幾何形態(tài)測量學及其在直翅目研究中的應用

陸相宜, 邊 迅 *, 鄧維安

(1.珍稀瀕危動植物生態(tài)與環(huán)境保護教育部重點實驗室(廣西師范大學), 廣西 桂林 541006；2.廣西珍稀瀕危動物生態(tài)學重點實驗室(廣西師范大學), 廣西 桂林 541006)

不同生物有不同的形態(tài)結構，同一生物在不同生長階段或不同性別之間的形態(tài)特點也存在一定差異，因而形態(tài)學在生物系統(tǒng)學中有著重要地位。形態(tài)學最初階段是通過肉眼直接比較，對間斷性形態(tài)差異進行描述，從而獲得定性的結果[1]。形態(tài)測量學是基于形態(tài)學發(fā)展而來的一個分支，主要對生物形狀和形狀變化進行定量描述、分析和解釋。傳統(tǒng)的形態(tài)測量方法建立在一些點對點測量(距離、比率或角度)的統(tǒng)計分析基礎之上，反映被研究生物的形態(tài)特征[2]，其最常用的數(shù)據(jù)變量為線性距離(linear distance)，主要是生物體中任意兩點之間的直線距離，或能用直線距離表示的特征(例如角度、面積、體積等)。雖然傳統(tǒng)形態(tài)測量學發(fā)展到后期將多元統(tǒng)計與形態(tài)性狀的數(shù)值表征相結合，但線性距離作為形態(tài)學研究中的單變量難以真正捕獲并保存樣本的空間形態(tài)信息。20世紀80年代，學者突破傳統(tǒng)形態(tài)測量學的局限，開始著重比較生物體的拓撲結構，通過標志點和標志點相對位置幾何信息的匹配，利用標志點坐標的空間相對位置幾何信息反映生物體的幾何形狀[3]，幾何形態(tài)測量學逐漸得以發(fā)展；20世紀90年代，研究人員針對生物外形差異，基于笛卡爾坐標使用幾何形態(tài)測量法(geometric morphometrics)捕獲生物的形狀，并通過多元統(tǒng)計方法儲存分析這些形態(tài)特征信息，被稱為“幾何形態(tài)測量學的革命”[4-5]。幾何形態(tài)測量學使得生物體的形態(tài)特征能通過數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來，并用于生物分類和系統(tǒng)發(fā)育分析。

幾何形態(tài)測量學在一定程度上解決了形態(tài)分類的不確定性，并可以區(qū)分隱存種，是根據(jù)表型鑒定不同類群的有力工具，已廣泛應用于多個領域[6-12]。昆蟲外骨骼和翅易測量，不像其他動物的軟體組織會發(fā)生物理形變。Daly[13]首次將幾何形態(tài)測量學應用于昆蟲研究。此后，幾何形態(tài)測量學在昆蟲領域的應用才逐漸成熟。國內(nèi)幾何形態(tài)測量學起步較晚，自白明等[1]系統(tǒng)闡述幾何形態(tài)測量學原理及應用之后才陸續(xù)有相關研究開展。在幾何形態(tài)測量法的應用中，學者對其數(shù)據(jù)分析方法和應用軟件多有報道，其中Baltanás等[2]的幾何形態(tài)測量學常用方法和軟件較為全面。隨著幾何形態(tài)測量學日臻成熟和完善，新的幾何形態(tài)測量學方法和軟件不斷提出[14-18]。本文對幾何形態(tài)測量學常用分析方法和軟件進行整理，同時介紹幾何形態(tài)測量學在直翅目研究中的應用現(xiàn)狀，以期為直翅目昆蟲研究提供新思路。

1 幾何形態(tài)測量學

圖1 幾何形態(tài)測量學分析流程(改編自楊紅珍等[20])Fig.1 Geometrical morphometry analysis process (Modified from Yang, et al[20])

幾何形態(tài)測量學方法注重比較生物體自身形狀，選取笛卡爾坐標數(shù)據(jù)(cartesian coordinates)后通過縮放、旋轉、重疊等方式分離坐標中形態(tài)因素與非形態(tài)因素[19]。幾何形態(tài)測量學的分析流程[20]如圖1所示。

1.1 標點法與輪廓線法

標點法(landmark methods)與輪廓線法(outline methods)是幾何形態(tài)測量學重要的方法，都是建立在將界標點(landmark)作為數(shù)據(jù)變量的基礎上。標點法數(shù)據(jù)類型為界標點與半界標點，而輪廓線法數(shù)據(jù)類型主要為曲線函數(shù)。Bookstein[21]確定了3種界標點類型：第1類(I型)為組織或結構之間的交點；第2類(II型)為形態(tài)曲線切點，即曲線拐點；第3類(III型)為能夠涵蓋組織或結構最大位置信息的邊緣點。第1種類型的界標點傾向于描述生物的幾何形狀，第2種和第3種構成了大量的線性距離，能更準確描述研究對象的形狀[22]。

界標點法取點的準確性很大程度上影響著應用效果。因此在取點過程中要合理選取界標點并剔除無效界標點，在降低點與點之間聯(lián)系的同時盡可能涵蓋形態(tài)特征信息[23]。界標點的選取標準見表1[24]。通常根據(jù)研究對象及實驗目的的不同，界標點的類型和位置選取不同，見表2。

輪廓線(outline)指生物組織或結構的輪廓曲線。與線性距離相比，選取輪廓線更能完整準確反映生物體的輪廓形態(tài)。輪廓線常轉化為一系列半界標點，或界標點與半界標點組合。學者通常使用Edgewarp法[25-26]和垂直投影標準[27]使界標點沿著曲線對齊。Sheets等[27]在三葉蟲個體發(fā)育輪廓形態(tài)變化研究中，列舉了2種半界標點法(Edgewarp法和垂直投影標準)，并與界標點法進行比較，結果顯示，半界標點能更準確表示個體的形狀變化信息。因此，對于一段曲線或復雜輪廓的描述，運用半界標點表示輪廓比界標點更加準確。

標點法的優(yōu)點在于數(shù)據(jù)選取清晰容易、數(shù)據(jù)量少、計算量小[28]，但也存在不足：一是，由于選取點的不連貫性，許多細微的形狀變化易被忽視；二是，標點法同源點選取是否正確，也在一定程度上影響數(shù)據(jù)分析結果與性狀特征的描述[29]。反之，輪廓法可以完整反映輪廓形態(tài)變化，卻不能分析更復雜的內(nèi)部形態(tài)結構。由于標點法與輪廓法優(yōu)缺點的互補性，兩者結合更能滿足實驗要求。例如，Dalayap等[30]將輪廓法

表1 界標點選取通用標準[24]

表2 不同類群選取界標點的位置和類型

與標點法相結合對莫氏蘭科的花瓣、萼片及唇瓣進行形態(tài)定量描述和分析，2種方法相互補充，能將數(shù)據(jù)測量誤差最小化，更準確地描述了4個品種花瓣、萼片及唇瓣的形狀變化，促進了對生物性狀分化的理解，有助于基于花瓣、萼片和唇瓣等特征的分類和辨別。

1.2 薄板樣條分析和傅里葉分析

薄板樣條分析(thin-plate spline)是標點法主要的分析方法之一，而傅里葉分析(fourier analysis)是輪廓線主要的分析方法。

薄板樣條分析在離散的界標點之間進行插值，將原本的網(wǎng)絡坐標軸系統(tǒng)轉換成扭曲變化的坐標軸函數(shù)，通過扭曲能量矩陣呈現(xiàn)出變形網(wǎng)格及其變量的問題，從而直觀看出形態(tài)的差異或變化。Swiderski[40]用薄板樣條分析描述了樹松鼠(tree squirrels)、花栗鼠(chipmunks)和地松鼠(ground squirrels)肩胛骨之間的形狀差異，揭示肩胛骨的演變過程，說明了薄板樣條分析在形態(tài)轉換研究中的實用性。薄板樣條分析法運用特征分析(eigen analysis)及主成分分析等統(tǒng)計方法，將主要扭曲(principal warp)、部分扭曲(partial warp)、相對扭曲(relative warp)等變量，通過一系列復雜運算，用數(shù)學方法描述研究對象的形狀變化，并將差異以變形網(wǎng)格的方式表示出來[28]。

傅里葉分析法屬于諧波分析，其因未能考慮同源性而受到批評，但當無法識別一組同源點時，此類方法非常有用[41]。傅里葉分析法有：徑向傅里葉分析(radial fourier analysis)、Z-R傅里葉分析(Z-R shape function)和橢圓傅里葉分析(elliptical fourier analysis, EFA)，其中橢圓傅里葉分析法是迄今為止在動植物分類及系統(tǒng)發(fā)育研究方面運用最為有效和廣泛的一類輪廓法[29]，其以一系列曲線來表示形狀輪廓。與界標點法相比，輪廓分析法無需定量分析生物形狀的總輪廓，而是將同源點或形狀簡化為一系列曲線[42]。因此，橢圓傅里葉分析特別適合分析沒有明顯變化的形態(tài)學特征的生物或形狀集[43]。Emmons等[44]用橢圓傅里葉分析辨別東太平洋3種生態(tài)型的虎鯨背鰭、背上斑塊和眼斑塊的形狀差異，表明表型分化形成與其棲息地、行為、飲食等的差異相關，并將橢圓傅里葉分析法應用到鯨類的形態(tài)計量學研究中。

1.3 主成分分析和系統(tǒng)發(fā)育主成分分析

主成分分析(principal components analysis，PCA)是幾何形態(tài)測量學的一個重要步驟，能反映生物形態(tài)變化，可作為形態(tài)變量數(shù)字化并用于后續(xù)分析的工具[21,45]。主成分分析作為幾何形態(tài)測量學常用的降維方法，它從所有變量中刪除冗余或與之密切相關的變量，建立彼此不相關的新變量，同時基于原有信息將新變量數(shù)目最小化。根據(jù)主要成分的得分繪制樣本散布點圖，得出各種樣本的分布可能是離散、重疊或交錯的。姜曉東等[46]基于地標點研究不同水系野生中華絨螯蟹，根據(jù)2個主成分繪制散點圖，結果顯示各群體之間雖有部分重疊, 但大體形成較為集中的區(qū)域，可區(qū)分出不同水系的野生中華絨螯蟹。也可以通過計算各主成分的貢獻率，并選出貢獻率高的主成分作為主要分類依據(jù)，進而鑒別相似物種，例如車星錦等[47]以瀾滄江水系196 尾荷馬條鰍屬Homatula魚類標本為研究對象，通過主成分分析找到能夠區(qū)分尾荷馬條鰍不同類群的主要鑒別特征，同時發(fā)現(xiàn)了該屬3個新種。盡管目前主成分分析的應用相當廣泛，但Uyeda等[48]認為，主成分分析采用多元分析的偏置取樣，專注于前幾個主成分的分析，因此反映的結果會有偏差，造成統(tǒng)計假象。

在進行數(shù)據(jù)分析時，忽略系統(tǒng)發(fā)育可能會導致分析結果產(chǎn)生更大的誤差[49]。近年來，考慮系統(tǒng)發(fā)育和物種間非獨立性的多元數(shù)據(jù)排序的系統(tǒng)發(fā)育主成分分析(phylogenetic principal components analysis，pPCA)被提出[50]。與傳統(tǒng)的主成分分析不同，系統(tǒng)發(fā)育主成分分析的得分是相互關聯(lián)的。系統(tǒng)發(fā)育主成分以形狀變異的非系統(tǒng)發(fā)育為導向，但得分在空間位置上保留系統(tǒng)發(fā)育協(xié)方差，使圖中顯示的視覺信息成為非系統(tǒng)發(fā)育和系統(tǒng)發(fā)育的雜合[50]。Baab等[51]分別使用主成分分析和系統(tǒng)發(fā)育主成分分析研究飲食和活動方式對馬達加斯加狐猴進化的作用，發(fā)現(xiàn)在不考慮系統(tǒng)發(fā)育時，飲食和活動方式都影響了其進化；而當考慮系統(tǒng)發(fā)育時，只有飲食對其產(chǎn)生影響。但系統(tǒng)發(fā)育主成分分析方法可能會使得分析結果偏向某一特定進化模式，而不能反映性狀多樣化的過程[49]。

1.4 聚類分析

聚類分析(cluster analysis)是在歐氏距離基礎上對研究對象的所有性狀差異進行度量，其可根據(jù)距離判斷各種群之間的親疏關系從而進行分類。聚類分析方法綜合多種因素對未知類群、相似類群進行劃分，拓寬了幾何形態(tài)測量學在各研究領域的應用。近年提出的加權主成分聚類分析方法集成了傳統(tǒng)聚類分析、加權聚類分析、一般主成分聚類分析等的優(yōu)點，能避免因指標之間高度相關性的影響或過度強調某一主成分的重要性而使聚類結果失真[52]。聚類分析方法的優(yōu)化能有效解決科學研究過程面臨的難題，為學者提供極大便利。Wang 等[53]基于地標的幾何形態(tài)測量學對2種樹蜂科Siricidae昆蟲Sirexnoctilio和S.nitobei的翅、觸角和產(chǎn)卵器形態(tài)進行量化和分析，結果表明，通過翅和產(chǎn)卵器的聚類分析能準確區(qū)分2個物種。

1.5 判別分析

判別分析(discirmiant analysis)是一種根據(jù)已知樣本的觀測數(shù)據(jù)確定判別函數(shù)，根據(jù)現(xiàn)有的判別標準比較分類未知樣本的分析方法[54]。主要的判別分析方法有Fisher判別法、距離判別法、Bayes判別法和最大似然判別法等。判別分析中常用判別空間的度量是馬氏距離，而馬氏距離已成為區(qū)分物種、亞種甚至地理或生態(tài)種群等形態(tài)變化的最有效方法之一[55]。

Fisher判別法在Fisher準則函數(shù)最大化的情況下將樣品空間維數(shù)投影到Fisher最佳判別向量，從而減小計算的維數(shù)空間，能解決差異不明顯的各類數(shù)據(jù)，從而達到判別效果。劉昌景等[56]以鸮形目Strigiformes的6種鳥類飛羽羽長、陽面羽枝長、陰面羽枝長、羽毛面積、深色羽斑面積進行Fisher判別分析，結果表明5個量化指標能準確鑒定出各物種，說明Fisher判別分析可進行種屬分類鑒定。

距離判別法是根據(jù)觀測樣本的若干數(shù)量特征對新獲得的樣本進行歸類、識別，判別其所屬類型的一種統(tǒng)計分析方法[57]。起初，距離判別中的距離是指馬氏距離，主要進行線性判別分析，但對于復雜的球形數(shù)據(jù)判別效果不佳。黃利文[57]提出基于歐氏距離的判別分析，并通過實例表明該方法在處理球形數(shù)據(jù)判別問題時明顯提高了判別效果。唐宇政[58]比較了2種判別分析方法，并基于花瓣長度和花瓣寬度利用歐氏距離判別法對鳶尾花進行分類，結果表明基于歐氏距離的區(qū)分度更高，判別效果良好?；隈R氏距離和基于歐氏距離的距離判別法相互補充，擴大了距離判別分析方法的應用廣度和深度。然而距離判別沒有考慮個體出現(xiàn)機會的大小，也沒有考慮錯判帶來的損失[59]，因此可能產(chǎn)生較大的誤差。Bayes判別法將平均誤判損失最小化，從而提高了判別準確率。肖培等[60]通過Bayes判別法鑒定9種布氏桿菌常見種，并用回代法和刀切法將樣本數(shù)據(jù)回代評價模型判別效果時，發(fā)現(xiàn)除了牛種、羊種和豬種出現(xiàn)錯判外，其余均判斷無誤，總體判斷準確率高，說明Bayes判別模型具有較高的靈敏性和穩(wěn)定性。

最大似然判別法根據(jù)先前建立的判別函數(shù)集來計算各分類樣品的歸屬概率，進而分類[61]。Sumruayphol等[62]應用距離判別法、最大似然判別法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法對比辨別不同種類肝片吸蟲，結果表明距離判別法的精度雖然較高，但是其基于的假設有時與形態(tài)學數(shù)據(jù)不符合，而最大似然判別法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡法分析效果更好。

1.6 模塊集成分析

形態(tài)模塊性(modularity)是指生物體在結構或功能上劃分為小的單元模塊，這些模塊在局部發(fā)育過程互相分離，在變異、進化中相對獨立。因此模塊化的發(fā)展被認為是促進了形態(tài)多樣化的發(fā)生。集成(integration)是指生物體功能和發(fā)育相關性狀的協(xié)調變異。研究集成的基礎是探究不同自然種群之間在形態(tài)測量學上的協(xié)方差或相關性[63]。集成強度可以通過變異在表現(xiàn)型空間維度的分布體現(xiàn)出來。若變異集中在同一維度，集成強度最大，表明所有形態(tài)測量值都相關；若變異在多個維度上分布，則不存在集成。目前，基于形態(tài)學數(shù)據(jù)，模塊性集成已在發(fā)育、基因、功能、進化等各種生物背景下都有研究，幾何形態(tài)模塊集成分析主要用于探究生物體中多個器官是以一個整體結構進化，還是分為幾個不同模塊分別進化。此分析在數(shù)據(jù)獲取時常運用標點法，利用聚類分析判斷不同器官是模塊進化還是整合進化。Goswami[64]運用聚類分析將1 832個哺乳動物三維顱面分為6個不同的模塊開展實驗，發(fā)現(xiàn)所有標本中只有3個模塊顯著集成。MINT軟件可精確判斷模塊可接受性[65]。Larouche等[66]用MINT軟件對Daniorerio和Chrosomuseos這2個種的地標協(xié)方差矩陣進行擬合，最佳擬合模型顯示頭部沒有整合，尾鰭、背鰭、臀鰭作為一個模塊，而成對的胸鰭和腹鰭各自內(nèi)部產(chǎn)生了不同的整合模式。理解形態(tài)整合和模塊性之間的相互作用是研究復雜結構形態(tài)演化的一個重要內(nèi)容[67]。Monteiro等[68]探究了葉口蝠科Phyllostomatidae下頜骨的進化整合關系，認為進化整合過程在一定程度上是生物體器官自然選擇的結果，與模塊發(fā)育無必然關系。

幾何形態(tài)測量學作為低成本研究方法推動著各學科的發(fā)展，受到不少學者青睞。通常幾何形態(tài)測量學運用多種方法(例如橢圓傅里葉分析、主成分分析和聚類分析結合[69]或主成分分析法、典型變量分析法、薄板樣條及聚類分析結合[70]等)進行綜合分析，以提高研究結果的可靠性。

2 幾何形態(tài)測量學常用軟件

隨著數(shù)學與統(tǒng)計學不斷發(fā)展，形態(tài)測量學在生物學中的研究范圍也隨之擴展，用于數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計分析、可視化圖像生成等的軟件工具衍生而出。本文統(tǒng)計了常見的應用軟件，見表3。

表3 常用幾何形態(tài)測量學應用軟件

傳統(tǒng)的形態(tài)測量學分析方法往往需要分析運算大量坐標數(shù)據(jù)，需由多個軟件完成，過程耗時且繁瑣。迄今為止，越來越多學者致力于將界標點數(shù)據(jù)分析與現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)分析相結合，通過數(shù)據(jù)集成分析快速、方便地得出界標點數(shù)據(jù)分析結果。例如，Geomorph綜合性軟件可以實現(xiàn)在同一軟件中完成多種分析[17]。白明等[18]開發(fā)的web數(shù)據(jù)工具，可對多個特征信息進行組合比較，并能從特定類群或研究對象的多個特征中得出整體相似度估值。

3 幾何形態(tài)測量學在直翅目中的應用

幾何形態(tài)測量學大多致力于脊椎動物研究上，在昆蟲領域，國內(nèi)昆蟲幾何形態(tài)學研究主要集中在鱗翅目、鞘翅目、膜翅目、長翅目、蜻蜓目及脈翅目[85]。直翅目中幾何形態(tài)測量學的研究報道相對較少，且主要集中在分類鑒定和形態(tài)變異方面。

3.1 幾何形態(tài)測量學在直翅目分類研究中的應用

直翅目主要依據(jù)前胸背板、翅型和翅脈脈序、生殖器、足等外部形態(tài)特征描述進行鑒定。這種方法雖能直觀表示生物的形態(tài)結構，但是要求鑒定者具有較高的專業(yè)水平，且將定性的形態(tài)信息量化為能直接進行統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)。幾何形態(tài)測量學是一個可保留細微信息且可將形態(tài)信息數(shù)字化的高效、準確方法，為生物分類提供了可靠的分析途徑。例如，鄧維安等[32]對20種蚱類昆蟲前胸背板特征進行因子分析、主成分分析和聚類分析，主成分分析得出蚱類昆蟲科級水平上常用的分類特征是可靠的，聚類分析則將20種蚱準確分為4大類群。溫光華等[86]借助幾何形態(tài)測量法對稻蝗屬Oxya5個常見種的雄性前、后翅形態(tài)變化進行分析，揭示了5種稻蝗分類關系。Zhang等[87]利用形態(tài)測量學方法分析蚱類昆蟲后翅脈序的形態(tài)特征，結果表明，不同屬的后翅脈序存在較大差異，因此脈序的形態(tài)特征可作為分類鑒別依據(jù)。Rebrina等[88]研究發(fā)現(xiàn)，通過體長和前胸背板長不能準確區(qū)分Paramogoplistesnovaki和Mogoplistesbrunneus，但通過下生殖板的形狀差異卻能正確鑒別這2個種。Liu等[89]以螽斯亞科盾螽屬Decticus為研究對象，結合翅、外生殖器的幾何形態(tài)測量學分析和聲學信息分析，鑒定出我國盾螽屬至少有5種(亞種)。

3.2 幾何形態(tài)測量學在直翅目生態(tài)適應與形態(tài)變異研究中的應用

幾何形態(tài)測量學被用來探討種下、種間的形態(tài)差異和變異部位，揭示特定結構之間或結構與環(huán)境因子等之間的進化相關性。Oneal等[90]研究Amphiacustasanctaecrucis7種不同生境中種群個體下顎和雄性生殖器官的差異，探討生態(tài)選擇和性別選擇是否是導致種群分化的主要原因，多元方差分析和典型變量分析結果表明，物種產(chǎn)生分化主要是由生態(tài)環(huán)境不同引起的。Bai等[91]利用幾何形態(tài)測量學方法研究中國39個地理種群疣蝗前翅、后翅翅形和大小的差異，并用回歸分析探討造成形態(tài)差異的主要環(huán)境因素，結果表明種群間前后翅大小存在顯著差異，前翅可以劃分地理種群，但各地理種群后翅形態(tài)差異不大，不能起到劃分作用，同時蝗蟲的前后翅大小變化遵循伯格曼定律。胡鑫等[92]通過主成分分析、薄板樣條分析和ANOVA分析方法，分析中華稻蝗不同齡期功能器官結構的差異，研究表明：后翅、前胸背板、腹板、顏面、后足股節(jié)等功能器官存在顯著差異，隨著齡期的增加，各功能器官非等比例擴大，并通過形成特定形態(tài)來實現(xiàn)相應功能。自然選擇產(chǎn)生的形態(tài)變異增加了物種的多態(tài)性和多樣性，因此，生態(tài)適應與形態(tài)變異研究顯得尤為重要，在一定程度上能揭示生物進化規(guī)律。

3.3 幾何形態(tài)測量學在直翅目模塊集成分析研究中的應用

模塊集成研究在直翅目中主要針對昆蟲的翅膀，研究結構發(fā)育的模塊集成有助于理解生物器官結構進化變異進程。Klingenberg等[93]將幾何形態(tài)測量學技術與進化定量遺傳學方法相結合，探討翅的集成和模塊發(fā)展問題，結果表明，翅的不同功能區(qū)域是集成進化而非模塊進化。Coronel等[94]對中華稻蝗Oxyachinensis后翅進行模塊集成分析，發(fā)現(xiàn)后翅以主脈為邊界的翅室是潛在的獨立發(fā)育模塊和形態(tài)變異的自主單位，并認為主脈不僅作為邊界，也是集成的活躍中心。

3.4 幾何形態(tài)測量學在直翅目系統(tǒng)發(fā)育研究中的應用

厘清生物系統(tǒng)發(fā)育關系是生物學家一直進行的工作，但基本以分子數(shù)據(jù)來研究系統(tǒng)發(fā)育，隨著幾何形態(tài)測量學的發(fā)展，學者逐漸將形態(tài)數(shù)據(jù)整合到系統(tǒng)發(fā)育研究中。和秋菊等[95]基于形態(tài)、染色體和解剖特征的40個特征分析竹蝗屬Ceracris昆蟲的系統(tǒng)發(fā)育關系，結果顯示，西藏竹蝗最早分化，西藏竹蝗短翅亞種和川南竹蝗最晚分化。García-Navas等[96]以伊比利亞半島70種蝗蟲為研究對象，檢驗短角蝗不同種之間生態(tài)學和系統(tǒng)發(fā)育歷史的形態(tài)差異；同時研究生存環(huán)境(地面和植物上)和生態(tài)特化水平在塑造形態(tài)屬性中的潛在作用，結果表明生存環(huán)境是短角蝗形態(tài)進化的主要驅動力，生存環(huán)境和生態(tài)特化表現(xiàn)出較強的系統(tǒng)發(fā)育保守性，由此提出自然選擇在推動物種形成過程中發(fā)揮比遺傳漂變更重要的作用。Noguerales等[97]結合基因組數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)分析Chorthippusbinotatus種群進化的系統(tǒng)發(fā)育關系和物種界定假說，結果發(fā)現(xiàn)表型數(shù)據(jù)有助于評價生物系統(tǒng)發(fā)育關系，表明整合多方面信息檢驗系統(tǒng)發(fā)生假說和闡明物種進化的重要性?？傮w來說，幾何形態(tài)測量學方法在直翅目系統(tǒng)發(fā)育研究上的應用還有欠缺，其基本是結合其他數(shù)據(jù)進行研究，甚至僅作為輔助分析的工具，這是因為生物體結構的同源性難以得出準確的系統(tǒng)發(fā)育樹[98]。Klingenberg等[99]指出，盡管幾何形態(tài)測量學數(shù)據(jù)表現(xiàn)出強烈的系統(tǒng)發(fā)育信號，但幾何形態(tài)測量學數(shù)據(jù)可能不是系統(tǒng)發(fā)育的可靠指標。系統(tǒng)發(fā)育分析需要有足夠多的證據(jù)支持才能準確闡明進化中的問題。無論是形態(tài)信息還是遺傳信息，都不應成為評估系統(tǒng)發(fā)育信號的唯一標準[24]。

4 結語

幾何形態(tài)測量學方法可以測量出生物之間形態(tài)結構和大小的差異，揭示種群間的形態(tài)變異或表型進化和生態(tài)因素之間的關系，其在直翅目中的應用主要集中在分類鑒定和形態(tài)變異研究方面，而模塊集成分析研究在不斷深入，但系統(tǒng)發(fā)育分析基本還是基于分子數(shù)據(jù)研究，單獨的形態(tài)數(shù)據(jù)還不足以支撐系統(tǒng)發(fā)育分析。隨著直翅目研究工作逐步深入，單一方法、簡單分析逐漸難以滿足研究的需要，為了使研究更具準確性，可整合不同來源的數(shù)據(jù)解決用單一方法所不及的問題，例如幾何形態(tài)測量學結合分子數(shù)據(jù)等。