大頭蛙的例子說明了基因交流和資料類型對於隱蔽種物種界定的重要性

https://doi.org/10.1093/sysbio/syag001

整篇文章都好重要。

隱蔽種（cryptic species）並沒有一個通用的定義，雖然主要著重在遺傳高度分化但形態上難以區分的支系。種化是一個動態過程，因此不同的隱蔽種也應該在遺傳和形態這兩個維度上有不同程度的變化，但偵測隱蔽種的方法和隱蔽種形成的機制仍在爭議中。

種化在分化（divergence）和融合（cohesion；但我感覺用fusion比較好）兩股相反的力量中推拉，但傳統的建樹模型，如mutispecies coalescent，預設種化之後物種之間沒有基因交流，若admixed lineages一起納入分析可能違背這個假設，導致admixed lineages被放置在樹的早期分化的位置，即artificial branch effect；另一方面，基因交流也可能導致種內的遺傳距離大於種間，這個現象稱作species-definition anomaly zone。隱蔽種的數量就因此可能被錯估。

婆羅洲的大頭蛙Limnonectes kuhlii複合群，基於粒線體基因的分析，被認為有很高的隱蔽多樣性。作者集合了各種不同來源、類型的基因，其中特別針對以下四種來源的基因進行分析（因為取得的基因數較多）：

(1) AHE: anchored hybrid enrichment

(2) BUSCOs: benchmarking universal single copy orthologs

(3) FrogCap: custom-designed probe set for frogs

(4) UCEs: ultraconserved elements

作者評估了不同分析方法（quartet-based、sequence-based、site-based）、基因來源（AHE、BUSCOs、FrogCap、UCEs）和數據類型（sequences、SNPs）對於偵測基因交流的能力，結果發現：

(1) Quartet-based NANUQ能偵測到AHE、BUSCOs和FrogCap呈現的基因交流，但UCEs不能；

(2) Site-based ABBA-BABA使用SNP資料，可以偵測到以上四種基因來源呈現的基因交流，但缺點是無法辨別是古代還是近代發生的基因交流；

(3) Sequence-based BPP能從BUSCOs和FrogCap中偵測到基因交流，但AHE和UCEs不能；

(4) UCEs很適合用來重建演化時間較久的phylogeny，尤其是gene tree discordance程度很低的時候；但是很不適合偵測近代的族群史，如進行中的基因交流。

由上結果和討論可得知，僅用一種來源的遺傳標記和分析方法，想要重建完整的種化歷史是不太切實際的。Limnonectes kuhlii複合群呈現了種化連續過程中的各個階段，有初期分化的支系、有處於specieation gray zone的支系、也有最終形態與遺傳都已形成差異的支系。包含外群，物種界定分析支持Limnonectes kuhlii複合群有七個物種，作者提出隱蔽種形成的機制可以源於頻繁的基因交流，即The gene flow hypothesis：古代和近代的基因交流導致了物種間形態的高度相似性。最後本研究點出，廣泛使用、基於guide tree和divergence threshold的分析方法，若是忽略基因交流，可能無法正確的估計隱蔽種的多樣性。

實驗室meeting是為了什麼？

多數實驗室應該都有定期的meeting吧，內容不外乎就是進度報告和文獻報告，頻率依實驗室PI的偏好而定，通常每週一次或每兩週一次。

不過最近我開始有這是為了做而做的感覺。讀過研究所的人應該都曉得，研究進度通常不是穩定前進的，而是累積一段時間後才往前長（或後退）一點點，因此每週都要有進度可以報告似乎不太實際，比如說我在做的基因體學和貝氏推論的東西超花時間的，要跑出一個可用的結果大概就超過一週了，那我的進度報告就只會是「程式還在跑」。如果實驗室的人夠多可以輪流報告倒是還好，大家還可以一起集思廣益和troubleshooting。

那文獻報告呢？可以多吸收一點新知很不錯，同個實驗室的同事有興趣的領域通常也很接近。但真的是這樣嗎？一個領域裡面其實還會再分支出好幾個子領域，一樣以我待的領域來說，我有興趣的是族群層級的分子演化和種化，所以我讀paper也是以這個為準則，也更符合我的研究需求。我的一個同事理論上跟我一樣是做族群層級的，但他每次挑的paper都是更高層級的大尺度生物地理，我就很好奇他讀的文獻有沒有幫助到他的論文，主觀上我也常覺得他選的文獻偏無聊（不是領域問題，是文章本身對我而言沒賣點；或許他也覺得我選的很無聊）。

此外我老闆還額外舉辦了讀書會，和實驗室meeting隔週舉行，然後邀請其它實驗室的人一起參與。原本讀書會是三週一次，這學期頻率變高了變成兩週一次。同個實驗室裡都可能有歧異了，更何況不同實驗室的，上學期的尷尬感還像昨天剛發生一樣，有次paper是我挑的，結果受邀的十多人中含我只有三個人到場，還有次更傻眼，只有四個人來但挑paper的人自己缺席。其實就是大家沒那麼有興趣吧，不懂為何這學期還可以提高meeting的頻率。

完全取消實驗室meeting好像又哪裡不對，那怎麼做才是有意義的meeting呢？我的想法是，自己實驗室盡量自己meeting就好（雖然讀書會不是lab meeting，但我們實驗室的lab meeting也只是在討論paper，兩者本質一樣），頻率不用高約兩週一次就很適合，然後主題可以多樣一點，比如說workshop，大家能交流新學了什麼分析，總比自己摸但不知道對還錯來的好。不然，大家應該也沒那麼喜歡開會吧？

如何理解族群分化(population subdivision)與種化(speciation)？

 

https://doi.org/10.1002/ece3.6524

究竟種化（speciation）是什麼？族群分化（population subdivision）算是種化嗎？棘背魚（stickleback）是一個常用於研究同域種化的典型系統；然而，雖然皆是共域下的棲位分化，適應不同水層的棘背魚是生態型（ecological forms），但類似演化情境下，中美洲的慈鯛卻被視為不同物種（species）。以上例子來看，導致種內遺傳結構、族群分化的機制才是種化。然而實際來看，種內的遺傳分化並不總是能預測種化速率，意味著分化的族群不見得會變成不同物種。許多研究將種化描述成一段連續的過程，而population subdivision只是種化過程中的早期階段。

在定義種化時也很強調生殖隔離。若說population subdivision是種化的第一個階段，但當生殖隔離的機制還沒形成時種化仍可能「失敗」，因此生殖隔離可以說是種化的第二個階段，避免分化的族群再次融合回去。多數科學家應該同意「種內和種間分化的過程」都是種化。

然而，若說種化就是形成生殖隔離的演化過程，其實生殖隔離作為物種界定的依據也相當爭議。多數分化中的近緣物種很可能沒有演化出生殖隔離，甚至沒那麼近緣的物種也沒有演化出生殖隔離，例如分化超過一千萬年的海神大兜和長戟大兜。實際研究中也發現諸多姐妹種、近緣種仍可雜交的案例，而且雜交可能會帶來適應性優勢，因此沒有演化出與其近緣種有生殖隔離的物種反而會受到天擇的偏好。所以說，生殖隔離何以能成為物種界定的依據？

更瞭解遺傳分化的過程，我們也許就能夠做出更符合演化的物種界定。親緣地理學的研究旨在瞭解物種，或不同地理支系，如何產生遺傳分化的過程，而物種界定的研究則是評估這些地理或遺傳支系是不是「物種」。隨著定序科技和統計模型的發展，現今可用的數據和分析越來越多，然而若缺乏對種內和種間分化的理解，可能會導致物種的過度切割。種化這個詞可能其實包含了很多不同機制和過程，是否population subdivision就是種化？或population subdivision是還沒完成的種化？這個問題相當重要，不只是因為語意上的歧義，也可能會影響我們對物種界定的詮釋。最後，研究種內變異是如何生成以及種間分化是如何維持也許能幫助我們回答何謂物種以及為何有如此多的物種演化出來。

達爾文和後達爾文的物種觀：納入演化脈絡

 

https://doi.org/10.1111/j.1095-8312.2011.01634.x

達爾文的物種觀含有兩個元素：(1) 物種在演化上是一個支系的部分（species as lineage segments），以及 (2) 物種是一個分類位階（species as a taxonomic rank）。分開來解釋，支系分化自一個共同祖先，如果支系間累積的差異越來越多，那便可能慢慢變成不同變異型（varieties）、亞種、最終是物種，這個帶有演化元素的觀點說明了一個支系不見得代表一個物種，但物種是支系中的一段（branches in the lines of descent）；另一方面，達爾文也承襲林奈的分類系統，將物種視為分類階層中的一個位階，並認為差異的程度對是否命名歸類成不同物種很重要。而且，物種和變異型作為不同差異程度的支系，達爾文認為物種、亞種和變異型在本質上似乎沒差別，但是否將不同支系分成不同物種是很人為的。

達爾文後的生物學家普遍很接受「物種是支系」的觀點，如Simpson (1961)、Van Valen (1976) 和Wiley (1978) 等人都提出物種是獨立演化的支系。也有些科學家認為物種是共享同一個生殖系統的族群，如Mayr (1942)、Dobzhansky (1950)和Paterson (1985)。不過支系（lineages）和族群(populations)有個差異，支系具有從祖先到後裔的時間連續性，而族群是指某特定時間點的支系，Simpson (1951) 的物種觀就將兩個觀點融合地很好：物種是祖先及其後裔族群所形成的支系。延伸自達爾文的「物種是分類位階」的觀點，如果一個支系達到分化過程中某個特定的階段，符合「物種是獨立演化的支系」的條件，便可將這個支系歸類為一個物種，因此大量的物種分類準則（species ranking criteria）出現，比起原本達爾文的差異累積觀點，這讓物種分類變得更客觀也更自然。然而，不同領域的生物學家在意的準則並不同，導致各個物種觀的混戰。

由於沒有一個準則可以適用所有物種觀，不如就摒棄它們（與其說摒棄，說是將它們從物種本身的定義退出更為恰當），僅保留達爾文的演化觀點，只要考慮物種是獨立演化的支系這件事就好，這便是作者在他的其它文章中所提倡的unified species concept（或稱general lineage concept of species）的核心思想。任何物種分類準則，如生殖隔離、單系群、獨立的生態棲位、固定的特徵變異等等都不必是一個物種的必要條件，而是將這些準則作為獨立演化的可能證據，例如互為單系群是難以維持的，除非彼此是獨立演化的支系（即物種）。

順帶一提，關於unified species concept或general lineage concept of species，建議讀de Queiroz的另篇文章（2007）可能會更為清楚。簡言之，物種的定義只有一個：「獨立演化的支系」；這個定義是非常哲學、概念化的，單系群、生殖隔離、棲位分化等等特徵並不屬於物種的定義本身，而只是操作上用來找出獨立演化支系的證據。

總結來說，達爾文的觀點提供了物種是一段演化支系的思想基礎，而de Queiroz建議捨棄物種是一個分類位階這個舊思維，物種本質上應被視為一個自然的、演化的實體，物種分類的準則（單系群、生殖隔離等等）不必納入物種的定義，de Queiroz所提倡的unified species concept正能反映以上物種的生物學特質。

使用BPP分析unphased sequences時的勸世好文

https://doi.org/10.1093/sysbio/syab047

一般定序產出的雙倍型生物的單倍型共同序列（haploid consensus sequences of diploid organisms）雖然解決了異型合子的問題，但這個共同序列是根據該異型位點的核甘酸種類多寡來隨機決定的（randomly phasing），因此這個序列可能並不真實存在在自然中，然而若使用unphased sequences又可能導致錯誤的參數估算，如利用IUPAC來編碼異型位點會傾向將分化時間計算得更古老。這篇研究比較不同phasing的方法所得到的族群遺傳參數有何不同，包含：物種樹（species tree）、有效族群量、分化時間以及種間雜交(遺傳滲漏)，以上參數都由BPP （Bayesian Phylogenetics & Phylogeography）程式來計算。

用來phasing的方法有以下四種：

(1) Full strategy (F): fully resolved sequences; serving as gold standard

(2) Analytical strategy (D): analyzing unphased sequences using diploid or phase option in BPP

(3) PHASE strategy (P): the program PHASE

(4) Random phase strategy (R): random phase resolution

序列來源則有兩種：模擬產生和真實的生物序列（青蛙和花栗鼠）。因為策略F的完全解析序列是電腦模擬產生的，所以分析真實生物序列時並不會用到策略F；另外，作者額外用 (5) Ambiguity strategy （A; IUPAC編碼異型位點）來分析青蛙和花栗鼠的序列。

先說電腦模擬的結果。在物種樹重建、分化時間和有效族群量估算方面，F、D、P、R四個策略用在deep phylogeny和低mutation rate時的表現差不多；但用在shallow phylogeny時，策略R會高估分化時間和有效族群量，策略P會低估分化時間（尤其mutation rate高的時候），策略P和R在重建物種樹的表現不佳（尤其mutation rate高的時候），而策略D的表現則都和策略F差不多。在估算遺傳滲漏方面，策略D和策略F的表現差不多，在低mutation rate時四個策略也表現相似；然而當用在高mutation rate時，策略R會高估遺傳滲漏率，策略P則是低估。

再來是真實生物的序列，由於策略F在這不適用，根據電腦模擬的結果策略D的表現與策略F最相似，所以這裡用策略D當作「解答」的準則。首先是青蛙，四個策略（D、P、R、A）都重建出相同的物種樹樹型；族群遺傳參數方面，策略P和策略D得出相似的結果，策略R高估有效族群量（根據族群遺傳參數θ），策略A則嚴重低估現存支系的有效族群量(θ)和分化時間。至於花栗鼠，策略D、P、R得到相同的物種樹，但策略A得出的樹型不同；族群遺傳參數的結果則與青蛙相同。

總結來說，當用在deep phylogeny（也就是物種分化時間早於coalescent time）時，phasing策略的差異對結果影響不大；phasing error的影響主要體現在shallow phylogeny和mutation rate很高的時候。這篇研究是蠻好的分析策略應用的文章，作者給了幾個務實上的建議：

(1) 避免使用策略R和策略A，因為它們的表現比策略P還糟；

(2) 若序列中含有unphased data，推薦使用策略D，因為它的表現和策略F差不多；

(3) 若考慮到運算時間限制，策略P可作為策略D的替代方案。

不同SNP-based重建species tree的方法評估地松鼠的親緣關係

https://doi.org/10.1016/j.ympev.2022.107396

基因樹的估算錯誤是重建species tree時一個重要的誤差來源，尤其是對快速種化的類群而言。因為SNP-based的方法不依賴重建每棵基因樹，所以是個有潛力解決以上誤差的替代方法。SNP data還有運算效率較佳、適用老舊標本、較省定序成本等優點。雖然很多研究顯示SNP-based和gene tree-based的方法在重建species tree時的表現一致，但也很多發現不一致的研究，尤其是樹的枝長很短還有incomplete lineage sorting影響的時候。本研究旨在解析地松鼠的親緣關係，並評估不同datasets在重建species tree時的表現。在重建親緣關係方面，作者主要準備了兩種來源的data：

(1) UCE-derived SNPs (phased & unphased)

(2) 粒線體基因體

分析方面，作者想知道不同處理data的方法和建樹程式的表現，使用SNAPP和SVDquartets來分析phased和unphased SNPs、MrBayes來分析粒線體基因。這兩個程式分別分析下列的datasets：

(1) SNAPP

a. phased 1-3 (single phased SNP randomly selected per locus for 3 replicates)

b. consensus 1-3 (single consensus SNP randomly selected per locus for 3 replicates)

(2) SVDquartets

a. phased 1-3 (unlinked SNPs, two alleles per sample)

b. consensus 1-3 (unlinked SNPs, one allele per sample)

c. all biallelic SNPs (all phased SNPs per locus)

d. all SNPs (也是所有phased SNPs，不確定差異在哪？)

結果顯示，SNAPP和SVDquartets需要的運算時間有很大差異，SNAPP花了超過一個月來達到可接受的effective sample sizes（ESS；一般來說是ESS>200），但SVDquartets只需要一兩天便能完成分析（當設定bootstraps=1000）；樹形和支持度也有差別，當使用phased SNPs的時候SNAPP能得到大致有不錯支持度（posterior probability>0.8）的樹，但若是unphased SNPs（也就是consensus SNPs）會得到一個稍微不同的而且支持度低很多的樹形；相反的，無論是phased或unphased SNPs，SVDquartets均產出支持度很高的樹，即使這兩種datasets得到的樹形有點不同，這會導致對SVDquartets的結果有不合理的信賴，作者也引用了一些文獻說明SVDquartets常常高估樹的支持度。因此，以這篇研究來說，作者較偏好SNAPP的結果。

Phasing與否是這篇研究另一個探討的重點，先前的研究已經顯示，對於晚近分化的種群來說，phasing對於重建其親緣關係有很大幫助。這篇研究地松鼠的結果也得到差不多的結論，使用phased SNPs能得到比較真實的分化時間估算，還有較佳的樹形解析度和支持度。然而，對於較深的演化關係（at deeper phylogenetic levels；屬級以上）而言，phased SNPs並沒有顯著改善樹的解析度和支持度，當使用三個phased datasets，SNAPP產出不一致的演化關係樹；反而是consensus datasets的三個結果為一致，而且都有高支持度。雖然phased SNPs在較高階的演化關係重建表現沒比較好，但作者認為phased data才是真實反映了incomplete lineage sorting在重建species tree時產生的衝突。

令人沮喪的第一次illumina sequencing建庫 (20250219更新troubleshooting)

記錄一下第一次做illumina squencing的library，為了捕捉UCE loci。因為太令人沮喪了所以覺得該寫下這個歷程，希望之後能找到方法改善。這次用的試劑是xGen DNA Library Prep EZ Kits，主要遇到的問題是cleanup後DNA濃度變得非常低。

有多低？因為我先前有做過ddRADseq library的經驗，老闆請人示範製備過程時主要讓另一位博士生練習，我則在旁邊拿著protocol純觀賞，我的部分樣本就變成示範教材。這是示範製備時的樣本濃度（ng/ul）：

            conc. of gDNA    conc. after PCR and cleanup

ID443    20.6                  3.4
ID448    6.2                    2.
ID452    8.82                  3.24
ID453    4.88                  5.89
ID439    10.1                  4.4
ID457    7.26                  1.57
ID500    3.08                  1.67

以上是示範教學時的濃度，看起來還不錯所以我就當成標準來參考，結果我自己上陣時變得慘不忍睹：

            conc. of gDNA    conc. after PCR and cleanup
ID444    16.2                  0.596
ID446    7.8                    0.305
ID449    29.2                  0.675
ID450    8.23                  0.345
ID451    18.6                  0.593

為了保護樣本的隱私我只列出一部份，反正一樣慘多說多難過。似乎和起始的gDNA濃度沒關係，最後大家的濃度都低得很平均，會造成DNA流失的步驟只有protocol中的兩次磁珠純化，我看了researchgate上不只有我遇到這個問題（德不孤必有鄰的感覺真好），那大家的建議不外乎就是注意乾燥磁珠的時間要抓好，過乾造成龜裂或不夠乾導致酒精殘留都會影響DNA的回收率。以前我在做ddRADseq建庫時過乾似乎沒造成什麼問題，就是持續pipetting直到磁珠和水混和均勻就好了，至於不夠乾應該是沒遇過畢竟酒精揮發得很快。

目前其實我沒什麼頭緒，我能做的似乎只有縮短乾燥磁珠的時間，還有在步驟間額外插入濃度測量，看看DNA濃度變化是發生在哪一個步驟之後。另外我跑去看官方完整版的protocol後發現也可能是因為gDNA被over fragmented，這就得縮短酵素作用的時間了。等我找到方法成功trobleshooting（如果有那一天的話）再來更新這篇文章吧。

———20250219更新———

成功找到導致最後濃度極低的原因了，就只是我自己犯蠢拿錯了elution buffer。其實protocol上有寫清楚需要的是10mM Tris-HCl buffer (pH 8.0)，但是我拿到了1M Tris-HCl buffer (pH 7.5)，酸鹼值的不同可能會讓反應酵素失活之類的。啊不過我同事說他之前也用跟我一樣的buffer好像就沒出什麼事，這點我不知道所以先保留，可能是他記錯或不同物種導致的差異。總之換了正確的buffer後，我得到了不錯的建庫結果：

             conc. of gDNA    conc. after PCR and cleanup
ID523    4.83                    24
ID524    3.21                    18.5
ID525    6                         25.7
ID526    11                       26.1
ID527    14.9                    42.2 (稀釋1.5倍後的濃度，原本太高了Qubit測不出來)

就是這樣，之前在找資料時我在ResearchGate之類的網站發現有些人也遇過類似的問題（德不孤必有鄰的感覺真好），像是建庫時DNA濃度突然驟減、拿到錯誤濃度的elution buffer怎麼辦之類的，他們的情形有可能跟我一樣，希望我的經驗可以給大家一點在troubleshooting時的想法。

關於隱蔽支系的物種界定務實操作上的建議

 

https://doi.org/10.1093/sysbio/syy026

種化在不同維度上的速率可能是不一樣的，因此會出現遺傳分化甚大但形態卻沒什麼變異的演化支系，也就是隱蔽支系（cryptic lineages）或隱蔽種（cryptic species）。隱蔽支系在物種界定上的難點在於，如果這些支系是異域分布的，支系間的生殖隔離將會很難評估。這篇研究以澳洲的兩個種群的蜥蜴（Carlia rubrigularis group和Lampropholis coggeri group）為例，種群內的物種是異域或鄰域分布，結論給出一系列界定隱蔽種時的操作建議：

(1) 盡量廣泛採樣擴及各個族群
(2) 做物種界定，找出統計上支持的支系（即putative species或candidate species）
(3) 比較putative species之間有沒有表徵變異，而且這個表徵分化是否與種化有關
(4) 如果(3)失敗了，做生殖隔離相關的實驗
(5) 如果(3)和(4)務實上不可行，則利用已知有生殖隔離的物種間的分化程度(da、dxy、branching time等等)，來評估putative species是否可能也達到生殖隔離

由於生殖隔離的演化在不同支系間可以有很大差異，以上操作尤其是(5)，有一些前提需要考慮。這篇研究提供的操作建議可能比較適用於不同族群間有相似的生態位以及類似的種化過程的種群，因為擁有相近生態位和生物地理背景的種群，支系間的生殖隔離演化速率應該會比較接近。總之好的物種界定應該是process-based的，族群分化史、生態棲位和親緣地理背景等等生物學資訊都應該納入考慮。

一篇allopatric speciation跟它的alternative hypotheses不錯的參考文章：南美的紅胸割草鳥亞種分化

 

https://doi.org/10.1111/jbi.14449

Allopatric divergence常被當作種化的null model，其代表族群間的地理隔離，遺傳分化來自遺傳漂變或local adaptation；而parapatric或sympatric divergence則是alternative model，因為沒有完整的地理隔離所以會涉及基因交流，然後disruptive selection (divergent selection) 導致物種分化，在這個研究中稱作divergence-with-gene-flow model。過去多數探討異域種化的親緣地理學研究只用了中性的基因，然而只有同時檢驗中性和非中性的特徵才能更了解divergence-with-gene-flow在種化和族群分化中扮演的角色是什麼。

分布在南美洲的紅胸割草鳥（Phytotoma rutila），有兩個亞種：低海拔的rutila和高海拔的angustirostris，它們分布範圍跨越不同環境梯度，而且這兩個亞種不是互為單系群，所以應該是個很適合研究divergence-with-gene-flow和selection如何影響族群分化的物種。這個研究有三個假說：(1) allopatric-speciation model、(2) selection-in-allopatry model和(3) divergence-with-gene-flow model，各自有不同的參數預測，所以作者做了以下計算：

(1) S-test：是否族群的平均表徵演化，不同於遺傳漂變和族群共祖所預測的結果。S=0.5表示隨機的遺傳漂變；S<0.05表示stabilizing selection；S>0.95表示divergent selection。

(2) PST-FST test：比較族群的表徵（PST）和中性遺傳標記（FST）分化，若PST=FST，符合隨機遺傳漂變；若PST>FST，表示divergent selection；若PST<FST，則是stabilizing selection。

(3)絕對（DXY）和相對（FST）的遺傳分化：如果只有遺傳漂變作用，FST會符合卡方分布的預測，DXY也不會呈現顯著差異；若是selection-in-allopatry model，接受選汰壓力的基因將會呈現較高的FST，而DXY則是不受影響或只是略低；若是divergence-with-gene-flow model，因為比起中性的基因，受到選汰的基因以及與其連鎖的基因比較不被基因交流影響，其DXY和FST兩者都會比較高。

結果顯示，兩個亞種三個族群間有不對稱的基因交流、isolation by distance and elevation最能解釋族群間的遺傳變異、表徵的變異大於中性遺傳變異所預期的，因此研究結果符合divergence-with-gene-flow model的預測，地理距離、海拔高度以及對環境梯度的適應都影響了紅胸割草鳥的演化。

亞種也是有不錯的時候

Cicindelidia sedecimpunctata sedecimpunctata

多數時候我認為亞種是個沒什麼意義的單位，至少在表現親緣關係方面是這樣。分類處理是一種假說，因此無論是一個物種的名字還是亞種的名字，都代表著一個假說。但從族群遺傳的角度來看，species和subspecies這兩個假說的預期是一樣的，因為種和亞種共享相同的criteria，例如是不是單系群、有沒有基因交流、是否有可供區別的表徵，因此無論分析結果（patterns）是如何，都難以區別species和subspecies。尤其是近期分化的物種，不見得會呈現單系群和無基因交流，更別說廣為討論的隱蔽種。

不過在某些脈絡下，亞種還蠻好用的。亞種的定義可能很多，不過基本離不開兩個要素：形態變異和地理分布。Patten (2015)對亞種的建議是「a morphologically diagnosably distinct, geographically circumscribed clade that does not form a distinct (neutral) genetic cluster or is not reciprocally monophyletic」，雖然說至今我還沒參透這句話（要如何同時是clade又不是單系群？），不過至少能看出來亞種這個位階是有形態和地理脈絡的：亞種方便我們辨識不同地理分布的形態型。不同地理分布的形態型，可能代表著niche partition、local adaptation、不同的族群分化史，或者其實根本是不同物種。簡而言之，不只是在系統分類方面，亞種本身就是帶有生物地理脈絡的生態和演化假說。順帶一提，亞種在保育上也有務實幫助，尤其是當我們需要保育種內多樣性的時候，我們需要一個「名字」給掌權者擬定保育相關法律和政策，某些族群可能在科學上過不了正式的species delimitation但卻有獨特的遺傳或適應性特徵，值得被保育，這時候亞種的名字就有積極意義了，有興趣可以參考Coates et al. (2018)的文章。

說這麼多，是因為最近想到似乎可做的議題，分布在北美洲南部至中美洲的虎甲：Cicindelidia sedecimpunctata。其分布範圍從美國的南部經過墨西哥，一路到宏都拉斯和尼加瓜拉。這玩意兒以前被分出許多亞種，不過幾乎都無效了，只剩下一南一北兩個亞種，交界帶在墨西哥的哈利斯科州附近。有趣的是，根據iNaturalist的位點，C. sedecimpunctata的分布似乎是不連續的，位點從美國南部到墨西哥南部然後在特萬特佩克地狹（Isthmus of Tehuantepec）斷開，接著就跳到宏都拉斯和尼加瓜拉。有幾個演化假說也許能解釋，如這是不是一個peripatric divergence的例子？是否特萬特佩克地狹是一個barrier，或扮演filtering dispersal route？然後斷開點和兩個亞種的交界帶不一樣，是否也代表亞種地位應該重新評估？或者還有其它族群隔離的機制？很多細節需要再思考，我先記著這些想法。

南冰洋的陽隧足族群分化史與演化創新

https://doi.org/10.1111/mec.16951

演化創新（evolutionary innovation）普遍定義成一個新特徵的表現，其影響涵蓋行為、生理、形態特徵等等。研究近緣物種間的演化創新有助於理解過去的族群歷史和基因型如何形塑新的特徵。

南冰洋（Southern Ocean）的南極冰帽在第四季冰河期時反覆地擴張和縮小，侵蝕了靠近南極大陸的海床，因此在大冰期的時候南極海底生物不是原地留在沒有冰的庇護所、遷徙到深海就是跑到遠離陸棚的海島。環繞南極分布的兩種近緣陽隧足，Ophionotus victoriae和O. hexactis，前者有五隻觸手和植營性（planktotrophic）的浮游幼體，後者則是六隻觸手和非浮游幼體（brooding），由於陽隧足多數是五隻觸手和浮游幼體，因此假說是這樣的：O. hexactis如此不同的特徵是一種演化創新而且與適應更新世冰期的庇護所環境有關。

結果發現採自深海（>1000m）的O. victoriae族群呈現很強的基因型和水深的正相關（即isolation by　depth），可能與曾經長時間待在深海庇護所有關；且StairwayPlot分析指出深海的O. victoriae維持穩定的效族群量直到近代的bottleneck，符合深海庇護所假說的預期。另一方面，StairwayPlot支持採自淺海（<1000m）和南極周邊島嶼的族群呈現bottleneck後的族群擴張，Tajima's D (<0) 和Fu's Fs (<0) 也支持O. victoriae整體呈現bottleneck後的族群擴張，符合原地（in situ）庇護所和島嶼庇護所假說。至於O. hexactis，不是呈現穩定的有效族群量接著bottleneck，就是族群增長一段時間後接著bottleneck，大致上bottleneck都發生在接近上次冰期的時候，符合原地庇護所假說。

為什麼O. hexactis比人家多長一隻觸手而且幼體非浮游性？作者說可能是因為與間冰期融冰導致的低鹽度、運動協調、避敵策略和冰期時適合的棲地較少有關。這部分感覺是文章重點但也著墨得太少。

最後，這篇文章我不懂的地方太多了，而且讀完後很「意猶未盡」。比如冰期結束後，從這張圖來看這兩種陽隧足的有效族群量似乎都是繼續往下掉的，我不太懂為什麼作者會說呈現bottleneck後的族群擴張。