Dove il DNA antico tace: studio della 'life history' individuale nelle popolazioni umane del passato tramite analisi istologica e biogeochimica ad alta risoluzione di tessuti dentali mineralizzati da contesti archeologici e paleontologici umani

Questa tesi mira a presentare una panoramica, anche sperimentale con dati editi ed inediti, della ricostruzione delle life histories umane mediante metodi istologici e biogeochimici applicati allo smalto dentale delle dentizioni decidue. La tesi si concentra sulle metodologie biogeochimiche ad alta risoluzione spaziale che consentono di ottenere livelli temporali di dettaglio senza precedenti (da stagionali fino a sub-settimanali), quando combinate con l'analisi istomorfometrica dei tessuti dentali mineralizzati. La presente ricerca si concentra sulla creazione di modelli consistenti di variazione delle concentrazioni di elementi in traccia (con particolare riferimento a stronzio e bario) lungo la giunzione smalto dentinale, ottenuti tramite LA-ICPMS (Laser Ablation Inductively Coupled Mass Spectrometry), in funzione dei cambiamenti nella dieta (allattamento, svezzamento) nel primo anno di età di individui a storia nutrizionale nota (utilizzando denti decidui naturalmente esfoliati). In una prospettiva bioarcheologica, i risultati delle indagini sulla dieta altamente risolte nel tempo e interpretate con modelli come quelli proposti si correlano direttamente alle life histories individuali e consentono una analisi più sfumata e completa del comportamento umano nel passato, fornendo informazioni essenziali per la comprensione degli adattamenti bioculturali e aprendo finestre conoscitive su aspetti quali il rapporto madre-progenie, la gravidanza, l’allattamento, lo stress infantile, la dieta sia della progenie che della madre, la mobilità ad alta risoluzione e molti altri aspetti della vita delle popolazioni del passato che lo studio del DNA antico e della morfologia scheletrica non possono fornire. Dove il DNA antico tace, lo studio avanzato delle life histories parla.

A molecular phylogeny of bivalve mollusks: ancient radiations and divergences as revealed by mitochondrial genes

The main scope of my PhD is the reconstruction of the large-scale bivalve phylogeny on the basis of four mitochondrial genes, with samples taken from all major groups of the class. To my knowledge, it is the first attempt of such a breadth in Bivalvia. I decided to focus on both ribosomal and protein coding DNA sequences (two ribosomal encoding genes -12s and 16s -, and two protein coding ones - cytochrome c oxidase I and cytochrome b), since either bibliography and my preliminary results confirmed the importance of combined gene signals in improving evolutionary pathways of the group. Moreover, I wanted to propose a methodological pipeline that proved to be useful to obtain robust results in bivalves phylogeny. Actually, best-performing taxon sampling and alignment strategies were tested, and several data partitioning and molecular evolution models were analyzed, thus demonstrating the importance of molding and implementing non-trivial evolutionary models. In the line of a more rigorous approach to data analysis, I also proposed a new method to assess taxon sampling, by developing Clarke and Warwick statistics: taxon sampling is a major concern in phylogenetic studies, and incomplete, biased, or improper taxon assemblies can lead to misleading results in reconstructing evolutionary trees. Theoretical methods are already available to optimize taxon choice in phylogenetic analyses, but most involve some knowledge about genetic relationships of the group of interest, or even a well-established phylogeny itself; these data are not always available in general phylogenetic applications. The method I proposed measures the "phylogenetic representativeness" of a given sample or set of samples and it is based entirely on the pre-existing available taxonomy of the ingroup, which is commonly known to investigators. Moreover, it also accounts for instability and discordance in taxonomies. A Python-based script suite, called PhyRe, has been developed to implement all analyses.