It is commonly thought that human genetic diversity in non-African populations was shaped primarily by an out-of-Africa dispersal 50–100 thousand yr ago (kya). Here, we present a study of 456 geographically diverse high-coverage Y chromosome sequences, including 299 newly reported samples. Applying ancient DNA calibration, we date the Y-chromosomal most recent common ancestor (MRCA) in Africa at 254 (95% CI 192–307) kya and detect a cluster of major non-African founder haplogroups in a narrow time interval at 47–52 kya, consistent with a rapid initial colonization model of Eurasia and Oceania after the out-of-Africa bottleneck. In contrast to demographic reconstructions based on mtDNA, we infer a second strong bottleneck in Y-chromosome lineages dating to the last 10 ky. We hypothesize that this bottleneck is caused by cultural changes affecting variance of reproductive success among males.

Whole-genome sequencing of individuals from 125 populations provides insight into patterns of genetic diversity, natural selection and human demographic history during the peopling of Eurasia and finds evidence for genetic vestiges of an early expansion of modern humans out of Africa in Papuans. Three international collaborations reporting in this issue of Nature describe 787 high-quality genomes from individuals from geographically diverse populations. David Reich and colleagues analysed whole-genome sequences of 300 individuals from 142 populations. Their findings include an accelerated estimated rate of accumulation of mutations in non-Africans compared to Africans since divergence, and that indigenous Australians, New Guineans and Andamanese do not derive substantial ancestry from an early dispersal of modern humans but from the same source as that of other non-Africans. Eske Willerlsev and colleagues obtained whole-genome data for 83 Aboriginal Australians and 25 Papuans from the New Guinea Highlands. They estimate that Aboriginal Australians and Papuans diverged from Eurasian populations 51,000–72,000 years ago, following a single out-of-Africa dispersal. Luca Pagani et al. report on a dataset of 483 high-coverage human genomes from 148 populations worldwide, including 379 new genomes from 125 populations. Their analyses support the model by which all non-African populations derive most of their genetic ancestry from a single recent migration out of Africa, although a Papuan contribution suggests a trace of an earlier human expansion. High-coverage whole-genome sequence studies have so far focused on a limited number1 of geographically restricted populations2,3,4,5, or been targeted at specific diseases, such as cancer6. Nevertheless, the availability of high-resolution genomic data has led to the development of new methodologies for inferring population history7,8,9 and refuelled the debate on the mutation rate in humans10. Here we present the Estonian Biocentre Human Genome Diversity Panel (EGDP), a dataset of 483 high-coverage human genomes from 148 populations worldwide, including 379 new genomes from 125 populations, which we group into diversity and selection sets. We analyse this dataset to refine estimates of continent-wide patterns of heterozygosity, long- and short-distance gene flow, archaic admixture, and changes in effective population size through time as well as for signals of positive or balancing selection. We find a genetic signature in present-day Papuans that suggests that at least 2% of their genome originates from an early and largely extinct expansion of anatomically modern humans (AMHs) out of Africa. Together with evidence from the western Asian fossil record11, and admixture between AMHs and Neanderthals predating the main Eurasian expansion12, our results contribute to the mounting evidence for the presence of AMHs out of Africa earlier than 75,000 years ago.

Abstract Apes possess two sex chromosomes—the male-specific Y chromosome and the X chromosome, which is present in both males and females. The Y chromosome is crucial for male reproduction, with deletions being linked to infertility 1 . The X chromosome is vital for reproduction and cognition 2 . Variation in mating patterns and brain function among apes suggests corresponding differences in their sex chromosomes. However, owing to their repetitive nature and incomplete reference assemblies, ape sex chromosomes have been challenging to study. Here, using the methodology developed for the telomere-to-telomere (T2T) human genome, we produced gapless assemblies of the X and Y chromosomes for five great apes (bonobo ( Pan paniscus ), chimpanzee ( Pan troglodytes ), western lowland gorilla ( Gorilla gorilla gorilla ), Bornean orangutan ( Pongo pygmaeus ) and Sumatran orangutan ( Pongo abelii )) and a lesser ape (the siamang gibbon ( Symphalangus syndactylus )), and untangled the intricacies of their evolution. Compared with the X chromosomes, the ape Y chromosomes vary greatly in size and have low alignability and high levels of structural rearrangements—owing to the accumulation of lineage-specific ampliconic regions, palindromes, transposable elements and satellites. Many Y chromosome genes expand in multi-copy families and some evolve under purifying selection. Thus, the Y chromosome exhibits dynamic evolution, whereas the X chromosome is more stable. Mapping short-read sequencing data to these assemblies revealed diversity and selection patterns on sex chromosomes of more than 100 individual great apes. These reference assemblies are expected to inform human evolution and conservation genetics of non-human apes, all of which are endangered species.

The development of multiple high-quality reference genome sequences in many taxonomic groups has yielded a high-resolution view of the patterns and processes of molecular evolution. Nonetheless, leveraging information across multiple reference haplotypes remains a significant challenge in nearly all eukaryotic systems. These challenges range from studying the evolution of chromosome structure, to finding candidate genes for quantitative trait loci, to testing hypotheses about speciation and adaptation in nature. Here, we address these challenges through the concept of a pan-genome annotation, where conserved gene order is used to restrict gene families and define the expected physical position of all genes that share a common ancestor among multiple genome annotations. By leveraging pan-genome annotations and exploring the underlying syntenic relationships among genomes, we dissect presence-absence and structural variation at four levels of biological organization: among three tetraploid cotton species, across 300 million years of vertebrate sex chromosome evolution, across the diversity of the Poaceae (grass) plant family, and among 26 maize cultivars. The methods to build and visualize syntenic pan-genome annotations in the GENESPACE R package offer a significant addition to existing gene family and synteny programs, especially in polyploid, outbred and other complex genomes.

Abstract One of the X chromosomes in genetic females is silenced by a process called X chromosome inactivation (XCI). Variation in XCI across the placenta may contribute to observed sex differences and variability in pregnancy outcomes. However, XCI has predominantly been studied in human adult tissues. Here we sequenced and analyzed DNA and RNA from two locations from 30 full-term pregnancies. Implementing an allele specific approach to examine XCI, we report evidence that XCI in the human placenta is patchy, with large patches of either silenced maternal or paternal X chromosomes. Further, using similar measurements, we show that this is in contrast to adult tissues, which generally exhibit mosaic X-inactivation, where bulk samples exhibit both maternal and paternal X chromosome expression. Further, by comparing skewed samples in placenta and adult tissues, we identify genes that are uniquely silenced or expressed in the placenta compared to adult tissues highlighting the need for tissue-specific maps of XCI.

ABSTRACT The Brazilian buffy-tufted-ear marmoset ( Callithrix aurita ), one of the world’s most endangered primates, is threatened by anthropogenic hybridization with exotic, invasive marmoset species. As there are few genetic data available for C. aurita , we developed a PCR-free protocol with minimal technical requirements to rapidly generate genomic data with genomic skimming and portable nanopore sequencing. With this direct DNA sequencing approach, we successfully determined the complete mitogenome of a marmoset that we initially identified as C. aurita . The obtained nanopore-assembled sequence was highly concordant with a Sanger sequenced version of the same mitogenome. Phylogenetic analyses unexpectedly revealed that our specimen was a cryptic hybrid, with a C. aurita phenotype and C. penicillata mitogenome lineage. We also used publicly available mitogenome data to determine diversity estimates for C. aurita and three other marmoset species. Mitogenomics holds great potential to address deficiencies in genomic data for endangered, non-model species such as C. aurita . However, we discuss why mitogenomic approaches should be used in conjunction with other data for marmoset species identification. Finally, we discuss the utility and implications of our results and genomic skimming/nanopore approach for conservation and evolutionary studies of C. aurita and other marmosets.

The Turkana people inhabit arid regions of east Africa-where temperatures are high and water is scarce-and they practice subsistence pastoralism, such that their diet is primarily composed of animal products. Working with Turkana communities, we sequenced 367 genomes and identified 8 regions putatively involved in adaptation to water stress and pastoralism. One of these regions includes a putative enhancer for STC1-a kidney-expressed gene involved in the response to dehydration and the metabolism of purine-rich foods such as red meat. We show that STC1 is induced by antidiuretic hormone in humans, is associated with urea levels in the Turkana themselves, and is under strong selection in this population (s∼0.041). This work highlights that partnerships with subsistence-level groups can lead to new models of human physiology with biomedical relevance.

Abstract In 2011, the first high-quality genome assembly of a squamate reptile (lizard or snake) was published for the green anole. Dozens of genome assemblies were subsequently published over the next decade, yet these assemblies were largely inadequate for answering fundamental questions regarding genome evolution in squamates due to their lack of contiguity or annotation. As the “genomics age” was beginning to hit its stride in many organismal study systems, progress in squamates was largely stagnant following the publication of the green anole genome. In fact, zero high-quality (chromosome-level) squamate genomes were published between the years 2012–2017. However, since 2018, an exponential increase in high-quality genome assemblies has materialized with 24 additional high-quality genomes published for species across the squamate tree of life. As the field of squamate genomics is rapidly evolving, we provide a systematic review from an evolutionary genomics perspective. We collated a near-complete list of publicly available squamate genome assemblies from more than half-a-dozen international and third-party repositories and systematically evaluated them with regard to their overall quality, phylogenetic breadth, and usefulness for continuing to provide accurate and efficient insights into genome evolution across squamate reptiles. This review both highlights and catalogs the currently available genomic resources in squamates and their ability to address broader questions in vertebrates, specifically sex chromosome and microchromosome evolution, while addressing why squamates may have received less historical focus and has caused their progress in genomics to lag behind peer taxa.

Abstract INTRODUCTION The objective of this study is to characterize the dysregulation of gene expression in AD affected brain tissues through an interpretable deep learning framework. METHODS We trained multi-layer perceptron models for the classification of neuropathologically confirmed AD vs. controls using transcriptomic data from three brain regions of ROSMAP study. The disease spectrum was then modeled as a progressive trajectory. SHAP value was derived to explain model predictions and identify significantly implicated genes for subsequent gene co-expression network analysis. RESULTS The models achieved excellent performance in classification and prediction in two external datasets from Mayo RNA-seq cohort and Mount Sinai Brain Bank cohort. SHAP explainer revealed common and specific transcriptomic signatures from different brain regions. DISCUSSION We identified common gene signatures among different brain regions in microglia and sex specific modules in neurons implicated in AD. This work paves the way for utilizing artificial intelligence approaches in studying AD at the molecular level. Research-in-Context Systematic review: Postmortem brain transcriptomes have been analyzed to study the molecular changes associated with Alzheimer’s disease, usually by a direct contrast approach such as differential gene expression analysis. Nuanced gene regulatory networks thus cannot be easily pinpointed from convoluted data such as those from bulk-tissue profiling. We applied a novel interpretable deep learning approach to dissect the RNA-seq data collected from three different brain regions of a large clinical cohort and identified significant genes for network analysis implicated for AD. Interpretation: Our models successfully predicted neuropathological and clinical traits in both internal and external validations. We corroborated known microglial biology in addition to revealing novel sex chromosome-linked gene contributing to sex dimorphism in AD. Future directions: The framework could have broad utility for interpreting multi-omic data such as those from single-cell profiling, to advance our understanding of molecular mechanisms of complex human disease such as AD. Highlights We applied novel interpretable deep learning methods to postmortem brain transcriptomes from three different brain regions We interpreted the models to identify genes most strongly implicated in AD Network analysis corroborated known microglial biology and revealed novel sex specific transcriptional factors associated with neuronal loss in AD