亚洲岛屿系统中海洋扩散（OD）在淡水螺类Gyraulus多样化过程中的独特作用与机制解析

本研究通过整合基因组数据与生物地理学分析，揭示了淡水螺类Gyraulus在亚洲岛屿系统中的多样化机制。研究发现，海洋扩散（OD）作为一种长距离扩散（LDD）形式，虽发生频率低但具有独特性质，其通过跨洋扩散事件促进了岛屿隔离种群的形成，且扩散方向以经向为主。该研究为理解海洋屏障与随机扩散事件对岛屿生物多样性格局的塑造提供了关键证据。

　　

1 引言

扩散在塑造和维持空间生物多样性格局中起着重要作用，长距离扩散（LDD）尤其是海洋扩散（OD）一直是生物地理学研究的核心焦点，因其能够促进较少移动的生物隔离环境（如海洋岛屿）的殖民。尽管日益受到关注，但我们对LDD在多样化过程中一般作用的理解仍有限，许多关于LDD对多样化影响的问题持续存在。例如，LDD相关多样化发生的频率如何？LDD是否是自然种群遗传结构的主要驱动因素？LDD是否具有区别于其他扩散形式的特定属性来塑造多样化过程？此外，解决这些问题的进展受到限制，因为LDD的系统发育地理和多样化研究倾向于集中在较深的系统发育时间尺度上，这限制了我们确定LDD对更近期进化动态影响的能力。

本研究以Gyraulus属（Planorbidae科：Hygrophila：Mollusca）淡水螺为研究对象，重点探讨东亚地区特别是日本群岛的OD作用。小型淡水软体动物通常表现出有限的主动扩散能力，但具有较高的被动扩散潜力，因此几个物种或物种复合体具有广泛的分布范围。同时，淡水软体动物物种的种群和系统发育结构通常反映该地区的地质历史，这体现了生物地理学对多样化的影响。事实上，尽管Gyraulus物种分布广泛，但其种群结构似乎受到海洋和山脉等扩散屏障的影响。先前对Gyraulus的系统发育和分类学研究揭示了东亚存在多个支系，其中一个单系支系（Saito, Hirano et al. 2018中的支系A）广泛分布于东亚，包括日本群岛的大部分地区。尽管大多数Gyraulus的分类学问题仍未解决，但这个单系支系似乎对应于已识别的物种Gyraulus chinensis (Dunker, 1848)或一个包含密切相关的谱系的物种复合体。日本群岛中这些Gyraulus谱系的分化也可能由日本群岛与欧亚大陆反复隔离的时期所驱动。然而，OD与区域内扩散在Gyraulus多样化过程中的作用仍不清楚。因此，东亚大陆岛屿上的Gyraulus谱系为阐明OD对密切相关的谱系间多样化的特征和影响提供了一个理想的模型系统。

2 材料与方法

2.1 地点、采样和DNA提取

日本群岛主要由位于欧亚大陆东缘的几个大型大陆岛屿以及一些较小的海洋岛屿组成。该群岛的地质历史复杂，以与欧亚大陆反复连接和隔离为特征。这种复杂的的地理历史培育了特殊的生物多样性，使日本群岛成为世界上公认的生物多样性热点之一。该地区的高物种多样性和有据可查的地质历史使其成为理解岛屿生物多样性形成的优秀模型系统。此外，众多孤立岛屿的存在为通过整合地质和分化时间数据来识别Gyraulus中的OD事件（作为LDD的代表）提供了清晰的机会。

我们从182个地点采样了Gyraulus标本，包括33个岛屿和欧亚大陆，覆盖了整个日本群岛和该谱系的大部分大陆分布范围。总共使用了227个样本（每个地点最多三个个体），这些重复样本用于验证同一地点是否共存多个谱系。此外，还从人工水族馆采集了样本，以评估可能扭曲系统发育地理解释的引入谱系。所有样本保存在99.5%乙醇中，使用DNeasy Blood & Tissue Kit按照制造商标准方案从组织中提取总DNA。

2.2 SNP检测和系统发育分析

该地区先前的系统发育地理研究通常仅依赖于少数标记（如线粒体基因），并且由于无法推断和区分进化假象（例如，基因渗入、不完全谱系分选）以及分辨率不足无法捕捉近期多样化事件，存在误表征进化历史的风险，可能忽略了OD过程。本研究利用高通量测序的系统基因组学方法，可提供可靠且高分辨率的系统发育地理见解。为获得全基因组范围的单核苷酸多态性（SNP），我们进行了双酶切限制性位点相关DNA测序（ddRAD-seq），略有修改。使用ipyrad 0.7.29进行从头组装，指定最小覆盖度（min_samples_locus）为40%，每个位点最大SNP为50%，每个位点最大插入缺失为20%，其他参数为默认设置。此过程产生了2710个位点上的404,548 bp和137,797个SNP。

基于串联序列，使用IQ-TREE 2.1.3中的最大似然（ML）方法进行系统发育分析。使用ModelFinder选择替代模型，在GTR+F模型下估计ML系统发育。使用超快速自举（UFBoot）、Shimodaira-Hasegawa近似似然比检验（SH-aLRT）和类贝叶斯转换的aLRT（aBayes）评估树拓扑。除了ML方法外，还采用了另外两种系统发育方法（即基于位点树的方法和基于SNP的方法）以考虑生物地理估计中每个基因/位点树之间的潜在不一致。对于基于位点树的方法，使用IQ-TREE2重建每个位点的树，并使用ASTRAL III估计汇总系统发育。ASTRAL算法在每个位点存在不一致的情况下提供稳健的系统发育估计。使用基于溯祖的计算评估拓扑可靠性。对于基于SNP的方法，我们在PAUP* 4.0中进行了SVDquartets（SVD）。SVDquartets算法可以使用未连锁的多位点数据的位点模式概率分布来估计四个分类群（四联体）的稳健关系，并且可以使用聚合技术将估计扩展到任意分类群。所有四联体都在多物种溯祖模型下估计，并使用四联体Fiduccia和Mattheyses算法进行组装和汇总。使用100个自举重复评估节点支持。

2.3 当前生物地理格局的模型拟合

我们使用几种方法评估了过去OD事件对系统发育历史的影响。扩散能力通常限制种群在空间内的遗传结构，特别是在表现出较少生态位差异的物种或密切相关的谱系中。因此，扩散模式强烈影响物种内遗传和地理结构之间的关系；因此，尽管OD具有偶然性，但当物种在OD事件后多样化时，预计也会影响这种关系，因为它留下了不同于其他多样化过程的空间和遗传特征。

我们拟合了广义线性模型（GLM；响应变量：基于ML树的系统发育距离；预测变量：地理距离）来表征三个地理区域（琉球群岛、日本本土和欧亚大陆）内系统发育距离和欧几里得地理距离之间的关系。由于高度隔离，两个海洋岛屿（小笠原和大东）作为异常值被排除在分析之外。此外，引入的谱系也被排除。使用三个具有不同参数的模型进行拟合：线性（高斯误差和恒等链接）、指数（高斯误差和对数链接）和幂律（高斯误差、对数链接和对数转换的空间距离）。使用R包‘ape 5.0’计算系统发育距离，使用Python库‘geopy 2.3.0’在WGS84模型下通过Karney方法从每个样本地点的坐标获取测地距离。使用R上的‘betapart 1.6’拟合模型。使用Akaike信息准则（AIC）选择最佳拟合模型，并计算每个模型的权重（AIC权重）。该框架改编自群落生态学。渐近关系表明扩散受限，而线性关系表明无扩散限制。

2.4 分化时间分析

为了估计一个物种群的系统发育地理和殖民历史，需要时间标定树来理解系统发育分化如何与地理环境的变化相一致。然而，随着序列数量和长度的增加，分化估计的计算量和时间要求呈指数增长，我们使用PAML4中实现的MCMCtree进行分化时间定年，因为该方法对于大型系统基因组数据集是实用的。对于时间校准，我们使用了两个地理约束，而不是化石校准，因为在种内水平上将化石分配到系统发育位置通常具有挑战性，并且东亚Gyraulus的化石记录可能没有得到很好解决。我们选择地理约束是因为对于Gyraulus来说，化石分配和校准几乎不可能， given their shells poor diagnostic traits。

第一个校准基于大东群岛的出现，这些海洋岛屿形成于大约1.89 Ma。我们的分类单元采样覆盖了北大东和南大东岛，北大东和南大东岛之间的分化必须发生在大东群岛出现之后。第二个校准是琵琶湖扩展到当前位置。琵琶湖是日本最大的古代湖泊，拥有许多特有物种和谱系。在当前的琵琶湖形成之前，一个较小、不稳定的湖泊（古坚田湖）存在于当前琵琶湖区域的南部。该湖在0.43 Ma之后扩展并转移到其当前的大小和位置。因此，我们为琵琶湖特有谱系的基部节点设置了一个偏斜t分布（0.0043, 0.001. ?2, 1），该谱系得到所有系统发育方法的良好支持。

使用这些校准和串联序列，在相关时钟模型下，使用MCMCtree（usedata=3）估计每个树的枝长梯度（g）和Hessian矩阵（H）。将ML分析中选择的最佳模型GTR模型应用于替代模型。然后，使用估计的g和H，在MCMCtree（usedata=2）上为每个树估计分化时间。使用PAML4中的BASEML粗略估计替代速率，用于先验分布的参数。基于先前对亚洲Gyraulus的分化时间估计，将来自IQ-TREE2的无枝长树在3.75 Ma处定根。基于此替代速率（3.10/100 Ma），将速率（rgene_gamma）的先验伽马分布设置为1, 0.32，将sigma（sigma2_gamma）的先验伽马分布设置为每个分析1, 4.5。每个MCMC运行执行15,000,000次迭代，前5,000,000次作为老化期丢弃，每1000次迭代对参数进行一次采样。使用Tracer v1.7评估链的收敛性以确保有效样本大小（ESS > 100）。我们复制了另外两个MCMC运行并确认了分析之间的收敛性（ESS total > 200）。来自每个系统发育方法（IQ-TREE2/ASTRAL/SVD）的单个MCMC运行的时间标定树被使用，这三个时间标定的系统发育树随后用于生物地理估计。

2.5 生物地理估计

首先，我们对树进行修剪，从同一地点随机选择一个样本，并从结果的时间树中移除剩余的共享地点样本。此外，还排除了来自水族馆贸易的样本以及基于水族馆谱系信息怀疑是人工引入的样本，以增加后续生物地理分析的树可靠性。外群被移除，并使用三个时间标定树（IQ-TREE2/ASTRAL/SVD）进行后续分析。

生成的包含177个样本的树用于估计祖先地理区域和扩散事件。这些样本代表小种群而非物种，为避免虚假的“物种形成”事件，我们采用了Markov-k模型（Mk），将地理区域视为无序离散性状。使用BioGeoBEARS，我们比较了多个包含时间分层、扩散概率（+w）和区域间距离（+x）的Mk模型。

根据过去和现在的地理连通性定义了十个地理区域，包括五个海洋岛屿（大东群岛、小笠原群岛、喜界岛、北大东群岛和南大东群岛）。根据微体化石数据，隔离日本本土和欧亚大陆的对马/朝鲜海峡形成于约1.7 Ma，并在末次冰期持续存在。另一方面，琉球群岛的古地理回顾表明岛屿在约1.55 Ma同步隔离，并假定对马/朝鲜海峡的形成在1.55 Ma同步发生。因此，我们设置了两个时间情景：日本和琉球群岛在1.55或1.7 Ma同步隔离，作为BioGeoBEARS中的时间分层实施。注意，由于在低海平面时期与大陆频繁连接，北海道岛被归入大陆古北区，台湾岛被纳入大陆东洋区。

扩散速率（a）被设为两个矩阵的函数：区域之间的距离和OD事件与其他分布扩张相比的概率。距离根据当前最小地理距离缩放为‘1’（距离<100 km）、‘2’（100–500 km）和‘3’（>500 km），因为在研究的时间尺度内没有发生剧烈的土地变化。对于相连区域之间OD概率与其他分布扩张的比较，我们分别设置了10%（高）、1%（中）和0.1%（低）。这些矩阵随后由每个超参数（x用于距离，w用于OD概率）调整。因此，注意OD概率的差异是作为ML搜索中变量初始值的补充，而不是确定性参数。总共，比较了八个模型（Mk/Mk+距离加权/Mk+TS+高OD概率/Mk+TS+中OD概率/Mk+TS+低OD概率/Mk+TS+距离加权+高OD概率/Mk+TS+距离加权+中OD概率/Mk+TS+距离加权+低OD概率）和两个时间情景（即TS=1.55或1.7 Ma），基于针对三个树的经过小样本校正的AIC（AICc权重）的相对权重。

使用具有最高AICc权重的模型来估计祖先区域。在AICc权重排名第1至第3的模型下，进行了100次重复的生物地理随机映射（BSM），以计算在1.55/1.7 Ma之前和之后的估计平均OD/其他扩散事件数量。此外，计算了每次OD/其他扩散事件的平均地理距离。我们使用‘ggOceanMaps’可视化了祖先区域的结果和来自IQ-TREE2的时间标定树中主要支系的分布，显示了系统发育多样化与地理位置之间的关系。

3 结果

3.1 系统发育分析

我们的系统发育分析显示了一个得到良好支持的单系支系（UFBoot/SH-aLRT/aBayes/SVD/ASTRAL = 98/99/1.00/99/100），用于来自东亚的Gyraulus样本，包括整个日本群岛。排除引入和水族馆采集的样本，地理上接近区域的样本倾向于形成单系支系。这些支系在三个或四个支持树或支持度量中经常得到良好支持。然而，ASTRAL树在这些支系间表现出显著的拓扑差异。此外，来自同一地点的所有样本都表现出遗传上的密切关系，并且这些末端的单系支系在大多数情况下都得到良好支持。相比之下，整个东亚Gyraulus spp.和地理支系之间的分支在不同系统发育方法之间存在差异。

3.2 模型拟合

在琉球群岛和日本本土，幂律模型具有最低的AIC，与次优模型相比存在显著的AIC差异（AIC权重=1.000）。相比之下，对于欧亚大陆样本，指数模型代表了最低的AIC，尽管与次优模型（线性）的AIC差异较小（AIC权重=0.818 vs. 0.182）。

3.3 分化时间估计和生物地理分析

本研究中分析的Gyraulus spp.的根年龄估计为6.49 Ma（95% CI: 5.12–6.90）（IQ-TREE2树的情况）。从根开始，估计有13个地理支系在上新世末期多样化，每个谱系的最晚冠群年龄估计为晚上新世左右。对于祖先范围估计，基于AICc权重选择了Mk+TS+高OD概率模型（1.55 Ma情景）和Mk+TS+低OD概率模型（1.7 Ma情景），这些情景之间差异有限。初始分化的最可能祖先区域是大陆古北区或东洋区。

在SVD树上，根年龄估计为6.87 Ma（5.85–7.91）。地理谱系在上新世末期顺序多样化，每个谱系的最晚冠群年龄估计为晚上新世左右。基于AICc权重选择了Mk+TS+w1%模型（1.55 Ma情景）和Mk+TS+高OD概率模型（1.7 Ma情景），这些情景之间再次差异有限。初始分化的祖先区域很可能是大陆古北区或东洋区。

ASTRAL树产生了更老的根年龄估计（8.91 Ma [7.85–9.91]）。地理谱系直到早上新世才多样化，最晚冠群年龄可追溯到上新世。基于AICc权重选择了Mk+TS+低OD概率模型（1.55 Ma情景）和Mk+TS+距离加权+低OD概率模型（1.7 Ma情景），情景之间差异有限。初始分化的最可能祖先区域是日本本土大陆。

3.4 扩散随机映射

在IQ-TREE2的树上，大陆东洋区似乎是1.55 Ma之前最频繁的扩散源。估计平均约有两次扩散事件从东洋区到中部和南部琉球（2.03和1.92次事件），以及一到两次扩散事件到日本本土（1.24）和大陆古北区（1.72）。东洋区被推断为北大东群岛OD的来源（0.40次事件）。相反，也估计了从日本本土到东洋区（0.85次事件）和从古北区到东洋区（1.89）的扩散。到大东群岛OD的主要来源区域估计为东洋区和南部琉球（0.53和0.37次事件），到小笠原群岛的主要来源区域估计为东洋区和古北区（0.28和0.23）。在1.55 Ma之后，估计大约有一次从日本本土到古北区的OD（0.99次事件）。此外，中部琉球似乎是喜界岛（0.98次事件）和南大东群岛（0.86）的主要扩散来源区域，而东洋区仍然是北大东群岛的可能来源（0.43）。总共，估计有6-7次OD事件（6.59），占所有扩散事件的32.9%。每次OD事件的平均地理距离约为553 km，而其他扩散的距离为190 km。在1.7 Ma情景下获得了类似的估计。

SVD的结果表明东洋区是1.55 Ma之前最频繁的扩散源（到日本本土：2.96次事件；古北区：2.12；中部琉球：2.01；南部琉球：2.59；北大东群岛：0.44；大东群岛：0.64）。在1.55 Ma之后，估计大约有一次从日本本土到古北区的OD（0.98次事件），并且估计有超过一次从中部琉球到喜界岛的OD事件（1.63）。此外，估计大约有两次从东洋区到古北区的扩散事件，并且东洋区似乎是南大东群岛和北大东群岛的最可能来源区域（0.57和0.34次事件）。总共，估计大约有八次OD事件（7.91），占所有扩散事件的32.4%，OD的距离为549 km，其他为217 km。在1.7 Ma情景下观察到类似的估计，尽管估计的OD事件略多（8.91次事件和35.8%）。ASTRAL树上的估计表明总共有5-6次OD事件（5.64），占所有扩散事件的21.9%（距离：642 km vs. 318 km），在1.7 Ma情景下有类似的估计。从每个树和时间情景的第二个和第三个AICc权重模型获得了类似的结果。

4 讨论

4.1 分化时间尺度与系统发育方法间的不一致

分化时间估计表明，东亚Gyraulus的主要多样化发生在上新世和更新世。尽管这些估计依赖于两个地理校准，但小笠原群岛特有谱系的冠年龄估计与先前使用不同全基因组数据的近似贝叶斯计算的结果密切一致（我们的分析中的平均估计：0.30–0.41 Ma [95% CIs 0.06–0.83]；先前分析：0.35–0.39 Ma [0.16–0.50]）。欧亚大陆和日本群岛之间的分化可能发生在1.55/1.7 Ma隔离之前，主要是在上新世，随后区域多样化（例如，日本本土内）发生在上新世晚期至更新世。这个时间尺度表明，而不是日本群岛在中新世早期的初始形成，上新世期间大陆和群岛之间的反复连接和隔离，以及随后群岛内的土地破碎化在Gyraulus的多样化中发挥了重要作用。

这个上新世-更新世时间尺度与先前对东亚其他淡水软体动物，特别是日本群岛的估计基本一致。相比之下，其他水生物类群如水生昆虫、甲壳动物和鱼类提出了更老的分化时间。这些差异可能反映了生态特征的变异，包括扩散能力和环境限制。例如，即使在软体动物中，依赖鱼类分散其幼虫的蚌类（unionid mussels）也显示出更老的多样化时间尺度，通常早于上新世。在淡水类群中，很少有研究整合了全基因组数据和在亚洲大陆和岛屿区域的跨地理采样。因此，我们的结果有助于更全面地理解东亚淡水生物生物多样性形成的时间尺度。

尽管整体时间尺度在不同系统发育方法之间基本一致，但也观察到显著的拓扑差异。特别是，ASTRAL树对来自日本本土的样本产生了不同的基部节点排列。这些差异可能由各种因素引起，如不完全谱系分选、渗入杂交或所用方法与分析的基因组位点数量和长度的兼容性。ASTRAL拓扑对推断1.55/1.7 Ma隔离之前欧亚大陆和日本群岛之间的扩散方向产生了特定影响，并估计了几次从日本本土到欧亚大陆的扩散。鉴于Gyraulus chinensis群在欧亚大陆的分布更广，这样的结果可能反映了方法学假象而非实际的生物地理信号。相比之下，OD性质的估计（例如，估计数量、方向和距离）在三种系统发育方法之间相对一致。因此，我们的解释集中在跨方法一致支持的模式上，排除了ASTRAL树提出的反向扩散。

4.2 扩散与多样化的一般模式

在1.55/1.7 Ma之前，区域间的扩散主要被推断为来自邻近区域。这些扩散通常遵循西向东的方向（即，从大陆东洋区到琉球和日本本土），尽管大陆和日本区域之间存在采样不平衡，并且主要的地理谱系分布在经度梯度上。由于环境差异会影响淡水软体动物的建立（即环境过滤），这些模式可能反映了由于气候生态位保守性导致的纬度分布扩张的限制，如先前在淡水螺中所显示的那样。此外，扩散方向可能由几个因素导致，如淡水系统的连通性和方向性以及扩散载体（包括候鸟）的运动。

在区域内，特别是在岛屿区域（即琉球和日本本土），Gyraulus表现出清晰的地理结构，海洋和山脉屏障通常定义了地理边界。在许多可能在海退时期与其他地区相连的小岛上，分布着单系谱系，其姐妹群位于地理上相邻的地区。这种模式表明，多样化是通过从相邻区域扩散进行分布扩张以及随后通过隔离进行分化的结果。类似地，山脉范围限制的地理多样化可能反映了相同的分布扩张随后隔离的模式，与日本本土山脉隆起的时间（更新世之后）一致。由此类屏障引起的地理多样化在日本群岛的许多陆生生物中已有记载，并且可能代表了该地区遗传多样化的一般机制。

4.3 海洋扩散的特征与贡献

我们的生物地理分析估计在所有系统发育树下，在最佳生物地理模型下，至少有6-8次OD事件。这些估计的差异受系统发育估计方法的影响比时间情景（1.55/1.7 Ma）更强烈。尽管如此，所有估计一致表明，大多数通过OD的多样化发生在海洋岛屿上。虽然Gyraulus在小笠原群岛有记载，但我们的发现揭示了OD事件在上新世-更新世期间海洋岛屿特有谱系分化中的重大贡献。

相比之下，大陆岛屿的OD事件很少被推断，除了最近一次从日本本土到北海道的扩散。考虑到到高度孤立的海洋岛屿的几次OD，到大陆岛屿的扩散仍然是可能的。因此，可以假设大陆岛屿上存在某些阻碍Gyraulus谱系建立的障碍。大陆岛屿和海洋岛屿之间的一个关键区别是先前存在的生物的存在，障碍的一个合理解释可能是由竞争和杂交引起的灭绝。淡水螺中物种内或密切相关的谱系之间的竞争很常见，并且其他Gyraulus物种中谱系间杂交的合理案例已有记载。此外，在实验条件下观察到某些Gyraulus谱系（例如，本文中的谱系2和7）之间存在谱系间交配。而且，扩散后的瓶颈可能增加新移民种群通过与先前存在种群相互作用而灭绝的脆弱性。我们的采样未检测到不同谱系在同一地点共存，并揭示了谱系间最小的地理重叠。这些模式支持了谱系间存在排斥性相互作用。这种竞争/杂交假说也可以解释在北海道岛估计的OD事件。我们研究中Gyraulus的分布主要限于温带和亚热带地区，表明对寒冷环境的耐受性有限。高纬度种群，如北海道岛的种群，在冰期期间容易局部灭绝。在此类灭绝之后，这些高纬度地区可能类似于海洋岛屿，为通过OD移民提供了机会。

此外，这种假说可能部分解释了在更深系统发育树上具有多次LDD的区域中观察到的多样化，如先前研究中所记载的。密切相关的谱系之间系统发育分化后的生态位和生殖隔离的进化可能为通过LDD（包括OD）进行新的殖民提供机会，而无需种内竞争和杂交。这种机制意味着LDD在深系统发育尺度（例如，属内的物种树）上可能比在种级树内更频繁地发生，即使在相似的时间尺度上。

我们的生物地理估计突出了OD区别于其他扩散的显著特征。海洋岛屿谱系的起源主要可追溯到欧亚大陆，而不是地理上相邻的区域。这一发现表明OD的频率并不简单地与距离源地的距离呈线性关系。事实上，距离参数（x）在生物地理估计的最佳拟合模型中很少被采用。OD的概率可能极低，即使在短距离内，而与跨洋距离相关的随机波动可能相对较小。OD的这些动态表明海洋屏障起到二元阈值的作用，超越地理邻近性。这种关系可能与植物种子扩散中常与LDD相关的长尾扩散核相似，类似的扩散核可能适用于淡水螺。此外，由于更大的地理面积，大陆东洋区更大的种群规模和数量可能增加了从该区域扩散的概率， compared to smaller insular regions。因此，来自更远和更大区域的扩散可能比来自更近和更小区域的扩散发生得更频繁。因此，OD的关键特征之一可能是其随机性。

这些发现基本上与我们的模型拟合结果一致。在欧亚大陆，系统发育距离与地理距离呈线性关系，除了被几个山区（例如，青藏高原和云贵高原）地理隔离的南亚谱系，而在岛屿区域，特别是琉球群岛，出现了幂律关系，这可以通过有限的扩散和罕见的LDD多样化来解释。

此外，扩散载体也会影响OD的模式。缺乏南向北的OD，这在琉球群岛的其他生物中常有记载，表明从南向北的洋流不太可能是我们案例中OD的主要载体。Gyraulus表现出低耐盐性，但对干燥和鸟类肠道通过具有一定的耐受性。这些观察表明鸟类可能作为Gyraulus OD的替代载体。例如，有记载一只候鸟携带一只planorbid螺从大洋洲到日本数千公里。鸟类介导的OD可能更好地解释观察到的来自遥远区域（例如，）的扩散模式。

4.4 意义、局限性与未来展望

综合所有发现，亚洲岛屿系统中Gyraulus多样化的潜在过程是由相连区域间的扩散、海洋屏障驱动的隔离以及高度随机的OD事件共同塑造的。虽然OD在频率上不是多样化的最频繁贡献者，但其独特性质为亚洲岛屿系统的多样化引入了一个独特的过程。因此，OD在各种研究背景下具有重要影响，如生物地理学解释和生物多样性保护，明确将OD作为一个独特过程处理对于岛屿系统的生态研究至关重要。

本研究提出了迄今为止在亚洲岛屿区域