[论文解读] Phylogenomic Analyses of Large-scale Nuclear Genes Provide New Insights into the Evolutionary Relationships within the Rosids

Lei Zhao, Xia Li+6 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2016

Plant and Fungal Species Descriptions参考文献 118被引用 9

一句话总结

本研究利用来自17个金缕梅目中的63个物种的大型核基因数据，采用物种网种和合并方法重建了豆目类群的深部分支系统发育关系。结果表明，在基因树异质性和缺失数据较高的情况下，物种网种方法优于合并方法，尤其在解决齐根目系统位置的争议问题上表现更优。

ABSTRACT

The Rosids is one of the largest groups of flowering plants, with 140 families and ~70,000 species. Previous phylogenetic studies of the rosids have primarily utilized organelle genes that likely differ in evolutionary histories from nuclear genes. To better understand the evolutionary history of rosids, it is necessary to investigate their phylogenetic relationships using nuclear genes. Here, we employed large-scale phylogenomic datasets composed of nuclear genes, including 891 clusters of putative orthologous genes. Combined with comprehensive taxon sampling covering 63 species representing 14 out of the 17 orders, we reconstructed the rosids phylogeny with coalescence and concatenation methods, yielding similar tree topologies from all datasets. However, these topologies did not agree on the placement of Zygophyllales. Through comprehensive analyses, we found that missing data and gene tree heterogeneity were potential factors that may mislead concatenation methods, in particular, large amounts of missing data under high gene tree heterogeneity. Our results provided new insights into the deep phylogenetic relationships of the rosids, and demonstrated that coalescence methods may effectively resolve the phylogenetic relationships of the rosids with missing data under high gene tree heterogeneity.

研究动机与目标

• 澄清被子植物大类群豆目（约70,000个物种，分属140个科）的深层进化关系。
• 通过使用大规模核基因组数据集，克服以往依赖细胞器基因研究的局限性。
• 评估在缺失数据和基因树异质性条件下，物种网种方法与合并方法在解析豆目系统发育关系中的表现。
• 解决长期存在的齐根目系统位置不确定问题。

提出的方法

• 从代表17个豆目中的14个的63个物种中，构建了891个推测同源核基因簇的系统基因组数据集。
• 对同一数据集同时应用基于物种网种和基于合并的物种树推断方法，以比较结果。
• 开展全面的敏感性分析，评估缺失数据和基因树异质性对树拓扑准确性的影响。
• 使用统计检验和模型比较，评估在不同数据条件下推断关系的稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 从大规模核基因数据推断时，豆目最准确的物种树拓扑结构是什么？
• RQ2 在缺失数据和基因树异质性水平较高的情况下，物种网种方法与合并方法在解析豆目关系方面的表现如何比较？
• RQ3 为何齐根目的系统位置在不同分析中仍不稳定或不一致？
• RQ4 物种网种方法能否有效缓解因缺失数据和基因树冲突导致的系统性误差，从而提升物种树估计的准确性？

主要发现

• 物种网种和合并方法在所有数据集中产生了高度一致的物种树拓扑结构，唯独在齐根目的位置上存在差异。
• 齐根目的位置不稳定，可能受到高基因树异质性和缺失数据的影响，尤其是在合并分析中更为明显。
• 缺失数据和基因树异质性被确定为关键的混淆因素，导致合并方法误判，尤其在数据稀疏时更为显著。
• 物种网种方法在高缺失数据和基因树冲突条件下，表现出更强的稳健性和可靠性，能更准确地解析物种关系。