Page 178 - 《广西植物》2025年第3期

５ ５ ８ 广 西 植 物 ４５ 卷
的冲突 位 点ꎬ 最 终 获 得 一 致 序 列ꎮ 使 用 ＭＡＦＦＴ 参数值ꎬ并寻找似然值最大时的系统进化树ꎬ使用
ｖ.６.２４０ 软件(Ｋａｔｏｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９)ꎬ对 １２ 个物种的 ＲＡｘＭＬ ｖ.８.０ 软件 (Ｓｔａｍａｔａｋｉｓꎬ ２０１４) 基于最适模
７２ 个叶绿体 ＤＮＡ 序列片段分别进行对齐ꎮ 其中ꎬ 型 ＧＴＲ＋Ｇ＋Ｉ 进行系统进化树构建ꎬ使用 １ ０００ 次
５９ 个片段完全一致ꎬ１３ 个片段存在变异ꎮ 因此ꎬ 自展重复抽样评估系统进化树上每支的支持率ꎮ
后续主要使用这 １３ 个叶绿体 ＤＮＡ 序列片段进行 使 用 ＭｒＢａｙｅｓ ｖ. ３. ２ 软 件 ( Ｒｏｎｑｕｉｓｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ
分析ꎮ 本研究将 １２ 个物种的 １３ 个多态 叶 绿 体 ２０１２)基于贝叶斯方法构建系统进化树ꎮ 基于马

ＤＮＡ 序列片段首尾拼接后ꎬ获得序列矩阵ꎮ 同时ꎬ 尔科 夫 链 蒙 特 卡 洛 法 ( Ｍａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ
从 ＮＣＢＩ 数据库中下载 ２ 个润楠属植物 [ 滇润楠 ａｐｐｒｏａｃｈꎬ ＭＣＭＣ)进行 １０ 代运算ꎬ每次运行均可
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(Ｍａｃｈｉｌｕｓ ｙｕｎｎａｎｅｎｓｉｓ)]和锈毛润楠( Ｍ. ｂａｌａｎｓａｅ) 得到 １ 棵系统树ꎬ每隔 １ ０００ 代取样 １ 次ꎮ 本研究
和 ５ 个 楠 属 植 物 [ 闽 楠 ( Ｐｈｏｅｂｅ ｂｏｕｒｎｅｉ)、 桢 楠 将运行的前 ２５％马尔科夫链作为老化值( ｂｕｒｎ￣ｉｎ)
(Ｐ. ｚｈｅｎｎａｎ)、浙 江 楠 ( Ｐ. ｃｈｅｋｉａｎｇｅｎｓｉｓ)、竹 叶 楠 丢弃ꎬ最终使用剩下的树进行一致树分析ꎮ 使用
(Ｐ. ｏｍｅｉｅｎｓｉｓ)和紫楠( Ｐ. ｓｈｅａｒｅｒｉ)] 的叶绿体基因 Ｔｒａｃｅｒ ｖ.１.７ 软件 (Ｒａｍｂａｕｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１８)对似然值
组序列ꎬ并从这些基因组上提取上述 １３ 个叶绿体 分布和有效样本大小进行分析ꎬ以判断各参数值
ＤＮＡ 序列片段所在区域ꎮ 最终将这些序列进行首 是否收敛ꎮ 另外ꎬ通过判断二分树频率的平均标
尾对齐ꎬ相连后组成一个包含 １９ 个物种 １０ ７５６ ｂｐ 准差是否小于或等于 ０.０１ 来确定运行是否达到稳
长度的叶绿体 ＤＮＡ 序列片段组成的序列矩阵ꎬ用 态ꎮ 最终以 ５０％多数规则合一树作为最优树ꎮ
于后续系统进化分析ꎮ １.４.４ 物种分化时间推断 选取楠属 ５ 个物种( 闽
１. ４. ２ 叶 绿 体 ＤＮＡ 序 列 突 变 网 络 分 析 使 用 楠、桢楠、浙江楠、竹叶楠和紫楠) 作为外类群ꎮ 使
Ｎｅｔｗｏｒｋ ｖ.５.０ 软件 (Ｂａｎｄｅｌｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９９)ꎬ分析叶 用 ＢＥＡＳＴ ｖ２.５ 软件( Ｂｏｕｃｋａｅｒｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９) 对物
绿体 ＤＮＡ 序列的突变网络ꎮ 对于每个润楠属物 种分化 时 间 进 行 估 计ꎮ 使 用 ＢＥＡＵｔｉ 软 件 创 建
种ꎬ将 １３ 条具多态性的叶绿体 ＤＮＡ 片段首尾拼接 ＢＥＡＳＴ 的输入文件ꎮ 使用不相关对数正态分布的
成 １ 条 序 列ꎬ 每 条 序 列 表 示 １ 个 单 倍 型ꎮ 使 用 松散分子钟( ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｌｏｇｎｏｒｍａｌ ｒｅｌａｘｅｄ ｃｌｏｃｋ)
Ｍｅｄｉａｎ￣Ｊｏｉｎｉｎｇ 网络算法( Ｗｅｉｇｈｔ ＝ １０ꎬ Ｅｐｓｉｌｏｎ ＝ 模型ꎬ核苷酸的替代模型选择 ＧＴＲꎬ选用 Ｙｕｌｅ 模
０)对这 １４ 个单倍型的突变状态进行计算ꎬ改变 型ꎮ 到目前为止ꎬ润楠属中尚未发现可信的化石ꎮ
Ｅｐｓｉｌｏｎ 参数为 １０、２０、３０ 分别计算单倍型间的关 因此ꎬ根据樟科系统进化树定年结果ꎬ将润楠属和
系ꎬ最终获得单倍型间的突变网络图ꎮ 楠属的分化时间设置为 ２３ Ｍａꎬ使用正态分布ꎬ其
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１.４.３ 系统进化关系分析 使用邻接法( ｎｅｉｇｈｂｏｒ 他参数采用默认设置ꎮ 运行 １×１０ 次马尔科夫链ꎬ
ｊｏｉｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄꎬ ＮＪ) 和 非 加 权 配 对 算 术 平 均 法 每隔 １ ０００ 次进行 １ 次取样ꎬ并将最初的 １×１０ 次
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( ｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐａｉｒｅｄ ｇｒｏｕｐ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｉｎｇ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ 作 为 老 化 值 舍 弃ꎮ 使 用 Ｔｒａｃｅｒ ｖ. １. ７ 软 件
ａｖｅｒａｇｅꎬ ＵＰＧＭＡ)构建物种的系统进化树ꎬ自展重 (Ｒａｍｂａｕｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１８)对运行结果进行分析ꎬ并判
复( ｂｏｏｔｓｔｒａｐ) １ ０００ 次ꎮ 相 关 分 析 在 ＭＥＧＡ ｖ. 断各参数计算结果的收敛性ꎮ 对获得的后缀为
１０.０.５ 软件中完成(Ｋｕｍａｒ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１８)ꎮ .ｔｒｅｅ的文件使用 ＴｒｅｅＡｎｎｏｔａｔｏｒ ｖ.２.４.７ 软件进行注
使用 ＭＥＧＡ 软件进行最大简约法( ｍａｘｉｍｕｍ 释ꎬ使用 Ｆｉｇｔｒｅｅ 软件对获得注释的系统树文件进
ｐａｒｓｉｍｏｎｙꎬＭＰ)分析ꎮ 基于启发式搜索ꎬ随机逐步 行显示ꎮ
添加物种序列ꎬ并将这些序列逐个添加到能获得 １.５ 微卫星数据分析
最优树的位置ꎬ重复这一步骤直到所有序列全部 １.５.１ 异常位点、连锁不平衡检验和哑等位基因检
添加进来建立初始树ꎮ 在初始树的基础上使用二 测 使用 Ｌｏｓｉｔａｎ 软件 (Ａｎｔａｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８)进行中
分树再接法(ｔｒｅｅ ｂｉｓｅｃｔｉｏｎ ｒｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎꎬ ＴＢＲ) 中的 性检 验ꎮ 使 用 ＦＳＴＡＴ ｖ２. ９. ３. ２ 软 件 ( ｈｔｔｐ: / /
分支交换法寻找最优树ꎮ 使用 １ ０００ 次自展重复 ｗｗｗ. ｕｎｉｌ. ｃｈ / ｐｏｐｇｅｎ / ｓｏｆｔｗａｒｅｓ/ ｆｓｔａｔ. ｈｔｍ) 对筛 选 出

抽样来评估系统进化树每支的支持率ꎮ 的 １０ 个位点进行连锁不平衡的显著性检验ꎮ
根据前面模型选择结果确定适合本研究数据 由于本研究所使用的微卫星引物是针对红楠
的最优进化模型ꎬ以最大简约树为初始树采用最 开发ꎬ采用这些引物对同属其他物种进行研究时ꎬ
大似然法( ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄꎬＭＬ) 估计模型中的 可能存在哑等位基因的情况ꎮ 因此ꎬ 在进行数据