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为解析非 - native 物种入侵动态，研究人员以美洲牛蛙（Lithobates catesbeianus）在比利时 Grote Nete 河谷的入侵为对象，结合近 30 年发生记录与 8592 个 SNP 标记分析，发现其入侵源于 6 个源地，包含双向扩散与 LDD 事件，揭示了入侵复杂性，为入侵管理提供新视角。
论文解读
研究背景与科学问题
生物入侵已成为全球生物多样性丧失的主要驱动因素之一（Clavero & García-Berthou, 2005），但其扩散机制往往因复杂的时空动态而难以精准解析。传统观点认为，入侵通常是单一源地引入后单向扩散的结果，然而越来越多证据表明，多源引入、长距离扩散（Long-Distance Dispersal, LDD）及环境异质性可能共同塑造入侵格局。美洲牛蛙（Lithobates catesbeianus）作为全球最具威胁的入侵两栖类之一，其在比利时 Grote Nete 河谷的入侵过程长期被认为是单一源地下游扩散的典型案例，但近年发现的多区域同步扩张现象挑战了这一假设。明确该入侵种群的源地数量、扩散方向及基因流模式，对理解入侵动力学及制定防控策略至关重要。
为此，比利时自然与森林研究学院（Research Institute for Nature and Forest）与鲁汶大学（KU Leuven）等机构的研究人员开展了一项整合 citizen-science 发生记录与高通量基因分型的研究。该研究以近 30 年（1997–2023）的 1585 条牛蛙 occurrence records 和 372 个个体的 8592 个单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms, SNPs）数据为基础，系统解析了入侵的时空动态与遗传结构，相关成果发表于《Heredity》。
关键技术方法
- 地理轮廓分析（Geoprofiling）：基于 1997–2009 年的 430 条发生记录，利用 Dirichlet-Process-Mixture（DPM）模型识别潜在源地，通过贝叶斯算法推断扩散核参数（σ 值），评估自然扩散与人为引入的相对贡献。
- 种群遗传学分析：通过基因分型测序（Genotyping-by-Sequencing, GBS）获取全基因组 SNPs 数据，结合 STRUCTURE、主坐标分析（Principal Coordinate Analysis, PCoA）和分子方差分析（Analysis of Molecular Variance, AMOVA）解析遗传结构，利用 divMigrate 算法量化基因流方向与强度。
- 时空动态建模：通过计算占据范围（Extent of Occupancy, EOO）和年扩散速率，结合阻力面分析（ResDisMapper）识别扩散屏障与走廊，整合遗传与空间数据揭示入侵路径。
研究结果
1. 多源地与扩散模式
地理轮廓分析支持 6 个入侵源地的存在，其中东北部（NE）集群包含 2 个源地（1997 年、2002 年），西南部（SW）集群包含 4 个源地（2001–2008 年）。时空动态显示，NE 集群以年均 631 米扩散，SW 集群则以 818 米 / 年快速扩张，两者因运河屏障未完全融合。遗传结构表明，NE 与 SW 集群形成两大独立遗传簇（FST=0.308, p<0.001），暗示至少 2 个源地为初级引入（直接来自原生地），其余为次级引入或 LDD 事件所致。
2. 基因流与扩散屏障
基因流分析显示，SW 集群内存在高频双向迁移，而 NE 集群以单向下游扩散为主。运河作为显著扩散屏障，导致集群间基因流显著受限（RI/E值 NE 集群 0.966 vs. SW 集群 0.791, p=0.002）。阻力面分析进一步确认，河流沿岸为扩散走廊，而公路与工业区加剧了空间隔离。此外，LDD 事件（如洪水驱动的被动扩散）被证实是 SW 集群内源地扩张的关键因素，表现为跨区域的高亲缘关系个体分布。
3. 入侵动态与驱动因素
尽管传统理论预测入侵呈指数增长，但该研究发现牛蛙入侵呈线性扩张（年均 1.45 km），可能与多源地同步扩张及适宜生境连续分布有关。遗传多样性分析未检测到明显的空间渐变（HO与源地距离无显著关联），表明 LDD 削弱了奠基者效应，维持了种群遗传稳定性。
结论与意义
本研究颠覆了 “单一引入 - 单向扩散” 的传统认知，揭示了多源引入、LDD 与扩散屏障共同驱动的复杂入侵模式。关键结论包括：
- 美洲牛蛙在 Grote Nete 河谷的入侵源于6 个源地，其中至少 2 个为初级引入，其余为次级引入或 LDD 事件结果；
- 运河等人工屏障显著改变入侵轨迹，导致 NE 与 SW 集群独立演化；
- 自然扩散（如洪水）与人为活动（如宠物贸易）的双重作用加速了入侵进程。
研究意义在于：
- 理论层面：证实多源引入与 LDD 在入侵初期的决定性作用，强调遗传数据与时空记录整合分析的必要性，为入侵生态学理论提供新案例；
- 应用层面：揭示源地异质性与屏障效应，为靶向清除（如优先控制初级引入源地）和景观改造（如强化屏障功能）提供科学依据，助力制定更精准的入侵管理策略。
该研究通过多学科方法整合，展现了 citizen-science 数据与基因组技术在入侵生物学中的协同价值，其方法论可为类似入侵物种的动态监测与防控提供参考。
