Integrative species delimitation of the Selaginella sanguinolenta (Selaginellaceae) group with description of a new species, S. baodongii

卷柏属 生物 系统发育树 分类学(生物学) 进化生物学 分类单元 中国 航程(航空) 植物 分子系统发育学 地理 遗传学 材料科学 考古 复合材料 基因
作者
Menghua Zhang,Xian‐Chun Zhang,A. P. Shalimov,А. И. Шмаков,Qiao‐Ping Xiang
出处
期刊:Taxon [Wiley]
卷期号:72 (6): 1228-1243 被引量:3
标识
DOI:10.1002/tax.13082
摘要

Abstract Selaginella sanguinolenta group is widely distributed from the Himalayas to Siberia and the Russian Far East, including four to nine taxa. Despite progress in recent phylogenetic studies of the S. sanguinolenta group, the problem of species delimitation in this group remains. We revise the taxonomy of the S. sanguinolenta group based on an integrative approach considering morphological, molecular, and geographical evidence. The sampling for molecular analysis based on rbcL , psbA , and 26S nrDNA sequence data involved 71 individuals, covering the geographical range of this group. A total of 21 morphological traits from 103 specimens were explored using principal component analysis and linear discriminant analysis (LDA). The LDA results indicate that the combination of ventral leaf cilium length and ventral/dorsal leaf carinate characteristics enable a success rate of more than 90% in distinguishing between S. aitchisonii (western Himalayas to northern China), S. jacquemontii (western Himalayas to southwest China), and S. sanguinolenta (Russian Far East regions to northeast China). The phylogenetic analysis results of nuclear and plastid DNA markers further disclose the clear molecular differentiation. Selaginella nummularifolia , S. rossii , and S. sajanensis are well‐defined species based on morphological and molecular evidence with narrow distribution ranges respectively. Based on molecular and morphological evidence, in combination with distribution information, we finally recognize seven species in the S. sanguinolenta group, including a new species, S. baodongii sp. nov. from the bordering regions of Russia and China in northeast Asia.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
幽默发卡完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI2S应助sky采纳,获得10
1秒前
1秒前
wml发布了新的文献求助10
2秒前
gaoyi12356完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
科目三应助shelemi采纳,获得10
2秒前
万能图书馆应助shelemi采纳,获得10
2秒前
研友_VZG7GZ应助shelemi采纳,获得10
2秒前
SciGPT应助shelemi采纳,获得10
2秒前
Owen应助shelemi采纳,获得10
2秒前
李健的小迷弟应助shelemi采纳,获得10
3秒前
脑洞疼应助shelemi采纳,获得10
3秒前
慕青应助shelemi采纳,获得10
3秒前
小二郎应助shelemi采纳,获得10
3秒前
华仔应助shelemi采纳,获得10
3秒前
在水一方应助璇222采纳,获得10
3秒前
华哥发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
sophie完成签到,获得积分10
4秒前
hellojude完成签到,获得积分10
5秒前
龇牙鲨鱼完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
xingchangrui发布了新的文献求助10
6秒前
Hello应助NL采纳,获得10
7秒前
Lucas应助MOON采纳,获得10
7秒前
好好发布了新的文献求助10
7秒前
烟花应助wml采纳,获得10
8秒前
大晨发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
莹莹王发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
健壮的马里奥完成签到,获得积分10
10秒前
Anthony发布了新的文献求助10
10秒前
hsp完成签到,获得积分10
10秒前
香蕉觅云应助1s采纳,获得10
11秒前
高分求助中
Handbook of Fuel Cells, 6 Volume Set 1666
Floxuridine; Third Edition 1000
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 800
消化器内視鏡関連の偶発症に関する第7回全国調査報告2019〜2021年までの3年間 500
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 500
Framing China: Media Images and Political Debates in Britain, the USA and Switzerland, 1900-1950 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 内科学 物理 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 冶金 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2861134
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2466480
关于积分的说明 6686911
捐赠科研通 2157612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1146272
版权声明 585087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 563193