Species delimitation with distinct methods based on molecular data to elucidate species boundaries in the Cycas taiwaniana complex (Cycadaceae)

生物 溯祖理论 物种复合体 进化生物学 分类单元 人口 系统地理学 系统发育学 分子系统发育学 生物地理学 系统发育树 生态学 遗传学 基因 人口学 社会学
作者
Xiuyan Feng,Xinhui Wang,Yu–Chung Chiang,Shuguang Jian,Xun Gong
出处
期刊:Taxon [Wiley]
卷期号:70 (3): 477-491 被引量:10
标识
DOI:10.1002/tax.12457
摘要

Abstract Accurately delimiting species boundaries is of critical importance in many areas of biology including population genetics, conservation biology, biogeography, and evolutionary biology because inaccurate species delimitation may significantly affect downstream inferences. The Cycas taiwaniana complex consists of six morphologically similar taxa ( C. changjiangensis , C. fairylakea , C. hainanensis , C. lingshuigensis , C. szechuanensis , C. taiwaniana ) that are distributed throughout a narrow region of South China. The members of this complex and the taxonomic status of their names have long been debated. In this study, combining morphological characteristics, we employed three distinct approaches to delimit species: haplotype phylogeny delimitation, Bayesian coalescent species delimitation (BPP), and population cluster analyses. To delimitate the species boundaries within the C. taiwaniana complex, we used 4 plastid intergenic spacers (cpDNA), 4 nuclear genes (nDNA) and 10 microsatellites. All three approaches revealed the presence of two distinct species in the C. taiwaniana complex under the unified species concept, C. taiwaniana and C. szechuanensis , largely corresponding to morphological differentiation. Cycas fairylakea was a synonym for C. szechuanensis , and the other three taxa were synonyms for C. taiwaniana . Species delimitation using molecular data was consistent with our preliminary morphological inference. This study thus optimally resolved the species boundaries and taxonomic treatment of the C. taiwaniana complex from an integrated perspective using multiple sources of molecular data and distinct analytical approaches.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
2秒前
熙瑶应助汪姝采纳,获得10
3秒前
liyuqi61148完成签到,获得积分10
3秒前
BENRONG发布了新的文献求助10
3秒前
杨晓琪发布了新的文献求助10
4秒前
呼呼呼完成签到,获得积分10
5秒前
赵鑫宇发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
difangyu发布了新的文献求助10
6秒前
向沛山完成签到 ,获得积分10
7秒前
peanut发布了新的文献求助10
7秒前
666发布了新的文献求助10
8秒前
烟花应助hhonghahei采纳,获得50
8秒前
9秒前
科目三应助木木采纳,获得10
11秒前
11秒前
砚行书完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
NexusExplorer应助sarah采纳,获得10
13秒前
科研通AI6.4应助666采纳,获得10
13秒前
杨杨杨完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
XXXXXX发布了新的文献求助10
15秒前
赵鑫宇完成签到,获得积分10
16秒前
李琦完成签到 ,获得积分10
17秒前
wg发布了新的文献求助10
18秒前
盒子发布了新的文献求助30
18秒前
飞走了完成签到 ,获得积分10
18秒前
XXXXXX完成签到,获得积分10
18秒前
dszfb发布了新的文献求助10
21秒前
shalimar完成签到,获得积分10
21秒前
weijian完成签到,获得积分10
21秒前
xyzlancet完成签到,获得积分10
21秒前
赘婿应助花花采纳,获得10
22秒前
adad发布了新的文献求助10
22秒前
CJH完成签到,获得积分10
22秒前
Qwering发布了新的文献求助30
23秒前
23秒前
星辰大海应助living笑白采纳,获得10
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Roms fliessende Grenzen : Archäologische Landesausstellung Nordrhein-Westfalen 1000
Atlas of Aligner Treatment and Planning A Case-Based Approach 1000
Geist der Kunst und Kultur 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7426318
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9029162
关于积分的说明 19234093
捐赠科研通 7054567
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3235743
关于科研通互助平台的介绍 2399241
邀请新用户注册赠送积分活动 2218388