BackgroundIt is widely accepted that the ancestors of Native Americans arrived in the New World via Beringia approximately 10 to 30 thousand years ago (kya). However, the arrival time(s), number of expansion events, and migration routes into the Western Hemisphere remain controversial because linguistic, archaeological, and genetic evidence have not yet provided coherent answers. Notably, most of the genetic evidence has been acquired from the analysis of the common pan-American mitochondrial DNA (mtDNA) haplogroups. In this study, we have instead identified and analyzed mtDNAs belonging to two rare Native American haplogroups named D4h3 and X2a.ResultsPhylogeographic analyses at the highest level of molecular resolution (69 entire mitochondrial genomes) reveal that two almost concomitant paths of migration from Beringia led to the Paleo-Indian dispersal approximately 15–17 kya. Haplogroup D4h3 spread into the Americas along the Pacific coast, whereas X2a entered through the ice-free corridor between the Laurentide and Cordilleran ice sheets. The examination of an additional 276 entire mtDNA sequences provides similar entry times for all common Native American haplogroups, thus indicating at least a dual origin for Paleo-Indians.ConclusionsA dual origin for the first Americans is a striking novelty from the genetic point of view, and it makes plausible a scenario positing that within a rather short period of time, there may have been several entries into the Americas from a dynamically changing Beringian source. Moreover, this implies that most probably more than one language family was carried along with the Paleo-Indians.

Single-cell technologies have transformed our understanding of human tissues. Yet, studies typically capture only a limited number of donors and disagree on cell type definitions. Integrating many single-cell datasets can address these limitations of individual studies and capture the variability present in the population. Here we present the integrated Human Lung Cell Atlas (HLCA), combining 49 datasets of the human respiratory system into a single atlas spanning over 2.4 million cells from 486 individuals. The HLCA presents a consensus cell type re-annotation with matching marker genes, including annotations of rare and previously undescribed cell types. Leveraging the number and diversity of individuals in the HLCA, we identify gene modules that are associated with demographic covariates such as age, sex and body mass index, as well as gene modules changing expression along the proximal-to-distal axis of the bronchial tree. Mapping new data to the HLCA enables rapid data annotation and interpretation. Using the HLCA as a reference for the study of disease, we identify shared cell states across multiple lung diseases, including SPP1

Archaeological and genetic evidence concerning the time and mode of wild horse ( Equus ferus ) domestication is still debated. High levels of genetic diversity in horse mtDNA have been detected when analyzing the control region; recurrent mutations, however, tend to blur the structure of the phylogenetic tree. Here, we brought the horse mtDNA phylogeny to the highest level of molecular resolution by analyzing 83 mitochondrial genomes from modern horses across Asia, Europe, the Middle East, and the Americas. Our data reveal 18 major haplogroups (A–R) with radiation times that are mostly confined to the Neolithic and later periods and place the root of the phylogeny corresponding to the Ancestral Mare Mitogenome at ∼130–160 thousand years ago. All haplogroups were detected in modern horses from Asia, but F was only found in E. przewalskii —the only remaining wild horse. Therefore, a wide range of matrilineal lineages from the extinct E. ferus underwent domestication in the Eurasian steppes during the Eneolithic period and were transmitted to modern E. caballus breeds. Importantly, now that the major horse haplogroups have been defined, each with diagnostic mutational motifs (in both the coding and control regions), these haplotypes could be easily used to ( i ) classify well-preserved ancient remains, ( ii ) (re)assess the haplogroup variation of modern breeds, including Thoroughbreds, and ( iii ) evaluate the possible role of mtDNA backgrounds in racehorse performance.

ABSTRACT Pulmonary fibrosis develops as a consequence of failed regeneration after injury. Analyzing mechanisms of regeneration and fibrogenesis directly in human tissue has been hampered by the lack of organotypic models and analytical techniques. In this work, we coupled ex vivo cytokine and drug perturbations of human precision-cut lung slices (hPCLS) with scRNAseq and induced a multi-lineage circuit of fibrogenic cell states in hPCLS, which we show to be highly similar to the in vivo cell circuit in a multi-cohort lung cell atlas from pulmonary fibrosis patients. Using micro-CT staged patient tissues, we characterized the appearance and interaction of myofibroblasts, an ectopic endothelial cell state and basaloid epithelial cells in the thickened alveolar septum of early-stage lung fibrosis. Induction of these states in the ex vivo hPCLS model provides evidence that the basaloid cell state was derived from alveolar type-2 cells, whereas the ectopic endothelial cell state emerged from capillary cell plasticity. Cell-cell communication routes in patients were largely conserved in the hPCLS model and anti-fibrotic drug treatments showed highly cell type specific effects. Our work provides an experimental framework for perturbational single cell genomics directly in human lung tissue that enables analysis of tissue homeostasis, regeneration and pathology. We further demonstrate that hPCLS offers novel avenues for scalable, high-resolution drug testing to accelerate anti-fibrotic drug development and translation.

ABSTRACT Organ- and body-scale cell atlases have the potential to transform our understanding of human biology. To capture the variability present in the population, these atlases must include diverse demographics such as age and ethnicity from both healthy and diseased individuals. The growth in both size and number of single-cell datasets, combined with recent advances in computational techniques, for the first time makes it possible to generate such comprehensive large-scale atlases through integration of multiple datasets. Here, we present the integrated Human Lung Cell Atlas (HLCA) combining 46 datasets of the human respiratory system into a single atlas spanning over 2.2 million cells from 444 individuals across health and disease. The HLCA contains a consensus re-annotation of published and newly generated datasets, resolving under- or misannotation of 59% of cells in the original datasets. The HLCA enables recovery of rare cell types, provides consensus marker genes for each cell type, and uncovers gene modules associated with demographic covariates and anatomical location within the respiratory system. To facilitate the use of the HLCA as a reference for single-cell lung research and allow rapid analysis of new data, we provide an interactive web portal to project datasets onto the HLCA. Finally, we demonstrate the value of the HLCA reference for interpreting disease-associated changes. Thus, the HLCA outlines a roadmap for the development and use of organ-scale cell atlases within the Human Cell Atlas.