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近日，中国科学院生态环境研究中心战爱斌研究团队创新性地整合基因组与表观基因组数据，系统评估了入侵物种在全球气候变化下的适应潜力与入侵风险。该研究提出了以基因组适应和表观基因组适应为核心的研究框架，通过广义不相似性模型（Generalized Dissimilarity Modeling，GDM）和梯度森林模型（Gradient Forest，GF）分别构建了遗传/表观遗传变异-生态因子的相关性模型。进一步应用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC），首次构建了定量化指标——基因组-表观基因组指数（Genomic-Epigenomic Index，GEI），用于解析未来气候适应潜力与入侵风险格局。以全球范围内的入侵物种菊海鞘（Botryllus schlosseri）为例，研究发现不同地区群体的基因组和表观基因组适应能力存在显著差异。例如，北美冷温带地区的群体在未来气候变化中适应性较弱，而地中海地区的群体则表现出较强的适应能力和更高的入侵风险。同时，原产地群体的入侵风险显著高于入侵地群体。此外，研究发现，部分区域的物种可能通过快速表观基因组调节机制应对环境压力，从而增强其适应能力和入侵风险。该研究不仅发展了多组学数据与生态模型相结合的方法学和研究框架，还强调了整合基因组与表观基因组信息等多组学信息在评估物种适应潜力和入侵风险中的重要性。研究结果为深入理解物种对气候变化的响应机制提供了新视角，同时为入侵物种的早期监测预警与科学管控提供了理论依据和技术支持。
近期相关研究：
Yiyong Chen; Yangchun Gao; Xuena Huang; Shiguo Li; Zhixin Zhang; Aibin Zhan; Incorporating adaptive genomic variation into predictive models for invasion risk assessment, Environmental Science and Ecotechnology, 2024, 18: 100299.
Yiyong Chen; Ping Ni; Ruiying Fu; Kieran J. Murphy; Russell C. Wyeth; Cory D. Bishop; Xuena Huang; Shiguo Li; Aibin Zhan; (Epi)genomic adaptation driven by fine geographical scale environmental heterogeneity after recent biological invasions, Ecological Applications, 2024, 34: e2772.
Yangchun Gao; Yiyong Chen; Shiguo Li; Xuena Huang; Juntao Hu; Dan G. Bock; Hugh J. MacIsaac; Aibin Zhan; Complementary genomic and epigenomic adaptation to environmental heterogeneity, Molecular Ecology, 2022, 31: 3598-3612.
