基于GenBank数据库的真核生物遗传数据时空格局分析 生物多样性    2025, 33 (8): 25184-.   DOI: 10.17520/biods.2025184

图2 动物界(A、B)、植物界(C、D)和真菌界(E、F)代表序列中国时空分布格局。左列(A、C、E)展示中国区域动物界(COI)、植物界(rbcL)和真菌界(ITS)序列的空间分布格局, 基于2° × 2°网格系统, 颜色梯度表示采用自然断点法划分的6个序列密度等级; 右列(B、D、F)展示中国区域动物界(COI)、植物界(rbcL)和真菌界(ITS)序列的年际变化趋势, 通过一般线性模型计算各网格内序列数量与年份的相关系数(正值表示增长趋势, 负值表示下降趋势), 黑色边框表示相关系数达到显著(P < 0.05)的网格。

正文中引用本图/表的段落

中国真核生物遗传数据的时空格局也呈现出明显的地理偏倚(图2)。在空间分布方面, 动物COI数据主要集中在东南沿海和西南地区, 其中云南西部网格贡献了8.93%的数据量, 广东南部网格占8.89%, 海南占3.91% (图2A)。植物rbcL数据则主要分布在浙江(7.61%)和广东(6.17%) (图2C)。值得注意的是, 真菌ITS数据在内蒙古呈现高度聚集, 单网格占比达19.49% (图2E)。时间动态分析结果显示: 动物COI数据研究保持稳定, 63.45%的网格呈正相关但无显著变化趋势(图2B); 植物rbcL研究普遍增加, 79.38%的网格呈正相关, 其中4个网格呈显著正相关(图2D); 真菌ITS研究增长最为明显, 91.35%的网格呈正相关, 其中9个网格呈显著正相关(图2F)。

中国尺度上, 遗传数据形成了独特的“南动物、东植物、北真菌”分布特征(图2)。云南西部和广东南部作为动物COI数据分布的核心区域(合计占比17.82%), 体现了中国西南和华南地区丰富的动物多样性资源与研究基础; 植物rbcL数据在浙江省和广东省的高度集中(合计占比13.78%)反映了东部沿海地区在植物学研究上的传统优势; 真菌ITS数据显示内蒙古样本异常集中(占19.49%)。在时间动态方面, 动物COI研究保持稳定, 而植物rbcL和真菌ITS研究显著增强, 反映了我国在植物资源保护和真菌生物技术领域的投入增加, 而动物研究的区域性稳定可能受限于传统分类学研究的瓶颈(图2)。这些时空分布特征既反映了科研资源配置的区域差异, 也揭示了数据采集的系统性偏差。值得注意的是, 此类地理偏倚和数据缺失可能产生双重负面影响: 一方面导致我们对南半球和热带生物多样性热点区域的遗传多样性认知不足; 另一方面, 数据标注不规范引发的坐标偏差可能进一步扭曲物种分布模型(Boria et al, 2014), 从而误导保护优先区的规划决策。为减少这些偏差, 未来研究需要推动全球科研资源的均衡分配, 通过国际合作项目支持数据匮乏区域的采样和测序工作, 并严格规范元数据上传标准, 确保遗传数据关联样本原始采集地坐标; 同时应整合环境DNA和公民科学(如iNaturalist数据库)等新兴技术来扩大监测覆盖范围, 此外, 我国自主研发的GenBase数据库(https://ngdc.cncb.ac.cn/)也为解决这些问题提供了重要技术支撑, 该数据库通过智能化数据校验系统自动识别元数据错误, 并借助区域共享网络促进跨机构数据协作, 这些功能将有助于改善我国西南、西北等数据薄弱区域的遗传信息收集工作, 并为生物多样性保护提供更可靠的科学依据。

本文的其它图/表

• 表1 动物界、植物界和真菌界的代表性序列统计
  
• 图1 动物界(A、B)、植物界(C、D)和真菌界(E、F)代表序列网格水平全球时空分布格局。左列(A、C、E)分别展示动物界(COI)、植物界(rbcL)和真菌界(ITS)序列的空间分布格局, 基于4° × 4°网格系统, 颜色梯度表示采用自然断点法划分的6个序列密度等级。右列(B、D、F)分别展示动物界(COI)、植物界(rbcL)和真菌界(ITS)序列的年际变化趋势, 通过一般线性模型计算各网格内序列数量与年份的相关系数(正值表示增长趋势, 负值表示下降趋势), 黑色边框表示相关系数达到显著(P < 0.05)的网格。