인했으며, 미토콘드리아 하플로그룹은 Haplogrep2 (Weissensteiner et al., 2016)를 사용하여 할당했다.

2.7 데이터 병합 Data merging

We merged our data with two previously published data sets (Patterson et al., 2006; Damgaard et al., 2018; Sikora et al., 2019; Jeong et al., 2020; Ning et al., 2020; Yang et al., 2020; Mao et al., 2021; Wang et al., 2021), using mergeit implemented in EIGENSOFT (Patterson et al., 2006). The “Human Origin” data set contained 597 573 SNPs, involving various modern populations and was used in smartpca and ADMIXTURE analyses. The “1240k” data set containing 1 233 013 SNPs, including a number of representative modern populations and a large number of ancient populations, making it suitable for f-statistics-based analyses. If two or more samples were first or second-degree relatives, we only included one high-coverage individual but excluded the other relatives in the downstream analysis when merging samples with previously published ancient and present-day populations.

우리는 EIGENSOFT (Patterson et al., 2006)에 내장된 mergeit을 사용하여 우리의 데이터를 이전에 발표된 두 개의 데이터 세트(Patterson et al., 2006; Damgaard et al., 2018; Sikora et al., 2019; Jeong et al., 2020; Ning et al., 2020; Yang et al., 2020; Mao et al., 2021; Wang et al., 2021)와 병합했다. “Human Origin” 데이터 세트는 597,573개의 단일염기 다형성(SNP)을 포함하며 다양한 현대 인구를 포함하고 있어 smartpca 및 ADMIXTURE 분석에 사용되었다. “1240k” 데이터 세트는 1,233,013개의 SNP를 포함하며 다수의 대표적인 현대 인구와 많은 수의 고대 인구를 포함하고 있어 f-통계 기반 분석에 적합했다. 만약 두 개 이상의 샘플이 1촌 또는 2촌 친족인 경우, 이전에 발표된 고대 및 현대 인구와 샘플을 병합할 때 커버리지가 높은 한 명의 개체만 포함하고 다른 친족들은 후속 분석에서 제외했다.

2.8 주성분 분석 Principal components analysis, PCA

We conducted PCA analysis on the Human Origin data set using smartpca v16000 implemented in EIGENSOFT. The default parameters were used, and lsqproject was set to YES (Patterson et al., 2006). The modern populations were used to calculate the principal components (PCs), and then the ancient samples were projected onto the top two components. A total of 470 607 SNPs were used to calculate the PCs.

우리는 EIGENSOFT에 내장된 smartpca v16000을 사용하여 Human Origin 데이터 세트에 대한 주성분 분석(PCA)을 수행했다. 기본 매개변수를 사용했으며, lsqproject는 YES로 설정했다 (Patterson et al., 2006). 현대 인구를 사용하여 주성분(PC)을 계산한 다음, 고대 샘플들을 상위 두 개의 주성분에 투영했다. 주성분 계산에는 총 470,607개의 SNP가 사용되었다.

2.9 ADMIXTURE 분석 ADMIXTURE analysis

After pruning for linkage disequilibrium in plink v1.90 (Chang et al., 2015) using parameters—indep-pairwise 200 25 0.4 (Peter, 2016; Lawson et al., 2018), 220 388 SNPs were used to perform an unsupervised admixture analysis using ADMIXTURE v1.3.0 (Alexander et al., 2009) with parameters fivefold cross-validation and 100 bootstrap replicates and varies of ancestral populations K ranging from 2 to 10.

plink v1.90 (Chang et al., 2015)에서 –indep-pairwise 200 25 0.4 매개변수(Peter, 2016; Lawson et al., 2018)를 사용하여 연관 불균형(linkage disequilibrium)을 가지치기(pruning)한 후, 220,388개의 SNP를 사용하여 비지도 혼합 분석(unsupervised admixture analysis)을 수행했다. 이 분석은 ADMIXTURE v1.3.0 (Alexander et al., 2009)을 사용했으며, 5겹 교차 검증(fivefold cross-validation), 100회 부트스트랩 복제(bootstrap replicates), 그리고 조상 모집단 K값을 2에서 10까지 변화시키는 매개변수를 적용했다.

2.10 f-통계 f-statistics

We performed qp3Pop v651 to calculate the outgroup-f3 using parameter inbreed: YES, and used qpDstat v980 to calculate the f4-statistics using parameter f4-mode: YES (Patterson et al., 2012; Peter, 2016). Both softwares are implemented in ADMIXTOOLS (Patterson et al., 2012). The f4-statistics were performed in the format of f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, X). We used various populations from East Asia as References to find any Reference population that could distinguish population X from DSQM2, where population X from YR/AR/WLR. Given our current resolution, a nonsignificant Z-score for all f4 results of a population X suggests that X has a close genetic relationship with WLR_BA_02.

우리는 qp3Pop v651을 inbreed: YES 매개변수를 사용하여 외집단(outgroup)-f3 통계량을 계산했고, qpDstat v980을 $f_4$-mode: YES 매개변수를 사용하여 f4-통계량을 계산했다 (Patterson et al., 2012; Peter, 2016). 두 소프트웨어 모두 ADMIXTOOLS (Patterson et al., 2012)에 포함되어 있다. f4-통계량은 f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, X) 형식으로 수행되었다. 우리는 동아시아의 다양한 인구를 ‘Reference’로 사용하여, 황하/아무르강/서요하(YR/AR/WLR)에서 온 인구 X를 DSQM2와 구별할 수 있는 ‘Reference’ 인구를 찾고자 했다. 현재 우리의 분석 해상도를 고려할 때, 특정 인구 X의 모든 f4 결과에서 통계적으로 유의미하지 않은 Z-점수(Z-score)가 나온다면, 이는 X가 WLR_BA_02와 가까운 유전적 관계에 있음을 시사한다.

2.11 혼합 모델링 Admixture modeling

We performed the admixture modeling using qpAdm v810 implemented in ADMIXTOOLS to estimate the ancestries proportion of our individual as the combination of the source populations (Patterson et al., 2012). We set the parameters allsnps: YES and inbreed: YES, and used the rotation strategy described in Harney et al. (2021). Specifically, we used a set of fixed outgroups consisting of distantly related individuals to model our samples as the combination of one to three potential sources, and a population were added to the outgroup whenever it was not chosen as a potential source.

우리는 ADMIXTOOLS에 내장된 qpAdm v810을 사용하여 혼합 모델링을 수행했으며, 이를 통해 우리 샘플 개인의 조상 비율을 원천 인구(source populations)의 조합으로 추정했다 (Patterson et al., 2012). 우리는 allsnps: YES와 inbreed: YES 매개변수를 설정했고, Harney 등(2021)이 기술한 회전 전략(rotation strategy)을 사용했다. 구체적으로, 우리는 유전적으로 먼 개체들로 구성된 고정된 외집단(outgroup) 세트를 사용하여 우리 샘플을 1개에서 3개의 잠재적 원천 인구의 조합으로 모델링했으며, 특정 인구가 잠재적 원천으로 선택되지 않을 때마다 그 인구를 외집단에 추가했다.

3. 결과 Results

3.1 마가자산 유적의 방사성 탄소 연대 측정 Radiocarbon dating of the Majiazishan site

One human bone sample was analyzed by accelerator mass spectrometry (AMS) at Beta Analytic. Uncalibrated direct carbon date was successfully obtained (Table S1). The uncalibrated direct carbon date of DSQM2 is associated with Upper Xiajiadian culture.

한 점의 인간 뼈 샘플을 베타 분석(Beta Analytic) 기관에서 가속기 질량 분석법(AMS)으로 분석했다. 보정되지 않은 직접 탄소 연대가 성공적으로 확보되었다(표 S1). DSQM2의 보정되지 않은 직접 탄소 연대는 상하가점문화(上夏家店文化)와 관련이 있다.

3.2 마가자산 유적의 고대 전체 유전체 데이터 Ancient genome-wide data from the Majiazishan site

This study generated the genome-wide data of one ancient sample from the Majiazishan site (Fig. 1) using an in-solution hybridization capture approach (Twist ancient panel) to enrich the endogenous DNA. We used the Illumina NovaSeq platform for sequencing the ancient genomes. We first checked the authenticity of genome-wide data by verifying the presence of characteristic postmortem patterns of ancient DNA (Fig. S1). We then used two methods to estimate modern human contamination. We observed no evidence of autosomal contamination based on breakdown patterns of linkage disequilibrium using contamLD (Nakatsuka et al., 2020) and <2% mitochondrial DNA (mtDNA) contamination estimated using Schmutzi (Renaud et al., 2015) (Table S1). The mtDNA haplogroup of DSQM2 was assigned to D4j using Haplogrep2 (Weissensteiner et al., 2016). The genetic sex of DSQM2 was determined as male. Trimmed reads were mapped to the human reference genome (hs37d5; GRCh37 with decoy sequences) and generated pseudo-haploid data using two single nucleotide polymorphisms (SNPs) panels: Affymetrix “Human Origin” (HO) (Patterson et al., 2012), and Illumina “1240k” (Fu et al., 2015; Haak et al., 2015; Mathieson et al., 2015). As a result, 79 460 and 154 754 SNPs are genotyped on two panels, respectively (Table S1). We then merged these data with previously published ancient and modern genomic data for further analyses (Table S2) (Damgaard et al., 2018; Jeong et al., 2020; Ning et al., 2020; Yang et al., 2020; Wang et al., 2021).

이 연구는 내재적 DNA를 농축하기 위해 용액 내 혼성화 포획 접근법(Twist ancient panel)을 사용하여 마가자산(馬家子山) 유적(그림 1)의 고대 샘플 한 점으로부터 전체 유전체 데이터를 생성했다. 고대 유전체 시퀀싱에는 일루미나 NovaSeq 플랫폼을 사용했다. 우리는 먼저 고대 DNA의 특징적인 사후 손상 패턴(그림 S1)의 존재를 확인함으로써 전체 유전체 데이터의 신뢰성을 점검했다. 그 후 현대인 DNA 오염을 추정하기 위해 두 가지 방법을 사용했다. contamLD (Nakatsuka et al., 2020)를 이용한 연관 불균형 붕괴 패턴 분석 결과 상염색체 오염의 증거는 없었으며, Schmutzi (Renaud et al., 2015)를 이용해 추정한 미토콘드리아 DNA(mtDNA) 오염은 2% 미만이었다(표 S1). DSQM2의 mtDNA 하플로그룹은 Haplogrep2 (Weissensteiner et al., 2016)를 사용하여 D4j로 할당되었다. DSQM2의 유전적 성별은 남성으로 판별되었다. 잘라낸 서열(trimmed reads)은 인간 참조 유전체(hs37d5; GRCh37 및 decoy 서열)에 매핑되었고, 두 개의 단일염기 다형성(SNP) 패널, 즉 Affymetrix “Human Origin”(HO) (Patterson et al., 2012)과 Illumina “1240k” (Fu et al., 2015; Haak et al., 2015; Mathieson et al., 2015)를 사용하여 유사 반수체(pseudo-haploid) 데이터를 생성했다. 그 결과, 두 패널에서 각각 79,460개와 154,754개의 SNP 유전자형이 결정되었다(표 S1). 그 후 이 데이터를 추가 분석을 위해 이전에 발표된 고대 및 현대 유전체 데이터와 병합했다(표 S2) (Damgaard et al., 2018; Jeong et al., 2020; Ning et al., 2020; Yang et al., 2020; Wang et al., 2021).

그림 1. 서요하(WLR)에서 출토된 고대 샘플의 지리적 위치.

3.3 황하 유역 농경민과의 긴밀한 관계를 보여주는 WLR_BA_02의 전반적 유전체 구조 Overall genomic structure of the WLR_BA_02 shows the close relationship with YR farmers

A PCA with various East Asian groups was first performed to investigate the overall genetic structure of WLR_BA_02. In the PCA result, WLR_BA_02 and other ancient individuals from the West Liao Region projected between the YR and AR groups. WLR_BA_02 cluster with WLR_LN projected most close to the Late Neolithic to Iron Age YR groups (YR_LN and YR_LBIA), while WLR_MN and WLR_BA shifts toward the AR groups and WLR_BA_o fully cluster with AR groups (Figs. 2, S2). Similar results cloud be observed in outgroup-f3 analysis (Fig. S3), where WLR_BA_02 clusters with YR groups, WLR_MN and WLR_BA cluster together and then with YR groups. In contrast, WLR_BA_o cluster with AR Xianbei_IA and show high genetic affinity with Ancient North Asian (ANA) groups. In model-based unsupervised ADMIXTURE analysis, we observed a blue component maximized in Eurasian steppe populations, a yellow component maximized in ANA populations and an orange component that maximized in Southeast Asia (SEA) populations (Figs. 3A, S4). WLR_BA_02 has similar genetic profiles with YR_LN and YR_LBIA and clusters with YR groups, WLR_LN and WLR_BA have more ANA-related ancestry compared to WLR_BA_02, while WLR_BA_o was consistent with ANA group. Taken together, these results suggest the close genetic affinity of WLR_BA_02 with Late Neolithic YR farmers.

WLR_BA_02의 전반적인 유전 구조를 조사하기 위해 다양한 동아시아 집단을 대상으로 주성분 분석(PCA)을 먼저 수행했다. PCA 결과에서, WLR_BA_02와 서요하(西遼河) 지역의 다른 고대인들은 황하(YR) 집단과 아무르강(AR) 집단 사이에 위치했다. WLR_BA_02는 신석기 후기부터 철기시대까지의 황하 유역 집단(YR_LN 및 YR_LBIA)에 가장 가깝게 투영된 WLR_LN과 함께 군집을 이루었고, 반면 WLR_MN과 WLR_BA는 아무르강 집단 쪽으로 치우쳤으며 WLR_BA_o는 아무르강 집단과 완전히 군집을 이루었다(그림 2, S2). 외집단-f3 분석에서도 유사한 결과를 관찰할 수 있었는데(그림 S3), WLR_BA_02는 황하 집단과, WLR_MN과 WLR_BA는 함께 묶인 후 황하 집단과 군집을 이루었다. 반면, WLR_BA_o는 아무르강 선비(鮮卑) 철기시대(AR Xianbei_IA) 집단과 군집을 이루며 고대 북아시아(ANA) 집단과 높은 유전적 유사성을 보였다. 모델 기반 비지도 ADMIXTURE 분석에서는 유라시아 스텝 인구에서 극대화되는 파란색 요소, 고대 북아시아(ANA) 인구에서 극대화되는 노란색 요소, 그리고 동남아시아(SEA) 인구에서 극대화되는 주황색 요소를 관찰했다(그림 3A, S4). WLR_BA_02는 YR_LN 및 YR_LBIA와 유사한 유전적 프로필을 가지며 황하 집단과 군집을 이룬다. WLR_LN과 WLR_BA는 WLR_BA_02에 비해 ANA 관련 조상 성분이 더 많았고, WLR_BA_o는 ANA 집단과 일치했다. 종합적으로, 이러한 결과들은 WLR_BA_02가 신석기 후기 황하 유역 농경민과 가까운 유전적 유사성을 가짐을 시사한다.

그림 2. 주성분 분석(PCA). WLR_BA_02를 현대 및 고대 동아시아인과 함께 분석한 PCA 결과.

3.4 청동기시대 서요하 지역의 유전적 다양성을 보여주는 WLR_BA_02의 유전체 프로필 Genomic profile of the WLR_BA_02 shows the genetic diversity in the WLR region during the Bronze Age

To quantify the genetic difference between WLR_BA_02 with YR, AR and WLR groups, we began with the f4-statistics test in the format of f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR/AR/WLR) to directly compare the genetic profiles of WLR_BA_02 with these three groups (Figs. 3B, S5; Table S3), where Reference is a set of reference populations containing 95 modern and ancient populations from East Asia and the Eurasian steppe. We observed that WLR_BA_02 shows nonsignificant Z-scores to most of YR groups, that is, f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR groups) ranging from (−3.11 < Z < 2.50) except for Upper_YR_LN, and shows significant Z-score to most of AR groups, that is, f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, AR groups) ranging from (−3.27 < Z < 5.52) (Table S3). And WLR_BA_02 shows the closest genetic affinity with YR_LN, that is, f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR_LN) ranging from (−2.24 < Z < 1.65).

WLR_BA_02와 황하(YR), 아무르강(AR), 서요하(WLR) 집단 간의 유전적 차이를 정량화하기 위해, 우리는 f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR/AR/WLR) 형식의 f4-통계 검정을 시작하여 WLR_BA_02의 유전적 프로필을 이 세 집단과 직접 비교했다(그림 3B, S5; 표 S3). 여기서 ‘Reference’는 동아시아와 유라시아 스텝의 95개 현대 및 고대 인구를 포함하는 참조 인구 세트다. 분석 결과, WLR_BA_02는 황하 상류 신석기 후기인(Upper_YR_LN)을 제외한 대부분의 황하 집단에 대해 통계적으로 유의미하지 않은 Z-점수를 보였으며(f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR groups)의 Z값 범위: -3.11 < Z < 2.50), 대부분의 아무르강 집단에 대해서는 유의미한 Z-점수를 보였다(f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, AR groups)의 Z값 범위: -3.27 < Z < 5.52) (표 S3). 그리고 WLR_BA_02는 황하 신석기 후기인(YR_LN)과 가장 가까운 유전적 유사성을 보였다(f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR_LN)의 Z값 범위: -2.24 < Z < 1.65).

그림 3. WLR_BA_02의 유전적 구조. A, 최소 교차 검증 오류 지점에서의 모델 기반 비지도 ADMIXTURE 분석. 다른 색상의 라벨은 다른 그룹을 나타낸다. 막대의 다른 색상은 가정된 다른 조상 집단(즉, 조상 성분)을 대표한다. B, (Mbuti, Reference; , YR/AR/WLR) 형식의 -통계 검정은 WLR_BA_02와 고대 신석기 후기 황하(YR) 인구 간의 가까운 유전적 프로필을 나타내며, Z∣≥3은 진한 빨간색 또는 진한 파란색으로, >∣Z∣≥2는 옅은 빨간색 또는 옅은 파란색으로 채색되었다.

Focusing on the WLR region, WLR_BA_02 possesses higher genetic affinity with SEA ancestry and lower genetic affinity with ANA ancestry compared to Middle Neolithic WLR population (WLR_MN), that is, f4(Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_MN) Z = −2.13, and f4(Mbuti, ANA; WLR_BA_02, WLR_MN) Z > 3.71 (SEA and ANA represented by Ami and Mongolia_N_North, respectively) (Table S3). WLR_BA_02 shows nonsignificant Z-scores compared to WLR_LN and WLR_BA, that is, f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, WLR_LN/WLR_BA) ranging from (−2.637 < Z < 2.349). However, we could still observe the slightly higher SEA genetic affinity with WLR_BA_02 from the most negative value of f4(Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_LN/WLR_BA) ranging from (−0.124 < Z < −1.340) (Table S3). Finally, we could observe a significantly higher genetic affinity to SEA groups and lower genetic affinity to ANA groups compared to WLR_BA_o shown as f4(Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_BA_o) Z = −3.18 and f 4(Mbuti, ANA; WLR_BA_02, WLR_BA_o) Z = 5.05 (Table S3).

서요하(WLR) 지역에 초점을 맞추면, WLR_BA_02는 신석기 중기 서요하 인구(WLR_MN)에 비해 동남아시아(SEA) 조상과는 더 높은 유전적 유사성을, 고대 북아시아(ANA) 조상과는 더 낮은 유전적 유사성을 가진다. 즉, (Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_MN)의 Z값은 -2.13이고, (Mbuti, ANA; WLR_BA_02, WLR_MN)의 Z값은 3.71보다 크다(각각 SEA는 아미(Ami)족, ANA는 북몽골 신석기인(Mongolia_N_North)으로 대표됨) (표 S3). WLR_BA_02는 WLR_LN 및 WLR_BA와 비교했을 때 통계적으로 유의미하지 않은 Z-점수를 보인다((Mbuti, Reference; WLR_BA_02, WLR_LN/WLR_BA)의 Z값 범위: -2.637 < Z < 2.349). 그러나 (Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_LN/WLR_BA)의 가장 음수 값 범위(-0.124 < Z < -1.340)를 통해 WLR_BA_02가 약간 더 높은 SEA 유전적 유사성을 가짐을 여전히 관찰할 수 있었다(표 S3). 마지막으로, WLR_BA_o와 비교했을 때 WLR_BA_02는 SEA 집단과는 유의미하게 더 높은 유전적 유사성을, ANA 집단과는 더 낮은 유전적 유사성을 보였다. 이는 (Mbuti, SEA; WLR_BA_02, WLR_BA_o)의 Z값이 -3.18, (Mbuti, ANA; WLR_BA_02, WLR_BA_o)의 Z값이 5.05로 나타났다(표 S3).

Next, we investigated the ancestry proportions of Bronze Age WLR groups using qpAdm admixture modeling. We modeled the WLR_BA, WLR_BA_o, and WLR_BA_02 using three groups, YR, AR, and WLR (Figure 4; Table S4). We found a clear distinction between the consist of these three groups. Specifically, WLR_BA_o could be modeled as deriving 93.8%–100% ancestry from AR_EN and the rest from YR groups; WLR_BA_02 could only be modeled as deriving 100% ancestry from YR groups. In contrast, WLR_BA was modeled as deriving 57.6%–61.1% ancestry from YR groups and the rest from AR_EN or HMMH_MN. In general, we observed a significant difference in the compositions of three Bronze Age groups which suggests the genetic diversity of Bronze Age WLR groups.

다음으로, qpAdm 혼합 모델링을 사용하여 청동기시대 서요하(WLR) 집단의 조상 비율을 조사했다. 우리는 황하(YR), 아무르강(AR), 서요하(WLR) 세 집단을 사용하여 WLR_BA, WLR_BA_o, WLR_BA_02를 모델링했다(그림 4; 표 S4). 이 세 그룹의 구성에서 명확한 차이를 발견했다. 구체적으로, WLR_BA_o는 93.8%–100%의 조상을 아무르강 초기 신석기인(AR_EN)으로부터, 나머지를 황하 집단으로부터 물려받은 것으로 모델링되었다. WLR_BA_02는 오직 황하 집단으로부터 100%의 조상을 물려받은 것으로만 모델링될 수 있었다. 반면, WLR_BA는 57.6%–61.1%의 조상을 황하 집단으로부터, 나머지를 아무르강 초기 신석기인(AR_EN) 또는 HMMH_MN으로부터 물려받은 것으로 모델링되었다. 전반적으로, 우리는 세 청동기시대 집단의 구성에서 유의미한 차이를 관찰했으며, 이는 청동기시대 서요하 집단의 유전적 다양성을 시사한다.

그림 4. 청동기시대 서요하(WLR) 집단의 혼합 구성. qpAdm을 통해 추정된 청동기시대 서요하 집단의 조상 비율(자세한 내용은 표 S4 참조). 오차 막대는 1 표준편차를 나타낸다. 0.05보다 큰 P-값은 귀무가설을 기각할 충분한 증거가 없음을 나타낸다.

4. 고찰 Discussion

The WLR begins in the southwest of Keshiketeng (Hexigten) County, Chifeng City, Inner Mongolia Autonomous Region. It merges with several upper branches, including the Xilamulun (Xar Moron) River, the Baicha River, the Shaolang River, and the Laoha River, before flowing into the Liao River and eventually emptying into the Bohai Sea. The WLR Basin (41°17′∼45°41′ N, 116°21′−123°43′ E), covering an area of 130 000 km², is located in Northeastern China. It lies in the transition zoom between the Inner Mongolia Plateau and the Songliao Plain. This area is one of the birthplaces of Chinese civilization. The flourishing Xinglongwa, Hongshan, and Xiajiadian cultures have significant importance in the origin of Chinese civilization (Zhao, 2004, 2011; Hunt et al., 2008; Liu et al., 2009; Zhang et al., 2017). The Xinglongwa culture represented by the Xinglonggou site initiated dryland farming activities with millet and sorghum as the main crops, which is considered to be one of the important origins of dryland agriculture in northern China (Zhao, 2004; Zhang et al., 2017). The Hongshan culture represented by the Niuheliang site, and the Xiajiadian culture represented by the Erdaojingzi site, are also believed to have had a significant impact on the origin of Chinese civilization, possibly being one of the sources of Central Plains civilization, respectively (Peterson et al., 2010). As a typical Bronze Age culture in WLR Basin, Xiajiadian Culture was named after its excavation at Xiajiadian Site located in Songshan District, Chifeng City, Inner Mongolia Autonomous Region in the 1960s and includes two types: Lower Xiajiadian Culture and Upper Xiajiadian Culture.

서요하(西遼河)는 내몽골(內蒙古) 자치구 적봉시(赤峰市) 극십극등(克什克騰) 기(旗) 남서부에서 시작한다. 시라무룬(西拉木倫) 강, 백차(白茶) 강, 소랑(紹朗) 강, 노합(老哈) 강을 포함한 여러 상류 지류와 합쳐진 후 요하(遼河)로 흘러 들어가 최종적으로 발해(渤海)로 비워진다. 13만 km² 면적의 서요하 분지(북위 41°17′∼45°41′, 동경 116°21′−123°43′)는 중국 동북부에 위치한다. 이곳은 내몽골 고원과 송료(송화강-요하) 평원 사이의 전환 지대에 놓여 있다. 이 지역은 중국 문명의 발상지 중 하나다. 번성했던 흥륭와(興隆窪) 문화, 홍산(洪山) 문화, 하가점(夏家店) 문화는 중국 문명의 기원에서 중요한 의미를 가진다 (Zhao, 2004, 2011; Hunt et al., 2008; Liu et al., 2009; Zhang et al., 2017). 흥륭구(興隆溝) 유적으로 대표되는 흥륭와 문화는 기장과 수수를 주요 작물로 하는 건조 농업 활동을 시작했으며, 이는 중국 북부 건조 농업의 중요한 기원 중 하나로 여겨진다 (Zhao, 2004; Zhang et al., 2017). 우하량(牛河梁) 유적으로 대표되는 홍산 문화와 이도정자(二道井子) 유적으로 대표되는 하가점 문화 또한 중국 문명의 기원에 중요한 영향을 미쳤으며, 각각 중원(中原) 문명의 원류 중 하나일 가능성이 있는 것으로 여겨진다 (Peterson et al., 2010). 서요하 분지의 대표적인 청동기시대 문화인 하가점 문화는 1960년대 내몽골 자치구 적봉시 송산(松山) 구에 위치한 하가점 유적에서의 발굴 이후 명명되었으며, 하가점하층문화(夏家店下層文化)와 상하가점문화(上夏家店文化) 두 유형을 포함한다.

This area is located at the intersection of millet farmers and people who practice animal husbandry. Previous multidisciplinary studies have found that the subsistence strategies of the local population change with climate changes (Zhao, 2004; Liu et al., 2009; Jia et al., 2016; Jia, 2017). Ning et al’s. (2020) study supports these conclusions from the perspective of ancient genomics and links genetic changes with climate-change-driving population migration. However, all their ancient individuals reported are from the north of Horqin Dunefield and mainly represent the genetic profiles of populations in the western area of the WLR associated with husbandry subsistence strategy. The recovery of plant remains through flotation and the spatial distribution of archeological sites indicate that distinct survival strategies may have been adopted in the western and southern regions of the WLR (Jia et al., 2016; Jia, 2017). However, the genetic profiles of populations from the south of Horqin Dunefield in the Late Bronze Age remained unclear and thus hindered our comprehensive understanding of the genomic profiles in this region. In this study, we reported an individual from the south of Horqin Dunefield in the Bronze Age possessing a genetic ancestry cladal to YR_LN, clearly different from individuals reported in the previous study (Ning et al., 2020) from the north of Horqin Dunefield. This is also consistent with the previous findings that agricultural activities in the southern region are relatively stronger than those in the western region (Jia, 2017). The western region has a relatively high altitude, leading to lower temperatures than the southern region, which is unsuitable for widespread agricultural activities based on millet and sorghum. Therefore, humans in the western region have had to engage more in animal husbandry activities such as raising cattle and sheep. Climate deterioration led to the nomadic population migrating southward from the AR and occupying the western part of the WLR, however, the population mainly engaged in agriculture still occupied a large area in the southern part of the WLR who came from the YR.

이 지역은 기장 농경민과 목축을 하는 사람들이 교차하는 지점에 위치한다. 이전의 다학제적 연구들은 현지 인구의 생존 전략이 기후 변화에 따라 변한다는 것을 발견했다 (Zhao, 2004; Liu et al., 2009; Jia et al., 2016; Jia, 2017). Ning 등(2020)의 연구는 고대 유전체학의 관점에서 이러한 결론들을 뒷받침하며, 유전적 변화를 기후 변화가 촉발한 인구 이동과 연결한다. 그러나 그들이 보고한 모든 고대인들은 호르친(科爾沁) 사막의 북쪽에서 왔으며, 주로 목축 생존 전략과 관련된 서요하 서쪽 지역 인구의 유전적 프로필을 대표한다. 부유법을 통한 식물 유체의 복원과 고고학 유적의 공간 분포는 서요하의 서부와 남부 지역에서 뚜렷이 다른 생존 전략이 채택되었을 수 있음을 나타낸다 (Jia et al., 2016; Jia, 2017). 그러나 후기 청동기시대 호르친 사막 남쪽 인구의 유전적 프로필은 불분명하게 남아있어 이 지역의 유전체 프로필에 대한 우리의 포괄적인 이해를 방해했다. 이 연구에서 우리는 청동기시대 호르친 사막 남쪽에서 황하 유역 신석기 후기인(YR_LN)과 같은 유전적 계통을 가진 개체를 보고했으며, 이는 호르친 사막 북쪽을 다룬 이전 연구(Ning et al., 2020)에서 보고된 개체들과는 명백히 다르다. 이는 또한 남쪽 지역의 농업 활동이 서쪽 지역보다 상대적으로 활발했다는 이전의 연구 결과와도 일치한다 (Jia, 2017). 서쪽 지역은 고도가 비교적 높아 남쪽 지역보다 기온이 낮아 기장과 수수 기반의 광범위한 농업 활동에 부적합하다. 따라서 서쪽 지역의 인간들은 소와 양을 기르는 것과 같은 목축 활동에 더 많이 종사해야만 했다. 기후 악화는 아무르강(AR) 유역의 유목 인구가 남쪽으로 이주하여 서요하(WLR)의 서쪽 부분을 차지하게 만들었지만, 주로 농업에 종사하던 황하(YR) 출신 인구는 여전히 서요하 남부의 넓은 지역을 차지하고 있었다.

In general, our study reports an ancient individual from the south of Horqin Dunefield in the WLR region in Late Bronze Age with genomic ancestry different from the previous study, suggesting the existence of genetic diversity and, to some extent, improving our knowledge of genetic structures in the WLR region. This difference was likely attributed to climate degradation on human migration. We acknowledge that this conclusion was limited by the insufficient sample size and call for further archeological studies on this region.

종합적으로, 우리 연구는 후기 청동기시대 서요하 지역 내 호르친 사막 남쪽에서 이전 연구와는 다른 유전체적 조상을 가진 고대인을 보고함으로써, 유전적 다양성의 존재를 시사하고 서요하 지역의 유전 구조에 대한 우리의 지식을 어느 정도 향상시킨다. 이러한 차이는 기후 악화가 인간 이주에 미친 영향에 기인한 것으로 보인다. 우리는 이 결론이 불충분한 샘플 크기에 의해 제한되었음을 인정하며, 이 지역에 대한 추가적인 고고학 연구를 촉구한다.

감사의 글 Acknowledgements

The work was funded by the Major Project of the National Social Science Foundation of China granted to Chuan-Chao Wang (21&ZD285), National Natural Science Foundation of China (42271163, 32270667), Natural Science Foundation of Fujian Province of China (No. 2023J06013), Open Research Fund of State Key Laboratory of Genetic Engineering at Fudan University (No. SKLGE-2310), Major Special Project of Philosophy and Social Sciences Research of the Ministry of Education (2022JZDZ023), and the Major Project of National Science Foundation of China (2021MZD014).

이 연구는 왕전초(王傳超)에게 수여된 중국 국가사회과학기금 중대 프로젝트(21&ZD285), 중국 국가자연과학기금(42271163, 32270667), 중국 복건성(福建省) 자연과학기금(No. 2023J06013), 복단대학(復旦大學) 유전공학 국가중점실험실 개방 연구 기금(No. SKLGE-2310), 교육부 철학 및 사회과학 연구 중대 특별 프로젝트(2022JZDZ023), 그리고 중국 국가과학기금 중대 프로젝트(2021MZD014)의 지원을 받았다.

이해관계 충돌 Conflict of Interests

The authors declare that the research was conducted without any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.

저자들은 잠재적인 이해관계 충돌로 해석될 수 있는 어떠한 상업적 또는 재정적 관계도 없이 연구가 수행되었음을 선언한다.

데이터 공개 정보 Data Availability Statement

The raw sequence data reported in this paper have been deposited in the Genome Sequence Archive (Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2021) at National Genomics Data Center (Nucleic Acids Res 2022), China National Center for Bioinformation/Beijing Institute of Genomics, Chinese Academy of Sciences (GSA-Human: HRA005087) that are publicly accessible at https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human.

이 논문에서 보고된 원시 염기서열 데이터는 중국 국립 바이오정보 센터/북경 유전체 연구소, 중국 과학원 산하 국가 유전체 데이터 센터(Nucleic Acids Res 2022)의 유전체 서열 아카이브(Genome Sequence Archive) (Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2021)에 기탁되었으며(GSA-Human: HRA005087), https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human 에서 공개적으로 접근할 수 있다.

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보충 자료 Supplementary Material

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그림 S1. 고대 DNA 손상 패턴. 고대 DNA 염기서열에서 시토신(C)이 티민(T)으로 탈아미노화되면서 발생하는 염기 오류 패턴.

그림 S2. 주성분 분석(PCA). WLR_BA_02를 채색된 현대 및 고대 동아시아인과 함께 분석한 PCA 결과.

그림 S3. 쌍별 외집단- 검정 히트맵. 쌍별 외집단 – 검정은 WRL_BA_02와 고대 동아시아인 간의 공유 유전적 부동을 시험하기 위해 수행되었다. 결과는 WLR_BA_02가 황하 유역 농경민 집단과 가까운 유전적 유사성을 보임을 나타낸다.

그림 S4. 모델 기반 비지도 ADMIXTURE 분석에 기초한 혼합 조상 비율 추정. 모델 기반 비지도 ADMIXTURE 분석의 전체 결과 및 교차 검증 오류. 100회 복제 부트스트래핑을 포함한 5겹 교차 검증을 실행했다.

그림 S5. f4-통계 검정 히트맵. (Mbuti, Reference; WLR_BA_02, 황하[YR]/아무르강[AR]/서요하[WLR]) 형식의 통계 검정은 WLR_BA_02가 고대 신석기 후기 황하(YR) 인구와 가까운 유전적 프로필을 가짐을 나타낸다. |Z|>0은 파란색으로, |Z|<0은 빨간색으로 채색되었다.

표 S1. 고고학 및 유전학 정보 요약.

표 S2. 이 연구에 사용된 기출판 데이터 세트 정보.

표 S3. f4(Mbuti, Reference; WLR_BA_02, YR/AR/WLR) 형식의 f4 통계 결과는 WLR_BA_02와 황하(YR), 아무르강(AR), 서요하(WLR)의 유전적 프로필을 시사한다.

표 S4. qpAdm을 이용한 WLR_BA, WLR_BA_o, WLR_BA_02의 혼합 모델링 결과. 그림 4에 사용된 결과는 노란색으로 강조 표시되었고, 실패한 결과는 빨간색으로 강조 표시되었다.