沿温度梯度的入侵植物碎米荠（Cardamine hirsuta）遗传结构研究：遗传簇分化与分布格局解析

《Ecology and Evolution》：Genetic Structure Along Temperature Gradient in a Recent Invader Cardamine hirsuta in Eastern Japan

　　

摘要专业翻译 入侵物种常表现出快速扩散的现象，这与物种分布通常受环境条件限制的观点看似矛盾。即使在广泛分布的物种中，不同遗传簇（genetic cluster）之间也沿环境梯度存在差异，这表明单一遗传群的环境适应范围是有限的，但通过遗传分化可扩展整体分布范围。碎米荠（Cardamine hirsuta）原产于欧洲，于20世纪70年代入侵日本，目前遍布日本全境。为理解该物种如何沿日本东部（该区域存在显著的纬度温度梯度）的气候梯度快速扩散，研究人员刻画了其遗传结构，并检验了三个假说：（1）某一遗传簇因适应广泛的环境条件而广泛分布；（2）不同遗传簇因环境偏好差异而分布于不同环境条件；（3）不同遗传簇间的杂交个体填补了原始遗传簇适应性较弱的生态位空隙。研究人员分析了来自29个样点的82个个体，ADMIXTURE分析显示当K=4时交叉验证误差最低。遗传簇2广泛分布于日本东部，遗传簇3主要分布于北部地区，遗传簇1主要分布于南部地区。在遗传簇分布重叠区域，特别是观察到具有混合祖先（mixed ancestry）的个体。不同遗传簇的潜在分布主要与温度梯度相关，且各分布区间相互重叠、无明显空隙，因此未发现混合祖先个体优先出现于原始遗传簇潜在分布空隙间的证据。研究人员得出结论：入侵物种内部的遗传簇可表现出截然不同的气候关联性，而部分遗传簇可分布于相对较广的气候范围。考虑此类种内遗传结构可为评估潜在分布区扩展提供补充信息，并有助于更有效地监测持续进行的入侵过程。

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一、研究背景与科学问题

生物入侵已成为全球生态学研究的核心议题之一。入侵物种往往能在短时间内快速扩散并成功定殖于新环境，这一现象与经典生态学理论中“物种分布受环境条件制约”的观点存在张力。气候因素（尤其是温度和降水）在决定植物物种分布范围中扮演关键角色，不同物种的适宜温度范围差异显著。然而，即使在广泛分布的物种内部，不同种群间也常存在沿环境梯度的遗传分化，表明单一遗传群的环境适应范围可能有限，物种整体分布的扩展可通过遗传分化实现。

碎米荠（Cardamine hirsuta）是一种原产于欧洲的十字花科（Brassicaceae）冬季一年生草本植物，已入侵澳大利亚、美国等多个国家和地区。该物种于1974年在日本首次记录，此后迅速扩散，目前分布范围覆盖日本北纬31°至45°的广阔纬度区间。日本东部存在显著的纬度温度梯度，年均温（mean annual temperature, MAT）跨度约为-3°C至18°C，这为研究入侵物种如何在短时间内跨越气候梯度实现快速扩散提供了理想系统。

已有研究（Matsuhashi等，2016）利用微卫星标记发现日本境内的碎米荠存在三个遗传类群（北部群、东部群和西部群），且不同类群在侧生雄蕊数量等表型性状上存在分化。然而，微卫星标记的遗传分辨率有限，日本境内的碎米荠可能已分化为更多遗传簇；此外，不同遗传类群的地理分布是否受气候条件限制仍不清楚。因此，亟需利用高分辨率基因组数据系统解析碎米荠在日本的遗传结构及其与气候因子的关联。

基于上述背景，研究人员提出三个可检验的假说：（1）某一遗传簇因适应广泛的环境变异而广泛分布；（2）不同遗传簇因环境偏好差异而占据环境梯度的不同区段；（3）不同遗传簇间的杂交个体填补原始遗传簇适应性较弱的生态位空隙，从而促成物种的广泛分布。

二、研究内容与主要结论

研究人员在2014年至2020年间，从日本东部两条纬度样带（北纬34°53′至40°55′）的20个样点以及鹿儿岛、函馆等地采集了82个碎米荠个体，同时从美国锡拉丘兹和荷兰4个地点采集了样本作为外来种群参照。每个样点选取3个以上自然生长的母株，每母株取1个个体提取DNA。研究人员利用限制性位点关联DNA测序（restriction-site associated DNA sequencing, RAD-seq）技术获得全基因组SNP数据，结合ADMIXTURE软件进行遗传结构推断，并通过主成分分析（principal component analysis, PCA）验证聚类结果。随后，研究人员使用MaxEnt物种分布模型（species distribution model, SDM）结合WorldClim气候数据，对每个遗传簇在日本境内的潜在分布区进行建模预测，并分析发生概率与年均温之间的非线性关系。

研究得出以下核心结论：日本东部的碎米荠包含多个具有不同地理分布和气候关联的遗传簇，其中部分遗传簇占据较窄的环境区间，另一遗传簇则具有较广的气候适应范围；杂交个体主要出现在遗传簇分布重叠区域，而非填补分布空隙。

三、关键技术与方法

本研究采用的主要技术方法包括：（1）RAD-seq测序技术，用于获得全基因组范围内的SNP标记，相比微卫星标记具有更高的遗传分辨率；（2）ADMIXTURE软件（版本1.3.0），基于最大似然法推断个体遗传结构和祖先成分比例，并通过五折交叉验证确定最优遗传簇数（K=4）；（3）主成分分析（PCA），用于独立验证遗传结构聚类结果；（4）MaxEnt物种分布模型结合ArcGIS（版本10.8）和SDM工具包，利用仅含存在点（presence-only）的数据和WorldClim气候变量（空间分辨率2.5角分，约21 km2）预测各遗传簇在日本境内的潜在分布区，并通过Jackknife方法评估变量重要性、以受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve, AUC）评估模型性能。样本来源包括日本（22个样点）、荷兰（4个地点）和美国（1个地点），以及英国牛津的参考基因组样本。

四、研究结果

4.1 遗传结构

经RAD-seq测序共检测到11,744个变异位点，经质量过滤后保留251个SNP用于遗传结构分析。ADMIXTURE分析显示，K=4时交叉验证误差最低（0.40228），因此选择K=4作为主要聚类方案。四个遗传簇分别命名为遗传簇1至4。其中，遗传簇1主要分布于日本东部南部区域，遗传簇3主要分布于北部区域，遗传簇2在日本东部呈广泛分布，遗传簇4则主要由美国、荷兰和英国牛津样本组成，仅在日本的十和田和函馆两地有2个个体。以Q≥0.8为阈值，9、17、22和20个个体分别被归入遗传簇1、2、3和4，另有14个个体被判定为杂交个体。PCA分析中前三个主成分分别解释20.20%、18.58%和13.05%的遗传变异，遗传簇4沿PC1与其他簇分离，遗传簇3沿PC2可区分，遗传簇1与遗传簇2沿PC3可区分，杂交个体分布于各簇之间的中间位置。

4.2 遗传多样性

利用Stacks软件计算各遗传簇的遗传多样性参数。遗传簇2的核苷酸多样性（P_i）最高（0.24266），期望杂合度（H_e）也最高（0.23302）；遗传簇1的P_i（0.16650）和H_e（0.15506）均为最低；遗传簇4的观测杂合度（H_o）最高（0.21798）。遗传分化系数（F_ST）分析显示，遗传簇2与遗传簇3之间的分化程度最低（F_ST=0.072285，95%置信区间0.066–0.079），遗传簇1与遗传簇4之间分化程度最高（F_ST=0.151414，95%置信区间0.137–0.166）。整体而言，遗传簇2的遗传多样性最高，遗传簇1的遗传多样性最低。

4.3 物种分布模型分析

MaxEnt分析结果显示，不同遗传簇的气候关联存在显著差异。遗传簇1的分布主要与太阳辐射和温度相关，潜在分布区集中于日本中部及南部沿海地区；遗传簇3的分布主要与降水和温度相关，潜在分布区主要位于日本东北部，并可能延伸至中部、南部和北海道；遗传簇2的分布与温度、降水、太阳辐射和风速四个气候因子相关，潜在分布区覆盖中部、东北部和南部，具有全国性分布的高概率。温度相关变量对所有遗传簇均有贡献，因此研究人员分析了日本全域（北纬20°25′至45°31′）各栅格的发生概率与年均温的关系，并拟合非线性回归曲线。结果表明，遗传簇3在较冷区域的发生概率较高，遗传簇1在较暖区域的发生概率较高，遗传簇2的潜在分布范围较遗传簇1和遗传簇3更宽。三个遗传簇的潜在分布沿温度梯度广泛重叠，未检测到所有遗传簇发生概率均较低的明显空隙。杂交个体出现的温度区域恰好位于三个遗传簇潜在分布的重叠范围内。

五、讨论与结论

讨论部分围绕三个假说展开。关于假说1，遗传簇2的分布范围明显宽于遗传簇1和遗传簇3，其潜在分布的温度范围也更广，支持了单一遗传簇可适应广泛环境条件的假说。但研究人员同时指出，K=6时遗传簇2可进一步细分为两个亚簇，且亚簇同样分布广泛，表明该遗传簇的广泛分布并非聚类分辨率造成的假象；然而，当前分布和模型分析并不能直接证明该遗传簇具有广泛的生理耐受性或适应性，需通过直接实验验证。

关于假说2，遗传簇1和遗传簇3的分布格局与假说一致：遗传簇1偏好较温暖条件，遗传簇3偏好较寒冷条件，不同遗传簇占据环境梯度的不同区段，部分解释了碎米荠整体分布范围的扩展。

关于假说3，虽然检测到多个杂交个体，但各遗传簇的潜在分布沿温度梯度广泛重叠，未出现明显空隙，因此杂交个体填补分布空隙的模式未获支持。杂交个体主要出现在遗传簇分布重叠区域，表明混合祖先与遗传簇重叠存在密切空间关联，但这并不排除杂交可能具有生态或适应意义，需直接实验评估杂交个体与纯合个体的适合度差异。

在遗传结构与多样性方面，遗传簇4主要由海外样本组成，但在日本东部仅有2个个体的祖先成分以该簇为主，且许多杂交个体中检测到遗传簇4的祖先成分。研究人员提出三种可能解释：（a）Matsuhashi等（2016）报道的日本西部群可能与遗传簇4存在遗传关联，部分个体从西部迁入东部；（b）遗传簇4祖先可能曾分布于日本东部但后被其他遗传簇取代；（c）遗传簇4可能较晚引入日本东部，随后与其他遗传簇发生基因混合。区分这些情景需对日本西部和欧洲原产地开展更广泛的基因组采样。

与Matsuhashi等（2016）的微卫星研究相比，本研究的RAD-seq方法揭示了更高的遗传分辨率：此前报道的“北部群”实际上包含遗传簇2和遗传簇3两个遗传簇，而“东部群”的分布与遗传簇1相似。由于缺乏日本西部和西南部的样本，本研究无法评估“西部群”与所鉴定遗传簇之间的关系。

研究结论部分指出：日本东部的碎米荠由多个具有不同分布和气候关联的遗传簇组成。其中两个遗传簇分布于较窄的环境区间，一个偏好寒冷区域、另一个偏好温暖区域；另一个遗传簇具有相对广泛的地理和气候分布。遗传簇间的杂交主要发生在分布重叠区域，杂交个体填补分布空隙的特定模式未获支持。该研究证明，碎米荠在日本东部的广泛分布既与遗传分化簇共存并呈现对比性气候关联有关，也与单一遗传簇跨越较广气候范围有关。从生态学和应用角度，考虑入侵物种的种内遗传结构对评估其进一步扩散潜力具有重要意义，将遗传信息纳入入侵评估有助于识别潜在扩张区域并支持更有效的入侵监测。