Page 76 - 《广西植物》2023年第8期
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筛选ꎬ在 ５０ ｋｍ 内的分布点仅保留 １ 个ꎬ共计得到 小(图 ２:Ａ)ꎬ说明 ３４ 个个体可分为 ３ 个遗传聚类
２
２９ 个具有经纬度信息的水角分布点并整理生成 (图 ２:Ｂ)ꎮ 利用最大似然法( ＭＬ) 基于 ３８ ６６７ 个
ＣＳＶ 文件ꎮ ＳＮＰｓ 位点对 ３４ 个样本构建的系统进化树表明
从全 球 气 候 数 据 库 ＷｏｒｌｄＣｌｉｍ ２. １ ( ｈｔｔｐ: / / (图 ２:Ｃ)ꎬ每个种群的个体都能聚在同一个遗传
ｗｗｗ.ｗｏｒｌｄｃｌｉｍ. ｏｒｇ) 分 别 下 载 全 新 世 中 期 ( ｍｉｄ￣ 分支上ꎬ并具有 １００％的支持率ꎮ 昌旺溪( ＣＷＣ)、
Ｈｏｌｏｃｅｎｅꎬ ＭＩＤꎻ 约 ６ ０００ 年 前 ) 、 当 代 ( １９７０— 卜茂村( ＢＭＣ)、东兴村( ＤＸＣ) 的遗传结构更相似
２０００ 年) 和 未 来 ( ２０８１—２１００ 年) 的 １９ 个 生 物 为一组(Ｃｌｕｓｔｅｒ １)ꎻ卜壁村(ＢＢＣ)、卜史村( ＢＳＣ)、
气候变量ꎬ数据空间分辨率为 ２.５ ｍｉｎ( ５ ｋ 分辨 文选村 ２( ＷＸＣ２) 的遗传结构显示出更近的亲缘
率) ꎮ 未来气候情景选择 ＣＭＩＰ６ 中 ＳＳＰ１￣２.６ 和 关系ꎬ倾向于另一组(Ｃｌｕｓｔｅｒ ２)ꎻ文选村 １(ＷＸＣ１)
ＳＳＰ５￣８.５ ( ｓｈａｒｅｄ ｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃ ｐａｔｈｗａｙꎬ ＳＳＰ ) 的 表现出与其他种群不一样的遗传结构ꎬ为 Ｃｌｕｓｔｅｒ
两组数据ꎬ分别表示年平均温度上升 １.４ ~ １.８ ℃ ３ꎮ 主成分分析( ＰＣＡ) 是根据群体的原始数据矩
和 ４.４ ~ ４.８ ℃ ꎮ 阵计算出单个个体的特征向量ꎬ再绘制特征向量
运行 ＭａｘＥｎｔ 软件模拟水角在不同气候情景下 的散点图来获得群体分类情况ꎮ ３４ 个样品基于主
的潜在分布格局ꎬ设置训练集为 ７５％ꎬ测试集为 成分 １ 和主成分 ２ 绘制 ＰＣＡ 图( 图 ３)ꎮ 可见ꎬ每
２５％进行模拟分析ꎮ 将物种分布数据与气候环境 个种群都分布得很集中ꎬ这与系统树结果一致ꎮ
数据一起导入 ＭａｘＥｎｔ 中ꎬ选择刀切法( Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ) 其中 ＤＸＣ、ＣＷＣ、ＢＭＣ、ＢＢＣ 和 ＷＸＣ２ 分布相对集
模型迭代 ５００ 次ꎬ计算各环境变量对物种分布格 中ꎮ 在 ＰＣ２ 维度上ꎬＷＸＣ１ 与其他种群相隔得较
局的贡献率ꎬ绘制响应曲线并制作预测图ꎮ 加载 远ꎬ这与 ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 分析的结果一致ꎮ
到 ＡｒｃＧＩＳ １０.２ 中ꎬ提取东南亚区域ꎬ根据生境适 ２.３ 群体遗传多样性分析
宜度指数(ｈａｂｉｔａｔ ｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｄｅｘꎬ ＨＳＩ)ꎬ划分为四 对 ７ 个种群的遗传多样性信息进行的统计分
个等级ꎮ 其中ꎬＨＳＩ≤０.１ 为非适生区ꎻ０.１<ＨＳＩ≤ 析表明(表 ２)ꎬ３４ 份材料的平均 Ｈ 、Ｈ 和 π 分别
ｏ
ｅ
０.３ 为低适生区ꎻ０.３<ＨＳＩ≤０.５ 中适生区ꎻＨＳＩ>０.５ 为 ０.１５６ ９、０.１６５ ４ 和 ０.１８６ ５ꎬ各种群中均具有特
为高适生区ꎮ 采用 ＲＯＣ 曲线评价预测模型的准确 有等位基因ꎬ平均值为 ８２８.２９ꎬ其中 ＢＳＣ 的特有等
性ꎬ同时根据气候因子的贡献率判断影响物种分 位基因最高(１ ４４５)ꎬ同时其 Ｈ 最低(０.０７９ １)ꎮ
ｏ
布的主导环境因子ꎮ 核苷 酸 多 样 性 ( π ) 分 析 表 明ꎬ π ＝ ０.０１５ ０２ ~
０.２３９ ９ꎬ在 采 样 地 东 部 的 Ｃｌｕｓｔｅｒ １ 种 群 ( ＢＭＣ、
２ 结果与分析 ＣＷＣ 和 ＤＸＣ) 具 有 更 高 的 遗 传 多 样 性ꎮ Ｆ ＝
ＩＳ
－０.００６ １ ~０.１６８ ３ꎬ种群内 Ｆ 平均值为 ０.０６１ ６７ꎬ
ＩＳ
２.１ 测序数据概况 其中 ＣＷＣ 和 ＷＸＣ２ 略为负值ꎬ说明这两个种群存
本研究利用 ＲＡＤ 简化基因组技术对 ３４ 个水 在杂合子过剩现象ꎮ
角样本进行测序ꎬ测序结果以 ＦＡＳＴＱ( 简称 ｆｑ) 格 基于 ３８ ６６７ 个 ＳＮＰｓ 位点的 ３４ 个水角样本种
式储存ꎬ包含了测序的序列信息和其对应的测序 群间成 对 的 Ｆ 值 计 算 结 果 ( 表 ３) 表 明: Ｆ 为
ＳＴ
ＳＴ
质量信息ꎮ 经过质量评估和过滤后ꎬ共获得 ３７.９１ ０.２０３ ５ ~ ０.５８４ ６ꎬ其中 ＣＷＣ 与 ＢＭＣ 之间的 Ｆ 值
ＳＴ
最小(０.２０３ ５)ꎬ表明两个种群间的遗传交流在所
Ｇｂ 的 ｃｌｅａｎ ｄａｔａ 数据ꎬ平均每个样本为 １.１２ Ｇｂꎮ
每个样本的 ｒｅａｄｓ 读长在 ２ ５１２ ９１９ 到 ５５ ０９３ ７４０ꎬ 有种群间最为频繁ꎮ 其他成对 Ｆ 均大于 ０.２５ 表
ＳＴ
其中 ＧＣ 含量均值为 ３６.２％ꎬ所有样本的 Ｑ３０ 均值 明水角 ７ 个种群间的遗传分化程度较高ꎮ 其中ꎬ
为 ９２.９％ꎬ表明测序质量较高ꎬ达到后续分析的要 ＷＸＣ１ 种群分化最大ꎬ与其他 ６ 个种群间的遗传分
求ꎮ 使用 Ｓｔａｃｋｓ 进行无参考基因组分析后ꎬ得到 化系数均值为 ０.５２８ １ꎮ
水角 ３４ 个样本的平均位点数为 ６８ ２２６ꎬ平均片段 ２.４ ＡＭＯＶＡ 分子方差分析和 Ｍａｎｔｅｌ 检测
ＡＭＯＶＡ 分子方差分析的结果( 表 ４) 显示ꎬ当
覆盖深度为 ８.６１ Ｘꎮ 经过 ＶＣＦｔｏｏｌｓ 再次过滤后ꎬ
最终获得 ３８ ６６７ 个高密度的 ＳＮＰ 位点ꎮ 把 ７ 个水角种群分成上述 ３ 个群组时ꎬ ９.３５％的遗
２.２ 群体遗传结果分析 传变异 发 生 在 组 间ꎬ 群 组 间 的 遗 传 分 化 系 数 为
进行 Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 分析发现ꎬ当 Ｋ ＝ ３ 时ꎬＣＶ 值最 Ｆ ＝ ０.０９３ ５３ꎬ说明群组间的遗传分化不显著ꎮ 种
ＣＴ
