物种间加性遗传变异水平存在显著差异

《PLOS Biology》：Levels of additive genetic variation vary substantially between species

　　

群体育种能力取决于其加性遗传方差（additive genetic variance, VA）水平，尽管已知大多数生物的大多数性状都存在一定加性遗传变异，但其在物种间的变异程度尚缺乏系统刻画。本研究通过整合220个多细胞真核物种的3,209个遗传力（narrow-sense heritability, h²）估计值和172个物种的1,852个可演化性（evolvability, IA）估计值，探究该问题。利用系统发育广义线性混合模型（phylogenetic generalized linear mixed model, PGLMM），研究发现物种间可演化性存在显著且高度的变异。该变异很大程度上可由系统发育亲缘关系解释，数据中植物的可演化性显著高于动物。虽然遗传力也存在物种间差异，但差异较为细微，且植物并不特殊。研究进一步考察了可演化性和遗传力的物种间变异是否源于突变率、有效种群大小（effective population size, Ne）、基因组大小、倍性和重组率的差异，但未发现任何因素具有显著影响的证据。然而，置信区间较大，表明检测这些因素与VA估计值之间关联的统计效力不足。

## 研究背景与核心问题

群体对自然选择的响应能力取决于其数量遗传变异（quantitative genetic variation），尤其是关键性状背后的加性遗传方差（VA）。尽管已知大多数性状均存在一定加性遗传变异，且已发表估计值之间存在 substantial variation，但关于这些变异水平是否在物种间系统性变化、以及何种因素影响这种变异，目前认识有限。理解这一问题对于揭示复杂性状的遗传架构及其进化机制至关重要。

VA的估计值因测量尺度不同而难以直接比较，因此通常通过除以表型方差（VP）进行标准化，得到狭义遗传力（h²=VA/[VA+V_NA+V_E]，其中V_NA为非加性遗传方差，V_E为环境方差）。然而，仅依赖遗传力存在局限：由于VA同时出现在分子和分母中，且分母中其他方差组分可能与VA相关，VA的增加未必导致h²的相应增加。为此，Charlesworth首次提出并由Houle发展的可演化性（evolvability, IA=VA/均值²）以及加性遗传变异系数（coefficient of additive genetic variance, CVA=√IA）成为衡量群体适应性潜力的重要指标。尽管DNA序列多样性在物种间差异显著，但VA的物种间变异证据仍显不足。先前研究发现鸟类和哺乳类中遗传力存在显著物种间变异但CVA无显著变异，提示这种差异可能源于非加性遗传方差或环境方差的物种间变异，而非VA本身。

## 研究设计与核心发现

研究人员开展了迄今最广泛的多细胞真核生物比较分析，系统探究IA和h²的物种间变异模式及其潜在驱动因素。研究发表于《PLOS Biology》。核心发现包括：存在显著的物种间可演化性变异，且该变异具有强烈系统发育信号；植物可演化性显著高于动物；遗传力亦存在物种间变异但模式不同；多种候选因素均未能解释观察到的变异模式。

## 关键技术方法

研究数据来源于1992至2022年间Web of Science索引文献，聚焦《Journal of Evolutionary Biology》《Evolution》《Heredity》《Proceedings of the Royal Society B》四本期刊。样本队列涵盖220个物种的3,209个遗传力估计值和172个物种的1,852个可演化性估计值，约等比例覆盖鸟类、哺乳类、节肢动物和植物，兼及少量鱼类、蛛形纲、两栖类和爬行类。估计值筛选优先考虑大样本量和最小化偏差的模型结构，动物模型（animal model）优先于亲子回归设计。质量控制包括剔除人工选择性状和近交系估计值，对IA进行log₁₀变换处理。分析采用MCMCglmm包拟合系统发育广义线性混合模型（PGLMM），设置780,000次迭代（预烧期180,000次，稀释间隔250次），以Time Tree构建系统发育树。模型包含系统发育和非系统发育两个物种水平随机效应，以及性状类型、维度、估计方法和环境等固定效应。相关性分析采用 signed R² 量化各预测因子（包括核苷酸突变率、蛋白质组规模的点突变率、基因组大小、基因数、倍性、重组率、繁殖方式、有效种群大小Ni、体质量、体长、寿命和世代时间）的解释力。

## 研究结果

### 可演化性（IA）存在显著物种间变异

模型拟合显示，IA存在显著的物种间变异，随机效应总方差中39%归因于物种差异。变异幅度 substantial：前25%物种的可演化性是后25%物种的9.3倍。系统发育贡献突出，系统发育项解释38%的随机效应方差。这种系统发育效应主要表现为植物与动物的差异：植物IA比动物高4.7倍，且显著高于各动物亚群；祖先状态重建显示植物祖先的可演化性估计为动物祖先的4.3倍。但该差异与系统发育模型一致，将类群身份作为固定效应时其系数不显著异于零。限定动物内部分析仍发现显著物种间变异（占方差24%），植物、哺乳类、节肢动物和鱼类内部亦然，但数据不足以区分系统发育与非系统发育效应。简化分析（仅动物模型估计的线性形态性状，493个估计值，63个物种）结果定性一致：物种间变异占58%，系统发育占56%。

其他固定效应方面，不同性状类型可演化性差异显著（全检验P<0.001），行为性状IA最高；维度效应显著（P<0.001），二次方和三次方性状分别为线性性状的1.7倍和3.5倍，计数性状为3.4倍；估计方法显著影响结果（P=0.012），全同胞设计估计值为动物模型的4.0倍，而中亲-后代回归仅为0.40。环境设置总体显著（P=0.003）但无单独水平显著。

预测因子分析经Bonferroni校正后，仅动物体长与可演化性显著相关，解释了约46%的物种间方差；体型倍增预测IA增加1.3倍。其他因子包括突变率、有效种群大小等均无显著关联。

### 遗传力（h²）变异模式不同

遗传力模型存在大量零估计值过剩，这可能源于方法学因素（亲属性状值负相关时VA估计为零）。物种间变异占总随机效应方差24%，但无法明确归因于系统发育或非系统发育组分。四分位比为1.8倍。植物和动物内部存在显著变异，但哺乳类和鱼类仅边际显著。

固定效应中，性状类型差异显著（P<0.001），形态性状h²最高，适合度性状最低；估计方法显著（P<0.001），全同胞设计高0.21；维度和环境效应微弱但显著，实验室估计高于自然种群。预测因子分析经多重检验校正后，仅倍性显著：多倍体遗传力低于二倍体。

### 可演化性与遗传力的关系

个体估计层面IA与h²显著但微弱相关（r=0.24）；物种层面无显著相关（r=0.13）。残差方差均值标准化值（IR=IA[1-h²]/h²）与IA个体层面（r=0.73）和物种层面（r=0.69）均强正相关，与h²个体层面（r=-0.33）和物种层面（r=-0.51）负相关。IR的物种间变异模式类似IA，具有系统发育信号且植物较高。

## 讨论与结论

### 可演化性物种间变异的本质

多证据表明观察到的变异具有真实的物种间成分：显著的系统发育效应无法由种群内变异解释；模型结构已有效控制种群内变异。与Young和Postma的结果比较显示方法学差异可导致表观不一致。关于变异驱动因素，最 surprising 的是突变率代理变量与可演化性无显著关联，这可能源于：蛋白质编码区突变率代理未能涵盖调控区域（GWAS命中位点多位于非编码区）；效应大小分布的物种间变异未知；结构变异和转座元件插入率的物种估计匮乏。有效种群大小与可演化性无显著相关符合理论预期：仅在漂变强于选择或性状近乎中性时，VA才对Ne敏感；有效中性突变输入（Neu）未必随Ne增加而增加。

体长与动物可演化性的正相关经多重检验校正后仍显著，可能机制包括：大体型物种世代时间较长而每世代突变率较高；分布范围更广导致局部适应性遗传变异的维持；或性状尺度效应本身的影响。

### 植物高可演化性的可能原因

植物与动物的差异虽与系统发育模型一致，但幅度 substantial（~4.7倍）。可检验假说受限两大因素：两类群各自的单系性导致独立对比不足；基因数等特征在类群内部变异小。突变率、有效种群大小、交配系统、基因组大小和倍性均不能解释该差异。两个突出差异包括：植物拥有叶绿体额外基因组，细胞器基因组变异可能贡献表型变异；以及跨代表观遗传继承（transgenerational epigenetic inheritance, TEI）潜力不同，植物DNA甲基化标记在配子发生中多被保留，而动物经历广泛重编程。然而，表观重组自交系实验可能高估自然种群中甲基化变异的贡献，且自然种群中表观变异多由遗传决定，故TEI难以充分解释植物的高可演化性。

### 其他方法学发现

与Hansen等报道的立方性状可演化性约为线性性状9倍不同，本研究发现比例接近1:2:3，提示不同维度变异相对独立。差异源于更大样本量、更多控制变量以及对数变换处理。计数性状首次被发现具有显著更高的IA和更低的h²，可能反映模块化发育过程的生物学特性及低计数下的统计尺度效应。本研究未发现生活史与形态性状的可演化性差异，与先前研究不同——这可通过控制性状维度解释：形态性状65%为线性，而生活史性状46%为持续时间、51%为计数。

残差方差与加性遗传方差的正相关在物种层面成立，表明联结这两种方差的因素跨物种运作，支持Hansen等关于等位基因频率增加同时提升加性遗传方差和上位性方差的理论预期，以及Houle关于复杂性状对遗传和环境扰动均更敏感的论点。

### 遗传力变异的来源

遗传力变异不太可能主要由VA差异驱动，因IA与h²物种层面无显著相关，而IR与h²强负相关。多倍体遗传力较低可能反映非加性遗传互作增加，这与遗传力作为比值对残差方差的敏感性一致。实验室h²高于自然种群不能用VA或IR差异简单解释，提示更微妙的遗传与环境变异交互作用。计数性状高IA但低h²的模式与其高IR一致。

### 研究结论

研究发现了加性遗传方差两种衡量指标——可演化性（IA）和遗传力（h²）——的显著物种间变异。可演化性具有清晰的系统发育信号，植物显著高于动物。遗传力同样存在物种间变异，但与可演化性无物种层面相关，提示该变异可能源于残差方差而非加性遗传方差本身。尽管未能解释观察到的变异来源，研究结果明确表明某些物种具有 substantially greater 的进化能力。