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香果树(Emmenopterys henryi)的亲缘地理学和景观遗传学研究
swwl 2016-5-6 23:06
香果树( Emmenopterys henryi Oliv. )隶属茜草科( Rubiaceae )康达明族( Condamineeae )香果树属( Emmenopterys ),为中国特有的单种属植物。香果树祖先类群在始新世到中新世曾广泛分布于北半球,目前仅分布于中国亚热带地区(北至秦岭北坡,南至云南文山麻栗坡)海拔 400–2200 米处的沟谷或山坡谷地的暖温带落叶阔叶林中,香果树的野外资源量有限,现已被列入我国二级重点保护植物。该物种在中国的分布范围广,是一个很好的检验地理隔离、景观隔离以及自然选择在谱系分化中相对作用模式系统。此外,解析香果树的中性与适应性遗传多样性的空间分布,将为该物种的科学保护提供理论指导与技术支持。由于叶绿体 DNA 遗传信息更多地反映过去一系列的历史事件所遗留的痕迹,而核基因组的遗传信息则能反映近期发生的基因流过程和状况,因此, 本研究利用叶绿体 DNA ( cpDNA )片段( psb A – trn H , trn L – trn F , trn T – trn L )、细胞核核糖体 DNA 的内转录间隔区( ITS )序列以及 AFLPs 分子标记联合分析香果树分布区内 38 个群体的遗传多样性、遗传结构以及谱系地理结构。 基于系统发生学、亲缘地理学、群体遗传学及景观遗传学等分析方法,解析了物种与谱系进化历史和谱系分化的生态与地理因素。 主要结果如下: ( 1 )叶绿体与核糖体 DNA 的遗传多样性与遗传结构 基于 cpDNA 和 ITS 的系统发生分析结果表明,香果树大致以长江流域为界分为两大谱系,即南部谱系和北部谱系。在种水平,香果树遗传多样性非常高( cpDNA : h T = 0.928 , π T = 0.00271 ; ITS : h T = 0.675 ; π T = 0.00195 ),而群体水平的遗传多样性较低( h S = 0.291 , π S = 0.00054 ; ITS : h S = 0.347 , π S = 0.000828 ),因此群体间分化大( cpDNA : F ST = 0.779 ; ITS : F ST =0.558 )。南部谱系的遗传多样性( cpDNA : h T = 0.889 , π T = 0.00215 ; ITS : h T = 0.687 , π T = 0.0022 )高于北部谱系( cpDNA : h T = 0.818 , π T = 0.00196 ; ITS : h T = 0.561 , π T =0.00085 )。此外,南部谱系的群体遗传分化( cpDNA : F ST = 0.823 ; ITS : F ST =0.558 )明显大于北部谱系( cpDNA : F ST =0.551 ; ITS : F ST =0.184 )。基于叶绿体片段的 SAMOVA 分析,南、北谱系又各自进一步分为东、西两个地理组,即东南地理组、中部 – 西南地理组、东北地理组和西北地理组。香果树在种水平( G ST / N ST =0.704/0.802 , P 0.01 ) 和南部谱系 ( G ST / N ST = 0.757/0.868 , P 0.05 )具有明显的谱系地理结构,并在种内 ( r = 0.237 , P =0.001 ) 和南北谱系内(北部谱系: r = 0.506 , P = 0.001 ; 南部谱系: r = 0.293 , P = 0.001 )均检测到距离隔离效应( Isolation-by-Distance , IBD )。 ( 2 ) 谱系分化与群体动态历史分析 基于叶绿体单倍型数据, 使用松散分子钟的贝叶斯系统进化分析方法 ,由 BEAST 软件估算得到:香果树南北谱系分化的时间约为 5.06 百万年前( Ma )( 95% HPD : 1.68–8.91 Ma ),谱系内的分化时间分别约为 3.64Ma (南部谱系, 95%HPD : 1.18–6.42 Ma )和 3.42 Ma (北部谱系, 95% HPD : 0.99–6.40 Ma ),因此谱系分化 与中新世 / 上新世的气候波动导致物种的气候避难所隔离有关。 通过中性检验和失配分布分析得到, 东南、东北和西北 3 个地理组符合空间扩张模型,其扩张时间分别为 :东南地理组 c . 0.23 Ma ( 95% CI : 0.000–0.811 Ma );东北地理组 c . 0.19 Ma ( 95% CI : 0.111–0.314 Ma );西北地理组 c .0.26 Ma ( 95% CI : 0.133–0.376 Ma ) ,均在倒数第二个冰期[里斯冰期( c. 0.12 – 0.35 Ma )]区间内 。 ( 3 )物种生态位模型模拟与谱系生态位分化分析 采 用香果树的 114 个 分布记录点的地理信息,以 6 个生物气候指标为环境因子,使用 MAXENT 软件对香果树过去[末次间冰期( LIG ; c. 130–140 kya BP )、末次盛冰期( LGM ; c. 21 kya BP )]、当代( 1950 - 2000 )以及未来( 2080 )的潜在分布区做出预测。结果表明,尽管目前的分布预测很好的代表了该种的现存分布区,但有些预测地区并没有该种的分布记录(如青藏高原的东南部以及台湾地区 ) 。与现代的分布区相比:在 LIG 时期,香果树具有很窄的潜在分布区范围,特别是华中及华北地区(比如,四川盆地的北部以及秦岭 – 大巴山系);在 LGM 时期,香果树的潜在分布区大幅地拓展,占据了中国亚热带大片低地区域。但是,在将来的 2080 年,除了北方秦岭 – 大巴山系之外,香果树其他的潜在分布区(特别是长江以南地区)急剧压缩。谱系生态位分化分析表明, 香果树南北谱系的生态位存在明显的分化,与其相关的主导因子是与降水相关的生物气候因子。 ( 4 ) AFLPs 的遗传多样性与遗传结构 筛选了 9 对 AFLP 引物组合,对 394 个香果树群体的遗传变异进行了分析。 9 对 AFLP 引物共扩增出了 457 条带峰值清晰、可重复、可判读的条带,其中 431 条( 94.31% )为多态性条带。 香果树具有较高的种内遗传多样性( H E = 0.217 , I = 0.394 ),较低的群体内遗传多样性( H E = 0.117 , I = 0.176 ),因此群体间遗传分化较大( F ST = 0.344 )。基于 Bayesian 模型的 BAPS 聚类分析表明: cpDNA 北部谱系单独聚为 1 个群簇,而 cpDNA 南部谱系则由 9 个群簇组成。 PCoA ( principal coordinate analysis )分析、 NJ ( neighbour-joining )树的结果与 BAPS 总体一致,但在南部 cpDNA 谱系, PCoA 分析和 NJ 树都支持分成西南 地理组 和中部 - 东南部 地理组 。尽管, cpDNA 南部与北部谱系具有相似的遗传多样性水平(南部: H E = 0.212 , I = 0.323 ;北部: H E = 0.203 , I = 0.338 ),但 cpDNA 南部谱系的遗传分化( F ST = 0.416 )显著大于北部谱系( F ST = 0.175 )。 ( 5 )空间遗传分化的生态与地理因素 采用基因组扫描( genome scanning , GS )与多元线性回归方法( multiple linear regression , MLR )检测了 AFLPs 的 outlier 位点以及与适应相关的潜在位点,并进一步用 单变量回归分析( univariate regressions , UR ) 解析了导致香果树群体局域适应的环境因素。由 Mcheza 和 BayeScan v. 2.0 软件分别测到 67 个和 16 个 AFLPs 的 outlier 位点,有 6 个 outlier 位点被两个软件同时检测出。 通过 MLR 分析发现, 6 个位点中的 4 个位点( L128 、 L144 、 L294 、 L305 ,占总数的 0.88% )受环境因子选择 。进一步用 UR 分析得到 平均日较差温度( BIO2 : Mean Diurnal Range )、季节温度( BIO4 : TemperatureSeasonality )、最热月最高温( BIO5 : MaxTemperature of Warmest Month )、年降水( BIO12 : Annual Precipitation )和季节降水( BIO15 : Precipitation Seasonality ) 这 5 个环境因子与上述 6 个 outlier 位点具有最强的相关性。 基于中性的 AFLPs 数据,运用随机多重矩阵回归分析( MultipleMatrix Regression with Randomization , MMRR )和结构方程建模( Structural Equation Modelling , SEM )等景观遗传学统计方法研究了环境阻力、地理隔离及自然选择在空间遗传分化中的作用,结果表明:地理隔离效应( IBD )对香果树空间遗传分化的促进作用( MMRR : 0.3072 ; SEM : 0.360± 0.037 )大于环境阻力效应( Isolation-by-Environment ; IBE )( MMRR : 0.2467 ; SEM : 0.181 ± 0.151) 。通过环境变量贡献分析得到环境阻力中贡献度最大的是季节性温度( BIO4 : Temperature Seasonality )和温度年较差( BIO7 : Temperature Annual Range );其次是年均温( BIO1 : Annual Mean Temperature )、最热月最高温( BIO5 : Max Temperature of Warmest Month )及最干季平均温( BIO9 : Max Temperature of Warmest Month );而坡度、土壤类型及年降水量贡献度最小。因此地理隔离、环境阻力及自然选择共同塑造了香果树近代的空间遗传结构。 综上所述,香果树在种水平具有较高的遗传多样性和明显的谱系地理结构,谱系分化与中新世 / 上新世的气候波动导致物种的气候避难所隔离有关,当代的群体间 地理隔离与环境阻力对群体间的基因流也产生了明显的阻隔效应,同时自然选择导致的局域适应性则进一步加速了群体间分化。本研究所揭示的香果树群体遗传多样性和遗传结构,对香果树群体的保护具有重要的理论指导作用,同时,有助于理解晚 第三纪气候变化对东亚温带植物进化历史和分布的影响 。 关键词 :香果树,亲缘地理,景观遗传,生态位模拟,生态位分化,地理隔离,环境隔离 Yong-HuaZhang, Ian J. Wang, Hans Peter Comes, Hua Peng, Ying-Xiong Qiu. Contributionsof historical and contemporary geographic and environmental factors tophylogeographic structure in a Tertiary relict species, Emmenopterys henryi (Rubiaceae). Scientific Reports (SCI , IF= 5.578). 03 May 2016. DOI:10.1038/srep24041.
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High Resolution Melting (HRM) analysis 在谱系地理学中的应用
dxd 2012-7-12 17:14
本人第一篇以第一作者发表的学术论文,刚刚公布于Molecular Ecology Resources的预览版上,谈的是 High Resolution Melting (HRM) analysis 这一工具可以在谱系地理学(phylogeography,或译作亲缘地理学/系统发生生物地理学)研究中用于检测未知的单倍型(haplotype)。( 9月12日注:正式版已经发布在9月刊出的 Volume 12,Issue 5,pages 894-908页。) 所谓 High Resolution Melting (HRM) analysis,就是改进了的DNA熔解曲线分析。其原理就是DNA双链在加热过程中的解旋(熔解)动态与该DNA片段本身的长短及序列组成有关系。在实时(real-time)PCR 实验中,特异结合在DNA双链部分的荧光分子能够将这一解旋过程反映在最终的熔解曲线上,横坐标是温度,纵坐标是荧光强度(对应DNA双链部分的多少)。同一基因位点的两个不同等位基因,其序列差异往往会导致其熔解曲线的形状也有区别。这样,对于某段基因,虽然我们事先可能不知道两个生物个体之间是否存在变异,但通过实时PCR之后的熔解曲线测定,就能知道它们俩是否相同。同理,我们可以用它来检测每个种群内存在几种不同的等位基因(或单倍型)。目前为止还没有用于二倍体的核基因组,因为技术不够成熟。 在一个研究实例中,我们检测了石竹科的两个近缘种 Arenaria ciliata 与 A. norvegica 在欧洲的一些种群,证实了这一方法能够在大批量DNA测序之前就确定出每个种群有几种单倍型。本方法的用处在于,仅需在HRM分析之后对部分样品测序,而不需对所有样品测序,就能知道所有样品的单倍型。当然,这种方法仍然是粗线条的,存在一定的漏检率,部分变异可能无法被熔解曲线反映出来。我们最后做了一点软件模拟实验,就是为了估计漏检率能有多少。唯一保险的做法是对所有样品进行测序,但相比而言,我们的方法能节省时间和金钱。而与传统的RFLP等方法相比,我们的方法能检测到更全面的遗传多态性信息,充分利用所有采集到的样品。 其实HRM这个技术早已经不是新鲜事物,在生物医学检测领域早已经用得很普遍了。我们只不过是把它搬过来用于另外一个领域而已。唯一的改进是把它用于更长的DNA片段。有些技术不新,不妙,也不保证完全准确,但是它们在实践中被证明很有用。这就是我们这篇文章的用意。各位做谱系地理学的同行,如果有条件使用 real-time PCR 仪器的,可以考虑尝试一下我们介绍的方法。论文摘要见下面的连接。 Rapid identification of chloroplast haplotypes using High Resolution Melting analysis DOI: 10.1111/j.1755-0998.2012.03164.x 另外推荐一个在线工具 uMelt SM ,可以用来预测任意一段DNA 序列的熔解曲线。开发这一工具的作者是 Zachary Dwight,其所在的研究组就是当初发明快速 real-time PCR 以及HRM 分析技术的 Carl T. Wittwer 在犹他大学的实验室。他们自己也仍然在做实时定量PCR仪器的开发与设计。
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