郑家沟墓地墓葬编号考察

Accession Individual Name Gender Y MT 墓葬信息
HRI1292934 JZ24089572-C14-39 female N9a11
HRI1292935 JZ24089570-C12-20 female Y1
HRI1292936 JZ24082566-C25-45 male C-ACT7091 A18
HRI1292937 JZ24089561-C3-41 female B5b2c
HRI1292938 JZ24089566-C8-28 male C-ACT7091 A-a
HRI1292939 JZ24089568-C10-29 male C-ACT7091 A18
HRI1292940 JZ24089576-C18-44 male N-Y109387 D5a3a1
HRI1292941 JZ24089580-C22-15 male C-ACT7091 B5b2c
HRI1292942 JZ24089582-C24-22 male C-ACT7091 G2b2
HRI1292943 JZ24089583-C26-2 male C-ACT7091 R11
HRI1292944 JZ24089585-C28-14 male C-ACT7091 B5b2c
HRI1292945 ZJG1 male C-ACT7091 D4a
HRI1292946 ZJG2 male N-Y149575 B5b2c ZJG2,5285-4978校正年前
HRI1292947 ZJG3 male C-ACT7091 R11
HRI1292948 ZJG4 male C-ACT7091 A5c
HRI1292949 ZJG5 female D5a3a1
HRI1292950 ZJG6 male N-Y149575 D4a
HRI1292951 ZJG7 male C-ACT7091 A-a1 5279-4871校正年前
HRI1292952 ZJG9 male C-ACT7091 R11

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郑家沟遗址位于张家口市宣化区西南隅塔儿村乡郑家沟村西100米处的高地上。2024年度继续发掘一号积石冢,冢体呈梯形,由3级土台构成,清理石棺墓、石匣墓60余座,均为二次葬;发现祭祀坑90余座。出土陶、玉、石、玛瑙、水晶、蚌等文物170余件。测年结果显示,一号积石冢基本处于红山文化晚期并越过了辽西地区红山文化的下限。郑家沟遗址积石冢是首次在远离红山文化核心区域的冀西北地区发现、发掘的红山文化典型遗迹,不仅为研究红山文化遗址分布范围、丧葬祭祀习俗、社会文明化进程以及辽西地区与冀西北地区史前文化的交流、互动等重要学术问题提供了一批新材料,还为继续探索红山文化的流向提供了重要线索。

尼安德特人最早出现在欧洲,大约在30-40万年前。根据考古发现和基因研究,他们可能起源于非洲的早期人类(早期智人或直立人),在迁移到欧亚大陆后逐渐演化成为独特的人种。最早的尼安德特人化石发现于德国的尼安德特山谷(因此得名),但后来在整个欧洲、西亚和中亚都发现了尼安德特人的遗迹。

研究表明,尼安德特人在欧亚大陆上适应了不同的环境,发展出了独特的文化和工具制作技术。他们生活在冰河时期,具有适应寒冷气候的身体特征,如粗壮的体格和较短的四肢。尼安德特人在大约4万年前灭绝,但在灭绝前与现代智人有过基因交流,这使得现今非非洲人类群体中都携带有1-4%的尼安德特人基因。

丹尼索瓦人的遗骸最早是在俄罗斯西伯利亚阿尔泰山脉的丹尼索瓦洞穴中被发现,这也是这个古老人种名字的由来。2008年,科学家在该洞穴中发现了一块年轻女性的手指骨,经过DNA分析发现这是一个此前未知的人类物种。

考古证据和基因研究表明,丹尼索瓦人可能在约40万年前就已经在亚洲活动。他们与尼安德特人有着共同的祖先,约在76.5万年前从尼安德特人的谱系中分离出来。除了在西伯利亚的发现外,在青藏高原等地区也发现了丹尼索瓦人的遗传痕迹,表明他们曾经在亚洲广泛分布。

现代人类中,美拉尼西亚人携带着最高比例的丹尼索瓦人基因(约3-5%),而东亚人和美洲原住民也携带有少量丹尼索瓦人DNA(约0.2%)。这表明丹尼索瓦人在灭绝前曾与现代智人发生过基因交流。

中国团队仍然主要关注单亲遗传(Y染色体和线粒体DNA)而不是像西方那样进行全基因组分析,这一点很显著。但是,当我们将比较对象转向印度时,这种差异也同样引人注目。

中国团队仍然主要只关注单亲遗传标记的研究(相对于西方而言),这一点很引人注目,但是当我们将比较对象换成印度时,这种差异同样引人注目。

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  • ZJG7,5279-4871校正年前

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Mac 上 Skill CLI 无法执行的坑:最后其实一条命令就够了

我在做 Amazon skills 的过程中,逐步把本地 CLI 从 Python 脚本切到 Go 二进制。这样做的好处很明显:用户不用装 Python、不用配依赖,解压 skill 后直接运行。但在 macOS 上,我们反复遇到一个看起来很玄的问题:同一个二进制,在 Linux/Windows 上正常,在 Mac 上就是执行不了。 当时遇到的现象 常见报错大概有几类: * 双击或 agent 调用 CLI 时,系统提示文件来自未知开发者,无法打开。 * 终端里执行时提示 Permission denied。 * 已经 chmod +x 了,仍然被 macOS 拦截。 * Apple

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当我把全世界人群的基因 PCA 跑出来后,看见了一个倒 L 型

最近我把之前学的一些分子人类学知识,终于真正落地了。 不是停留在看论文、看别人画图、看别人解释“人群结构”这些概念,而是自己把数据处理完,自己跑 PCA,自己把全世界不同人群放到一张图上。 然后那一刻,我真的被击中了。 图上出现了一个非常漂亮的倒 L 型。 一端是非洲,另一端逐渐拉向东亚,中间有中东、欧洲、南亚、欧亚大陆上的各种过渡人群。它不是那种随机散点图,而是有方向、有骨架、有历史感的结构。 我第一眼看到的时候,脑子里直接冒出一句话: 这不像是一张普通统计图,这像是人类迁徙史在二维空间里留下的影子。 当然,后来我也提醒自己,PCA 不能被过度浪漫化。它不是地图,也不是时间轴,更不是“谁从哪里走到哪里”的直接证据。PCA 本质上是把高维基因差异压缩到几个主成分上,用最大方差方向把样本摊开。它可以帮助我们观察人群结构、相似性、分化和混合,但不能单独承担全部历史解释。PCA 在群体遗传学里常用于观察 population structure

By ladydd

吞吐与延迟:一个厨房比喻讲透性能压测

写于 2026-06-26。背景: MCP 服务 跑在 3 台 ClickHouse(每台 16 核 / 64G,1 分片 3 副本)上。 我们花了一整轮做公网压测,把这套系统的极限、天花板和杠杆全摸清了。这篇把"吞吐 / 延迟 / 排队"这三个最容易混的概念讲透,配我们自己的真实实测数据。 一句话结论 我们这套系统的吞吐天花板 ≈ 76 req/s。 往里塞再多并发(100、200、300、500),每秒"做完"的还是大约 76 个,多出来的全在排队。系统不会崩,只会让每个人等得更久。 天花板能不能抬?

By ladydd

四卡 3090 本地模型部署复盘:Ollama 跑通 35B,以及 GPU0 掉卡问题

这次做的是一轮真实的本地模型部署摸底。 目标不是搭一个临时 Demo,而是把一台四卡 3090 GPU 机器接进自己的日常 AI 使用环境:本机跑 Open WebUI,负责账号、会话和前端配置;GPU 机器只负责模型推理。这样以后换模型、换推理框架、重启服务,都尽量不影响本机的使用入口。 最后结论比较清楚:qwen3.5:35b 的 GGUF Q4_K_M 量化版已经通过 Ollama 跑通,本机 Open WebUI 可以接入,热加载后的聊天速度也能用;但 GPU0 存在明显稳定性问题,重启后能短暂恢复,跑过负载后又会掉到 NVML 异常状态。 状态快照 当前能用的部分: * 本机 Open WebUI 已部署,

By ladydd
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