植物分子系統發育與進化的理解和認識

摘 要： 由于DNA測序和PCR等分子技術的普及，植物系統學研究已經從單一的形態學研究轉向通過分子手段或形態學與分子相結合探討其進化機制。作者結合有關文獻闡述談談對植物分子系統發育與進化的理解和認識。

關鍵詞： 植物分子系統 發育與進化 系統發生樹

自達爾文進化論問世以來，植物分類進入一個嶄新的階段——系統發育時期。化石保存的不完整性使由化石記錄推導出的譜系樹缺乏中間環節，利用現存物種的比較形態學、比較細胞學、蛋白質免疫和比較生理學等途徑的研究大致填補了化石譜系樹的空缺，但分類單元何時與最近祖先分歧等細節性問題含糊不清。直到30年前，形態性狀在進化和系統學研究中仍然占統治地位，但形態性狀易受環境影響，普遍存在趨同和平行進化現象，使許多分類群的進化地位難以確定。而DNA序列則不同，它直接反映物種的基因型，并記錄進化過程中發生的每一件事，含有極豐富的進化信息。依據DNA序列上的差異比較植物的親緣和演化關系，可以為植物系統進化研究提供最直接的證據。本文介紹分子進化研究中系統發生樹重建和分子進化的若干基礎理論問題。

1.系統發生與系統發生樹

系統發生是指一群有機體發生或進化的歷史。利用DNA序列進行發育分析就是推斷并評價分子水平的進化關系，并用分支圖表現出來，這種圖就是系統發生樹，簡稱系統樹。系統發生樹是描述一群有機體發生或進化順序的拓撲結構。根據系統發生樹的具體表達形式，可分為物種（或種群）樹與基因樹。無論是物種（或種群）樹還是基因樹，都用樹一樣的拓撲結構表示，其中將已標明最近共祖分類單元所在位置的樹稱為有根樹，將最近共祖分類單元所在位置未知的樹稱為無根樹。有根樹的根節點為全部分類單元最近共同祖先，它反映了分類單元間的進化關系，而無根樹僅反映分類單元間的分類關系。無根樹可通過加入外類群或利用分子鐘理論、DNA不可逆取代模型推導的方法轉化為有根樹。

2.分子系統發生樹的重建

在現代分子進化研究中，根據現有生物基因或物種多樣性重建生物的進化史是非常重要的問題。國內有些學者將利用現有生物的形態或分子生物學數據推斷系統發生的過程稱為系統發生樹的構建，也有學者認為應稱為重建。目前，利用分子生物學數據重建系統發生樹的方法很多。在重建時，對不同類型的數據應采用不同的重建方法。利用現代分子生物學技術獲得的生物多樣性的信息，可大致分為以下兩大類：

（1）離散特征數據。即獲得的兩個或更多的離散的值，它是賦給某一具體的運籌分類單位的，可進一步分為二態特征與多態特征。前者的離散特征只有兩種可能的狀況，即具有與不具有某特征項，通常用“0”或“1”表示，如限制性酶切位點、RAPD數據等。后者的離散特征具有三個或更多的可能狀態，如核酸的序列信息，就某一位點來說，組成核苷酸的堿基具有A、T、G或C四種可能。

（2）相似性和距離數據。它并不是某一具體分類單元所具有的，而是用彼此間的相似性或距離表示的各分類單位間的相互關系，如免疫學方法與DNA雜交得到的只有分類單元間相似性信息。

3.系統發生樹的可靠性

在系統發生推斷中，統計分析的系統誤差和隨機誤差均影響所建樹的可靠性。對隨機誤差的影響，常采用一定的統計檢驗分析獲得的系統發生樹的可靠性。一種是利用某一參量來對所獲得的樹及其相近樹進行結構差異檢驗。在ML法中常利用似然值，在最小進化法中則利用所有支的總長度。這種方法是一種保守檢驗方法，檢驗的程序非常復雜，需要很大的計算機內存。另一種是分析每個內支可靠性，其中常用的方法有：

（1）標準誤估計，即計算內支長度及其標準誤，檢驗內支長度與0間的偏差，得到一個置信概率（簡稱CP），CP值越高，支的長度就越可靠。通常，當CP≥0.95或0.99時，可認為該支的長度在統計上有效。

（2）自舉檢驗是一種重抽樣技術，可用來估計在取樣分布不知道或難以分析得到的情況下內支與統計有關的變異性。通過自舉檢驗，可得到一個自舉置信水平（簡稱BCL）。計算機模擬已表明當BCL>0.9時，CP值與BCL值非常相近。與自舉檢驗相近的另一種重抽樣方法是棄半復制檢驗。有研究表明，在研究的核苷酸數量較少的情況下，即使CP或BCL值達到95%，獲得的結果仍然不十分可信。因此，在研究中應從不同的基因中盡可能分析較多數量的核苷酸，特別在研究不同生物間進化關系時，因為不同基因遭受的進化壓力不同。此外，衰退/支持指數和T-PTP檢驗等方法亦可用來分析所得系統發生樹的可靠性。

通常用來降低系統誤差對系統發生分析影響，增加所建樹可靠性的方法有：①重新考慮分析時的假定，變換分析方法；②除去樹中的長支，因為樹中有許多長支，會使分析中的誤差復雜化；③去除不可靠的數據；④對某些特征或某一特征狀態進行加權等。

4.結語

從系統發育生物學的角度看，基因組學的豐富數據既包括了大量序列信息，又蘊藏著有關重復基因、DNA片段缺失/插入、轉座子丟失/插入等信息，為系統發育研究提供了豐富的資料，使利用大規模基因組水平的數據進行系統發育分析成為可能。系統發育基因組學是利用基因組水平的海量數據信息進行系統發育分析的新興學科，它是后基因組時代的產物，也是未來進化生物學研究的重要趨勢之一。

目前利用DNA測序及分子標記等分子生物學手段進行植物分子系統學研究已經十分普遍。分子數據是獨立于形態學性狀的數據，易于獲取和分析，且排除了主觀因素，能有效地彌補形態分類學研究的不足。

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