종 그룹 내에서 종의 수를 아는 것은 보존에 필수적입니다. 왜냐하면 우리는이를 보존하기 위해 그룹의 종의 수를 알아야하기 때문입니다. 종의 수를보다 정확하게 이해하면 종의 형태와 변화가 어떻게 개선되는지에 대한 우리의 연구가 진화 과정을 연구하는 것도 중요합니다.
종 구분은 종 경계에 대한 가설을 지원하기 위해 여러 유형의 방법을 사용하는 것입니다. 종 구분 과정은 잠재적 종의 식별과 종 경계의 시험의 두 단계를 포함한다. 이 논문에서 우리는 CoachWhips and Whipsnakes (Genus masticophis 라는 북미 뱀 그룹을 사용 하여이 두 단계를 수행합니다. ). 종 경계를 식별하고 테스트하기 위해, 우리는 뱀 표본의 외부 측정, 미토콘드리아 서열 데이터 및 수천 개의 핵 서열 마커를 포함한 여러 유형의 데이터를 수집했습니다.
세 가지 데이터 세트 중 우리가 선택한 것은 구식 및 신기술 사용의 균형이었습니다. 첫째, 우리는 과학자들이 DNA 시대 이전에 이들 그룹에서 종 경계를 식별하는 방법이기 때문에 외부 측정을 포함시켰다. 또한, 외부 측정은 여전히 많은 연구자들, 특히 오래된 표본과 마찬가지로 DNA를 사용할 수없는 경우에 사용됩니다. 우리는 또한 두 종류의 DNA 서열 데이터를 수집했는데, 첫 번째는 미토콘드리아 DNA이며, 이는 어머니에 의해서만 전달되어 핵 DNA보다 훨씬 빠르게 진화합니다. 따라서, 우리는이 미토콘드리아 DNA를 사용하여 최근의 진화 적 변화와 남성과 여성 사이의 진화 역사의 차이를 식별 할 수 있습니다.
우리는 또한 DDRAD (Double-Quigest Sitriction Site Associate DNA 시퀀싱)라는 기술을 사용하여 수천 개의 핵 DNA 마커를 수집했습니다. 이 방법은 효소로 게놈을 무작위로 전단시킨 다음 모든 DNA 단편을 시퀀싱함으로써 작용한다. 개인 간의 공유 조각을 정렬함으로써, 우리는 종 내와 종들 사이의 공유 DNA 변화를 찾을 수 있습니다. 그러나이 방법의 한 가지 과제는 먼 관련이있는 종을 분석 할 때 DNA가 다른 장소에서 전단 될 수있을 정도로 다르기 때문에 끝에서 더 적은 DNA 서열과 많은 누락 된 데이터를 얻을 수 있다는 것입니다. 우리는이 누락 된 시퀀스 데이터가 종 경계의 최종 추정치에 어떤 영향을 미쳤는지 테스트하고 싶었습니다.
우리는 Coachwhip ( masticophis flagellum 의 세 종 그룹에 대한 분석을 집중했습니다. ), Neotropical Whipsnake ( masticophis mentovarius ), Sonoran Whipsnake ( masticophis bilineatus ; 그림 1). CoachWhips는 미국 전역에 분포되어 있으며 이전에는 6 개의 아종이 설명되어 있습니다. Neotropical Whipsnake는 또한 멕시코 북부에서 베네수엘라까지 다양한 범위를 가지고 있습니다. 이 종은 5 개의 인식 된 아종을 가지고 있는데, 그 중 하나는 ( masticophis mentovarius striolatus) 과거에 코치 휘프와 신생 휘파람으로 외부 기능을 기반으로 분류되었습니다.
마지막으로, Sonoran Whipsnake는 두 개의 인정 된 아종을 가지고 있으며 CoachWhips 또는 Neotropical Whipsnakes보다 훨씬 더 제한된 범위를 가지고 있습니다. 이 뱀에 대한 최근의 연구는 거의 없었으며, 대부분의 종 경계와 관계는 외부 척도 수와 색상 패턴을 기반으로했지만 최근의 DNA 시퀀싱은 아니었다. 외부 기능 만 사용하는 한 가지 과제는 진화 역사보다는 지역 환경 조건에 대한 적응을 반영 할 수 있다는 것입니다. DNA 서열은 진화 역사를 반영해야한다.
코치와 whipsnakes에서 종 경계 탐색
종 경계를 식별하기 위해, 우리는 먼저 과거 연구에서 수집 한 외부 측정 데이터를 보았습니다. 우리는 외부 특징이 종, 특히 배꼽의 수와 동물의 상단의 색을 식별하는 데 사용될 것임을 발견했습니다. 그러나, 이러한 특징들은 진화 역사에 해당하지 않았으며, 이는 진화 역사가 아닌 국소 적응이 이러한 외부 차이를 일으킬 수 있음을 시사한다.
다음으로, 우리는 미토콘드리아 데이터를 사용하여 계통 발생 트리를 추정했습니다. 계통 발생적 나무는 DNA 서열 유사성에 기초한 진화 이력의 그래픽 표현이다. 우리는 CoachWhips의 인정 된 아종의 절반이 다른 의 나머지 부분에 더 가깝게 그룹화되어 있음을 발견했습니다. Neotropical Whipsnakes, 그리고 혼란스러운 과거와의 신생 whipsnake의 아종, masticophis mentovarius striolatus, 다른 Neotropical Whipsnakes 대신 Sonoran Whipsnake와 더 밀접하게 그룹화되었습니다! 다시 말해, 종 경계와 관계에 대한 역사적 이해는 미토콘드리아 서열 데이터에 의해 전혀지지되지 않았다.
마지막으로, 우리는 핵 DNA 데이터를 사용하여 여러 유형의 분석을 수행하여 이러한 종 경계와 관계를 더 탐구했습니다. 그러나 핵 데이터에서, 우리는 아마도 여러 종의 코치 whip이 있었지만, 그것들은 모두 서로 관련이 있었고 미토콘드리아 데이터에서와 같이 신생 whipsnakes와 관련이 없다는 것을 발견했다. 그러나 masticophis mentovarius striolatus Sonoran Whipsnake와 여전히 긴밀하게 클러스터링되었습니다. 이것은 이러한 광범위한 종들 각각이 실제로 몇몇 설명되지 않은 종을 포함 할 수 있음을 시사했다.
종 경계의 가설 테스트
지금까지 우리는 종 경계와 종들 간의 진화 관계에 대한 좋은 아이디어를 가지고 있었지만, 우리는 여전히 종 경계에 대한 수학적 지원이 없었습니다. 다시 말해, 우리는 그 종들이“실제”일 가능성에 대해 숫자를두고 싶었습니다. 이 가능성 값을 추정하기 위해, 우리는 종 가설에 대한 지원 값을 제공하기 위해 유해한 방법이라고하는 모델 기반 테스트를 사용했습니다.
각 종 가설에 대해, 우리는 유착 분석을 실행했으며, 결국, 우리가 제공 한 DNA 서열 데이터에 기초하여 가설이 얼마나 가능성이 있는지에 대한 추정을 주었다. 예를 들어, 우리는 동부와 서부 코치가 한 종 또는 2 개, 그리고 결국 어떤 가설이 더 잘 뒷받침되는지 알려주는 숫자 값을 가질 가능성을 비교했습니다. 이제 가능성 계산은 귀하가 제공하는 시퀀스 데이터만큼 우수하기 때문에 누락 된 데이터가 제공되는 부분입니다. 500 개의 유전자가있는 경우 계산에 더 많은 정보를 사용할 수 있습니다. 그러나 DDRADSEQ 데이터를 가진 더 많은 유전자를 포함한다는 것은 더 많은 누락 된 데이터를 의미하며, 이러한 누락 데이터가 가능성 계산에 어떤 영향을 미치는지 확실하지 않았습니다.
마지막으로, 우리는 많은 누락 데이터 (<50%) 및 결측 데이터 (<20%)와의 모든 종 관계 조합에 대한 모델을 실행했습니다. 우리는이 모델이 우리가 테스트 한 모든 아종을 독립적 인 종으로 나누는 것을 지원했으며, 더 많은 누락 된 데이터가 계산에 포함 된 더 많은 유전자가 누락 된 데이터와 동일한 답변을 제공한다는 것을 발견했습니다. 그러나 더 많은 유전자를 포함하면 최고의 모델에 대한 더 높은 지원을 제공했습니다. 다시 말해, 모든 분석은 이전에 설명한 것보다 더 많은 종의 whipsnakes와 coachwhips를 지원했지만, 추가 유전자 서열에 포함 된 추가 정보로 인해 더 많은 종을 가질 가능성 값이 더 많았습니다. 우리 논문의 끝에서, 우리는 보수적 인 접근 방식을 취하고 코치를 동부 및 서부 종으로 나누고, 소노 란과 치와와의 사막 사이의 전환으로 나뉘어지고, masticophis mentovarius striolatus 를 높이기로 결정했습니다. masticophis lineatus .
이 연구는 과학에 두 가지 주요 기여를합니다. 먼저, 코치 휘파람과 whipsnakes의 종 경계와 관계를 명확하게합니다. 보존 기관은 종 경계가 업데이트되었으므로 이제 이러한 종을 다르게 관리 할 수 있습니다. 또한,이 그룹의 진화 과정을 연구하는 연구자들은 종 경계가 어디에 있는지 알면서 어떻게 진화했는지에 대한 더 나은 아이디어를 갖게 될 것입니다. 둘째, 우리의 연구는 특히 DDRADSEQ를 사용할 때 더 많은 누락 된 데이터를 사용하면 더 많은 DNA 마커를 포함시켜 최상의 모델에 대한 지원을 증가시킬 수 있음을 발견했습니다. 다시 말해, 더 많은 제조업체를 포함시켜 많은 누락 데이터 (또는 분석 노이즈)가 상쇄되는 경향이 있습니다.
