整合Sanger测序和下一代测序数据有助于揭示卷叶蛾科（鳞翅目：Gelechioidea）昆虫之间的系统发育关系

《Systematic Entomology》：Integrating Sanger and next-generation sequencing data sheds light on phylogenetic relationships among gelechioid moths (Lepidoptera: Gelechioidea)

Gelechioidea超族的系统发育与分类修订基于57种内群 taxon的1767个核蛋白编码基因分析，整合了之前的Sanger测序数据。主要发现：Stenomatinae（Depressariidae亚科）独立成科Stenomatidae；Elachistidae修订为包含Cacochroinae、Ethmiinae等的新单系群。通过ML和ASTRAL分析，揭示了四主系统发育分支，但存在基因树估计误差导致的拓扑差异。提出Pterolonchidae有效性存疑，并修正了Depressariidae的亚科组成。

　　Gelechioidea，作为鳞翅目中一个极具多样性的超科，长期以来是进化研究中的一个挑战性课题。尽管其已知的物种数量约为18,500种，但考虑到大量尚未描述的物种，该超科被认为是鳞翅目中物种最多的超科之一。Gelechioidea的成员不仅在生态功能上具有重要意义，如授粉、植食、捕食和寄生行为，还在农业上扮演重要角色，包括棉花、番茄和小麦等经济作物的重要害虫。然而，由于缺乏对种级关系的清晰解析，以及系统发育和分类学上的不确定性，该超科的研究相对较少。

早期对Gelechioidea系统发育的研究多采用形态学和分子数据。Hodges（1998）首次引入了系统发育学中的分支系统方法，通过分析一个包含种或亚科的特征矩阵，探讨了Gelechioidea内部的种间关系，并提出了许多新的分类调整。随后，Kaila（2004）通过193个形态特征和143个物种，构建了首个基于物种的系统发育树。Kaila等（2011）进一步利用了7个基因和109个物种，构建了更全面的分子系统发育分析，但结果仍然显示出该超科中一些分类的不稳定性。近年来，Wang和Li（2020）在8个基因和89个物种基础上，提出了20个新的分类，其中包括Peleopodidae和Ethmiidae，这些分类被解释为与Heikkil?等（2014）定义的Depressariidae有所不同。

随着高通量测序技术的发展，基因组学方法在系统发育研究中变得越来越重要。本研究利用了57个内群物种的基因组和转录组数据，提取了1767个核蛋白编码基因，旨在更准确地解析Gelechioidea的系统发育结构。此外，我们还整合了之前三项分子系统发育研究中可用的Sanger测序数据，以提高物种采样量，并进一步分析种内关系。这种多源数据的整合，使得我们能够更全面地探讨Gelechioidea的分类和演化历史。

通过最大似然法（Maximum Likelihood, ML）和快速系统发育分析（ASTRAL），我们构建了多个系统发育树，并对不同分析方法的结果进行了比较。结果显示，Gelechioidea在系统发育树中主要分为四个分支。其中，Stenomatinae（Depressariidae）被确定为与其余Gelechioidea类群的姐妹群，并因此被提升为一个独立的科，即Stenomatidae。同时，我们发现Elachistidae的当前定义并不单系，提出新的分类方案，将Elachistinae、Parametriotinae、Cacochroinae（Depressariidae）和Ethmiinae纳入Elachistidae，即Elachistidae stat. nov.。这些结果不仅揭示了Gelechioidea内部的系统发育关系，也对现有的分类系统提出了重要的修正。

在系统发育树的构建过程中，我们注意到不同分析方法可能会导致不同的结果。例如，基于核苷酸数据的分析与基于氨基酸数据的分析之间，以及不同的分支划分策略，可能会产生一些拓扑结构上的差异。这种差异在部分树中尤为明显，尤其是在较近的分支上。这表明，当前的系统发育分析仍然存在一定的不确定性，尤其是在涉及基因组数据的估计误差时。尽管大多数节点都具有较高的支持值，但某些较深的分支却显示出较短的分支长度，这可能是由于系统发育树的快速辐射导致的。

在分析过程中，我们还对不同分类群的稳定性进行了评估。例如，我们发现Peleopodidae在系统发育树中的位置存在一定的不确定性，可能受到不同基因组数据的影响。同样，Batrachedridae和Coleophoridae的分类也存在一定的争议。尽管这些分类在不同的研究中被多次提及，但它们的系统发育位置在本研究中并未得到一致的确认。这表明，需要更多的数据和更深入的分析来进一步厘清这些分类的演化关系。

此外，我们还探讨了基因组数据在系统发育分析中的重要性。尽管基因组数据在解析系统发育关系方面具有显著优势，但在某些情况下，基因组数据的不完整性或错误可能导致系统发育树的偏差。例如，某些基因的不稳定性可能影响整个系统的构建。因此，在分析过程中，我们采用了多种方法来减少这些误差，包括对基因树的筛选、分支支持值的评估以及不同数据类型的比较。通过这些方法，我们能够更准确地解析Gelechioidea的系统发育结构，并为未来的分类学研究提供重要的参考。

综上所述，Gelechioidea的系统发育研究仍然面临诸多挑战，尤其是在分类学和系统发育关系的解析上。尽管我们已经取得了一些进展，但仍然需要更多的数据和更深入的分析来进一步完善这一超科的分类系统。未来的研究应重点关注如何提高分类的稳定性，以及如何更有效地利用基因组数据来解析系统发育关系。同时，还需要关注不同分类群之间的相互关系，以及它们在生态系统中的功能和角色。这些研究不仅有助于理解Gelechioidea的演化历史，也为其他生物类群的系统发育研究提供了借鉴。