SBEARS—a site-based method to estimate ancestral ranges of species

宏观进化 生物 航程(航空) 稳健性(进化) 生物地理学 现存分类群 物种分布 宏观生态学 进化生物学 生态学 系统发育树 栖息地 生物化学 基因 复合材料 材料科学
作者
Leandro Duarte,Gabriel Nakamura,Fabricio Villalobos,Carolina Prauchner,Juliene Lopes Costa,Martin Schwade,Renan Maestri
出处
期刊:Evolution [Oxford University Press]
卷期号:79 (11): 2341-2354 被引量:1
标识
DOI:10.1093/evolut/qpaf173
摘要

Assessing the geographic dimension of diversification is paramount to integrate macroecology and macroevolution. Estimating ancestral ranges of species from phylogenies and spatial distribution of extant species has been fundamental for historical biogeography and can help in this endeavor. Yet, improvements in the available tools to estimate ancestral ranges are still necessary to produce fine-grained spatial reconstructions. We introduce a method called SBEARS (Site-Based Estimation of Ancestral Range of Species) to reconstruct ancestral ranges at finer grain resolutions, which does not require a priori definition of biogeographic regions and provides information about the spatial distribution of ancestral nodes in a user-friendly format. We test the robustness of SBEARS using simulated datasets and thereby demonstrate that the method reliably reconstructs ancestral ranges at rates higher than other methods implemented in the R packages BioGeoBEARS and rase. Further, we employ SBEARS to reconstruct ancestral ranges of Sigmodontinae rodents and compare them to those generated by BioGeoBEARS and rase. SBEARS builds upon other available methods as a reliable alternative for ancestral range reconstruction where a fine-grain geographic resolution is required.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
5秒前
可靠月亮完成签到,获得积分10
8秒前
Godweless完成签到,获得积分10
8秒前
白白不喽完成签到 ,获得积分10
9秒前
匡林威完成签到 ,获得积分10
9秒前
Orange应助张正采纳,获得10
9秒前
甘sir完成签到 ,获得积分10
10秒前
耶啵耶啵耶完成签到 ,获得积分10
12秒前
墨绝发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
伶俐的火完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
史克珍香完成签到 ,获得积分10
18秒前
活泼的大船完成签到,获得积分0
19秒前
Agatha完成签到 ,获得积分10
19秒前
Yivano完成签到 ,获得积分10
20秒前
colin完成签到 ,获得积分10
21秒前
张正发布了新的文献求助10
21秒前
wenjunchen应助aaa采纳,获得50
22秒前
专注笑珊完成签到,获得积分10
23秒前
emxzemxz完成签到 ,获得积分10
29秒前
快到碗里来完成签到,获得积分10
35秒前
占那个完成签到 ,获得积分10
38秒前
老和山完成签到,获得积分10
39秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
41秒前
lichunrong完成签到,获得积分10
43秒前
丁老三完成签到 ,获得积分10
43秒前
天天快乐应助张正采纳,获得10
48秒前
舒适大山发布了新的文献求助10
50秒前
raiychemj完成签到,获得积分0
51秒前
Tunny完成签到 ,获得积分10
51秒前
liao_duoduo完成签到 ,获得积分10
52秒前
标致的斩完成签到 ,获得积分10
53秒前
55秒前
张正完成签到,获得积分10
55秒前
56秒前
buerzi完成签到,获得积分10
57秒前
Prof_W完成签到,获得积分10
58秒前
娟娟完成签到 ,获得积分10
59秒前
张正发布了新的文献求助10
59秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7204486
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8838236
关于积分的说明 18652020
捐赠科研通 6851131
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3180237
关于科研通互助平台的介绍 2338440
邀请新用户注册赠送积分活动 2154627