Inference of biogeographic history by formally integrating distinct lines of evidence: genetic, environmental niche and fossil
Inference of biogeographic history by formally integrating distinct lines of evidence: genetic, environmental niche and fossil
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通过正式整合不同的证据来推断生物地理历史：遗传、环境生态位和化石
DOI：
10.1111/ecog.04327
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
5.9
通讯作者：
Strand, Allan E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hoban, Sean;Dawson, Andria;Robinson, John D.;Smith, Adam B.;Strand, Allan E.
历史生物地理学的一个主要焦点是了解物种范围、丰度和遗传连通性的变化以及群落组成的变化。传统上，生物地理推断依赖于不同的证据线，包括DNA序列、化石和后置生态位模型。在这篇综述中，我们提出利用来自不同学科的多种不同数据类型的综合建模方法的发展有可能彻底改变生物地理学领域。尽管每种数据类型都包含物种生物地理历史的不同方面的信息，但很少有研究正式地将多种类型整合到分析中。例如，基于不同数据类型（如化石和遗传学）的分析之间的事后一致性通常被认为表明可能的生物地理历史。不幸的是，对不同数据的分析往往得出不一致的结论。因此，关于冰川后迁移的速度和时间、冰川避难所的位置和规模以及长距离分散的程度，基本的和未解决的争论仍在继续。正式的统计整合可以帮助解决这些问题。更具体地说，正式集成可以利用所有可用的证据，解释与不同数据类型相关的固有偏差，并量化数据和过程的不确定性。由于网络基础设施、空间建模、在线和聚合生态数据库、数据处理和定量方法的最新进展，跨领域的数据和模型的新颖、定量整合现在成为可能。我们的目的是为遗传、化石和环境/发生数据的严格整合提供案例和例子，以推断生物地理历史。特别是，我们1)审查了对这样一个框架的需求；2)解释用于推断生物地理历史的常见数据类型和方法（以及每种方法的挑战）；3)回顾生物地理学中最新的数据整合实例；4)对现有方法提出一系列新颖的改进建议；并对技术可行性和未来机遇进行了展望。
A primary focus of historical biogeography is to understand changes in species ranges, abundance and genetic connectivity, and changes in community composition. Traditionally, biogeographic inference has relied on distinct lines of evidence, including DNA sequences, fossils and hindcasted ecological niche models. In this review we propose that the development of integrative modeling approaches that leverage multiple distinct data types from diverse disciplines has the potential to revolutionize the field of biogeography. Although each data type contains information on a distinct aspect of species’ biogeographic histories, few studies formally integrate multiple types in analysis. For example, post hoc congruence among analyses based on different data types (e.g. fossils and genetics) is commonly assumed to indicate likely biogeographic histories. Unfortunately, analyses of different data often reach discordant conclusions. Thus, fundamental and unresolved debates continue regarding speed and timing of postglacial migration, location and size of glacial refugia, and degree of long distance dispersal. Formal statistical integration can help address these issues. More specifically, formal integration can leverage all available evidence, account for inherent biases associated with different data types, and quantify data and process uncertainty. Novel, quantitative integration of data and models across fields is now possible due to recent advances in cyberinfrastructure, spatial modeling, online and aggregated ecological databases, data processing and quantitative methods. Our purpose is to make the case for and give examples of rigorous integration of genetic, fossil and environmental/occurrence data for inferring biogeographic history. In particular, we 1) review the need for such a framework; 2) explain common data types and approaches used to infer biogeographic history (and the challenges with each); 3) review state‐of‐the‐art examples of data integration in biogeography; 4) lay out a series of novel, suggested improvements on current methods; and 5) provide an outlook on technical feasibility and future opportunities.
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