广西师范大学生命科学学院邓维安教授团队长期从事蚱总科（Tetrigoidea）昆虫系统学研究。蚱科（Tetrigidae）昆虫虽适应性强，但形态高度保守、种内变异大，长期以来存在分类混乱与“过度拆分”问题。近期，邓维安教授团队在国际基因组学期刊 BMC Genomics（中科院二区，影响因子3.7）上连续发表三篇研究论文，以日本蚱 Tetrix japonica为核心研究对象，整合基因组学、转录组学与微生物组学手段，系统揭示了该物种复合体的遗传结构、环境适应机制及翅型多态性的分子基础，为蚱类昆虫的系统学与进化生物学提供了重要新见解。

 日本蚱Tetrix japonica短翅型      日本蚱Tetrix japonica长翅型

1. 基因组证据揭示日本蚱Tetrix japonica的过度分类问题

  研究团队利用染色体级别的高质量参考基因组，对来自中国和日本的50个样本进行了全基因组重测序，获得了超过109万个高质量单核苷酸多态性（SNP）位点，并结合群体遗传学、系统发育分析和机器学习方法，系统评估了该复合体内多个名义物种的分类地位。

 Figure 1. Geographic distribution of sampling sites. Different colored symbols represent different putative species.

 Figure 2. Unrooted Neighbor-Joining (NJ) phylogenetic tree of T. japonica and related synonyms based on genome-wide SNPs.

  形态多变，但基因一致。日本蚱是一种常见的小型蚱蜢，分布于中国、日本、韩国及蒙古等地，其翅膀长度、体色、前胸背板形状等特征表现出极高的变异性。历史上，分类学家曾根据这些形态差异，将其划分为多个物种甚至不同的属，例如 Alulatettix 和 Formosatettix 中的一些物种。然而，基因组数据却给出了截然不同的答案：主成分分析（PCA）和群体结构分析（ADMIXTURE） 显示，所有样本共享一个基因库，无法根据现有分类标签进行有效区分。遗传分化指数（FST）仅为0.03，表明不同“物种”之间的遗传差异极低。随机森林分类器 在区分名义物种时准确率仅16.7%，几乎无法识别。系统发育树 显示，被归为不同属的个体（如 Alulatettix wudangshanensis、Formosatettix gonggashanensis）并未形成独立分支，而是与地理上相近的日本蚱种群聚类在一起。

  翅膀形态：不是物种边界，而是种内多型性。 研究指出，翅膀长短、飞行能力等特征在蚱科昆虫中极易受环境、发育和遗传多态性影响。这些特征在传统分类中常被用作属级或种级鉴别依据，但基因组证据表明，它们仅仅是种内的结构多型性表现，不具有系统发育信号。

  地理距离驱动遗传差异，而非生殖隔离。研究还发现，样本间的遗传差异与地理距离显著相关（Mantel检验：r=0.152, P=0.024），符合“距离隔离”模型，而非存在真正的生殖隔离。种群动态分析显示，所有群体均经历了相似的近期扩张历史，进一步支持它们属于同一个进化谱系。

  意义：整合基因组学与机器学习，修正分类学偏差。本研究不仅为日本蚱复合体中多个名义物种的合并提供了强有力的分子证据，也展示了全基因组数据结合机器学习在解决复杂分类问题中的巨大潜力。

 Figure 3. Maximum Likelihood (ML) phylogenetic tree. Numbers at nodes indicate ultrafast bootstrap support values (%). The scale bar represents the branch length.

  该论文，广西师范大学（珍稀濒危动植物生态与环境保护教育部重点实验室）为第一署名单位，龙莹（生科院2023级研究生）为第一作者，邓维安教授为通讯作者。

  文章链接：https://doi.org/10.1186/s12864-026-13062-6

 2. 转录组学揭示翅型多态性的保守分子机制与系统发育冲突

  研究团队进一步对四种翅型二态性的蚱类（Ergatettix serrifemora、Criotettix damingshanensis、Hedotettix latifemurus和Hedotettix gracilis）进行了比较转录组分析，并整合已有基因组数据，解决了长期存在的分类争议。

  图4.四种蚱科昆虫的形态图（长翅型和短翅型）。(A) Ergatettix serrifemora (B) Criotettix damingshanensis (C) Hedotettix latifemurus (D) Hedotettix gracilis

   （1）系统发育重建与形态趋同

   利用1962个单拷贝直系同源基因构建的系统发育树（图5左）清晰显示： Gibbotettix parvipulvillus（曾归为Cladonotinae）实际位于 Scelimeninae 支系； Ergatettix serrifemora明确属于 Tetriginae，而非形态上接近的Scelimeninae。

 Fig. 5 Tanglegram contrasting the phylogenomic (left) and morphological (right) relationships of Tetrigidae species. Left: The phylogenomic tree was reconstructed using IQ-TREE based on a concatenated dataset of 1,962 single-copy orthologous genes. All nodes received 100% bootstrap support, providing a robust evolutionary backbone. Right: The morphological tree was inferred from 93 coded characters. Bootstrap support values are indicated at the nodes, showing generally low resolution. Lines: Connecting lines link the same species across the two trees, visualizing the extent of cytonuclear discordance.

   与之对比，基于93个形态性状构建的树（图5右）则出现严重错误聚类，如 E. serrifemora 与 G. parvipulvillus聚在一起（BS=53），揭示了形态趋同演化对分类的误导。

  （2） 基因家族演化与生态适应

   通过CAFE分析，发现：C. damingshanensis与 H. gracilis 分别有 2248 和 2408 个显著扩张的基因家族；扩张基因富集于感觉行为、免疫响应、结构形态发生等GO条目，与各自生境（阔叶林 vs 低草植被）高度匹配（图6）。

 Fig. 6 Functional enrichment of significantly expanded gene families across four Tetrigidae species. The heatmap illustrates the enrichment of GO terms (Biological Process, Level 3) associated with lineage-specific gene expansions. Only GO terms with a False Discovery Rate (FDR) < 0.01 were retained for visualization. Color Scale: The color gradient represents the row-scaled enrichment significance (Z-score), with red indicating higher enrichment levels and blue indicating lower levels.

  （3）翅型多态性的保守分子网络

  长翅型（LW）与短翅型（SW）个体的差异表达分析（DESeq2）显示，四个物种共共享 18条KEGG通路，包括：cAMP信号通路、钙信号通路、cGMP-PKG信号通路、胰岛素信号通路、内吞作用等。这些通路共同参与激素信号转导、翅盘发育、器官大小调控等过程，提示翅型多态性在不同蚱类中具有高度保守的分子基础（图7），提出短翅型为能量权衡与环境胁迫适应策略。

 Fig.7 Comparative KEGG pathway enrichment analysis of differentially expressed genes between long-winged and short-winged morphs across four Tetrigidae species. A Venn diagram showing the overlap of significantly enriched KEGG pathways among the four species. Numbers indicate the count of pathways in each intersection, with percentages relative to the total of 191 enriched pathways. A core set of 18 pathways (9.42%) was shared across all four species. B Heatmap displaying the number of DEGs assigned to each of the 18 shared KEGG pathways for each species. Color intensity reflects the number of DEGs per pathway.

结论：蚱类翅型分化由保守的信号通路网络调控，而非随机基因差异。同时，转录组数据能有效校正形态趋同带来的分类错误。

  该论文，广西师范大学（珍稀濒危动植物生态与环境保护教育部重点实验室）为第一署名单位，李月妹（生科院2022级研究生）为第一作者，，邓维安教授为通讯作者。

  文章链接：https://doi.org/10.1186/s12864-026-12789-6

3. 生境驱动不同生态系统中日本蚱肠道微生物组组成与功能的变化

 肠道微生物在昆虫的生理、营养代谢和环境适应中发挥着极其关键的作用。为了解生境异质性如何塑造蚱类昆虫肠道微生物群落，本研究以广泛分布的代表物种——日本蚱（Tetrix japonica）为研究对象，对来自中国六种不同生境（针叶林、山东阔叶林、陕西阔叶林、草地、灌木丛以及实验室饲养种群）的肠道样本进行了宏基因组测序分析。

 研究发现，肠道微生物的多样性和群落组成在不同生境中存在显著差异，其中野外种群的微生物多样性显著高于实验室饲养种群。尽管环境差异很大，研究仍检测到了包含1,162个共有物种的核心微生物组，表明宿主与微生物间存在稳定的共生关系。生境特异性的微生物特征在森林和草地种群之间最为明显，例如森林生境中的日本蚱肠道显著富集了降解木质纤维素的细菌类群。值得注意的是，受地理隔离影响，即便植被类型相似，山东和陕西的阔叶林种群也表现出截然不同的微生物图谱。功能代谢分析进一步揭示，与植物聚合物降解、氮循环和次生代谢产物生物合成相关的基因在不同生境中呈现显著的差异性富集。该研究表明，生境条件和地理因素共同决定了日本蚱肠道微生物组的组装，也侧面凸显了自然生境对于维持昆虫完整功能性微生物组的重要性。

 结论：肠道微生物组是环境适应性的“第二基因组”。日本蚱的肠道微生物组具有高度的生境特异性与功能可塑性，是其适应多样化环境的重要机制。功能分析显示阔叶林样本富集碳代谢、氨基酸合成等通路；针叶林则富集“刺激响应”相关通路。实验室环境下微生物多样性显著下降，提示人工饲养可能影响宿主健康与适应力。

 Fig. 8 Taxonomic composition of the T. japonica gut microbiome across six habitats. A Stacked bar plot showing the community structure at the phylum level. Phyla with an average relative abundance of less than 1% across all samples are grouped into 'Others'. B Stacked bar plot showing the community composition at the species level. The 20 most abundant species are shown, while the remaining species are grouped into 'Others'.

 Fig. 9 Correlation analysis between microbial species and functions. The figure displays the Spearman correlation between the top 20 most abundant species and the top 20 most abundant functions based on A KEGG pathways and B GO terms. In both panels, the heatmap on the right illustrates the correlations between species abundances. The chord diagram on the left visualizes the correlations between the functional categories (left nodes) and the species (top and right nodes). Red chords or squares indicate a positive correlation, while blue indicates a negative correlation. The color intensity corresponds to the magnitude of the Spearman's correlation coefficient (r).

  该论文，广西师范大学（珍稀濒危动植物生态与环境保护教育部重点实验室）为第一署名单位；李月妹（生科院2022级研究生）为第一作者，邓维安教授为通讯作者。

  文章链接：https://doi.org/10.1186/s12864-026-12725-8

总结：多组学整合驱动蚱类分类与演化研究的范式转变

 本系列研究首次系统性地从基因组、微生物组与转录组三个层次，揭示了日本蚱及其近缘种在遗传结构、环境适应与表型演化上的复杂关系。这些成果不仅为蚱类昆虫的分类修订提供了坚实的数据基础，也为理解形态—基因—环境三者之间的复杂互作关系提供了新的研究范式。未来，结合几何形态学、功能验证与环境因子建模，将进一步推动蚱类昆虫成为演化与适应生物学的重要模型系统。

 以上研究成果得到了国家自然科学基金项目（32360124，31960111)， 科技部科技基础资源调查专项（2023FY100200）和广西自然科学基金重点项目（2023GXNSFDA026037）的资助。