东亚季风形成的四川盆地周围金丝楠木树种（菲比珍南，月桂科）的 中新世多样化

东亚季风形成的四川盆地周围金丝楠木树种（菲比珍南，月桂科）的 中新世多样化

金丝楠木（中国：金丝楠木）是一种珍贵木材所特有的中国和南亚地区，并在历史上用于造船，建筑木工，家具和雕塑雕刻在中国。在 明朝时代的著作指出，这种木材优越耐用软木。最近在利嘉村墓发掘靖安县，江西省发现提出，据报道，大约2500岁追溯到东部金丝楠木木质棺材47周王朝时期，属于东夷的国家许。

产金丝楠木的树木是常绿植物，具有长而直的树干，长至35米，直径达一米。在长江以南有30多个品种。海南岛和越南也有金丝楠木树。[1] Yangmu nanmu在四川被发现。子南金丝楠木位于中国东南部和中南部。Zinanmu nanmu位于江苏，安徽，镇江。镇南南目位于贵州和四川。所有金丝楠木林中最好的是来自海南岛的红毛金丝楠木（Phoebe hungmaoensis）。

Nanmu木材来自几种树种，包括：

金丝楠木楠

金丝楠木

楠楠

南投海滨

Konishi nathaphoebe

润楠的楠木

正是金丝楠木属的树木才能生产出最高等级的金丝楠木。

南木金丝楠木纹图案

Nanmu是一种易打结的木材，经常显示出波浪状或缝状的木纹。它不会以膨胀或收缩的方式对湿度和温度产生太大的反应，并且使高级家具不会因气候变化而变松或开裂。[2]色泽较浅且疏松的金丝楠木木材质量较差。

Nanmu因具有抗腐性而被用于建筑木工和造船。木材干燥很少裂开或翘曲。干燥后，木材密度中等，不会改变形状。Nanmu可以打磨成镜面。最高等级的金丝楠木具有明亮的金色，令人愉悦的芬芳，并具有令人印象深刻的空洞（光学效果），这就是为什么在中国通常将其称为jīnsī（中文：金丝-金丝或金丝） 。

尽管直到2019年仍可以以高昂的价格获得最近收获的金丝楠木和镇南木材以及新制成的物品，但它在中国乃至全球范围内都是官方保护物种。由于森林砍伐，疾病和污染，这些物种几乎被耗尽。一些小型的半天然森林林和保护性的人工林仍然存在，但现在这些树木仅限于寺庙，农舍，公园和庭院中小规模老化的装饰性树木的生长。

抽象

了解气候变化和地理作为人口分化和物种形成的驱动因素的作用是进化生物学的长期目标，可以为保护提供信息。在这项研究中，我们使用限制性位点相关的DNA测序（RAD-seq）来评估濒危树Phoebe zhennan的遗传多样性，种群结构和人口统计历史分布在四川盆地周围。基因组模式揭示了两个不同的簇，每个簇主要局限于西方和东方。尽管在某些位点出现了两个基因组簇的共生现象，但个体很少或没有证据表明基因组渗入。人口统计模型支持东西方血统的初始发散时间为?15.08 Ma，而西方血统中的进一步发散时间为?7.12 Ma。这些时期与东亚季风分别在中期（朗起）和中新世晚期（麦西尼期）开始的两次独立强化相吻合。这些结果表明，东亚季风的中新世强化阶段在塑造当前的珍南假单胞菌景观水平格局方面发挥了关键作用。，就像其他亚热带中国植物的种间差异一样。基于远距离隔离和物种分布模型，我们假设镇南疟原虫遵循环的多样化，而四川盆地则阻碍了基因的流动。原生境和原生境保护管理计划应考虑本研究中获得的结果，以帮助确保这棵美丽且具有文化意义的濒危树的未来。

1引言

众所周知，全球气候变化和地理环境对人口分化和物种形成有着深远的影响（Schluter＆Pennell，  2017 ; Zou，Yang，Doyle，＆Ge，  2013），自从亚洲气候以来，亚洲气候经历了一系列的剧烈变化。中新世 这些变化包括从区域性气候模式（中国大陆上宽阔的W–E干旱带）到以季风为主的模式（中新世早期：?20-15 Ma； Clift，Wan和Blusztajn，2014； Guo等）的转变 。 。，  2008）; 典型的亚热带干旱的消失（Sun＆Wang，  2005）; 和中亚荒漠化的开始（?22 Ma； Guo et al。，  2008）。这些主要的气候变化主要是（如果不是全部）由青藏高原（QTP）的隆升引起的（Tada，Zheng和Clift，  2016年），以及与东部集约化有关的QTP的进一步持续快速上升。亚洲季风分别约15 Ma，9-7 Ma和3.6-2.6 Ma（An，Kutzbach，Prell和Porter，  2001； Sun和Wang，  2005）。

在更新世期间，季风系统与冰—冰间周期相互作用，产生了更易变的季风气候（An等，  2001； Sun＆Wang，  2005）。先前的研究表明，东亚季风的动态历史在QTP及其附近地区的生物演化中起着重要作用（参见Favre等人，2015年的综述 ），主要是通过控制水文循环来实现的（Tada等人，  2016年）。这些早期研究大多集中于种间进化过程，很少强调过中新世以来过去的历史事件和进化因素对种群分化和物种形成的作用。这个时期见证了亚洲一些最重要的气候变化和造山运动（An等，  2001； Guo等，  2008； Zachos，Dickens和Zeebe，  2008）。

地理隔离可以促进发散和物种形成事件，因为距离，水体和山脉等障碍会阻碍基因流动，并通过异源或异族物种形成推动遗传分化（Pritchard，Stephens，＆Donnelly，  2000 ; Winger＆Bates，  2015）。中国西南地区，特别是四川盆地周围的山脉（例如，西部的横断山脉，北部和东北部的大巴山，以及南部和东南部的武陵和大楼山）被确定为全球多样性热点，部分原因是由于其季风气候温和且地形复杂（迈尔斯，密特迈尔，密特迈尔，达丰塞卡和肯特，  2000年）。通过提供长期的生态和环境稳定性，该地区被认为是遗留被子植物和其他种子植物的“植物博物馆”（López-Pujol，Zhang，Sun，Ying，＆Ge，  2011）。多项系统地理学研究表明，中新世晚期（11.2–5.3 Ma）期间的地理和气候事件在中国西南地区种内谱系的发展中起着重要作用（Qi等，  2012； Sun等，  2014； Zhang等。 ，  2013年）。但是，这些研究中只有很少的一部分专门针对四川盆地作为物种形成驱动力的作用，并且对于大多数生物分类以及地理和气候之间的相互作用（直到中新世晚期）仍未得到充分研究。

楠木（Phoebe zhennan）是一种二倍体（2 n  = 24），雌雄异株，树高30 m，可产生紫褐色核果，并生长在中国的亚热带常绿阔叶林（EBLF）中（Li，Li和van der Werff，2008）。中国的菲比（Phoebe L.）物种是经过昆虫授粉的，种子主要是由食肉类鸟类散布的（Li等，  2008 ; Li，Liu，Ma，Zhang，＆Xu，  2018）。楠楠是著名的“金线楠木”木材的主要来源，由于其耐用性，独特的特殊香气和诱人的金色，其价值极高。这种木材已经用于制造棺材，建造宫殿和家具已有一千多年的历史（Lan，  1994； Zhang，  2010）。由于其适宜性，目前四川盆地周围的零星分布主要是由于栖息地的丧失和伐木造成的，大多数现存种群不到70人（丁，肖，黄，李，  2015；傅，  1992）。），该物种在《中国植物红皮书》中被列为濒危物种（傅，  1992）。

尽管之前对镇南对虾的研究主要集中在其生境特征（Li等，  2013），幼苗生物学（谢等，  2017）以及与其他``南牧''树种的物种划分（丁，肖，李， Conran＆Li，2019），对其进化史知之甚少。早年在郑南体育中使用扩增片段长度多态性（AFLP）进行的遗传多样性研究表明，遗传多样性低且显着差异，显然与中国西南部的地形有关（Gao等，  2016）。但是，该研究对真楠体育的人口历史尚无定论。，或者过去的气候变化是否可能对其演变历史产生重大影响，特别是与观察到的“环种”变化模式有关。

限制性位点相关的DNA测序（RAD-seq）是一种流行的方法，可用于非模型物种（具有或不具有先前的基因组资源）的生态学，进化种群基因组学和保护基因组学，这会产生全基因组范围的单核苷酸多态性（SNP）成本高效且迅速（Baird等人，  2008年; Andrews，Good，Miller，Luikart和Hohenlohe，2016年; Parchman，Jahner，Uckele，Galland和Eckert，  2018年）。此外，RAD‐seq利用站点频谱（SFS），为人口历史推断提供了一个强大的工具（Excoffier，Dupanloup，Huerta-Sánchez，Sousa和Foll，  2013年； Gutenkunst，Hernandez，Williamson和Bustamante，  2009年； Hotaling等，  2018; Sousa和Hey，  2013年）。

因此，我们应用了通过RAD-seq生成的SNPs标记物来调查四川盆地周围的珍南疟原虫的遗传分化模式，并推断其人口历史以了解可能导致现存模式的过程。关于种群基因组学和珍南疟原虫的人口历史，我们回答了以下两个问题：（a）遗传多样性如何分布以及种群结构是什么？（b）我们能否确定影响该物种当前遗传多样性分布的因素？

2。材料和方法

2.1样品收集和RAD-seq测序

从四川盆地周围的12个地点共采集了72株镇南古树（表 1），并在西双版纳热带植物园（HITBC）的植物标本室中存放了凭证标本。新鲜的叶片在硅胶中干燥，并在处理DNA提取之前保存在-20°C下。使用改良的CTAB规程（Rogers＆Bendich，1989）提取基因组DNA  ，并在1％琼脂糖凝胶上通过电泳检查其质量，并标准化至30 ng -mL的DNA浓度。RAD-seq库是按照Baird等人所述的方法制备的。（2008年）。简而言之，使用限制性酶EcoRI（5'-G * AATTC-3'）消化基因组DNA。然后将片段化的DNA连接到包含样品特异性条形码序列的Illumina测序适配器（Illumina Biotechnology Company），然后进行PCR。北京基因组研究所使用Illumina Hiseq 2500进行了文库制备和双末端测序（85 bp）。

表1. 四川盆地和邻近地区分布的 镇南疟原虫的12个种群的站点特征，样本量（n）和栖息地信息

码 位置 经度（E） 纬度（N） 海拔 ?

QCS 四川青城山 103°34′17.11'' 30°53′57.66″ 745 m 6

QL 四川活井 103°11′56.24″ 30°20′46.43'' 744 m 6

多发性硬化症 四川名山 103°12′13.74'' 30°14′19.11'' 592 m 6

环境管理体系 四川峨眉山 103°26′5.58″ 29°33′50.42'' 535?1,120 m 12

SF 云南水府 104°19′9.94'' 28°34′4.52″ 519米 6

J 云南盐津 104°22′20.85'' 28°13′59.72″ 685米 6

CN1 四川长宁 105°0′42.27'' 28°40′42.51'' 276 m 3

CN2 四川长宁 104°58′45.57″ 28°27′46.13″ 509 m 3

Y 四川江阳 105°19′0.01″ 28°49′31.26″ 469 m 6

XY 四川徐you 105°31′24.46'' 28°19′7.19″ 351 m 6

YC 重庆永川 105°53′14.80'' 29°33′47.98″ 427 m 6

TL 重庆铜梁 106°5′48.29'' 29°35′17.00″ 479 m 6

R1 – 103°44′47.67″ 29°06′10.79″ – –

斧头 四川安县 104°20′24.00″ 31°35′24″ – –

PW 四川省平武市 104°33′3.6'' 31°27′3.6″ – –

CK 重庆城口 108°37′48″ 31°49′12″ – –

WX 湖北无锡 109°37′48″ 31°22′12″ – –

注意

对于RAD-seq测序，我们收集了12个种群。但是，AX，PW，CK和WX站点仅用于物种分布建模（SDM），因为我们无法在这些收集区域和相邻区域中收集样本。R1点用于估计人口之间的“环距”，以进行按距离隔离分析（IBD）。

2.2从头汇编和SNP调用

我们使用STACKS 1.35管道（Catchen，Amores，Hohenlohe，Cresko和Postlethwait，2011年; Catchen，Hohenlohe，Bassham，Amores和＆Cresko，  2013年）进行了从头装配和单核苷酸多态性（SNP  ）。在分析之前，应删除质量差的读物（分数小于30），可能受到适配器污染的读物以及缺少限制位点的读物（使用process_RADtags）。然后将剩余的读段组装到“ ustacks ”中的基因座中，最大间隔为M，最小读取深度为m。该基因座进一步聚集成“ cstacks”，”，样本之间允许不匹配。为了增加覆盖深度并最大化基因座， “ ustack ”（M  = 2）中的最小读取深度为6（m = 6）且堆栈之间的最大距离为2 ，而在c的“ cstacks ”（n  = 3）中有6个不匹配。已设置堆栈。重新组装完成后，使用STACKS中的“种群”模型进行SNP调用和基因分型。 保留了种群中存在率100％的基因座（p = 12），而种群中缺失数据> 25％的基因座被删除了（r = 75％），以使个体之间共享的SNP最大化。保留每个基因座的第一个SNP和次要等位基因频率（MAF）≥0.05的SNP。在完成SNP调用后，还使用VCFtools v4.0移除了Hardy-Weinberg平衡（HWE）p值小于0.05的变量（Danecek等，  2011）。随后使用PGDspider v2.02（Lischer＆Excoffier，  2012年）将文件转换为特定于程序的格式。

2.3人口基因组分析

为种群遗传分析生成了三个数据集：（a）具有所有多态性位点的完整矩阵，用于遗传汇总统计；（b）一个子集，它由16,210个SNP组成，并具有基于成对F ST，AMOVA，主成分分析（PCA）和历史关系的完整矩阵的HWE滤波；（c）最小数据集，该数据集由5,000个SNP数据集组成，这些数据集是从STRUCTURE v2.3.4中的贝叶斯聚类中的16,210个SNP中随机提取的（Pritchard等，  2000）。由于使用STRUCTURE解析基因组数据集通常很困难，因此Rodriguez-Ezpeleta等人。（2016）提出，具有最多5,000个SNP的数据集是捕获祖先群体的最佳分析规模。

RAD-seq基因组数据的遗传总结统计，包括多态性位点百分比（％P），观察到的和预期的杂合性（H obs和H exp），核苷酸多样性（π）和近交系数（F IS），均通过种群进行估算所有人口（10）的样本中的样本数均超过六个。成对的F ST值使用Arlequin v3.5.2（Excoffier＆Lischer，  2010）计算，具有10,000个排列。基于我们对分级总体结构（K的评估）进行了分子变异的AMOVA层次分析（AMOVA） = 2且K  = 3，请参见结果和讨论），以量化不同样本水平上的遗传变异分配。

基于最小数据集（例如，随机选择的5,000个SNPs数据集），使用贝叶斯聚类在STRUCTURE中推断遗传结构。利用没有先验信息的混合模型来确定采样位置的簇数（K）是否在1到13的范围内。对于K的每个值，进行10次独立模拟，老化长度为100,000，然后进行300,000迭代。最佳K值是根据STRUCTURE HARVESTER v0.6.93（Earl＆Vonholdt，2012）中实现的LnP（D），Evanno的delta K和个人分配概率的连续变化（Evanno，Regnaut和Goudet，  2005）确定的。 ）。使用DISTRUCT（Rosenberg，2004）绘制结果图 ，并使用R包adegenet（PCS ）（Jombart，  2008）对PCA进一步研究种群结构。

我们使用TreeMix v1.13（Pickrell和Pritchard，  2012年）来解决人口之间的历史关系。VCF文件已转换为频率文件，可以使用plink2treemix脚本将其转换为TreeMix文件。通过从零开始并一加一直到残差图停止改善来测试迁移事件的数量。生成的最大似然树（ML）和残差图在R中可视化，并与STRUCTURE结果结合说明。

2.4距离隔离（IBD）分析和直线分析

使用R包素食主义者检查了按距离隔离模式（Oksanen，Kindt，Legendre和O'Hara，2006年）。甲罩测试实施素食主义者与1000个排列用于检测遗传和地理距离之间的相关性显著与?F ST / - （1  ?F ST使用）值来表示遗传距离。在R包地理圈中计算了具有“直线距离”和“环形距离”的站点之间的地理距离（Hijmans，Williams和Vennes，  2011年））。环的距离采用遵循环分布的分散路径，而不是跨越居无定居区域的直线。例如，初步分析表明，在QCS和QL之间存在遗传“障碍”，几乎没有证据表明基因在间隙中流动。因此，基于预先确定的合适栖息地和环形分布，我们使用一个参考点（R1）来估计站点之间的环形距离。西方站点与东部站点之间的所有距离都是通过从西方站点到R1，然后是R1到东部站点的距离之和来估算的。

使用R软件包hzar进行了地理线性分析，以检测沿分布环的种群遗传组成或“杂种区”的任何突然变化（Derryberry，Derryberry，Maley和Brumfield，  2014年）。沿线定义为从一维空间中距站点QCS的距离，沿着盆地周围的一个近似圆，并使用第一主成分分析轴（PC1）作为遗传变异的代名词。测试了五个具有不同拟合尾巴的cline模型（无拟合；仅左侧；仅右侧，镜尾；两个尾巴分别估算）以及固定至观察值的最小和最大遗传变异（pMin，pMax）。为了便于模型比较，还建立了一个零cline模型，该模型假定遗传变异独立于任何cline。最佳模型取决于赤池的信息标准（AIC）得分。最后，从最佳拟合模型中提取最大似然线和摘要统计量。

2.5人口历史推断

Fastsimcoal2.6（Excoffier et al。，  2013）的实现是利用位点频谱（SFS）推断镇南疟原虫的时空人口历史。基于结构，PCA和ML结果将人口分为三个聚类，以捕获东部组（JY，XY和CN1），West1组（EMS）和West2组（SF）的人口历史的主要特征。和YJ人口）。用于人口统计分析的数据集是从数据集2（16,210个SNP）生成的，但仅使用每个RAD-seq基因座的等位基因频率最低的SNP。East，West1和West2组的基因拷贝的样本大小分别为30、24和24。

二十人口统计模型进行了测试（图 S1 ;在附录中详述S1），和在附录中提供详细的模型的原理图S1。简而言之，模型包括一些场景，这些场景指定：（a）三个遗传簇的所有可能拓扑的两个发散事件（模型1–9）；（b）两个现有遗传集群之间的混合产生了第三个模型（模型10-18）；（c）分叉模型，其中一个共同祖先同时出现现存的遗传簇（模型19-20）。对于所有模型，双向基因流动的潜力在历史上和最近都不同。

fastsimcoal2分析是在最初的一组模型选择过程中进行的，先比较观察到的最大和期望的可能性以选择最佳拟合模型，然后通过对最佳拟合模型进行新SFS仿真，随后进行参数估计，然后进行参数自举S2；在附录S1中详细介绍）。进行了五十次独立的参数估计，以实现关节折叠SFS的最大复合可能性，其中对先验的模拟样本进行了参数化，并通过40个条件最大化算法对参数估计进行了优化。从具有最大最大复合可能性的运行中选择点估计值，并通过从参数估计值的模拟SFS中进行100次自举运行获得参数估计值的置信区间。

2.6物种分布建模（SDM）

SDM是在Maxent v3.4.1（Elith等，  2011； Phillips，Anderson和＆Schapire，2006）中进行的， 以预测该物种的潜力和合适的分布范围，并调查四川盆地是否可能成为障碍。潜在地促进环的多样化。从植物标本室收集和标本记录中获得了总共47个物种发生记录（表 S1；附录S1中有详细说明）。从WorldClim数据库（http：//www.worldclim）获得了上一次冰期最大值（LGM，?22,000年前）和当前时期（?1950–2000）的19个生物气候变量（表 S2；附录S1中详细说明）。组织/; Hijmans，Cameron，Parra，Jones和Jarvis，  2005年）。为了避免多重共线性，基于Pearson相关分析的结果对初始变量进行了过滤（Synes＆Osborne，  2011）。对于每一个高度相关的变量对（皮尔森- [R  ≥0.7），这给了在正则增益和所述Maxent模型模型的百分比贡献较高的值的变量被保留（方法S1 ;在附录中详述S1）。

Maxent配置有75％的物种存在数据用于训练，而25％的物种用于测试数据，并且采样过程重复了50次。估计曲线下的面积（AUC）以测试模型预测的准确性（方法S1；在附录S1中详细介绍）。然后使用ArcGIS 10.4软件（环境系统研究所，Inc。）中实施的地理信息系统，将这些时期的分布绘制在中国地图上。

3结果

3.1 RAD-seq数据集

过滤平均质量得分低于30的读数后，每个个体的读数数（85 bp /读数）范围为4,096,070至16,201,221（每个样品的平均读数为9,780,563），GC含量为37.9％。从头组装和SNP调用后，有43906个初步组装的基因座，31834个多态性基因座和59288个SNP（每个位置的完整数据集都有1.86个SNP），对应于完整的矩阵。经过SNP过滤后，次要数据集产生了16,210个基因座和16,210个SNP。

3.2基因组多样性

基于31,834个多态位点，每个人群的基因组多态位点平均百分比（％P）为1.11，范围为0.72至1.95。私人等位基因存在于所有人群中，范围从19（YJ人群）到最多3,435（EMS人群）。所有人群中观察到的杂合度（H O）在每个人群中介于0.227至0.252之间（平均为0.243），并且在所有人群中的预期杂合性（H E）在0.118至0.186之间（平均为0.158）。每个人群的预期杂合度始终低于观察到的杂合度和核苷酸多样性（π）在所有人群中的分布范围为每个人群的0.0039至0.0051（平均0.0048）（表 2）。

表2. 从完整数据集（31,834个多态位点数据和41,720个SNP）计算出的基因组多样性统计数据

样品 ％P 功放 RAD基因座 单核苷酸多态性

^ h ? ^ h è π ?F IS ^ h ? ^ h è π ?F IS

QCS 1.16 49 0.0071 0.0043 0.0048 ?0.0042 0.227 0.138 0.152 ?0.135

QL 0.81 114 0.0079 0.0040 0.0044 ?0.0064 0.252 0.128 0.141 ?0.203

多发性硬化症 1.28 1,068 0.0076 0.0046 0.0051 ?0.0045 0.247 0.151 0.165 ?0.146

环境管理体系 1.95 3,435 0.0076 0.0058 0.0061 ?0.0033 0.243 0.186 0.196 ?0.107

SF 1.19 821 0.0075 0.0049 0.0053 ?0.0042 0.25 0.163 0.179 ?0.142

J 0.8 33 0.0078 0.0039 0.0044 ?0.0062 0.26 0.132 0.145 ?0.208

Y 1.2 922 0.0070 0.0043 0.0047 ?0.0041 0.233 0.143 0.157 ?0.136

XY 1.26 1,076 0.007 0.0048 0.0053 ?0.0036 0.234 0.16 0.176 ?0.119

YC 0.76 327 0.0075 0.0038 0.0041 ?0.0061 0.249 0.126 0.139 ?0.202

TL 0.72 19 0.0071 0.0036 0.0039 ?0.0058 0.234 0.118 0.130 ?0.19

总体 1.11 ‐ 0.0074 0.0044 0.0048 ?0.0048 0.243 0.145 0.158 ?0.159

注意

统计数据提供了镇南市的抽样地点。分别计算了RAD位点和仅可变位点（SNP）的观察杂合度（H O），预期杂合度（H E），核苷酸多样性（π）和近交系数（F IS）。其他缩写包括％P  =多态性位点百分比，PA =私人等位基因。

根据这些π和H E值，将种群内基因组多样性水平按EMS> SF> XY> MS> QCS> YJ> QL> YJ> YC> TL进行排序（表 2）。此外，南部和西南种群显示出较高的基因组多样性，而链尾的种群（QL和TL种群）具有较低的遗传基因组多样性（％P和π，表 2；图 4），并呈下降趋势从西南到西部，以及从东南到西部。近交系数（F IS）为负值，范围在0.0064至0.0033之间，表明种群中的近交水平较低。当使用所有核苷酸时，汇总统计数据（H O，H E和F IS）显示出相同的趋势（表 2）。

3.3种群遗传结构

使用次要数据集，人群之间的成对F ST范围为0.034至0.454（平均0.258），表明种群间存在差异。特别是，QCS与西方和西南人口（SF，YJ，EMS，MS和QL）之间相对较短的直线距离（相对成对的F ST值（介于0.220和0.377之间））表明该地区的人口分化。?F ST QCS和南部和东南部网站（JY，CN1，XY，TL）之间的值均为阴性，具有轻微的负?F ST值报告为零（表 3）。同样，成对F STQL和TL之间的值，西部站点（QL）的末端与东南站点（TL）的交界处特别高（F ST  = 0.446）（表 3）。YC和TL站点（相距20.5 km）之间的意外的相对成对的F ST为0.444。

表3. 计算出的16个210个SNP的 镇南疟原虫12个种群的成对F ST值和基因流（Nm）

QCS QL 多发性硬化症 环境管理体系 SF J CN1 CN2 Y XY YC TL

QCS –

QL 0.377 –

多发性硬化症 0.291 0.265 –

环境管理体系 0.220 0.259 0.193 –

SF 0.278 0.317 0.248 0.185 –

J 0.389 0.421 0.362 0.297 0.034 –

CN1 ?0.131 0.415 0.321 0.250 0.299 0.418 –

CN2 0.351 0.385 0.305 0.049 0.277 0.400 0.400 –

Y ?0.076 0.375 0.293 0.225 0.279 0.387 ?0.133 0.345 –

XY ?0.038 0.321 0.239 0.170 0.226 0.337 ?0.068 0.278 ?0.036 –

YC 0.325 0.403 0.329 0.257 0.315 0.419 0.413 0.379 0.372 0.320

TL ?0.068 0.446 0.366 0.295 0.351 0.454 ?0.157 0.433 ?0.069 ?0.004 0.444 –

注意

平均值：0.258; Nm = 0.719（根据Nm =（1-  F ST）/ 4 *  F ST）。

使用最小数据集进行的结构分析显示出一个清晰的埃文诺三角洲K  = 2峰，表明四川盆地周围有两个不同的遗传簇（图 1b）。在这种模式下，来自西部站点（QL，MS，EMS，SF，YJ），南部站点（CN2）和东南站点（YC）的大多数样本形成了一个（西部）簇。而其他南部站点（JY，CN1，XY），东南站点（TL）和西部站点（QCS）构成第二（东部）集群。K的层次聚类分析 = 3表明，西部聚类可以进一步分为两个不同的遗传聚类（West1和West2），SF和YJ种群与其余种群分开聚类。东群没有显示明确的细分或样本之间存在差异的证据。

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图1

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（a）四川盆地的地图，其中有镇南的采样点。样品位点根据其遗传簇进行颜色编码（K  = 3）。黑点表示来自中国虚拟标本室（CVH，http ://www.cvh.ac.cn/ ）的标本记录，未经测序。黑色的五角星表示参考点，该参考点用于估计站点之间的“环距”，以进行按距离隔离分析（IBD）。（b）使用STRUCTRUE通过遗传聚类分析得出的个体分配概率障碍。K  = 2最适合我们的数据。（c）潜伏性斑节对虾的潜在分布目前在中国西南部（?1950–2000年）（上）和最后一次冰川最大期（LGM，?22,000年；下）。虚线表示四川盆地的轮廓。左下角的标度表示发生的可能性。使用软件ArcGIS 10.4生成地图

与STRUCTURE结果一致，次要数据集（16,210个SNP）的PCA揭示了对应于West1（QL，MS，EMS，CN2和YC），West2（SF和YJ）和East（JY， CN1，XY，TL和QCS）谱系（图 2a）。第一和第二主成分（PC1和PC2）分别解释了总变化的28.93％和14.51％。这些聚类与用K  = 3得出的STRUTURE中的聚类完全一致（图 1b和2a）。

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图2

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的PCA和TreeMix分析的结果为12个种群P.镇南，示出三组和指示基因从西方流向东方。（a）主成分分析（PCA），解释的方差比例对于PC1为28.93％，对PC2为14.51％。红色形状代表东部簇，绿色形状代表west1簇，黄色形状代表west2簇。（b）用TreeMix获得的具有12个种群的三个迁移事件的遗传群体的混合图

12个总体的最大似然树（图 2b）在很大程度上重申了聚类分析推断的关系，并解释了97.08％的总体方差相关性。当将迁移事件添加到树时，存在三个迁移边缘，并且模型解释了99.08％的相关性方差。这些迁移边缘表明了三个混合事件：（a）从东方族的祖先进入EMS（w  = 47％），（b）从东方族的祖先进入XY（w  = 29％），以及（c）从YC到QCS（w  = 12％;图 2b ;附录S1中有详细说明））。在广阔的西组内，有很强的混合证据，有明显的残渣（图 S2；附录S1中有详细说明），这与以前的聚类分析是一致的。

尽管采样水平不同，但AMOVA仍显示出通过结构识别的组之间的显着差异，并且大多数变异（分别为K  = 2：67.3％和K  = 3：68.72％）发生在人群中（表 4）。AMOVA结果显示在两个主要组（东部和西部组）和人群之间存在显着的遗传分化（F CT  = 0.174；F ST  = 0.327）。AMOVA结果还表明，East，West1和West2组之间存在强遗传隔离（F CT  = 0.207；表 4）。

表4. 使用16个，210个SNP对四川盆地周围的 珍南疟原虫种群之间的分子方差进行分析

模型 固色指数* 方差（％）

型号A AG：F CT  = 0.174 17.35

AP：?F SC  = 0.185 15.32

湿重：F ST  = 0.327 67.33

B型 AG：F CT  = 0.207 20.66

AP：?F SC  = 0.134 10.61

WP：F ST  = 0.313 68.72

注意

根据两个不同的模型将个体分组，并进行方差的分层分析。模型A：组 在结构分析中对应于K = 2；模型B：组 在结构分析中对应于K = 3。所有注视指数值均在p  <.0001时有效。

* 团体之间的股份公司；AP，人群中的人群；WP，在人群中。

3.4 IBD和血红蛋白分析

人群之间也发现了重要的IBD关系，但Mantel测试发现F ST /（1-  F ST）值与所有站点之间的直线地理距离之间无显着正相关（r  = 0.075，p  = .272） ；图 3a）。但是，当使用调整后的环距时，相关性变得显着且强得多（r  = 0.502，p  <.001；图 3a）。折线分析（图 3b）发现“无尾巴”模型是最合适的模型，其估计的直线中心位于435 km（XY位置周围434.84–442.10 km），直线的估计宽度为1.37 km（0.74–17.67 km）。

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图3

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（a）（左）遗传距离（F ST / 1-  F ST）与环地理距离之间的相关性。（正确）遗传距离和地理距离之间的相关性。环的距离近似于四川盆地周围种群链中潜在的基因流连接。（b）氏分析的结果。所述X轴是从以下QCS周围四川盆地潜在合适的栖息地的距离。所述? -轴是从主成分分析PC1

3.5人口历史

fastsimcoal2分析的结果表明，最受支持的情况是模型1，东西方血统之间最初出现分歧，随后是West1和West2子血统之间出现分歧，并带有双向基因流（图 5；表 S3）。这些结果为历史瓶颈提供了有力的支持，随后又扩展了所有谱系。

东西谱系之间的发散时间估计为几代前的1,005,501（95％CI：944,631–1,066,371），相当于15.08 Ma（95％CI：14.17–15.99 Ma，生成时间为15年）。West1和West2子系之间的第二个发散时间发生在474,808个（95％CI：462,466–487,149）世代之前，对应于7.12 Ma（95％CI：6.94–7.31 Ma）。目前，West1的有效人口规模（Ne）为78,864（95％CI：75,006–82,723），West2为722,318（95％CI：704,964–739,672），East为757,511（95％CI：733,244–781,778）。在T A0之前，所有血统的祖先（N_Anc_all）为850,047 （表 5），而在T 12之前，West1和West2血统的祖先（N_Anc_w12）为34,972。。参数估计表明，祖先有效种群规模大于当前种群。此外，东部血统的有效人口规模最大，而西部1的人口最小（东部>西部2>西部1）。从West1成West2迁移概率（1.00E -05，95％顺式：9.55e -06 -1.05e -05）是最高的，但相反的是低的（2.63e -08，95％顺式：1.41e -08 - 3.85e -08），因为是从West1迁移为东（3.70e -6，95个％顺式：3.57e -06 -3.83e -06）和反向（2.02e -6，95％顺式：1.86e -06 –2.19e ?06）。West2和East之间的总体迁移概率非常低，但历史迁移概率并非不对称，从West世系的祖先迁移到East的迁移率为4.16e -07（95％CI：2.52e -07 –1.09e -06），而在1.89e -07（95％CI：1.22e -07 –2.56e -07）处相反（表 5）。

表5. Fastsimcoal2分析的参数估计

参量 估算值 95％CI 笔记

N_cur_W1 78,864 75,006–82,723 West1组目前的有效人口规模

N_cur_W2 722,318 704,964–739,672 West2组当前的有效人口规模

N_cur_East 757,511 733,244–781,778 东方群体当前的有效人口规模

N_Anc_all 850,047 791,362–908,731 三族祖先的有效人口规模

N_Anc_w12 34,972 29,632–40,313 西方群体祖先的有效人口规模

? 1 1,005,501 944,631–1,066,371 东方与西方群体祖先之间的分歧时间

? 2 474,808 462,466–487,149 West1组与West2组之间的发散时间

M12 1.00e?05 0.96e?05–1.05e?05 West1 => West2在时间T 12的迁移率（2Nm）

M21 2.63e-08 1.40e?09–3.26e?09 West2 =>在时间T 12的West1组迁移率（2Nm）

M01 3.70e?06 3.57e?06–3.82e?06 在时间T 12的East => West1组迁移率（2Nm）

M10 2.02e?06 1.86e?06–2.19e?06 West1 =>在时间T 12的东组迁移率（2Nm）

M20 3.13e?09 1.98e?09–4.28e?09 West2 =>在时间T 12的东组迁移率（2Nm）

M02 5.06e?08 2.92e?08–7.22e?08 West1 =>在时间T 12的东组迁移率（2Nm）

M0_w12 1.89e?07 1.22e-07–2.55 e-07 East =>在时间T A0的西群迁移率（2Nm）的祖先

Mw12_0 4.16e?07 2.52e-07–1.09e-06 在时间T A0，西组祖先=>东组迁移率（2Nm）

注意

报告通过AIC和拟合优度标准的M1模型的人口统计参数。置信区间是通过参数自举生成的。

3.6物种分布模型（SDM）

SDM预测的镇南假单胞菌的潜力和合适的分布范围如图1c所示 ，AUC值> 0.9意味着Maxent模型的性能出色。当前最合适的栖息地显然是环形的，围绕着四川盆地，而大部分中部盆地都不适合。在LGM期间，潜在的合适栖息地减少了，栖息地斑块之间的连通性也降低了（图 1c），潜在的分布将上升趋势转移到琼莱，乌蒙山和闯洞等地区。现有条件的最佳拟合模型很大程度上受温度季节（Bio4），最暖月的最高温度（Bio5），最暖季的降水（Bio18）和最冷季的降水（Bio19）的影响，这表明这些是物种当前分布的潜在限制因素。

4。讨论

这项研究基于RAD-seq数据提供了濒临灭绝的金线木材（P. zhennan）的种群基因组分析，从而可以研究其在四川盆地周围的分布模式和演化历史以及可能影响其形成的过程。合并模型支持初始向东和西向的分歧，随后在西子系内的分歧，这可能与中新世中期和中晚东亚季风的加剧相吻合。这支持了以下假设：东亚季风的发展显着影响种内差异和种群动态。利用IBD模式的环距进一步研究表明，现存的P. zhennan四川盆地周围的种群呈环状分布，支持以下假设：四川盆地可能已成为生物地理屏??障（Qiao等，2018），促进了圈的多样化。

4.1流域周边人群的基因组多样性和多样性

在镇南体育中观察到了种群内低水平的基因组多样性，以及种群内发生的大多数变异以及群体之间显着的遗传分化（表 3）。这些观察到的模式有几种可能的解释。首先，片段化可能导致基因漂移在基因流中盛行，并通过隔离增加种群间的分化。低Nm（0.719;表3）支持了这一点 。此外，如果Nm <1，遗传漂移会导致种群分化；反之，当Nm> 1时，种群之间的分化通常很小，迁移比遗传漂移更为重要（Wright，  1949）。较高的^ h ?雌雄异株植物等专性异类单元的期望值将超过H E（Nazareno，Bemmels，Dick＆Lohmann，  2017 ; Stojanova，?urinová，Zeisek，Münzbergová，＆Pánková，2020）。

其次，与风铃授粉的物种相比，昆虫授粉的物种的花粉（例如月桂科的大多数物种，Li等人，  2018年;罗威（Rohwer），  1993年）分散在较短的距离上，导致基因流动受限和遗传分化增加。例如，Neolitsea sericea（Blume）Koidz的传粉者。通常只旅行约4公里（Chung，Chung，Oh和Epperson，  2000年），因此短距离授粉同样可能是影响镇南种群结构的一个因素。最后，这里观察到的模式可能是过去的遗传瓶颈的结果，或者是与有效种群规模较小和创始人影响相关的遗传漂移的结果（Birky，Fuerst和Maruyama，  1989年））。该瓶颈模型得到了人口历史推断的支持，这表明真楠的祖先种群规模大于任何后代（表 5；图 5），而后代世系显然显示出过去瓶颈和/或扩张的证据。 。

与之前的AFLP结果类似（Gao等，  2016），聚类分析（PCA和STRUCTURE）是一致的，表明所有个体都清楚地分为两个主要组。这些群体主要由地理位置（西方和东方）定义，但有少数例外，西方和东方（包括南部和东南部人口）群体的连通性有限（图 1b和2）。有趣的是，在两个地点（YC和QCS），对样本进行了抽样，这些个体没有显示出基因组渗入的迹象，但聚集了来自不同地理区域的样本（图 1b和2）。PCA和ML分析结果显示了西部区域内的两个不同的子系：West1和West2（图 1b和2 ; 也等于K  = 3）。这些亚系之间的估计F ST表明，基因流动水平表明这些簇之间的遗传连通性较高。氏分析表明，进化枝之间的遗传发生了急剧变化，进化枝内部的遗传发生了缓慢的变化（图 3b），尽管这可能是四川盆地西北部缺少数据的结果。

4.2东亚季风的动力学形成了楠木中南部的中新世多样化

一些过程可能有助于基因组数据推断出的差异模式。先前曾提出东亚季风的集约化是影响物种内部多样性的过程。我们的人口统计分析表明，两个主要群体之间的发散时间是在中新世中期（15.08 Ma）早期发生的，随后在中新世晚期（7.12 Ma）西部西部分支内发生了发散。对于两种中国树种：Cyclocarya paliurus（Batal。）Iljinsk，也曾报道过类似的中新世年龄的种内深度差异。（?16.69 Ma; Kou等，  2016）和Tetracentron sinense（?9.6 Ma; Sun等，  2014）。

在中新世中期，不同的证据为真南假山的发散时间估计提供了支持。首先，据报道来自印度东北的古新世的菲比化石（例如，P。sublanceolata； Bhattacharyya，  1983），延伸到上新世（Khan＆Subir，  2014）。从中新世早期到上新世晚期也有菲比化石的报道（Huang et al。，  2016 ; WGPC，1978））。其次，人口统计学推断中的发散时间受到带有SFS数据的Fastsimcoal2使用的设置的强烈影响。我们为每个候选模型选择了50个重复后的模型过程，并考虑了不同突变率的影响，结果对于真假单胞菌的起源几乎总是相同的（请参阅补充信息）。第三，镇南种（P. zhennan）（http://www.nfgrp.cn/）从种子到第一次开花需要10–15年，因此15年的世代既相对保守又类似于其他长寿的月桂科（例如，Lindera obtusiloba Blume）（Ye et al。，  2017）。

这项研究也为探讨中新世气候变化和构造事件对中国亚热带植物系统发育结构的影响提供了机会。中新世中期初期东西部进化枝之间的发散时间与东亚季风在15?13 Ma的初始强化密切相关（Sun＆Wang，  2005）。尽管时间上的巧合不能被认为是有机体进化与东亚季风动力之间因果关系的证据，但出于某些原因，将东西方血统之间的差异联系起来仍然是合理的。首先，SDM分析表明，镇南的生存很大程度上取决于降水的可利用性，并且在中新世之前，中国西南亚热带的气候显然较干燥和凉爽，这意味着直到新渐新世-中新世边界前后亚洲季风系统建立之后，P。zhennan才可能出现。 （?23 Ma）以及东亚季风在?15 Ma最初开始增强之后。

其次，中新世中期东亚季风的初始强化触发了居住在东亚亚热带EBLF的谱系的种内水平多样化（Yu et al。，  2017）。例如，Cyclocarya paliurus的发散与东亚季风的首次加剧相吻合，这为它在中国西南地区生存提供了必要的潮湿气候条件（Kou等人，  2016）。同样，蕨类植物Lepisorus（J. Sm。）Ching的分布与夏季风带来的降水相关，并且其辐射与东亚季风的初始强度约15 Ma一致（Wang等，  2005）。降水参数也是中国中部一半以上的遗留植物属的最重要的解释因素，尤其是旗舰类群，例如日本松柏和祖克等。（Cercidophyllaceae; Qi et al。，2012），水杉（Museusquoia glyptostroboides  Hu＆WC Cheng）（Cupressaceae; Huang et al。，  2015）和观赏草报春花报春（Primul obconica Hance）（Primulaceae; Yan et al。，  2012）。

West1和West2子系之间发生的第二次发散事件似乎发生在中新世晚期，与东亚季风强化的第二阶段在9-7 Ma之间（An等，  2001； Harrison，Copeland，Kidd） ，＆Yin，  1992）。对其他亚洲植物也进行了类似的多样化研究，对中华四叶cent的系统地理学研究也是如此。中国西南的金线菊（Trochodendraceae）揭示种内物种差异?9.6 Ma（Sun et al。，  2014）。在著名的地质边界云贵高原东缘也发现了深层的遗传差异（CASPG，1984）。），而这些可能已受到QTP快速提升时期的影响。此外，许多亚热带的EBLF树木（包括zhennan P.）对冬季温度非常敏感，并且会在低于-10°C的温度下死亡（Sakai，  1979； Woodward＆Williams，  1987）。因此，这种南北分布的变化可能部分由中新世末期的全球冷却（Zachos等，  2008）解释。总之，这些结果表明，自中新世中期以来，四川盆地周围的气候变化可能是当前在东亚真竹和其他亚热带树木中观察到的遗传分化的重要驱动力。

除了气候事件可能促进了镇南对虾的深层发散外，四川盆地还可能促进了目前在该物种中观察到的环状扩张和距离隔离模式。沿四川盆地西北边缘和东北边缘进一步采样将有助于探索这种可能的环多样化，但是我们在这里强调我们的结果以提出假设。SDM分析表明，镇南对虾的合适栖息地在四川盆地的边缘周围形成了一个大体上连续的环，而在盆地中部地区则基本上不存在这种环（图 1c）。）。有趣的是，IBD分析还在遗传距离和环距离之间产生了非常强的相关性（图 3a）。这种相关性仅比加勒比大戟titymaloidies L.报道的相关性小（r  = 0.68； Cacho，Monteverde-Suarez和Mcintyre，  2019年），这是迄今为止仅有的另一种具有“环状物种”模型的分子支持的植物。 ，一群人口围绕着不合适的栖息地（这里是四川盆地），并且在中间的地理上连续的形态之间表现出连续的和逐渐的过渡（Alcaide，Scordato，Price和＆Irwin，  2014； Wake，  2001））。此外，在流域周围收集的种群中，我们发现从南部种群向东南和西部种群（即环的两端）的遗传多样性下降（图 4）。

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图4

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整个环的遗传多样性分布。所述X轴是从以下QCS周围四川盆地潜在合适的栖息地的距离。左y轴是每个群体多态性位点的百分比，右y轴是核苷酸多样性（Pi）

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图5

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使用fastsimcoal2的P. zhennan最佳拟合人口统计学模型（模型1）的示意图。T A0代表东西系中新世中期（?15.08 Ma）发生的发散时间。T 12代表了在中新世晚期（?7.12 Ma）在west1和west2世系之间发生的发散时间。带下划线的数字分别代表有效人口规模（Ne）。蓝色箭头的宽度表示基于对数标度的相对迁移概率。任意选择祖先着色以简化可视化。沿袭使用相同的STRUCTURE分析

地形模型表明，四川盆地是环物种形成的地理简化的绝佳候选者（Monahan，Pereira和Wake，  2012年）。此外，来自不同进化谱系的几种物种在盆地周围表现出圆形分布模式，包括两栖动物（例如，绿色的臭青蛙，Odorrana margaretea（Liu，  1950）（Ranidae）； Qiao等人，  2018），草药（Dysosma versipellis； （昂斯）M.程（小檗科）;关，赋，邱，周，＆配，  2010），和树木如P.镇南S.理FN韦（樟科）（Ding等人，。  2015），青树正弦奥利弗（Trochodendraceae）（Sun et al。，  2014）和Euptelea pleiosperma Hook.f. ＆Thomson（Eupteleaceae）（Wei，Sork，Meng，＆Jiang，  2016）。乔等。（2018）发现四川盆地周围的绿色臭蛙表现出的环多样性与冰河时期隔离难民的地理障碍有关。因此，四川盆地的气候和植被历史可能也可能在真核假单胞菌的基因组多样性和种群结构格局中发挥重要作用，但这需要进一步的研究。

4.3养护管理

为了促进物种的长期保存和可持续性，众所周知，保护和鼓励物种内部的遗传多样性至关重要，因为遗传多样性增加了物种从长远来看进化和适应的能力。不断变化的环境。栖息地破碎或丧失以及选择性伐木等过程可能对物种的生存及其遗传多样性都产生有害影响，而这些因素已经对真南假单胞菌产生了影响。金线木已经成为中国文化的数千年了（Li，Jin和Xiang，  2004年）。），保护对于生物多样性和文化遗产而言都是宝贵的。在这里，我们确定了物种内的三个遗传上不同的种群，每个种群都有其自身独特的多样性和连通性模式，这些模式是由过去的气候波动形成的。

我们确定了在中新世可能不同的两个主要基因组之间的基因流水平相对较低（图 1b，K  = 2）。在QCS和YC人群中，两组之间缺乏遗传同化特别明显。两种种群在地理上都接近属于另一个基因组的种群，但几乎没有遗传渗入迹象（图 1b和2））。这在管理上具有重要的应用，因为这表明这些群体保持了自己的身份并且不容易交叉。尽管我们只能推测YC和QCS分离的种群的起源，但经常提到三个原因：（b）远距离分散；（c）由于气候或人为原因而在物种范围收缩后进行隔离（Meeus，Honnay和Jacquemyn，  2012年））。QCS种群位于祖庙附近的风水林中，YC种群位于著名的林场中，该林场不仅可以种植经济树，还可以作为濒危物种的非原生境保护单位。因此，人为引入可能是造成分离的原因，但是我们不能轻视肉食性鸟类的传播，特别是对于QCS中属于西方进化枝的个体。环的多样化模式也可能导致了QCS的分离性（如上所述）。

利用种群基因组学获得的知识，就可以找到镇南对虾的最佳保护策略。不幸的是，一些人口（例如QCS，QL，TL和YC）出现在风水林和树木种植等人为干扰极大地限制了自然保护区可用栖息地的地区。这些减少的栖息地还可能由于栖息地碎片化和人为干扰而严重限制基因流和幼苗的建立，这种情况在其他中国月桂科的研究中已经观察到，例如菲比·伯恩（Phoebe bournei（Hemsl。））杨（Ge，Liu，Shen和Lin，  2015）和Neolitsea serice a（Blume）Koidz。（Wang等人，  2005）。楠楠不仅应保护其遗传多样性，还应保护其文化价值。合子前和合子后障碍可能在选择防止双亲近亲繁殖中起着至关重要的作用，并且在已鉴定的遗传簇中相对较低的F ST水平和较高水平的观察到的杂合性表明，监测促成镇南对虾杂交的因素至关重要。例如授粉，种子传播和捕食，幼苗募集和食草（Neuschulz，Mueller，Schleuning和B?hning-Gaese，  2016年）。

考虑到迁地保护或扩大化时，至关重要的是在三个结构组内优化遗传多样性，同时最大程度地减少西方和东部结构组的混合。使用来自西方和东方两个群体的个体进行的易位可能不会诱导更高的遗传多样性，而是可能将无法轻易杂交的群体的个体聚集在一起。该物种将从继续禁止砍伐中受益，尽管古老的树木具有文化价值，但这些树木也有可能减少遗传漂移的影响，并有助于增加种群内的遗传多样性，同时维护跨物种积累的宝贵多样性。过去的气候时期。

最后，在这项研究中获得的标记可以识别非法采伐金丝楠木样品的产地为未来的法医工作有用，可以在密切相关的物种，如进一步发展，对非法贸易的监管闽楠，P.辉程恩阳，和P. chekiangensis CB上。

5。结论

这项研究使用种群基因组学来评估濒危植物（P. zhennan）的基因组多样性和遗传结构，并推断其人口历史。我们发现，在四川盆地内，真楠体育馆在种群内显示出低水平的基因组多样性模式，并在四川盆地周围形成了三个不同的世系（West1，West2和East），这暗示了中新世中期的悠久演化历史。东亚季风的地理隔离和东亚季风的历史集约化动力似乎已经塑造了镇南体育的多样化。。因此，这些结果有可能建立保护这一濒危物种的有效战略，并增进我们对中国亚热带植物生物多样性起源和演化的了解。结合先前的研究，该研究表明，东亚季风和地理距离很重要，持续影响着亚热带中国乃至整个东亚地区植物区系的演变。