全球物种分布范围内地理参考种群遗传多样性数据集GenDivRange的构建与应用

本研究团队整合了1109种生物、19173个种群的遗传多样性数据，构建了首个全球地理参考遗传多样性数据库GenDivRange。该数据集通过标准化处理微卫星标记（SSR）和单核苷酸多态性（SNP）等分子标记数据，收录了期望杂合度（He ）、Nei基因多样性等关键指标，填补了保护遗传学领域缺乏全球统一遗传多样性资源的空白，为评估物种适应潜力、制定保护策略提供了重要工具。研究成果发表于《Scientific Data》。

　　

生物多样性正面临第六次大灭绝危机，而传统保护策略往往忽视种内遗传变异的重要性。虽然国际自然保护联盟（IUCN）红色名录等数据库记录了物种分布信息，但种群水平的遗传多样性数据仍呈碎片化分布。遗传多样性作为适应环境变化的"进化保险"，其空间分布模式能揭示物种历史动态和未来适应潜力。然而由于缺乏标准化数据库，科学家难以开展跨物种比较研究，这严重制约了保护遗传学理论向实践的转化。

瑞士联邦森林、雪与景观研究所（WSL）领衔的国际团队开发了GenDivRange数据库，整合了1109个物种、19173个地理参考种群的遗传多样性数据。研究团队系统收集了已发表的微卫星标记（SSR）和单核苷酸多态性（SNP）数据，重点收录期望杂合度（H_e
）、等位基因丰富度（A_r
）等关键指标，并通过全球生物多样性信息网络（GBIF）获取物种分布数据，构建了首个可交互查询的全球遗传多样性数据库。该成果为理解物种分布边界形成机制、预测气候变化响应模式提供了新工具，相关论文发表于《Scientific Data》期刊。

研究采用多源数据整合策略：1）通过PubMed Central等平台系统检索含5个以上地理参考种群的遗传学研究；2）从VarVer等现有数据库提取符合标准的数据；3）利用GBIF API获取物种分布点并清洗坐标数据；4）通过生态区划（WWF）和FishBase等数据库补充生态信息；5）开发R Shiny交互平台实现数据可视化。关键技术包括基于WGS84的坐标标准化、突变模型验证（IAM/SMM）、样本量校正（n/(n-1)）等。

【数据集概况】GenDivRange整合了287项新收集研究与3个现有数据库（VarVer、MacroPopGen、DeKort），覆盖陆地、淡水和海洋生物。如图1所示，数据集包含19,173个种群，其中98%提供H_e
数据，62%包含观测杂合度（H_o
），50%记录等位基因数（A）。微卫星标记占比达90%，印证其仍是保护遗传学的首选标记。

【数据验证】研究团队发现16项研究存在H_e
或A报告错误，经突变模型验证后修正。如图2d所示，多数物种的等位基因数介于无限等位模型（IAM）和逐步突变模型（SMM）预测之间。自交植物（如部分草本植物）表现出显著低的H_o
值（图2c），证实了不同繁殖方式对遗传结构的影响。

【应用潜力】数据库揭示了研究空白区域：热带草原等生物多样性热点地区数据匮乏（图3b），且78%数据来自"无危"物种（图3c），这限制了濒危物种保护决策。通过标准化处理，H_e
可作为有效种群大小（N_e
）的代理指标，为评估近交衰退风险提供依据。

【讨论与展望】该研究首次实现了全球尺度遗传多样性数据的标准化整合，但存在三方面局限：1）微卫星标记的突变率差异影响跨物种比较；2）29%种群样本量<20，需谨慎解读；3）海洋生物数据覆盖率不足。团队开发的交互平台（http://www.gendivrange.org）支持数据提交与可视化查询（图4），未来将通过社区协作完善数据覆盖。这项工作为实施"昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架"的遗传多样性监测目标奠定了基础，推动保护生物学从物种水平向种群遗传水平的范式转变。