老烟斗抽出的烟最香：eDNA宏条形码技术的系统发育转向

环境DNA（eDNA）宏条形码技术已改变了生物多样性监测方式，但大多数分析仍依赖对方法学变异敏感、且限制跨研究可比性的分类学指标。我们通过整合系统发育多样性（PD）指标，提出在eDNA分析中引入“系统发育转向”。通过纳入进化关系，PD降低了对物种层级分辨率的依赖，提高了对检测偏倚的鲁棒性，并能更好地刻画生物多样性的进化“选择价值”。我们综合了涵盖丰富度、分化度和规则性的关键PD指标，强调在处理指标选择问题的同时，采用标准化效应量（SES）进行生态学解释。我们将这一框架应用于五组海洋eDNA数据集（2021—2025年），这些数据集跨越生态和地理上对比鲜明的生态系统，从热带到北极地区，并涵盖了广泛的人为压力梯度。跨数据集分析表明一致的模式：受人为影响的生态系统表现出较高的分类学丰富度，但系统发育多样性降低，表明存在系统发育聚集；而受扰动较少的系统则呈现较低的丰富度，但具有更大的进化广度。这些发现表明，PD揭示了分类学指标无法捕捉的生态结构，包括环境过滤和群落组装过程的信号。通过提供基于标准化eDNA数据集的可重复分析工作流程，我们将系统发育多样性定位为连接eDNA数据与保护框架的关键桥梁。最终，基于eDNA的系统发育方法为解读异质生态系统中的全球生物多样性格局开辟了新途径。

环境DNA（eDNA）宏条形码技术已经改变了生物多样性监测，但大多数分析仍依赖于分类学指标，而这些指标对方法学差异较为敏感，并限制了跨研究之间的可比性。我们提出在eDNA分析中实现一种“系统发育转向”，即整合系统发育多样性（PD）指标。通过纳入进化关系，PD降低了对物种水平分辨率的依赖，提高了对检测偏差的稳健性，并能够更好地捕捉生物多样性的进化“选择价值”。我们综合了涵盖丰富度、分化度和规则性的关键PD指标，强调在生态学解释中使用标准化效应量（SES），同时讨论了指标选择中的挑战。

我们将该框架应用于五个海洋eDNA数据集（2021—2025），这些数据集覆盖了生态和地理条件高度对比的生态系统，从热带到北极地区，并包含了广泛的人为压力梯度。在各个数据集中，我们识别出一致的模式：受人为影响较强的生态系统表现出较高的分类学丰富度，但系统发育多样性降低，表明存在系统发育聚集；而受干扰较少的系统则表现出较低的丰富度，但具有更大的进化广度。这些发现表明，PD能够揭示分类学指标无法捕捉的生态结构，包括环境过滤和群落组装过程的特征。

通过提供一个基于标准化eDNA数据集的可复现分析流程，我们将系统发育多样性定位为连接eDNA数据与保护框架的关键桥梁。最终，基于eDNA的系统发育方法为解析异质生态系统中的全球生物多样性格局开辟了新的途径。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.11.731524v1?rss=1

🏷️ 环境DNA 宏条形码 系统发育多样性 生物多样性监测 群落组装 海洋生态系统