黄河湾古基因组揭示中原、草原和中国南方之间的远距离人口互动

[Browse - BioProject - CNCB-NGDC](https://ngdc.cncb.ac.cn/bioproject/browse/PRJCA040327) Ancient genomes from the Yellow River Bend reveal long-distance population interactions between the Central Plains, Steppe and southern China --- --- 这项研究探讨了古代中国不同地区人群之间的基因交流和迁徙模式,特别关注了黄河湾地区、草原地带以及南方地区之间的人口互动关系。

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Ancient genomes from the Yellow River Bend reveal long-distance population interactions between the Central Plains, Steppe and southern China



这项研究探讨了古代中国不同地区人群之间的基因交流和迁徙模式,特别关注了黄河湾地区、草原地带以及南方地区之间的人口互动关系。

我们为23位从新石器时代晚期到青铜铁器时代的个体生成了全基因组数据。研究发现,来自中原地区的仰韶文化相关基因构成了史前居民基因谱系的主要组成部分。在新石器时代晚期,黄河湾人群接受了来自蒙古北方草原的微小但不可或缺的基因贡献。

与此同时,这个新石器时代晚期人群展现出来自中国南方意外显著的基因影响,这种影响一直持续到该地区的青铜铁器时代。这表明中国南北之间存在着长距离的基因交流。总的来说,我们的研究强调了过去5000年间黄河湾地区的中原、草原和中国南方之间复杂而持久的古代人口互动。

黄河湾位于中华文明的北部边界,见证了中原农耕民族与北方草原人群之间频繁的史前人口互动。在这一地区,为了防御来自草原的暴力冲突,修建了大量的古代防御性石城,其中以石峁新石器时代石城最为著名,周围还环绕着新华等卫星城,在这些地方发现了人祭遗迹。然而,这一地区相关的史前人口动态仍然知之甚少。

在本研究中,我们为黄河湾地区19位从新石器时代晚期到青铜铁器时代的个体生成了全基因组数据。研究发现,来自中原地区的仰韶文化相关基因构成了史前居民基因谱系的主要组成部分。在新石器时代晚期,黄河湾人群接受了来自蒙古北方草原的微小但不可或缺的基因贡献。与此同时,这个新石器时代晚期人群展现出来自中国南方意外显著的基因影响,这种影响一直持续到该地区的青铜铁器时代。这表明中国南北之间存在着长距离的基因交流,其范围比中原地区向北延伸了800多公里,这代表了一个超出先前认知的重要北向人口迁移。

总的来说,我们的研究强调了过去5000年间黄河湾地区的中原、草原和中国南方之间复杂而持久的古代人口互动,揭示了史前人口接触在文化和基因层面上都存在着长距离交流。

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三台机器部署 ClickHouse 高可用集群实战记录

本文是一份可发布版部署记录。真实 IP、域名、账号、密码、下载链接、业务目录名、机器唯一标识等敏感信息已经替换为占位符。命令中的 <...> 需要按自己的环境替换。 目标与拓扑 这次目标是用三台数据节点部署一套 ClickHouse 高可用集群,拓扑采用: 1 shard x 3 replicas 含义是:集群只有一个逻辑分片,三台机器都保存同一份数据的完整副本。任意一台数据节点宕机时,只要 ClickHouse Keeper 仍然有多数派,剩余节点仍可继续提供读写服务。 规划节点如下: 主机名示例地址角色ch-01<ch-01-ip>ClickHouse Server + ClickHouse Keeperch-02<ch-02-ip>ClickHouse Server + ClickHouse Keeperch-03<ch-03-ip&

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折腾记(二):接入火山引擎实时语音 API,家庭语音助手体验直接拉满

接上篇 上一篇用全开源组件(Whisper + Hermes + Edge-TTS)搭了个语音助手,能跑,但体验就是"能用"二字: * 中文识别只有 70 分,方言基本歇菜 * 英文唤醒词"Alexa"喊着别扭 * 说完到回复要等 4-8 秒 * 它说话的时候你插不了嘴 这些问题靠堆开源组件很难根治。于是我去试了火山引擎(字节跳动)的语音服务,结果直接换了条路。 这篇分两段:先讲怎么用火山引擎的 ASR/TTS 替换掉开源组件(小改),再讲怎么上端到端实时语音模型(大改)。 第一段:先把 ASR 和 TTS 换成火山引擎 为什么换 我用豆包输入法的时候发现它语音识别准得离谱。一查,豆包用的就是字节自家的火山引擎 Seed-ASR。开通后有免费额度(

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折腾记(一):用全开源组件给家里搭一个语音助手,对接自己的 Hermes Agent

起因 事情是从一块 ESP32-S3 开发板开始的。 我手上有一块 Seeed Studio XIAO ESP32-S3 Sense,带摄像头和麦克风。最初的想法很美好:用这块板子做一个无线语音终端,对着它说话,连到我服务器上跑的 Hermes Agent(一个自托管的 AI agent),让它回答我。 但折腾到一半我突然意识到一件事:我的麦克风、音响、服务器全在家里,为什么要绕一圈用 ESP32?直接把麦克风和音响插到服务器上不就行了? ESP32 那条路(做无线拾音终端)当然也有价值,但那是"为了学嵌入式而学",不是解决问题的最短路径。于是这个项目就从"嵌入式项目"变成了"在服务器上拼一个语音助手"。这篇就记录后者。 教训零:先想清楚你要解决的是什么问题。很多时候最优解比你最初设想的简单得多。 目标

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Kiro 的三种代理设置方法:本地、服务端、Remote

作为kiro的骨灰级用户,这篇是我自己折腾 Kiro / Kiro Remote / Ubuntu Server 代理问题后的复盘。 核心不是“怎么配一个代理”,而是先判断:到底是谁在访问外网? 谁访问外网,代理就要配给谁。 0. 先说结论 Kiro 相关代理大概分三类: 场景真正访问外网的进程在哪里代理应该配在哪里本地 KiroWindows / Mac 本机本机 Clash / Proxifier / 系统代理服务端 Kiro / CLIUbuntu Server 上的 shell、CLI、node、kiro 进程Ubuntu 的环境变量,比如 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXYKiro Remote远程 Ubuntu 上的 ~/.kiro-server 和 extensionHost远程 Ubuntu 的 Kiro Server

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