根据两位密歇根大学进化生物学家的一项新研究,越来越流行的技术仅通过分析遗传差异来推断动物和植物中的物种边界是有缺陷的,并且可能导致夸大的多样性估计。Lacey Knowles和Jeet Sukumaran调查了广泛用于快速确定物种之间界限的数学模型所做出的推论的准确性,而没有耗费费力的,艰苦的比较博物馆藏品中标本的过程。他们发现,遗传方法,正式称为多物种聚结模型,可以导致物种估计比真实数字高5到13倍。
由于物种是所有进化和生态研究的基本单位,因此从生物多样性研究到保护规划,预计其研究结果将具有广泛的影响。他们的研究结果定于1月30日在美国国家科学院院刊上发表。“这是一个在过去十年中真正起步的领域。从表面上看,基因组方法看起来像灵丹妙药,因为它非常快,不需要任何分类专业知识,”UM的教授Knowles说。生物学和进化生物学系和大学动物学博物馆的昆虫馆长。“因此,通过将基因组学的自动化与这些模型的统计能力相结合,它被提升为加快生物多样性库存的一种方式。唯一的问题是,这种方法并没有做我们认为它正在做的事情,导致过高估计物种数量。“
密歇根大学的研究人员表示,他们的论文既是警告又是号召性用语 - 单独依靠基因组数据发出警告,并呼吁采用新方法改进基于基因组的物种划界方法。
据作者说,目前,这些研究的结果应被视为“最好作为物种的暂定假设”,通过使用传统的分类学方法进行额外分析来确认或拒绝,例如博物馆标本的物理比较。
多物种聚结模型广泛用于评估已知生物热点中未被研究的群体。例如,该方法已应用于澳大利亚西南部沙漠中的蜥蜴和蛇,亚马逊青蛙,巴西的稀树草原植物和安第斯山脉的甲虫的研究。
来自目标生物的组织样品被收集在例如来自不同位置的沙漠蜥蜴的田趾垫中,并且来自样品的DNA随后在实验室中测序,揭示个体之间的遗传差异。然后,多物种聚结模型研究遗传差异并试图在物种之间划分界限。
美国大学生态与进化生物学系的助理研究科学家苏库马兰说:“突然之间似乎有一个神奇的子弹。你只需按一下按钮即可获得物种。” “但是很多人都被带走了。”
数学模型是对现实的简化表示,并且总是包括关于世界如何运作的假设。用于简化多物种聚结模型的假设之一是在一群植物或动物在地理上被隔离后立即形成新物种。
实际上,并非所有孤立的种群都成为新物种,物种形成过程涉及数十年,数千年甚至数百万年的遗传差异的逐渐积累。
“每个人都知道物种形成并不是一个瞬间的过程。但到目前为止,没有人质疑的是,忽视这一事实是如何改变这种模式告诉我们的故事,”苏库马兰说。“本文将该问题置于前沿和中心位置。”
Sukumaran和Knowles想知道如果将多物种聚结模型应用于物种形成是长期过程而不是瞬时事件的情况会发生什么。
他们使用模拟遗传数据来比较模型如何处理这两种情景,并发现当模型未能解释物种形成的长期性时,该模型高估物种数量,估计物种的平均数量比实际存在的数据多5到13倍。
根据Sukumaran和Knowles的说法,膨胀的物种估计发生是因为该模型错误地识别了遗传变异的正常种内模式,生物学家称之为遗传结构,作为物种边界。近几十年来,全球各种生物体收集的大量基因组数据揭示了遗传结构中越来越精细的细节,好像生物学家突然获得了一种新的,更强大的显微镜。
矛盾的是,根据Knowles和Sukumaran的说法,这种更加详细,分辨率更高的基因组视图使得区分物种之间的界限变得更加困难,而不是更容易。他们总结说,这很大程度上是因为多物种聚结模型无法区分动物和植物的孤立种群与真实物种边界之间的遗传差异。
“具有讽刺意味的是,我们收集的基因组数据越多,我们就越不确定物种边界的位置,”诺尔斯说。“展望未来,我们将需要改进我们的模型并回归替代 - 甚至更传统的数据形式,以便能够识别大数据时代的物种。”