Deep learning derived leaf traits reveal phylogenetic and environmental drivers of diversification in Rhododendron

IF 6.3 1区环境科学与生态学 Q1 ECOLOGY

Journal of Ecology Pub Date : 2026-09-25 DOI:10.1111/1365-2745.70440

Zhen-Yu Lyu, Ming-Zhu Li, Nan Zhou, Kun Guo, Yi-Na Li, Shi-Kang Shen

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Abstract

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深度学习衍生的叶片特征揭示了杜鹃花多样化的系统发育和环境驱动因素

叶片性状调节植物的热量和水分交换，受进化历史和环境条件的驱动。然而，对于物种丰富度较高的进化支系，大尺度性状数据往往受到限制，这使得很难评估历史性状差异和当代环境变化的相对贡献。在此，我们建立了一个自动化的工作流程，从68,802个杜鹃花标本（624个物种和26个变种）的44,020个样本中检测到的105,897个完整叶片中提取叶片面积和圆度。叶面积表现出较强的系统发育信号（Blomberg’s K = 1.21），而圆度受共同祖先的限制较小（Blomberg’s K = 0.50）。Multi - optima Ornstein - Uhlenbeck （OU）模型表明祖先叶面积较小，并指出适应最优的6次变化，其中大部分发生在30 - 10万年之间。从渐新世开始，叶面积进化速率增加，重叠了喜马拉雅隆起和相关气候重组的主要阶段。当代气候只占叶片性状变异的有限部分。叶面积与平均日差、风速和海拔高度呈负相关，与年平均气温、降水季节性和太阳辐射呈正相关（p < 0.05）。叶片圆度随降水季节、风速和海拔升高而增大，随年平均气温升高而减小（p < 0.05）。即使在这两个亚属共同发生并占据大致相似的气候空间的地方，它们在叶片特征如何追踪风暴露方面也存在差异。在subg。随着风速和海拔的增加，杜鹃花的叶面积减少幅度更大，叶片更圆。相比之下，在subg. 5中观察到不同的叶片性状模式。膜属植物的优势可能在于其对遮蔽生境的占有程度较高，以及两个亚属对环境的敏感性不同。综合：本研究揭示了杜鹃花叶片形态的多样性不仅受到广泛的进化历史和当代环境的影响，而且还受到不同进化谱系在相似的环境生态位中采取差异化适应策略的影响。

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来源期刊

Journal of Ecology 环境科学-生态学

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期刊介绍： Journal of Ecology publishes original research papers on all aspects of the ecology of plants (including algae), in both aquatic and terrestrial ecosystems. We do not publish papers concerned solely with cultivated plants and agricultural ecosystems. Studies of plant communities, populations or individual species are accepted, as well as studies of the interactions between plants and animals, fungi or bacteria, providing they focus on the ecology of the plants. We aim to bring important work using any ecological approach (including molecular techniques) to a wide international audience and therefore only publish papers with strong and ecological messages that advance our understanding of ecological principles.