澳新鱼属（Austrolebias）中多样的新热带季节性鳉鱼的历史生物地理学：物种多样化的潜在环境驱动因素

奥斯特罗利贝亚属组（AGG）作为南美新热带地区特有物种，其演化与地质气候事件密切相关。研究通过整合48个物种的系统发育与地理数据，揭示AGG在晚新生代（约1300万年前）因拉普拉塔体系基流变化和板块运动引发的海洋入侵，导致物种分化与地理隔离。分析显示间歇性水域环境与区域间隔离是驱动多样化的重要机制，且不同时期地质事件对物种分布的影响存在空间异质性。

萨布丽娜·波特利（Sabrina Portelli）| 威尔逊·塞巴斯蒂安·塞拉·阿兰尼斯（Wilson Sebastián Serra Alanís）| 路易斯·埃斯特万·克劳泽·拉内斯（Luis Esteban Krause Lanés）| 马丁·米格尔·蒙特斯（Martin Miguel Montes）| 吉列尔莫·恩里克·特兰（Guillermo Enrique Terán）| 马特乌斯·维埃拉·沃尔坎（Matheus Vieira Volcan）| 菲利佩·阿隆索（Felipe Alonso）

阿根廷萨尔塔省萨尔塔国立大学（UNSa）自然科学学院，NOA生物与地球科学研究所（IBIGEO），国家科学技术研究委员会（CONICET）

摘要

Austrolebias属群（AGG）是新热带地区的特有物种，包含十一个季节性鳉鱼属，其特征是体型较小、地理分布范围有限，且依赖于短暂的水生栖息地。在这项研究中，我们对AGG进行了全面的生物地理学分析，整合了一个基于48个分类单元的系统发育树，这些分类单元涵盖了该属90%的物种及其精确的分布数据。主要目的是确定塑造AGG物种多样化和当前分布的历史过程——特别是地质和气候事件。为此，我们推断了一个时间校准的系统发育树，重建了祖先区域的分布，并分析了该属在整个进化历史中的扩散和隔离模式。研究结果表明，AGG的多样化始于约1300万至1000万年前的晚中新世时期，这一时期拉普拉塔河流域（包括巴拉圭、巴拉那和乌拉圭盆地及其相邻的低地）经历了显著的地质和气候变化。海洋入侵、构造活动以及更广泛的古地理变化重新配置了主要流域的排水系统，推动了该属内的扩散、隔离和多样化。这些发现强调了古地理和环境变化在塑造新热带淡水鱼类进化历史和当前分布中的关键作用。

部分内容摘录

引言

新热带地区拥有世界上最多的淡水鱼类多样性（Reis等人，2016年；Tisseuil等人，2013年）。这种多样性大多形成于中新世乃至整个新近纪（2300万至250万年前），不同谱系的多样化速率随时间变化，在上新世期间有所增加（Albert等人，2020年；Casssemiro等人，2023年）。同域鱼类群落的形成主要通过扩散和生态机制实现

分类单元采样、数据集和特征获取

遵循Alonso等人（2023年，2024年）的方法，我们使用了相同的组合矩阵，并重复了其中描述的所有分析程序。数据集包括48个属于Austrolebias属群的物种，以及14个来自Cynolebias属（4种）和Hypsolebias属（10种）的类群，这两个属群是AGG的最近亲缘谱系（补充文件A）。分子数据集包含十个基因：四个线粒体标记（12S、16S、细胞色素b、COI/cox1和tRNA-Gly/glyt）和六个核基因

分歧时间

为便于理解，我们将Austrolebias属群（AGG）内的主要单系群称为C1–C6分支（图3）。这些分支由两个或多个属组成，每个分支的详细组成在表1中给出。树形图之间的比较显示，BAT校准方法产生的最深节点的后验密度分布比MMT校准方法更宽泛，这反映了早期物种年龄估计的不确定性更大

讨论

本研究利用基于年代测定的系统发育树，在三种不同的拓扑结构下重建了Austrolebias属群（AGG）的进化历史，并结合了客观的生物地理学模型。在各种树形图中，区域内物种形成和创始事件物种形成是最常见的现象，表明大部分多样化要么在没有重大宏观地理变化的情况下发生，要么是通过远距离殖民后随隔离过程实现的。我们综合了这些结果

结论

我们的研究结果支持一种多元化的观点，即不同的古地理因素在不同空间尺度上依次作用，交替连接和隔离Austrolebias属群（AGG）的各个区域。

中新世的海洋入侵——尤其是巴拉纳海（Paranense Sea）——将巴拉那-巴拉圭低地与未被入侵的沿海和近海岸系统隔离开来，导致了复合祖先分布范围的分裂，形成了不重叠的后代种群。此外

CRediT作者贡献声明

马丁·米格尔·蒙特斯（Martin Miguel Montes）：撰写、审稿与编辑、验证、数据分析、数据管理。吉列尔莫·恩里克·特兰（Guillermo Enrique Terán）：撰写、审稿与编辑、数据分析、数据管理。马特乌斯·维埃拉·沃尔坎（Matheus Vieira Volcan）：撰写、审稿与编辑、验证、数据管理。菲利佩·阿隆索（Felipe Alonso）：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、项目监督、软件使用、资源协调、方法论设计、研究实施、资金申请、数据分析

未引用的参考文献

Akaike, 1974; Alonso et al., 2016; Berkenkamp, 1993; Bruno et al., 2016; Brusquetti et al., 2018; Candela et al., 2021; Costa and Brasil, 1990; Costa and Brasil, 1991; Costa and Brasil, 1993; Costa, 1998; Costa, 2000; Costa, 2001; Costa et al., 2001; Costa, 2006; Costa, 2012; Croizat et al., 1974; Da Costa Arantes, 2019; Dias et al., 2014; Domínguez et al., 2016; Emerson and Gillespie, 2008; Ferretti et al., 2012b; Frota et al., 2019; Guayasamin et al., 2024; Hernandez et al., 2005; Moya and

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备本工作时，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来提升语言表达和可读性。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对出版物的内容负全责。

资助

本研究得到了萨尔塔国立大学研究委员会（CIUNSA，项目编号208/23-CI）以及国家研究、技术开发与创新促进局（PICT-2021-I-INVI-00715）的支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

我们感谢IBIGEO（CONICET）和萨尔塔国立大学自然科学学院（UNSa）提供的机构支持。同时，我们也感谢Killifish基金会的成员，以及Marcos Mirande、Fernando Lobo、Gastón Aguilera、Roberto Sanchez和Virginia Martínez的无私支持。特别感谢Tom Van Dooren在写作、分析和提供宝贵建议方面的贡献，这些贡献显著提升了手稿的质量。我们还要感谢Sebastián Quinteros的帮助