形態学的特徴は、系統図データから推定される初期の動物の関係に強く影響を与える可能性がある

Morphological characters can strongly influence early animal relationships inferred from phylogenomic datasets.

• Johannes S Neumann
• Rob DeSalle
• Apurva Narechania
• Bernd Schierwater
• Michael Tessler

抄録

動物の深遠な進化については、形態学的データと系統学的データの間には、系統学的にかなりの不一致がある。このことは、動物界の最古の分岐系統をめぐる激しい議論に貢献してきた。他のすべてのメタゾア（SOM）の姉妹である。ここでは、初期のメタゾアの系統樹に焦点を当てた系統樹データセット（約45,000-400,000文字、約15-100種）を用いて、形態学的データセット（約15-275文字）を組み込んだ場合の影響を評価しています。さらに、小規模な例示データセットを用いて、分類群のサンプリングを増やすことが系統推論の安定化にどのように役立つかを定量化した。また、この研究では、一般的な手法である尤度モデルとその「同等」の手法である文字重み付けスキームを多数適用しています。我々の結果は、遺伝学の典型的な見解、すなわち、ゲノムスケールのデータが形態学的データからの推論を押しのけてしまうという、系統学の典型的な見解に反している。その代わりに、形態学的データに尤度と簡略化の両方で2-10倍の重み付けをすると、場合によっては、どの系統がSOMであると推定されるかを「反転」させることができる。これは典型的には、CtenophoraをSOMとする分子仮説がPoriferaに反転する結果となります（場合によってはPlacozoa）。しかし、分類群のサンプリングを増やすことで系統の安定性が向上し、大規模な分子データセット（20万文字以上、最大100分類群）の中には、形態学的データを≧100倍に加重しても、ノードの安定性を示すものもあります。その結果、我々の解析は3つの強いメッセージを持っています。A) ゲノムデータが自動的に形態学的データを"追い出す"という仮定は、SOMの問題については必ずしも真実ではありません。形態学的データは、形態学的データの数が何千倍にもなっていても、組み合わせたデータセットの解析において強い影響力を持っている。そのため、形態学的データは先験的にカウントアウトされるべきではない。B.)SOMノードの安定性が、いくつかのゲノムデータセットにおいて、どのようにして向上するのかを初めて定量化した。C.) "反転点"のパターン(すなわち、推定されたSOMを変更するために必要な形態学的データの重み付け)は、行列の系統的安定性に関する情報を運ぶ。重み付け空間は、データセットの比較可能性を評価するための革新的な方法であり、新しい感度分析ツールとして開発されるべきである。

There are considerable phylogenetic incongruencies between morphological and phylogenomic data for the deep evolution of animals. This has contributed to a heated debate over the earliest-branching lineage of the animal kingdom: The sister to all other Metazoa (SOM). Here we use published phylogenomic datasets (∼45,000-400,000 characters in size with ∼15-100 taxa) that focus on early metazoan phylogeny to evaluate the impact of incorporating morphological datasets (∼15-275 characters). We additionally usesmall exemplar datasets to quantify how increased taxon sampling can help stabilize phylogenetic inferences. We apply a plethora of common methods, i.e. likelihood models and their "equivalent" under parsimony: character weighting schemes. Our results are at odds with the typical view of phylogenomics, i.e., that genomic-scale datasets will swamp out inferences from morphological data. Instead, weighting morphological data 2-10× in both likelihood and parsimony can in some cases "flip" which phylum is inferred to be the SOM. This typically results in the molecular hypothesis of Ctenophora as the SOM flipping to Porifera (or occasionally Placozoa). However, greater taxon sampling improves phylogenetic stability, with some of the larger molecular datasets (>200,000 characters and up to ∼100 taxa) showing node stability even with ≧100× up-weighting of morphological data. Accordingly, our analyses have three strong messages. A) The assumption that genomic data will automatically "swamp out" morphological data is not always true for the SOM question. Morphological data have a strong influence in our analyses of combined datasets, even when outnumbered thousands of times by morphological data. Morphology therefore should not be counted out a priori. B.) We here quantify for the first time how the stability of the SOM node improves for several genomic datasets when the taxon sampling is increased. C.) The patterns of "flipping points" (i.e., the weighting of morphological data it takes to change the inferred SOM) carry information about the phylogenetic stability of matrices. The weighting space is an innovative way to assess comparability of datasets that should be developed into a new sensitivity analysis tool.

© The Author(s) 2020. Published by Oxford University Press, on behalf of the Society of Systematic Biologists.