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INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA - INPA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GENÉTICA, CONSERVAÇÃO E
BIOLOGIA EVOLUTIVA
O papel da evolução de nichos na diversificação de lagartos do gênero
Kentropyx (Squamata: Teiidae)
YUMI SHEU
Manaus, AM
Maio de 2016
YUMI SHEU
O papel da evolução de nichos na diversificação de lagartos do gênero
Kentropyx (Squamata: Teiidae)
Orientadora:
Dra. Fernanda de Pinho Werneck
Dissertação apresentada ao Instituto
Nacional de Pesquisas da Amazônia como
parte dos requisitos para obtenção de
Mestre em Genética, Conservação e
Biologia Evolutiva.
Manaus, AM
Maio de 2016
iii
Ao meu querido pai Sr. Sheu Yin Min e Sra. Maria de Fátima.
Às minhas irmãs.
Por serem tudo na minha vida
iv
AGRADECIMENTOS
Gostaria de agradecer imensamente aos meus pais e a minha família que me deram um
grande apoio quando decidi vir para Manaus, conselhos que tornaram os obstáculos menores e
principalmente o amor até o final dessa jornada.
À minha orientadora Fernanda Werneck pelos ensinamentos ao longo desses 2 anos,
os valorosos conselhos e imenso aprendizado, pela compreensão, apoio e confiança em mim
depositada, pela disponibilidade e ajuda mesmo quando dispunha de muitos compromissos, e
principalmente, por colaborar para a minha formação acadêmica e pessoal.
Ao Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia pela sólida formação acadêmica e ao
programa de Pós – Graduação em Genética, Conservação e Biologia Evolutiva – PPGGCBEv
/ INPA.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq, pelo
auxílio financeiro para o projeto e pela bolsa de mestrado.
À Fundação de Amparo do Amazonas – FAPEAM, pelo auxílio financeiro ao projeto.
Aos amigos que fiz em Manaus ao longo desses 2 anos, em especial: Priscila minha
querida amiga e dentista, Luisa Roa e irmãos, Dona Rosa e família, Dalton, Cláudia, Milena e
Isacc, amigos do Aquariquara e Mumu. Amigos Soka do budismo, Obrigada!
Agradeço aos amigos que fiz no Laboratório Temático de Biologia Molecular: Técnica
Paula (xuxu), Janezinha, Giselle, Katinha, Renata, Glauco, Érico Polo, Érik, Roberta,
Mateuzinho, Romina, Diego, Larissa Brasil, Fabiana, Jacqueline, Kyara, Saulo e outros pela
agradável convivência todos os dias e grata às pessoas que contribuíram diretamente ou
indiretamente para o meu crescimento. Muito Obrigada!
v
FICHA CATALOGRÁFICA
S539 Sheu, Yumi
"O papel da evolução de nichos na diversificação de lagartos do gênero
Kentropyx (Squamata: Teiidae)" / Yumi Sheu. --- Manaus: [s.n.], 2016. 97 f.: il.
Dissertação (Mestrado) --- INPA, Manaus, 2016.
Orientador: Fernanda de Pinho Werneck
Área de concentração: Genética, Conservação e Biologia evolutiva
1. Lagartos. 2. Kentropyx. 3. Evolução. I. Título.
CDD 597.95
Sinopse
Investigamos as relações filogenéticas interespecíficas do gênero de lagartos Kentropyx
através dos tempos de divergência estimados e a evolução de nichos do gênero utilizando
análises comparativas. Modelos de nicho e perfis de tolerância climática indicaram
conservatismo de nicho nos grupos que englobam a Bacia da Amazônia e Escudos das
Guianas e por outro lado, recuperamos a divergência de nicho para o clado que ocupa as
savanas do Escudo Brasileiro (grupo paulensis).
Palavra chave: Filogenia, filogeografia, marcadores moleculares, modelagem filoclimática
vi
RESUMO
Estudos de ecologia evolutiva e biogeografia molecular possuem importante potencial de
auxiliar na compreensão de padrões e processos de diversificação da biodiversidade,
principalmente em regiões megadiversas como a região Neotropical. Nós apresentamos uma
análise baseada em extensos dados filogenéticos e biogeográficos integrados a métodos
comparativos para investigar evolução de nichos de lagartos do gênero Kentropyx,
amplamente distribuído na América do Sul, ocupando formações florestais úmidas e
formações savânicas sazonalmente secas. Nós estimamos árvores gênicas e uma árvore de
espécies utilizando 5 marcadores independentes e recuperamos três clados que ocorrem em
formações florestais e savânicas, com diferentes tempos de divergência, e coincidem com os
grupos de espécies previamente propostos para o gênero. O cenário biogeográfico selecionado
indica o papel conjunto de eventos de vicariância a partir de ancestral de áreas abertas e
florestais e um evento fundador de especiação mais recente para as espécies do grupo striata,
restrito às savanas do Escudo das Guianas. Modelos de nicho e perfis de tolerância climática,
dentro de um contexto filogenético, indicaram conservatismo de nicho nos grupos que
englobam a Bacia da Amazônia e Escudos das Guianas. Por outro lado, recuperamos
divergência de nicho para o clado que ocupa as savanas do Escudo Brasileiro (grupo
paulensis), confirmado com análises de sobreposição e equivalência de nicho. A sobreposição
e conservatismo de nicho para as espécies do grupo calcarata, concordam com os indícios de
hibridização encontrados em nossas análises filogenéticas, principalmente nos limites
geográficos entre algumas espécies, o que possivelmente explicaria a ausência de
diferenciação de nichos ao longo do tempo nessas linhagens. Nosso estudo sugere que eventos
biogeográficos e de evolução das tolerâncias ecológicas e adaptação a novos nichos
ambientais tiveram importante papel nos padrões de especiação desse grupo de lagartos
Neotropicais.
vii
ABSTRACT
Evolutionary ecology and molecular biogeography studies have the important potential to
assist in the understanding of patterns and processes of diversification, especially in
megadiverse regions, as the Neotropics. Here, we present an extensive phylogenetic and
biogeographic analysis integrated with comparative methods to investigate the niche
evolution of a lizard genus (Kentropyx) widely distributed in South America, occupying forest
and open vegetation formations. We estimated gene trees and a species tree based on five
independent loci and recovered three clades that coincide with species groups previously
recognized. The biogeographical scenario selected indicates a joint role for vicariance from an
open and forest formations ancestral and a more recent funder speciation event to the Guiana
Shield (striata group). Niche models and climatic tolerance profiles, within a comparative
phylogenetic context, indicated niche conservatism at the groups distributed in the Amazon
Basin (calcarata) and Guyana Shields (striata). On the other hand, we recovered niche
divergence on the clade from the Brazilian Shield savannas (paulensis group), confirmed with
niche overlap and equivalence analyzes. Niche overlap and conservatism for the calcarata
group species agree with hybridization signatures found on our phylogenetic analysis,
especially at the distribution limits. Our study suggests that biogeographic events and
evolution of ecological niche characteristics as an adaptation to new environmental niches
shaped the speciation patterns in this group of Neotropical lizards.
viii
SUMÁRIO
1. APRESENTAÇÃO ..................................................................................... 12
2. OBJETIVOS ................................................................................................ 14
2.1 OBJETIVO GERAL ......................................................................................................... 14
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................ 14
3 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................... 14
3. CAPÍTULO I ............................................................................................... 17
Resumo ............................................................................................................... 19
Introdução .......................................................................................................... 21
Materiais e Métodos ...................................................................................... 2425
Resultados ...................................................................................................... 3233
Discussão ............................................................................................................ 40
Conclusões ...................................................................................................... 4849
Agradecimentos ............................................................................................. 4950
Referências ..................................................................................................... 5051
Informação de Suporte ..................................................................................... 53
ix
LISTA DE FIGURAS
Fig 1. Mapa ilustrando a distribuição geográfica das espécies de lagartos do gênero
Kentropyx.
Os pontos de ocorrência indicados por círculos coloridos foram utilizados para estimar os
modelos de nicho das espécies.
Fig 2. Árvore do gene Cytb estimada por inferência Bayesiana.
As bolas verdes e pretas indicam probabilidades posteriores acima de 75% e 95%,
respectivamente. O cytb revelou estruturação dos três grupos de espécies: calcarata (barra
cinza), paulensis, (barras amarela) e striata (barra vermelha).
Fig 3. Árvore de espécies do gênero Kentropyx baseada em 5 lócus com estimativas dos
tempos de divergência.
Barras azuis representam os intervalos de credibilidade estimados no *BEAST. Bolas verdes e
pretas indicam probabilidades posteriores acima de 75% e 90%, respectivamente.
Fig 4. Cenário biogeográfico inferido para o gênero Kentropyx pelo o melhor modelo
(DIVALIKE+J) estimado pelo BioGeoBEARS.
Os números nas caixas correspondem a eventos possíveis como mostrado no mapa e na
reconstrução ancestral de distribuições. Abreviações: Escudo Brasileiro (EB), Bacia
Amazônica Oeste (BAO), Bacia Amazônica Leste (BAL), Escudo das Guianas Florestal
(EGF) e Escudo das Guianas Aberto (EGA).
Fig 5. Análises de evolução de nicho climático de lagartos do gênero Kentropyx
(A-C) Predição da ocupação do nicho-PNOs, (D-F) Reconstrução da história evolutiva das
tolerâncias climáticas de três variáveis bioclimáticas para 7 espécies de Kentropyx. O eixo
horizontal do PNO representa a ocupação da temperatura média anual, amplitude anual de
temperatura e precipitação anual; e o eixo vertical representa a adequabilidade de cada espécie
para cada variável apresentada. Integramos a hipótese filogenética com base na árvore de
espécies estimada e as análises PNO para a reconstrução das tolerâncias climáticas médias por
x
máxima verossimilhança com base em 100 repetições aleatórias dos PNO sobre os nós
internos. O ponto sobre a linha vertical a tracejada corresponde à média de 80% da densidade
central para cada espécie. Abreviação das espécies em Kalt: K. altamazonica; Kbor: K.
borckiana; Kcal: K. calcarata; Kpau: K. paulensis; Kpel: K. pelviceps; Kstr: K. striata; Kvan:
K. vanzoi.
12
1. APRESENTAÇÃO 1
Estudos de ecologia evolutiva e biogeografia molecular possuem importante potencial 2
na compreensão dos diferentes processos de diversificação responsáveis por gerar variações 3
de riqueza de espécies em múltiplas escalas espaciais e temporais (Rabosky, 2013). Tais 4
estudos são especialmente necessários para endossar decisões de conservação em regiões 5
megadiversas como a bacia Amazônica. 6
Ao longo das ultimas décadas modelos de distribuição de espécies (SDMs) tornam-se 7
ferramentas bastante úteis dentro de contextos evolutivos (Alvarado-Serrano e Knowles, 8
2014), pois acessam informações sobre nicho ecológico potencial das espécies com possíveis 9
implicações para a especiação e divergência genética (Carnaval et al., 2009; Werneck et al., 10
2011; Werneck et al., 2012). Recentemente, diversos estudos têm integrando SDMs a 11
filogenias datadas para caracterizar a evolução de nichos climáticos e inferir como os 12
processos de diversificação se relacionam com variações climáticas (Evans et al., 2009; 13
Ahmadzadeh et al., 2013; Nyári e Reddy, 2013; Duran e Pie, 2015), preferências ambientais e 14
potencial adaptativo mediante a alteração climática (Budic e Dormann, 2015). Estudos sobre a 15
evolução dos nichos climáticos têm-se centrado principalmente no conservatismo de nicho 16
filogenético (PNC) e a avaliação do sinal filogenético. PNC é a tendência das espécies em 17
reter características do seu nicho ancestral ao longo do tempo (Boucher et al., 2014). A 18
maneira mais comum para avaliar o PNC é medindo o sinal filogenético, que indica se um 19
caractere evolui de acordo com uma expectativa nula de modelo sob efeito de deriva neutra 20
pelo modelo de movimento Browniano (BM) (Felsenstein, 1985; Felsenstein, 1988). Ou seja, 21
se os caracteres evoluem de maneira semelhante cuja a quantidade de mudança no intervalo 22
considerado é randômica, em qualquer direção, a partir da média a cada instante de tempo 23
com uma variação líquida de zero, verifica-se ocorrência de sinal filogenético (Budic e 24
Dormann, 2015). O papel do PNC é mais evidente em contextos vicariantes e outros modelos 25
de especiação alopátrica nos quais as espécies que têm suas distribuições divididas mantem 26
seus nichos conservados e, portanto, não conseguem transpor uma barreira geográfica distinta 27
levando à especiação (Wiens, 2004, Budic e Dormann, 2015; Pyron et al., 2015). No entanto, 28
o PNC pode também possuir importante papel em processos de especiação ecológica, quando 29
em ambientes sob alterações ecológicas as espécies seguem ao longo do tempo nichos 30
ecológicos favoráveis que divergem lentamente do nicho ancestral (Pyron et al., 2015). Dessa 31
forma, investigar a divergência de nichos dentro de contextos evolutivos entre espécies com 32
distribuições associadas a ambientes contrastantes pode fornecer percepções valiosas sobre os 33
fatores relacionados à diversificação e futuro dessas espécies. 34
13
Entretanto, estudos filoclimáticos integrativos em larga escala que enfoquem grupos 35
de organismos na região Neotropical são escassos. Além disso, efeitos de diferentes 36
componentes da paisagem da Amazônia sobre táxons com diferentes tolerâncias ecológicas 37
permanecem inexplorados dentro de contextos evolutivos. O gênero de lagartos Kentropyx 38
(Squamata: Teiidae) constitui um excelente grupo taxonômico para investigar o papel dos 39
nichos climáticos sobre a especiação Neotropical, em especial na região Amazônica. Segundo 40
Harvey et al. (2012), atualmente são reconhecidas nove espécies para o gênero subdivididas 41
em três grupos (calcarata, paulensis e striata) (Figura 1) de acordo com a morfologia das 42
escamas dorsais: (1) grupo calcarata que inclui três espécies (K. calcarata, K. pelviceps e K. 43
altamazonica) associadas a formações florestais da Amazônia, Guianas e Mata Atlântica; (2) 44
o grupo paulensis que inclui quatro espécies (K. paulensis, K. viridistriga e K. vanzoi e K. 45
lagartija) associadas às formações abertas na Argentina, Bolivia, Paraguai e Brasil. Alguns 46
estudos no entanto ainda tratam K. lagartija como um sinônimo de K. viridistriga (Gallagher 47
e Dixon, 1992). Além disso, espécies não descritas já foram reconhecidas para o grupo 48
paulensis (Werneck et al. 2009). Por fim, (3) o grupo striata que inclui duas espécies, K. 49
striata associada a formações abertas do norte da América do Sul no Escudo das Guianas e 50
em formações abertas ao longo do baixo Amazonas e a espécie partenogenética K. borckiana, 51
distribuída nas formações abertas do nordeste da América do Sul e ilhas Caribenhas, porém 52
sem distribuição conhecida para o Brasil. 53
54
Figura 1. Espécies de lagartos do gênero Kentropyx representativas dos três grupos de 55
espécies reconhecidos no gênero. A: K. calcarata de Barrolândia, Bahia (foto de M. T. 56
Rodrigues); B: K. paulensis do Brasil (foto de C. Medolago; obtida em Harvey et al. 2012); 57
C: K. striata da Ilha de Maracá, Roraima (foto de M. T. Rodrigues). 58
59
Dentro desse contexto, neste estudo investigamos a evolução de nichos climáticos dos 60
lagartos do gênero Kentropyx e como estes se relacionam às tolerâncias climáticas e às 61
(A) (C) (B) (A)
14 flutuações climáticas pretéritas. Para tal inferimos inicialmente as relações filogenéticas do 62
gênero Kentropyx através de uma árvore de espécies com tempos de divergências inferida a 63
partir de múltiplos marcadores e de densa amostragem intraespecífica para a maioria das 64
espécies do gênero. Em seguida empregamos um extenso conjunto de dados geográficos para 65
todas as espécies que serviu de base para a interpretação e análises de evolução de nicho 66
climáticos do gênero. 67
68
2. OBJETIVOS 69
2.1 OBJETIVO GERAL 70
Investigar as relações filogenéticas do gênero de lagartos Kentropyx com base em 71
múltiplos marcadores moleculares e o papel da evolução dos nichos climáticos na especiação 72
em biomas abertas e florestais da América do Sul, interpretando as consequências dos padrões 73
observados para os mecanismos de especiação, biogeografia e conservação do gênero. 74
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 75
1) Inferir as relações filogenéticas de lagartos do gênero Kentropyx e diversificação 76
biogeográfica dos grupos associados às formações abertas e florestais. 77
2) Investigar a evolução de nichos climáticos de lagartos do gênero Kentropyx. 78
79
3 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 80
Ahmadzadeh, F.; Flecks, M.; Carretero, M.A.; Bohme, W.; Engler, J.O.; Harris, D.J.; Ilgaz, 81
C.; Uzum, N.; Rodder, D. 2013. Rapid lizard radiation lacking niche conservatism: 82
phylogeny and ecological diversification within a complex landscape. Journal of 83
Biogeography, 40: 1807 – 1818. 84
Alvarado-Serrano, D.F. & Knowles, L.L. 2014. Ecological niche models in phylogeographic 85
studies: applications, advances and precautions. Molecular Ecology Resources, 14, 86
233-248. 87
Boucher, F.C.; Thuiller, W.; Davies, T.J.; Lavergne, S. 2014. Neutral biogeography and the 88
evolution of climatic niches. The American Naturalist, 183: 573 – 584. 89
15 Carnaval, A.C.; Hickerson, M.J.; Haddad, C.F.B.; Rodrigues, M.T.: Moritz, C. 2009. Stability 90
predicts genetic diversity in the Brazilian Atlantic Forest hotspot. Science, 323: 785 – 91
789. 92
Duran, A.; Pie, M.R. 2015. Tempo and mode of climatic niche evolution in Primates. 93
Evolution, 69: 2496 – 2506. 94
Evans, M.E.K.; Smith, S.A.; Flynn, R.S.; Donoghue, M.J. 2009. Climate, niche evolution, and 95
diversification of the “bird-cage” evening primroses (Oenothera, Sections Anogra and 96
Kleinia). The American Naturalist, 173: 225 – 240. 97
Felsenstein, J. 1985. Phylogenies and the comparative method. American Naturalist, 125: 1 98
– 15. 99
Felsenstein, J. 1985. Phylogenies and quantitative characters. Annual Review of Ecology 100
and Systematics, 19: 445 – 471. 101
Funk, W.C.; Caminer, M.; Ron, S.R. 2012. Proceedings of the Royal Society of London 102
Series B-Biological Sciences, 279: 1806 – 1814. 103
Gallagher, S.D.; Dixon, J. R. 1992. Taxonomic revision of the South American lizard 104
genus Kentropyx Spix (Sauria, Teiidae). Boll del Mus Reg di Sci Nat – Torino, 10: 105
125 – 171. 106
Geurgas, S.R.; Rodrigues, M.T. 2010. The hidden diversity of Coleodactylus amazonicus 107
(Sphaerodactylinae, Gekkota) revealed by molecular data. Molecular Phylogenetics and 108
Evolution, 54: 583 – 593. 109
Harvey, M. B.; Ugueto, G.N.; Gutberlet Jr, R.L. 2012. Review of teiid morphology with a 110
revised taxonomy and phylogeny of the Teiidae (Lepidosauria: Squamata). Zootaxa, 111
3459: 1 – 156. 112
Nyári, A.S.; Reddy, S. 2013. Comparative phyloclimatic analysis and evolution of ecological 113
niches in the Scimitar babblers (Aves: Timaliidae: Pomatorhinus). PLoS Biology, 8: 55 114
– 62. 115
Pyron A.R.; Costa, G.C; Patten, M.A.; Burbrink, F.T. 2015. Phylogenetic niche conservatism 116
and the evolutionary basis of ecological speciation. Biological Reviews, 90: 1248 – 117
1262. 118
16 Rabosky, D.L.; Santini, F.; Eastman, J.; Smith, S.A.; Sidlauskas, B.; Chang, J.; Alfaro, M.E. 119
2013. Rates of speciation and morphological evolution are correlated across the largest 120
vertebrate radiation. Nature Communications, 4: 1958. 121
Werneck, F. P. 2011. The diversification of eastern South American open vegetation biomes: 122
historical biogeography and perspectives. Quaternary Science Reviews, 30: 1630 – 123
1648. 124
Werneck, F.P.; Gamble, T.; Colli, G.R.; Rodrigues, M.T.; Sites J.R, J.W. 2012. Deep 125
diversification and long-term persistence in the South American ‘dry diagonal’: 126
integrating continent wide phylogeography and distribution modeling of geckos. 127
Evolution, 66: 3014 – 3034. 128
Wiens, J.J. 2004. Speciation and ecology revisited: phylogenetic niche conservatism and the 129
origin of species. Evolution, 58: 193 – 197. 130
131
17
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
3. CAPÍTULO I 146
147
148
Sheu, Y.; Pablo, J. Z.; Ribeiro - Junior, 149
M. A.; Avila-Pires, T. C.; Rodrigues, M. 150
T.; Colli, G. R. & Werneck, F. P. 2016. O 151
papel da evolução de nichos na 152
diversificação de lagartos do gênero 153
Kentropyx (Squamata: Teiidae). A ser 154
submetido para a PLoS ONE. 155
156
18
O papel da evolução de nichos na diversificação de lagartos do gênero 157
Kentropyx (Squamata: Teiidae) 158
Yumi Sheu1*
, Juan P. Zurano2, Marco A. R. Junior
3, Teresa Ávila-Pires
3, Miguel T. 159
Rodrigues4, Guarino R. Colli
5 & Fernanda P. Werneck
1,6 160
161
1 Programa de Pós Graduação em Genética, Conservação e Biologia Evolutiva, Instituto 162
Nacional de Pesquisas do Amazônia, Manaus, Brasil 163
2 Departamento de Sistemática e Ecologia, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 164
Brasil 165
3 Museu Paraense Emílio Goeldi, Universidade Federal do Pará, Pará, Brasil 166
4 Departamento de Zoologia, Instituto de Biociências, Universidade de São Paulo, São Paulo, 167
Brasil 168
5 Departamento de Zoologia, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade de Brasília, 169
Brasília, Brasil 170
6 Programa de Coleções Científicas Biológicas, Coordenação de Biodiversidade, Instituto 171
Nacional de Pesquisas da Amazônia, Manaus, Brasil 172
173
*Autor correspondente 174
E-mail: [email protected] (YS) 175
176
19 Resumo 177
Estudos de ecologia evolutiva e biogeografia molecular possuem importante potencial de 178
auxiliar na compreensão de padrões e processos de diversificação da biodiversidade, 179
principalmente em regiões megadiversas como a região Neotropical. Nós apresentamos uma 180
análise baseada em extensos dados filogenéticos e biogeográficos integrados a métodos 181
comparativos para investigar evolução de nichos de lagartos do gênero Kentropyx, 182
amplamente distribuído na América do Sul, ocupando formações florestais úmidas e 183
formações savânicas sazonalmente secas. Nós estimamos árvores gênicas e uma árvore de 184
espécies utilizando 5 marcadores independentes e recuperamos três clados que ocorrem em 185
formações florestais e savânicas, com diferentes tempos de divergência, e coincidem com os 186
grupos de espécies previamente propostos para o gênero. O cenário biogeográfico selecionado 187
indica o papel conjunto de eventos de vicariância a partir de ancestral de áreas abertas e 188
florestais e um evento fundador de especiação mais recente para as espécies do grupo striata 189
restrito às savanas do Escudo das Guianas. Modelos de nicho e perfis de tolerância climática, 190
dentro de um contexto filogenético, indicaram um conservatismo de nicho nos grupos que 191
englobam a Bacia da Amazônia e Escudos das Guianas. Por outro lado, recuperamos 192
divergência de nicho para o clado que ocupa as savanas do Escudo Brasileiro (grupo 193
paulensis), confirmado com análises de sobreposição e equivalência de nicho. A sobreposição 194
e conservatismo de nicho para as espécies do grupo calcarata, concordam com os indícios de 195
hibridização encontrados em nossas análises filogenéticas, principalmente nos limites 196
geográficos entre algumas espécies, o que possivelmente explicaria a ausência de 197
diferenciação de nichos ao longo do tempo nessas linhagens. Nosso estudo sugere que eventos 198
biogeográficos e de evolução das tolerâncias ecológicas e adaptação a novos nichos 199
ambientais tiveram importante papel nos padrões de especiação desse grupo de lagartos 200
Neotropicais. 201
20 Palavras chave: modelagem filoclimática, Kentropyx, especiação, Amazônia, Cerrado, 202
América do Sul 203
Key-words: phyloclimatic modeling, Kentropyx, speciation, Amazon, Cerrado, South 204
America 205
206
21 Introdução 207
A sistemática filogenética, ecologia evolutiva e biogeografia molecular podem atuar 208
de maneira interdisciplinar para auxiliar na compreensão dos fatores ecológicos e evolutivos 209
que operam em diversas escalas espaciais e temporais na formação de padrões de diversidade 210
[1], riqueza de espécies [2], evolução morfológica e de nichos ecológicos [3,4]. 211
A ecologia desempenha um papel importante na especiação, porque espécies 212
incipientes podem ocorrer em diferentes ambientes ou utilizar diferentes recursos (por 213
exemplo, microambientes) e portanto, podem implicar em diferentes pressões seletivas pelas 214
quais as espécies estão sujeitas, de forma que a seleção divergente conduz à especiação ou 215
diversificação em múltiplos eixos (e.g., genético, morfológico, climático, comportamental, 216
etc). Espécies filogeneticamente próximas tendem a ser mais similares em suas características 217
morfológicas e ecológicas quando comparadas a espécies distantes filogeneticamente [5]. Esta 218
tendência de linhagens próximas possuírem características ecológicas similares em escalas de 219
tempo evolutivo é conhecida como conservatismo de nicho ecológico (PNC), um conceito 220
chave para a compreensão do papel da divergência ecológica nos processos de especiação 221
[3,5–7]. O PNC tem sido associado tanto a cenários de especiação alopátrica, nos quais a falta 222
de habilidade adaptativa para transpor uma barreira geográfica formada levaria à especiação 223
[8,9], quanto de especiação ecológica, quando as espécies seguem ao longo do tempo nichos 224
ecológicos favoráveis que divergem lentamente do nicho ancestral em ambientes sob 225
alterações ecológicas [5]. Dessa forma, investigar o papel dos nichos dentro de contextos 226
evolutivos entre espécies (ou linhagens evolutivas) com distribuições associadas a ambientes 227
contrastantes pode fornecer percepções valiosas sobre os mecanismos relacionados à 228
diversificação e biogeografia histórica [10] e também ao futuro dessas espécies em cenários 229
de mudanças climáticas globais [11,12]. 230
Recentemente, estudos sobre evolução de nichos que avaliam e quantificam as 231
similaridades de nicho entre e dentro das espécies tornaram-se populares [13–15]. Além disso, 232
22 um novo campo de pesquisa tem emergido, integrando a modelagem de ninho ecológico ou de 233
distribuição das espécies (SDM) a filogenias datadas (ou modelagem filoclimática), como 234
uma forma de explorar os fatores climáticos que poderiam influenciar na distribuição 235
geográfica das espécies [16–21] e, auxiliar no melhor entendimento de como a especiação e 236
divergência de nicho podem se relacionar [22]. Por exemplo, Rato et al.,[23] investigando a 237
evolução de nichos de um complexo de espécies de Tarentola mauritanica (Gekkota: 238
Phyllodactylidae) na Bacia do Mediterrâneo evidenciaram um padrão de diversificação dentro 239
do complexo associado com a divergência e conservatismo de nicho em alguns clados. Outras 240
aplicações bem sucedida de estudos filoclimáticos para regiões geográficas diversas são 241
encontradas na literatura [17,19,21]. 242
Apesar de sua alta diversidade de espécies e alta heterogeneidade ambiental e 243
climática, estudos filoclimáticos integrativos em larga escala que enfoquem grupos de 244
organismos na região Neotropical são incipientes. Ademais, os efeitos dos contrastantes 245
nichos ambientais de biomas florestais e abertos da América do Sul sobre grupos 246
monofiléticos com espécies proximamente relacionadas com diferentes tolerâncias ecológicas 247
e distribuições muitas vezes restritas a um ou outro ambiente permanecem inexplorados 248
dentro de contextos evolutivos. Dessa forma, o gênero de lagartos Kentropyx (Squamata: 249
Teiidae), com ampla distribuição na América do Sul a leste dos Andes e espécies sabidamente 250
associadas a formações florestais (Amazônia e Mata Atlântica) e formações abertas (Cerrado 251
e Pantanal) sob diferentes condições ambientais [24], constitui um excelente modelo para 252
investigar como os nichos ecológicos moldaram a divergência e subsequente especiação ao 253
longo da escala evolutiva em regiões megadiversas. 254
O gênero Kentropyx, descrito por Spix em 1825, diferencia-se dos demais gêneros da 255
família Teiidae (à exceção de Dracaena) pela presença de escamas ventrais quilhadas, sendo 256
considerado o gênero da subfamília Teiinae mais distinto morfologicamente [25,26]. De 257
acordo com estudos prévios e a revisão recente de Harvey et al. [25], são atualmente 258
23 reconhecidas nove espécies subdivididas em três grupos, com base em características 259
qualitativas das escamas dorsais. O grupo calcarata inclui três espécies (K. calcarata, K. 260
pelviceps e K. altamazonica) associadas a formações florestais da Amazônia, Guianas e Mata 261
Atlântica, que contêm escamas dorsais e laterais pequenas do tipo granulares sendo 262
claramente distintas em relação à supra caudais em formato de placas quilhadas. O grupo 263
paulensis que inclui quatro espécies descritas (K. paulensis, K. viridistriga, K. vanzoi e K. 264
lagartija) associadas às formações abertas na Argentina, Bolívia, Paraguai e Brasil, que 265
possuem escamas laterais e dorsais do tipo granulares que aumentam gradativamente em 266
direção à cauda, onde não se distinguem claramente das supra caudais. Alguns estudos, no 267
entanto, tratam K. lagartija como um sinônimo de K. viridistriga [24]. Além disso, Werneck 268
et al., [27] reconheceram uma espécie ainda não descrita de Kentropyx na região do Jalapão 269
no estado do Tocantins-Brasil Central, incluída no grupo paulensis. Aqui também 270
reconhecemos uma segunda espécie candidata não descrita do grupo paulensis da região do 271
Parque Nacional das Sempre-Vivas em Diamantina, Minas Gerais. Por fim, o grupo striata 272
inclui duas espécies, K. striata associada a formações abertas do norte da América do Sul no 273
Escudo das Guianas e em formações abertas ao longo do baixo Amazonas e a espécie 274
partenogenética K. borckiana, formada a partir de uma hibridização entre K. calcarata e K. 275
striata [28,29] distribuída nas formações abertas do nordeste da América do Sul e ilhas 276
Caribenhas, porém sem distribuição conhecida para o Brasil. Ambas espécies do grupo 277
striata, apresentam escamas dorsais alargadas em placas organizadas em fileiras e escamas 278
laterais granulares [24,27]. 279
Estudos iniciais propuseram que, durante a evolução de Kentropyx a partir de um 280
ancestral florestal, as escamas dorsais teriam aumentado em tamanho (e consequentemente 281
diminuído em número total) e os poros femorais decrescido em número conforme a ocupação 282
de ambientes abertos e evolução de tolerância ao calor, de forma que os grupos calcarata, 283
paulensis e striata teriam divergido sucessivamente [24,30]. No entanto esses estudos não 284
24 incorporavam análises filogenéticas e até mesmo a monofilia dos grupos de espécies era 285
incerta. 286
Desde então, a história evolutiva de Kentropyx tem sido objeto de diversas 287
investigações que confirmaram a monofilia dos três grupos de espécies [25,27,29]. No 288
entanto, o posicionamento filogenético dos grupos segue controverso. Recentemente, 289
Werneck et al., [27] inferiram as relações filogenéticas dos três grupos de espécies com base 290
em dados morfológicos e moleculares (genes mitocondriais 12S e 16S) e recuperaram K. 291
striata como a primeira espécie do gênero a divergir. Além disso, análises biogeográficas 292
apontaram o Escudo das Guianas como a provável área de distribuição ancestral do gênero, 293
com um possível ancestral de áreas abertas savânicas. Esse resultado não concorda com 294
propostas anteriores de que K. striata seria a espécie mais divergente do gênero e mudou a 295
interpretação biogeográfica quanto o papel dos nichos ecológicos e de ambientes abertos e 296
florestais na especiação do gênero [27]. Entretanto, uma análise filogenética mais robusta 297
baseada em múltiplos marcadores se faz necessária para melhorar o suporte e confiança do 298
posicionamento filogenético dos três grupos de espécies de Kentropyx e interpretações 299
biogeográficas e ecológicas associadas. 300
Dentro desse contexto, nesse trabalho fazemos uso de uma abordagem filoclimática 301
integrativa para investigar o papel dos nichos climáticos na especiação e história 302
biogeográfica de um conspícuo grupo de lagartos amplamente distribuído na Amazônia e 303
biomas da diagonal seca Sul-Americana. 304
305
Materiais e Métodos 306
Dois conjuntos de dados foram utilizados para investigar a evolução de nichos do gênero 307
Kentropyx. Primeiramente, averiguamos as relações filogenéticas das espécies do gênero na 308
forma de uma árvore de espécies com comprimento dos ramos e tempos de divergências com 309
o uso de dados multi-locus. Em seguida, inferimos modelos de nicho ecológico para cada 310
25 espécie do gênero, utilizando variáveis ambientais e vegetacional que serviram de base para 311
análises filoclimáticas subsequentes. 312
313
Amostras de DNA e preparação dos dados 314
Coletamos dados moleculares a partir de amostras de tecidos (músculo e fígado) 315
provenientes de 177 espécimes do gênero Kentropyx representando 9 espécies (todas as 316
espécies do gênero à exceção de K. viridistriga e K. lagartija porém incluindo duas novas 317
espécies não descritas do grupo paulensis) de 70 localidades distintas (Tabela S1). Utilizamos 318
uma amostra de Ameiva ameiva como grupo externo para as análises filogenéticas (Tabela 319
S1). As amostras provêm de espécimes depositados na Coleção de Anfíbios e Répteis do 320
Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA-H), Coleção Herpetológica da 321
Universidade de Brasília (CHUNB), Museu de Zoologia da Universidade de São Paulo 322
(MZUSP), Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG), Royal Belgian Institute of Natural 323
Sciences (amostras da Guyana coletadas pelo Dr. Phillipe Kok) e Coleção Herpetológica da 324
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (CHBEZ). Os procedimentos de coleta de 325
dados genéticos foram realizados no Laboratório Temático de Biologia Molecular do Instituto 326
Nacional de Pesquisas da Amazônia (LTBM/INPA). 327
O protocolo Wizard Genomic DNA Purification Kit foi usado na extração de DNA e 328
fragmentos dos genomas mitocondrial e nuclear foram amplificados pela reação em cadeia da 329
polimerase (ou Polymerase Chain Reaction – PCR) utilizando o GoTaq Green MasterMix 330
(Promega Corporation). Utilizamos nesse estudo os genes mitocondriais cytochrome b (cytb) 331
e o RNA ribosomal 16S e os genes nucleares RP40, R35, SNCAIP e DNH3. Detalhes sobre 332
os primers e protocolos de PCR são listados na Tabela S2. 333
A purificação do produto de PCR amplificado foi realizada com a adição de 334
Polietilenoglicol (PEG, 1 g/mL) misturado, incubado a 37ºC por 15 minutos, centrifugado a 335
12000 rpm por 15 minutos. As reações de sequenciamento foram realizadas utilizando o 336
26 DYEnamicTM ET terminator cycle sequencing kit (Amersham Pharmacia Biotech, Sweden). 337
As reações foram analisados em um sequenciador automatizado ABI3130xl no LTBM/INPA 338
e as sequências obtidas foram editadas no programa Geneious 7.0 [31] e alinhadas no Muscle 339
[32]. O modelo evolutivo mais apropriado para a reconstrução filogenética foi estimado 340
através do critério de informação Bayesiana (BIC) no programa JModeltest 2.1.7 [33] e a fase 341
gamética de indivíduos heterozigotos para os marcadores nucleares foi resolvida com o 342
programa PHASE v2.1.1 [34]. 343
344
Análises filogenéticas e datação 345
Estimamos árvores filogenéticas para cada gene, para as sequencias mitocondriais 346
concatenadas e para as sequencias nucleares concatenadas com base em inferência Bayesiana 347
dentro da cadeia de Monte Carlo (MCMC) com 10.000.000 de gerações, sendo amostradas 348
uma árvore a cada 1000 gerações, implementadas no programa MrBayes 3.1.2 [35]. Os 349
modelos de substituições de nucleotídeos foram selecionados para cada gene e partição 350
individualmente, usando o critério de informação de Akaike (AIC) através do software 351
JModeltest 2.1.7 [33]. O programa TRACER v 1.4.1 [36] foi usado para avaliar a 352
convergência e estacionaridade de todos os parâmetros amostrados pelas análises; 10% das 353
árvores geradas antes das cadeias de Monte Carlo convergirem foram descartadas como burn-354
in. 355
Estimamos a árvore de espécies (specie tree) a partir das árvores gênicas dos múltiplos 356
locos sob um modelo coalescente e, estimamos simultaneamente os tempos de divergência 357
usando o programa *BEAST versão 1.6.2 [37,38]. A calibração das estimativas dos tempos de 358
divergência foi feita empregando as taxas de substituição para marcadores mitocondriais de 359
0,65% modificações/milhões de anos [39], amplamente utilizado para a datação filogenética 360
na ordem Squamata. Usamos o relógio molecular relaxado não correlacionado (Lognormal 361
relaxed clock - uncorrelated) para permitir uma heterogeneidade na taxa entre linhagens e o 362
27 modelo de especiação de Yule (Yule Process pure-birth). Cinco corridas independentes foram 363
realizadas, usando MCMC simulações por 200.000.000 gerações cada, com uma frequência 364
de amostragem a cada 20.000 gerações. Posteriormente, combinamos as corridas e árvores 365
utilizando o programa LogCombiner [37] e descartamos 10% das primeiras árvores como 366
burn-in. Por fim, computamos a árvore de credibilidade máxima de clados (maximum clade 367
credibility tree – MCC) usando TreeAnnotator v1.4.8 [37]. Usamos BEAGLE versão 1.0 368
[40], uma interface de programação para acelerar análises e o programa Figtree v1.3.1 para 369
traçar e visualizar todas as árvores de genes e espécies. 370
371
Reconstrução biogeográfica 372
Para reconstruir a história biogeográfica do gênero de lagartos Kentropyx utilizamos 373
uma abordagem probabilística para modelar a evolução das distribuições geográficas das 374
espécies que leva em consideração o ajuste dos dados a múltiplos modelos biogeográficos 375
[41]. Realizamos as análises como base na árvore de espécies estimada e usando o pacote 376
BioGeoBears [42] no R vs.3.1.2 [43]. Todos os modelos foram testados, incluindo: 377
Dispersão-Extinção-Cladogênese (DEC) [44], Inferência Bayesiana geográfica (BAYAREA) 378
[45] e Dispersão-Vicariância (DIVALIKE) [46]. Além disso, testamos também o parâmetro 379
de especiação com efeito fundador, dispersão por salto (+ J) para todos os modelos. O ajuste 380
de cada um dos diferentes modelos foi avaliado utilizando o critério de informação de Akaike 381
(AIC). Para as análises identificamos cinco áreas geográficas principais habitadas pelas 382
espécies do gênero: formações florestais do Escudo das Guianas (EGF), formações abertas do 383
Escudo das Guianas (EGA), Oeste da Bacia Amazônica (BAO), Leste da Bacia Amazônica 384
(BAL) e Escudo Brasileiro (EB). 385
386
Registros geográficos de ocorrência 387
Nesse estudo, reunimos registros de ocorrência a partir de uma extensa revisão 388
28 realizada anteriormente [47], na qual identificações e registros de ocorrência das espécies do 389
gênero foram cuidadosamente averiguados em visitas a diversas coleções e museus científicos 390
nacionais e internacionais. Essas informações foram complementadas com dados de 391
ocorrência adicionais das espécies averiguados [27], registros compilados durante o processo 392
de composição da lista de espécies de lagartos brasileiros organizada pelo ICMBio (G. R. 393
Colli, Comm. Pessoal), na base de dados speciesLink (http://splink.cria.org.br) e na literatura 394
[25]. Além disso, foi incluído também em nosso banco de dados geográficos, os registros de 395
ocorrência referentes às amostras de tecido sequenciadas no presente estudo. No total, 396
obtivemos 1552 pontos de ocorrência para as nove espécies representadas na árvore de 397
espécies: K. calcarata (829), K. altamazonica (256), K. pelviceps (209), K. paulensis (50), K. 398
vanzoi (27), Kentropyx sp1-TO (13), Kentropyx sp2-MG (1), K. striata (152) e K. borckiana 399
(15). 400
401
Caracterização do nicho ecológico 402
No tratamento dos dados, realizamos primeiramente uma filtragem espacial dos 403
registros de ocorrência para evitar localidades duplicadas, reduzindo assim efeitos de 404
overfitting nos modelos de distribuição de espécies e permitindo uma maior acurácia dos 405
dados. No total, após a filtragem espacial obtivemos os pontos de ocorrência das nove 406
espécies respectivamente: K. calcarata (565), K. altamazonica (235), K. pelviceps (193), K. 407
paulensis (48), K. vanzoi (25), Kentropyx sp1-TO (3), Kentropyx sp2-MG (1), K. striata (130) 408
e K. borckiana (15). O pequeno número de amostras disponíveis para Kentropyx sp1-TO e 409
Kentropyx sp2-MG se deve ao fato de que são espécies recentemente identificadas [27] porém 410
ainda não descritas, de forma que os seus reais limites de distribuição são ainda 411
desconhecidos. Diversos trabalhos têm destacado o efeito negativo de poucas amostras sobre 412
a performance nos modelos [48–50]. De acordo com Pearson et al. [51], o desempenho do 413
modelo decresce muito para amostras com menos de 5 registros. Assim, optamos por não 414
29 implementarmos as análises de nicho para as espécies Kentropyx sp1-TO e Kentropyx sp2-415
MG. No entanto usamos as duas espécies na reconstrução da árvore de espécies e as 416
removemos a posteriori da árvore inferida. 417
Como variáveis preditoras, utilizamos dezenove variáveis bioclimáticas (disponíveis 418
em: http://www.worldclim.org/com) em uma resolução de 2.5 arcmin (~5km) que resumem 419
os dados de precipitação e temperatura atuais [52], uma variável de índice de aridez global 420
(disponível em: http://www.csi.cgiar.org) e uma variável de cobertura vegetal (disponível em: 421
http://glcf.umd.edu/data/landsatTreecover/). Considerando as distribuições de todas as 422
espécies, reduzimos a extensão das variáveis climáticas ao nosso background (x mínimo -423
81.375, x máximo 34.79167, y mínimo -29.79167, y máximo 11.95833). O nível de 424
correlação entre as variáveis foi testado utilizando uma matriz de correlação de Pearson e para 425
evitar a super-parametrização dos modelos removemos nove das vinte uma variáveis 426
preditoras devido a sua alta correlação (R>0.86). A lista completa das 12 variáveis usadas nas 427
análises subsequentes está disponível na Tabela S3. 428
A partir dos dados de ocorrência e das doze variáveis selecionadas construímos 429
modelos de nicho ecológico para cada espécie utilizando o software MaxEnt vs.3.3.3k [53] 430
com o pacote dismo v.1.0-15 [54] no R vs.3.1.2 [43]. MaxEnt é um algoritmo que realiza 431
previsões ou inferências a partir de um conjunto de dados com informações incompletas 432
(apenas dados de presença) baseando-se no princípio de máxima entropia, assumindo que a 433
melhor aproximação para uma distribuição de probabilidades desconhecidas é aquela que 434
satisfaz qualquer restrição à sua distribuição [53,55]. 435
Para todas as espécies realizamos 20 réplicas independentes utilizando cross-436
validation, onde dividimos 75% dos dados de ocorrências para a calibração dos modelos 437
(treino) e retivemos 25% dos pontos para avaliar os modelos (teste). Para detalhes sobre como 438
funciona o cross-validation ver [56]. O desempenho dos modelos foi avaliado através do 439
parâmetro pré-definido conhecido como área abaixo da curva (AUC, do inglês Area Under 440
30 the Curve), que quantifica o grau em que o modelo identifica presenças acuradamente do que 441
uma previsão randômica [53]. 442
443
Evolução de nichos 444
Fazemos uso de métodos integrativos recentes que possibilitam caracterizar e 445
quantificar a amplitude da variação dos parâmetros ecológicos ao longo das distribuições 446
geográficas das espécies durante suas histórias evolutivas através do uso de perfis de 447
ocupação de nicho predito (PNO, do inglês predicted niche occupancy) [17–19]. Para as 448
análises e caracterização dos PNOs integramos as probabilidades de distribuição do MaxEnt 449
para cada variável usada nas construções dos modelos de nicho, para gerar histogramas de 450
PNOs para cada variável, utilizando as predições de adequabilidade encontradas pelos 451
modelos de nicho ecológico e quantificamos as tolerâncias e a ocupação das dimensões 452
climáticas do nicho. Avaliamos posteriormente a evolução de nichos através de análises de 453
reconstrução de nicho ancestral para cada PNO, estimando a máxima verossimilhança para 454
cada variável climática em cada nó interno da filogenia calibrada nesse estudo, assumindo 455
evolução por movimento browniano (BM) [57,58]. A análise baseia-se em valores de traços 456
de nicho atuais, reconstruindo a distribuição da tolerância climática em vez de reconstruir a 457
tolerância máxima, mínima ou média [17] e pode transmitir informações sobre a 458
direcionalidade da evolução de nicho e tendências como convergência e divergência [19]. 459
Para ambas as análises (PNO e reconstrução de nicho ancestral), usamos o pacote Phyloclim 460
[12] v.0.9-4 implementado no R Heibl e Clement, [59] 461
462
Conservatismo e divergência de nicho 463
Para a análise dos padrões de conservatismo e divergência de nicho entre as espécies 464
de Kentropyx, utilizamos as mesmas variáveis ambientais utilizadas para a construção dos 465
modelos de nicho. Usamos o mesmo framework de Broennimann et al. [15] realizado no R 466
31 v.3.1.2 [43]. Esta abordagem calcula a medida observada de sobreposição de nicho e compara 467
com a medida de sobreposição de nicho randomizado. Entre os quatro métodos testados por 468
Broennimann et al. [15], a PCA-env foi considerada com a melhor performance para realizar 469
essa análise. Esse método corrige o viés de amostragem potencial dividindo o número de 470
vezes em que as espécies ocorrem em um ambiente pela frequência de localidades na região 471
que possuem aquelas condições ambientais. Sem essa correção, as medidas de sobreposição 472
de nicho entre espécies são superestimadas [15]. 473
Além de nossa amostragem de registros georreferenciados observados para cada 474
espécie, obtivemos um conjunto de 1000 pontos extraídos randomicamente para cada espécie 475
para caracterizar o background de condições ambientais. Adotamos como fonte primária a 476
classificação biogeográfica global proposta por Olson et al. [60], com base nas ecorregiões 477
nas quais cada espécie do gênero Kentropyx ocorre. Nesse estudo, consideramos os dois 478
primeiros eixos de uma PCA calibrada em todo o espaço ambiental do background para a 479
comparação par-a-par entre as espécies (por exemplo, K. altamazonica versus K. striata). As 480
ocorrências de cada espécie e condições ambientais foram subdivididas em um grid r x r 481
células. Definimos a resolução r para 100 e cada célula no espaço ambiental foi convertida em 482
densidades usando um estimador de densidade suave de Kernel. Posteriormente, as 483
densidades de grids foram usadas para calcular um score de sobreposição de nicho observada 484
de cada par de espécies utilizando a métrica Schoener’s D [61] que varia de 0 a 1 (0 indicando 485
ausência de sobreposição e 1 sobreposição completa), gerando dessa forma um gradiente de 486
dissimilaridade para nichos. 487
Por fim, realizamos duas randomizações para testar o grau de similaridade ou 488
divergência/evolução de nichos entre as espécies: o teste de equivalência de nicho e o teste de 489
similaridade de nicho [13]. O primeiro compara se os nichos das duas espécies em cada 490
comparação par-a-par são mais equivalentes do que o esperado ao acaso (i.e. um teste de 491
conservatismo de nicho no sentido mais estrito), compilando todas as ocorrências das duas 492
32 espécies que foram aleatorizadas e divididas em dois conjuntos de dados. O processo é 493
repetido 100 vezes e a sobreposição de nicho D então calculada. Se o valor observado de 494
sobreposição de nicho está contido no intervalo de 95% de confiança, não se rejeita a hipótese 495
nula de equivalência de nicho. O segundo teste calcula as sobreposições de nichos com base 496
nas condições ambientais dos registros de uma espécie (observado) e registros gerados 497
aleatoriamente dentro do background disponível da segunda espécie e vice e versa e 498
basicamente visa responder se o nicho predito para uma espécie consegue prever a ocorrência 499
da segunda espécie melhor do que esperado pelo acaso [8]. O teste de similaridade de nicho é 500
também baseado em 100 repetições. Se a sobreposição observada é maior que o intervalo de 501
confiança de 95% dos valores simulados, a espécie ocupa ambientes em ambos os intervalos 502
que são mais similares entre si do que o esperado ao acaso. Esperamos que as espécies de 503
Kentropyx de um mesmo grupo de espécies apresentem maior similaridade de nichos 504
ecológicos do que comparações emtre espécies de grupos divergentes, indicando que o 505
conservatismo de nicho possa ter sido importante na especiação ecológica entre estas. Por 506
outro lado, esperamos maior divergência entre espécies de grupos diferentes, indicando que a 507
evolução de nichos tenha tido um papel maior na especiação nesses casos. 508
509
Resultados 510
Relações filogenéticas e cenários biogeográficos 511
Sequenciamos um total de 534 e 524 pares de bases para os genes Cytb (94 indivíduos) e 512
16S (170 indivíduos) respectivamente, totalizando 1058 pares de bases para genes 513
mitocondriais. Os genes nucleares SNCAIP (181 indivíduos), DNH3 (180 indivíduos), R35 514
(181 indivíduos) e RP40 (173 indivíduos), apresentaram 482, 646, 448 e 370 pares de base 515
respectivamente, totalizando 1946 pares de bases para genes nucleares. Os modelos 516
evolutivos mais adequados sob o critério BIC foram GTR+I+G para o gene 16S, TPM2uf+G 517
33 para Cytb, K80+I para DNAH3, K80+G para R35, K80+G para RP40 e HKY+I para 518
SNCAIP. 519
Estimamos as relações filogenéticas por inferência Bayesiana com base nos conjuntos de 520
dados separados por gene e concatenados (mitocondriais e nucleares; Fig S1, Fig S2). Entre 521
todas as árvores geradas o gene cytb foi o marcador que revelou maior estruturação para os 522
grupos das espécies de Kentropyx (Fig. 2). Em contraste, algumas das árvores gênicas 523
nucleares e do gene 16S tiveram pouca resolução, apresentando em alguns casos parafilia para 524
algumas espécies e muitas politomias (Fig S2). 525
Apesar do baixo suporte para alguns ramos, a topologia de cytb confirmou a monofilia 526
dos três grupos de espécies: um clado florestal composto por K. altamazonica, K. calcarata, e 527
K. pelviceps (grupo calcarata). O grupo calcarata aparece como grupo irmão ao clado de 528
vegetações abertas que inclui dois subclados, um consistindo por K. vanzoi, K. paulensis, 529
Kentropyx sp1-TO e Kentropyx sp2-MG (grupo paulensis) e o outro composto por K. striata 530
(grupo striata). Ainda que a monofilia dos três grupos tenha sido confirmada com a 531
amostragem intraespecífica mais densa que empregamos em relação a estudos anteriores, 532
algumas das relações das espécies do grupo calcarata ainda não foram bem resolvidas. Por 533
exemplo, indivíduos de K. calcarata se agruparam em diferentes clados, alguns inclusive 534
mais proximamente relacionados às outras espécies do grupo (Fig. 2). 535
A análise com os genes nucleares concatenados resultou em uma topologia melhor 536
resolvida do que as árvores gênicas individuais. Entretanto, pouca estruturação intraespecífica 537
foi observada, em especial para as espécies do grupo calcarata, e, portanto, as relações entre 538
os indivíduos da mesma espécie ficaram pouco resolvidas (Fig S1). O gene mitocondrial 16S 539
evidenciou uma alta diferenciação entre as suas sequências sem, no entanto, apresentar boa 540
resolução gerando assim, incertezas a respeito das relações filogenéticas entre as espécies (Fig 541
S2 A). Dessa forma, optamos por não utilizar o gene 16S para análises subsequentes de árvore 542
de espécies e estimativa de tempos de divergência. Dentre as espécies de Kentropyx, K. striata 543
34 é a que apresentou maior estrutura intraespecífica tanto para os genes mitocondriais quanto 544
para os nucleares (Fig. 2 e Fig. S1). 545
A árvore de espécies multi-loci inferida com o *BEAST ,recuperou com suportes 546
moderados a altos a monofilia dos três grupos de espécies de Kentropyx (Fig. 3). A árvore 547
evidenciou um primeiro evento de divergência (PP=1) do grupo calcarata (grupo de florestas 548
tropicais úmidas) em relação ao grupos striata e paulensis (grupos de formações abertas da 549
diagonal seca) ocorrendo durante o Terciário, no Mioceno, há cerca de 20 milhões de anos 550
atrás-Ma (Fig 3). O evento de diversificação seguinte foi responsável pela divergência entre 551
os grupos paulensis e striata (PP=0.79) no Mioceno há aproximadamente 13.9 Ma. A 552
divergência do grupo calcarata foi estimada para aproximadamente 11.2 Ma, durante o 553
Mioceno médio sendo K. pelviceps (PP=0.89) a primeira espécie a divergir seguida de K. 554
calcarata e K. altamazonica (PP=0.91). 555
A divergência do grupo paulensis (PP=0.98) foi estimada para o final do Mioceno por 556
volta de 9.1 Ma. Dentro do grupo paulensis a espécie Kentropyx sp2 MG foi a primeira a 557
divergir há 9.16 Ma, seguida por K. vanzoi que é espécie irmão do agrupamento que inclui 558
Kentropyx sp1-TO e K. paulensis (Fig 3). Nossas análises também indicam que a 559
diversificação do grupo striata (com PP=0,89) se iniciou mais recentemente, durante o 560
Quaternário há aproximadamente 2.1 Ma no Pleistoceno. 561
A análise do BioGeoBEARS selecionou o modelo de dispersão-vicariância com o 562
evento fundador de especiação (DIVALIKE + J) como modelo que melhor explicou nossos 563
dados e o segundo melhor modelo gerado foi o DIVALIKE (Fig 4 e Fig S3). A reconstrução 564
das distribuições ancestrais baseada no modelo DIVALIKE+ J obteve LnL=-11.26 e 565
AIC=26.53 e o DIVALIKE gerou LnL=-11.26 e AIC=28.53 (Tabela 1). 566
O parâmetro log (LnL) foi o mesmo em ambos modelos, no entanto o modelo 567
DIVALIKE+J foi melhor do que o segundo de acordo com os valores de AIC. No geral, todos 568
os modelos implementados com o parâmetro evento fundador (J) foram melhores do que os 569
35 mesmos modelos sem esse componente. O DIVALIKE+J inclui o parâmetro relativo à 570
dispersão por salto (jump dispersal) sugerindo que a origem do grupo ocorreu a partir de um 571
ancestral distribuído tanto em áreas abertas do Escudo Brasileiro quanto em áreas florestais do 572
oeste da bacia Amazônica há aproximadamente a 20 Ma. Esse ancestral teria sofrido um 573
evento de especiação vicariante em dois grupos: um grupo distribuído apenas no oeste da 574
bacia Amazônica que formaria as espécies do grupo calcarata e uma dispersão secundária de 575
K. calcarata para ocupar o leste da bacia Amazônica e áreas florestais do Escudo das Guianas 576
e um segundo grupo distribuído exclusivamente no Escudo Brasileiro que formaria 577
posteriormente as espécies do grupo paulensis e um evento fundador de especiação 578
subsequente para as áreas abertas da região do Escudo das Guianas onde K. striata e K. 579
borckiana diversificaram durante transição Plioceno-Pleistoceno (Fig 4). 580
581
Tabela 1. Estimativas de verossimilhança e parâmetros estimados pelos modelos 582 biogeográficos testados no BioGeoBEARS. 583
Modelos LnL Número de parâmetros d e j AIC
DEC -15.17 2 0.011 0.011 0 34.35
DEC+J -12.78 3 0.0036 1.0e-12 0.057 31.56
+DIVALIKE -11.26 2 0.025 0.42 0 28.53
++DIVALIKE+J -11.26 3 0.025 0.42 1.0e-05 26.53
BAYAREALIKE -12.88 2 0.0100 1.0e-12 0 29.77
BAYAREALIKE+J -11.67 3 0.0042 1.0e-12 0.045 29.33
Melhor modelo (++) e segundo melhor modelo (+) são destacados em negrito. Abreviações: 584
LnL = log likelihood, d = taxa de dispersão por milhão de anos ao longo dos ramos, e = taxa 585
de extinção por milhão ano ao longo dos ramos, j = evento fundador de especiação, 586
ponderado por evento de especiação. 587
588
Caracterização de nichos ecológicos 589
Os modelos de nichos ecológicos que estimamos ilustram bem as distribuições 590
conhecidas e a grande heterogeneidade de hábitats ocupados pelas espécies do gênero 591
Kentropyx (Fig S4). Os modelos não estimaram grandes áreas de super-predição fora das 592
36 distribuições conhecidas das espécies, salvo poucas exceções como K. vanzoi que teve uma 593
grande área no sudeste do Brasil predita como de alta adequabilidade mas para onde a espécie 594
não tem registro conhecido (Fig S4). Os valores de AUC obtidos nos modelos variaram de 595
0.93 até 0.99, indicando uma alta performance dos modelos (Tabela S3) [62]. A contribuição 596
das doze variáveis selecionadas para os modelos ecológicos variou de 0 a 56.7% (Tabela S3). 597
Apesar de não estar clara a tendência em certas preferências das variáveis entre as espécies, 598
nós observamos que a variável cobertura vegetal e precipitação do trimestre mais quente 599
(Bio18) geralmente contribuíram mais para os modelos em quase todas as espécies. Entre as 600
espécies de lagartos Kentropyx com maior distribuição encontramos K. calcarata, que ocupa 601
os mais variados ambientes como os Escudos das Guianas, a Amazônia (ocidental e oriental), 602
Matas de galerias no Cerrado e parte da Floresta Atlântica [63]. K. altamazonica também 603
ocupa uma ampla região, principalmente na Amazônia ocidental, Venezuela, Colômbia, Peru 604
e Bolívia. No Brasil, estende-se para o leste ao longo do vale do Amazonas até o baixo Rio 605
Xingu. K. pelviceps ocupa preferencialmente a Amazônia ocidental, no Brasil (Amazonas, 606
Acre), Colômbia, Equador e Peru [63]. As espécies K. paulensis e K. vanzoi compartilham 607
grande parte das suas distribuições no Escudo Central Brasileiro. Em contraste com a ampla 608
região ocupada por algumas espécies, observamos a distribuição restrita de K. striata e K. 609
borckiana no Escudo das Guianas, especialmente nas formações abertas ao norte da América 610
do Sul. 611
612
PNOs, evolução e conservatismo de nicho 613
A partir dos modelos gerados pelo MaxEnt, inferimos os PNOs e analisamos a história de 614
ocupação dos nichos e possíveis disparidades. Os PNOs evidenciaram uma heterogeneidade 615
sutil na ocupação de cada variável bioclimática entre os grupos de espécies do gênero, em 616
especial no contraste entre o grupo paulensis e os outros dois (Fig 5A-C; Fig S5). Por 617
exemplo, o espectro de temperatura média anual (Bio1) tolerada pelas espécies foi entre 16° e 618
37 30°C, com sobreposição dos grupos striata e calcarata para temperaturas ótimas mais quentes 619
(>26°C). O grupo paulensis (K. vanzoi e K. paulensis) do bioma Cerrado no Escudo 620
Brasileiro apresentou temperatura ótima de aproximadamente 24°C (Fig 5). 621
A variável amplitude anual de temperatura (Bio7) (Fig 5B) apresentou-se distinta entre 622
dois grupos principais: o grupo paulensis (K. vanzoi e K. paulensis) e o grupo composto por 623
striata e calcarata. Esse último foi observado o espectro da amplitude térmica anual grande 624
para os grupos calcarata (K. calcarata, K. altamazonica e K. pelviceps) variando entre 5° até 625
22.5° salientado pela composição do grupo amplamente distribuído na Bacia Amazônica 626
(central e oriental) com ocorrência nos Escudos das Guianas, Floresta Atlântica (região 627
nordeste) e também Matas de galerias no norte do Cerrado. A amplitude anual de temperatura 628
tolerada foi mais restrita para grupo striata (K. striata e K. borckiana) entre 6° a 15°C com 629
ocorrência nas savanas do Escudo das Guianas. K. paulensis e K. vanzoi (grupo paulensis) 630
apresentaram uma amplitude térmica anual variando entre 10° a 23°C. 631
A precipitação anual (Bio12) evidenciou contrastes entre as distribuições das espécies 632
Kentropyx, agrupando-as as espécies do grupo calcarata e striata que apresentaram uma 633
precipitação maior >2000 mm (Fig 5C). Em contraste, as espécies grupo paulensis 634
apresentaram valores de precipitação anual menores com ótimo <2000 mm. Vários perfis de 635
PNOs das variáveis encontraram um padrão semelhante nas sobreposições das distribuições 636
das tolerâncias entre os grupos de espécies (Fig S5). 637
A análise dos PNOs dentro do contexto filogenético evidência a radiação de algumas 638
espécies em uma variedade de condições climáticas (Fig 5D-F, Fig S6). A temperatura média 639
anual (Bio1) mostra uma divergência ao longo de um gradiente durante a diversificação 640
filogenética das espécies sul-americanas (Fig 5D). As espécies do grupo calcarata habitam 641
regiões com temperatura médias anuais entre 25° - 26°C. Entretanto, a radiação do gênero 642
Kentropyx foi acompanhada da divergência para regiões com temperaturas mais inferiores 643
ocupadas pelas espécies K. vanzoi e K. paulensis (com médias anuais entre 22° a 24°C 644
38 respectivamente), até as regiões mais quentes do norte da América do Sul ocupadas por K. 645
striata e K. borckiana (com temperatura médias anuais ótimas >26°C). 646
A amplitude anual da temperatura (Bio7) evidencia uma grande divergência no espaço 647
climático entre as espécies K. paulensis e K vanzoi que ocupam a região do Escudo Brasileiro 648
no bioma Cerrado e apresentaram valores bastante semelhantes (de 16° a 18°C), das espécies 649
do grupo striata que habitam a região dos Escudos das Guianas (entre 11.6°C e 12°C) e do 650
grupo calcarata que mostram valores entre 13° a 14°C (Fig 5E). Já a variação e divergência 651
nos valores de precipitação mostra que a diversificação foi acompanhada de uma maior 652
adequação das espécies a ambientes úmidos com regimes altos de precipitação (Fig 5F). Nota-653
se também uma divergência neste último aspecto entre as espécies do grupo striata e do grupo 654
calcarata, com as primeiras ocupando regiões com valores de precipitação mais baixos 655
localizadas em regiões de savana no norte da América do Sul (<2000mm anuais), em 656
contraste com maior ocupação de regiões mas chuvosas da Amazônia ao norte do continente 657
Sul americano pelas espécies do grupo calcarata. Assim, de forma geral as espécies têm 658
ocupado e se diversificado ao longo do continente, desde regiões mais secas a regiões mais 659
úmidas, com regimes de chuva variados e divergentes. 660
Resultados a partir de uma análise de PCA-env demonstraram que em todas as 661
comparações entre espécies, a soma dos dois primeiros eixos da PCA explica entre 51.22% e 662
17.80% da variância total. A caracterização dos backgrounds de condições ambientais de 663
todas as espécies, assim como a contribuição das 12 variáveis para cada PC em todos as 664
comparações par-a-par são detalhadas no material suplementar (Fig S7, Fig S8). A 665
sobreposição dos nichos medida entre as espécies comparadas par-a-par a partir do índice D 666
foi em geral baixa, todas as comparações mostraram D < 0.41 (Tabela 2), com variação nos 667
pares de nicho entre 0.41 (Kalt - Kpel) e 0.01 (e.g., Kpau - Kpel). Os maiores valores de 668
sobreposição foram encontrados, no entanto, para comparações entre espécies do mesmo 669
grupo (Tabela 2). A equivalência de nicho foi rejeitada para todas as comparações o que 670
39 sugere que todas as espécies possuem nichos significativamente mais distintos do que o 671
esperado ao acaso, ou seja, seus nichos não são idênticos (Tabela 2). Em sumário, todas as 672
comparações entre espécies do mesmo grupo e entre espécies do grupo calcarata e do grupo 673
striata indicaram similaridade e conservatismo de nicho em ambas direções. Por outro lado, 674
comparações entre espécies dos grupos paulensis e striata ou calcarata e paulensis resultaram 675
em relações não significativas (ou em apenas uma das direções) ou divergência significativa 676
(Kstr x Kvan). 677
678
Tabela 2. Medidas de sobreposição (medida por D), equivalência e similaridade de nicho 679
entre as espécies do gênero Kentropyx comparadas par-a-par. 680
681
Valores significativos com P < 0,05 n o teste de equivalência de nicho e que saiam do 682
intervalo de confiança de 95 % do teste de similaridade de nicho são exibidas em negrito: (+) 683
Conservatismo e (++) Divergência. Abreviação das espécies em Kalt: K. altamazonica; Kbor: 684
Comparação
y→x
Sobreposição de
nicho (D)
Equivalência de
nicho
Similaridade
y→x
Similaridade
x→y
Kalt – Kbor 0.14 0.02 0.02+ 0.02+
Kalt – Kcal 0.16 0.02 0.02+ 0.02+
Kalt – Kpau 0.02 0.02 0.02+ 0.23
Kalt – Kpel 0.41 0.02 0.02+ 0.02+
Kalt – Kstr 0.12 0.02 0.04+ 0.04+
Kalt – Kvan 0.24 0.02 0.04+ 0.39
Kbor – Kcal 0.15 0.02 0.02+ 0.02+
Kbor – Kpau 0.02 0.02 0.11 0.04+
Kbor – Kpel 0.09 0.02 0.02+ 0.02+
Kbor – Kstr 0.32 0.02 0.02+ 0.02+
Kbor – Kvan 0.05 0.02 0.14 0.04+
Kcal – Kpau 0.02 0.02 0.31 0.14
Kcal – Kpel 0.12 0.02 0.02+ 0.06+
Kcal – Kstr 0.37 0.02 0.02+ 0.02+
Kcal – Kvan 0.02 0.02 0.08 0.25
Kpau – Kpel 0.01 0.02 0.18 0.73
Kpau – Kstr 0.02 0.02 0.63 0.55
Kpau – Kvan 0.16 0.02 0.02+ 0.18
Kpel – Kstr 0.10 0.02 0.02+ 0.04+
Kpel – Kvan 0.01 0.02 0.04+ 0.27
Kstr – Kvan 0.01 0.02 0.59 0.02++
40 K. borckiana; Kcal: K. calcarata; Kpau: K. paulensis; Kpel: K. pelviceps; Kstr: K. striata; 685
Kvan: K. vanzoi. 686
687
Discussão 688
Neste trabalho apresentamos um estudo de caso integrativo para um gênero de lagartos 689
Sul-Americano amplamente distribuído em formações abertas e florestais. Investigamos as 690
relações filogenéticas do gênero para compreender as forças que dirigem os processos 691
evolutivos e a diversificação do gênero explorando a evolução dos caracteres ecológicos 692
multidimensionais e a divergência do nicho das espécies associado aos mecanismos de 693
especiação e extinção. Esta integração pode lançar luz sobre a complexa história 694
biogeográfica e evolução das tolerâncias ecológicas com adaptação a novos nichos ambientais 695
deste dinâmico grupo de lagartos Neotropicais. 696
Análises filogenéticas e cenários biogeográficos 697
Nossas reconstruções filogenéticas utilizando métodos Bayesianos e um conjunto de 698
dados multi-locus apoiaram a monofilia dos três grupos de espécies de Kentropyx 699
reconhecidos anteriormente [24,26], a exemplo do encontrado previamente por outros estudos 700
utilizando dados morfológicos [25] ou dados morfológicos e moleculares baseados em um 701
único loci [27]. 702
Nossos resultados diferem em alguns aspectos da hipótese usada por Werneck et al. 703
[27] na reconstrução do cenário biogeográfico, que recuperava K. striata (grupo striata) como 704
a primeira espécie a divergir na filogenia, irmã de todas a outras [21]. Entretanto, a hipótese 705
alternativa Bayesiana de Werneck et al. [27] encontrou o mesmo padrão topológico que 706
recuperamos nesse estudo, de uma dicotomia basal separando as espécies florestais do grupo 707
calcarata das espécies de áreas abertas em clado (grupo paulensis + grupo striata). Nossos 708
resultados multilocus também detectaram um cenário diferente do proposto por Gallagher e 709
Dixon, [24] que defendiam a evolução das espécies do gênero de acordo com a evolução 710
41 linear da condição das escamas dorsais. De acordo com esse cenário as espécies do grupo 711
striata, com condição de escamas dorsais considerada mais derivada (escamas mais alargadas 712
e em menor número) como uma adaptação à regulação térmica em ambientes secos, teriam 713
sido as últimas a divergir [24]. Assim, nossos resultados implicam que a divergência no 714
tamanho das escamas dorsais se estabeleceu cedo durante a evolução de Kentropyx de acordo 715
com uma ocupação antiga de regiões mais abertas e secas. 716
Outras investigações utilizando sequências de mtDNA e aloenzimas [29] e caracteres 717
morfológicos [25] também recuperaram os mesmos grupos propostos por Gallagher e Dixon, 718
[24,26] com algumas diferenças nas relações entre e dentro dos grupos. Por exemplo, 719
encontramos aqui um agrupamento inédito para as espécies do grupo calcarata com base em 720
dados moleculares: a relação irmã com alto suporte entre K. calcarata e K. altamazonica. 721
Estudos moleculares anteriores recuperaram (K. altamazonica + K. pelviceps) [29] ou (K. 722
calcarata + K. pelviceps) [27]. Por outro lado as relações filogenéticas do grupo paulensis não 723
diferem das hipóteses anteriores [27], apenas algumas diferenças na amostragem de táxons 724
considerada em cada estudo. 725
Em nível das relações intraespecíficas e entre amostras de cada espécie, as árvores 726
gênicas individuais e concatenadas mostram um alto grau de compartilhamento de haplótipos 727
e relações inter-aninhadas entre os indivíduos das espécies do grupo calcarata. Esse resultado 728
pode indicar sorteio incompleto de linhagens para os marcadores utilizados ou algum grau de 729
introgressão entre elas. Dessa forma, os reais limites e padrões potenciais de hibridização das 730
espécies do grupo calcarata precisam ser melhor explorados. Estudos genômicos certamente 731
contribuirão para resolver essa incerteza nos limites e relações entre as espécies florestais de 732
Kentropyx de ocorrência predominantemente Amazônica. 733
Em resumo, estudos anteriores abordaram a evolução e as relações interespecíficas do 734
gênero Kentropyx sem implementar análises filogenéticas coalescentes baseadas em 735
marcadores moleculares independentes e em amostragens intraespecíficas mais amplas. Todos 736
42 os estudos moleculares anteriores para o gênero contaram com um tamanho amostral de um 737
ou dois indivíduos por espécie, o que impossibilitaria a detecção de padrões mais complexos 738
de especiação, como indícios de introgressão, hibridização ou sorteio incompleto de linhagens 739
entre as espécies. Werneck et al. [27] utilizaram morfologia e marcadores mitocondriais (16S 740
e 12S) nas reconstruções filogenéticas e biogeográficas. Entretanto, inferências filogenéticas e 741
datações baseadas em árvores gênicas únicas são menos robustas do que aquelas com base em 742
múltiplos loci pois fornecem realizações independentes da divergência histórica, eventos de 743
mutação e estocasticidade coalescente [64,65]. Além disso, Werneck et al. [27] utilizaram 744
apenas duas amostras de cada espécie do gênero para suas análises, ao passo que o nosso 745
estudo usamos um conjunto de dados bastante abrangente (molecular e geográfico) conferindo 746
maior confiança em nossos dados e resultados. 747
Nosso cenário evolutivo e biogeográfico implica que o grupo calcarata divergiu dos 748
grupos de áreas abertas (paulensis e striata) a partir de um ancestral amplamente distribuído 749
no Escudo Brasileiro e oeste da bacia Amazônica durante o Mioceno inferior e que a 750
divergência entre um grupo de escamas dorsais pequenas e um grupo de escamas dorsais com 751
diferentes graus de alargamento ocorreu no início da evolução do gênero. Esse primeiro 752
evento de especiação vicariante dividiu o ancestral em duas linhagens que passaram a ocupar 753
a região do Escudo Brasileiro (formações abertas) e o oeste da Bacia Amazônica (formações 754
florestais). A especiação subsequente das espécies viventes de Kentropyx aconteceu quase 755
toda a transição Mioceno médio-final, à exceção das divergências entre K. striata e K. 756
borckiana e entre K. paulensis e Kentropyx sp1-TO que ocorreram na transição Plioceno-757
Pleistoceno. Os eventos geomorfológicos do Mioceno têm sido considerados como 758
determinantes no processo de diversificação de vários grupos de vertebrados da América do 759
Sul [27,66,67]. O soerguimento da cadeia Andina, iniciado nesse período, alterou padrões de 760
clima e de drenagem da América do Sul [68] assim como, o desenvolvimento de um sistema 761
complexo de mega-pantanal com influência marinha e posterior reversão do curso dos rios 762
43 [69,70]. O estabelecimento do sistema de drenagem do rio Amazonas e seus afluentes podem 763
ter sido um fator preponderante para a especiação do ancestral como barreira primária à 764
dispersão. Assim, esses eventos podem ter sido responsáveis pelo evento de divergência mais 765
basal de Kentropyx que, seguidos por divergência de nicho em alguns clados (ver abaixo) 766
terminaram por estabelecer uma dicotomia bem marcada entre espécies que ocupam 767
formações vegetacionais bastante distintas; e também pela diversificação dentro do grupo 768
calcarata. Concomitante com a diversificação do grupo calcarata (formação florestal) 769
iniciada na Bacia Amazônica Oeste e posterior expansão no Escudo das Guianas Florestal, 770
leste da Bacia Amazônica e possivelmente Mata Atlântica (K. calcarata), outro evento 771
significativo que ocorreu na região do Cerrado no Escudo Brasileiro no Mioceno tardio foi a 772
diversificação do grupo paulensis (formações abertas). Nossos dados corroboram com o 773
mesmo posicionamento das espécies dentro do grupo encontrado por Werneck et al. [27], que 774
indicam Kentropyx sp1-TO como espécie irmã de K. paulensis. Adicionalmente nossa 775
filogenia inclui Kentropyx sp2-MG que foi recuperada com tempos de divergência mais 776
antigos. 777
Hipóteses geológicas foram levantadas para explicar os padrões de especiação de 778
vertebrados nos biomas da diagonal de formações abertas, como o soerguimento final do 779
Planalto Central no Brasil durante o final do Mioceno [67,72–74], reorganizações 780
topográficas regionais e estabelecimento de platôs e depressões e formação de gradientes 781
altitudinais [67,74]. Esses fatores que explicam a alta estruturação que diversos estudos no 782
Cerrado têm mostrado podem ajudar a explicar a alta diversidade de espécies do grupo 783
paulensis (as quatro espécies aqui estudadas mais K. viridistriga e K. lagartija). Por outro 784
lado, nós discutimos abaixo a partir dos dados de sobreposição de nicho, que mudanças nas 785
condições ambientais também foram importantes para impulsionar o isolamento reprodutivo 786
por divergência ecológica nas espécies do grupo paulensis. Ainda, a inclusão de amostras de 787
K. viridistriga e K. lagartija, da depressão do Pantanal e Guaporé na bacia do Chaco-Paraná, 788
44 ajudará na compreensão dos eventos biogeográficos mais recentes importantes na formação 789
da alta diversidade de espécies do grupo. 790
A diversificação mais recente do grupo striata (formação aberta) data da transição 791
Plioceno-Pleistocênico. Segundo a Teoria de Refúgios de Haffer, [75] durante o Pleistoceno, 792
ocorreram sucessivos ciclos de expansão e contração vegetacional em resposta a flutuações 793
climáticas os quais promoveram diversificação de diversas espécies no Neotrópico. Além 794
disso, as savanas Sul-Americanas teriam atingido sua extensão máxima durante o Último 795
Máximo Glacial (UMG) com importantes conexões entre os blocos de savana localizados ao 796
norte e ao sul (Cerrado) da Amazônia através de ao menos três rotas de corredores: costal 797
Andino, corredor central Amazônico e corredor costal Atlântico [76,77]. 798
A distribuição disjunta é evidenciada nos grupos de formação aberta, com distribuição 799
atual do grupo striata englobando as savanas dos Escudos das Guianas ao Norte da Bacia 800
Amazônica e o grupo paulensis na região do Escudo Brasileiro no bioma Cerrado. Espécies 801
de formação aberta (campinas e savanas) segundo Bates et al. [78] podem apresentar maior 802
poder de dispersão e serem menos afetadas pelos grandes rios. Assim, sugerimos que o grupo 803
striata pode ter resultado de um cenário de dispersão a longas distâncias através de corredores 804
naturais de adequabilidade que corresponderia ao evento de especiação por efeito fundador 805
que recuperamos. Werneck et al. [79], investigando a estabilidade climática no Cerrado 806
através de paleomodelagem, suportaram a ocorrência de corredores individuais mais estreitos 807
anteriores ao UMG, principalmente na costa Atlântica, durante o Ultimo Máximo Interglacial-808
120 Ka [59]. Estudos adicionais para o grupo striata (e.g. análises filogeográficas e 809
populacionais) podem contribuir para distinguir melhor nosso entendimento sobre o cenário 810
biogeográfico e filogeográfico dessas espécies de distribuição mais restrita e ajudar a explicar 811
melhor o padrão de distribuição disjunta em relação ao grupo paulensis, a alta estrutura 812
intraespecífica encontrada para K. striata (mesmo sendo uma espécie mais recente) e o evento 813
de hibridização com K. calcarata que originou K. borckiana. Nossas observações reiteram a 814
45 importância de se investigar em nível populacional as flutuações climáticas que poderiam 815
afetar a demografia e distribuição das populações para fornecer novas perspectivas sobre o 816
papel da dinâmica climática e vegetacional passadas na história da Amazônia. 817
818
O papel da evolução e conservatismo de nicho ecológico 819
As espécies de Kentropyx têm se adaptado a uma grande variedade de condições 820
climáticas, ocupando desde as regiões mais úmidas e quentes, como a região dos Escudos das 821
Guianas e Bacia Amazônica da América do Sul, até regiões mais secas e quentes como o 822
bioma Cerrado no Escudo Brasileiro. As análises de evolução do nicho mostram uma clara 823
divergência nos parâmetros do espaço ecológico durante a separação de alguns grupos de 824
espécies. As espécies do grupo calcarata que ocupam ambientes ao norte do continente (perto 825
da linha do Equador) apresentam temperaturas médias ótimas em torno de 25°C, enquanto 826
que as espécies (grupo paulensis) que se encontram no bioma Cerrado e que se divergiram 827
posteriormente ocupam áreas mais centrais do continente com valores de temperaturas médias 828
entre 22° a 24°C. Já espécies do grupo striata que se encontram na região dos Escudos das 829
Guianas e exibem distribuição disjunta com relação ao grupo irmão paulensis apresentam 830
temperaturas médias ótimas mais semelhantes às do grupo calcarata. A precipitação também 831
mostra um padrão similar, as espécies do grupo calcarata englobam as áreas de alta 832
precipitação da Bacia Amazônica devido à a elevada evapotranspiração local que contribui 833
para a reciclagem da precipitação [80]. Contrariamente, o grupo paulensis ocupa regiões do 834
Cerrado com menor precipitação anual com duas estações bem definidas: uma seca (de maio a 835
setembro) e outra chuvosa (de outubro a abril) [81] No geral, a maioria das reconstruções 836
ancestrais baseadas nas tolerâncias climáticas dos PNOs demonstraram a mesma divergência 837
ecológica entre os grupos (não-irmãos) distribuídos ao norte da América do Sul (grupos 838
calcarata e striata) e o grupo do Cerrado (paulensis). 839
46
Investigar os mecanismos de especiação por trás da divergência das espécies é 840
fundamental para compreender a evolução de nicho. Especificamente, avaliar como os nichos 841
das espécies evoluem (conservatismo ou divergência), nos permite inferir se um evento de 842
especiação ecológica pode ter ocorrido ou não [23]. As sobreposições nas comparações do 843
nicho ambiental par-a-par foram em geral baixas. A hipótese de equivalência de nicho foi 844
rejeitada em todos os casos, indicando que os nichos das espécies não são 845
idênticos/equivalentes (Fig S8). As maiores sobreposições encontradas nas comparações entre 846
espécies do mesmo grupo indicam que o conservatismo de nicho esteve envolvido na 847
especiação de espécies proximamente relacionadas, possivelmente promovendo especiação 848
ecológica durante a colonização oeste-leste. Por exemplo, a sobreposição moderada (D=0.41) 849
observada na comparação Kalt – Kpel (Fig S8 D) está relacionada com o fato de que as 850
espécies são principalmente distribuídas a oeste da Bacia Amazônica (Fig S3) e, por 851
conseguinte, é razoável que os seus potenciais nichos tendem a se sobrepor. O mesmo 852
acontece com a comparação Kbor – Kstr (D=0.32; Fig S8 J) cujas distribuições englobam as 853
savanas dos Escudos das Guianas. Os nichos dos descendentes de cada grupo de espécies de 854
Kentropyx inevitavelmente suportam alguma semelhança para o ancestral ao longo do tempo 855
(ainda que os valores de sobreposição não sejam muito altos). Assim as espécies de Kentropyx 856
relacionadas, muitas vezes têm perfis ecológicos similares [82], sendo observado esse padrão 857
em vários outros grupos taxonômicos [7]. Os valores de sobreposição observados obtidos nas 858
comparações Kalt – Kcal e Kcal – Kpel foram relativamente baixos (Fig S8 B-M), todas se 859
apresentam distribuídas em regiões distintas (leste/oeste e oeste/leste, respectivamente) na 860
Bacia Amazônica. No entanto, nota-se uma separação na ocupação do espaço 861
multidimensional dos nichos entre as espécies, mais as diferenças não são significativas e, 862
portanto, foi suportado o conservatismo de nicho. A tendência das linhagens de manter 863
características ecológicas similares ao longo do tempo sugere que alguns mecanismos podem 864
manter o conservatismo entre espécies aparentadas, como por exemplo: a seleção 865
47 estabilizadora, onde os indivíduos preservam propriedades do nicho ancestral [8], o próprio 866
fluxo gênico que confere adaptação local onde a introgressão em uma região de uma espécie 867
para outra pode impedir adaptações nos caracteres de nicho para novos habitats [83], a pouca 868
variação genética [7], riqueza de espécies [84] assim como efeito de restrições pleitrópicas 869
onde um gene que permite adaptação a novos nichos está ligada a um gene que reduz essa 870
aptidão [85]. 871
Nós discutimos um padrão significativo unidirecional de Kalt - Kpau (y→x), suportando 872
conservatismo através do teste de similaridade de nicho (Fig S8 C). Quando fazemos a 873
comparação Kpau - Kalt (x→y), o teste de similaridade é significativo. Assim, mesmo 874
havendo uma forte tendência nos espaços multidimensionais para a divergência, não se pode 875
rejeitar a hipótese nula de similaridade. Essa diferença em uma direção e não na outra pode 876
estar relacionado com fato que quando comparamos a espécie K. altamazonica, sua ocupação 877
engloba regiões em que têm habitas disponíveis para ambas as espécies (parte do Cerrado), 878
dessa forma, nas comparações K. altamazonica é mais similar significativamente para área do 879
background da espécie K. paulensis do que esperado ao acaso [86]. Nós observamos uma 880
tendência na divergência em todas as comparações com o grupo paulensis, porém não 881
significativa (Kalt – Kvan, Kbor – Kpau, Kbor – Kvan e Kpel – Kvan). Não rejeitar a hipótese 882
nula não implica necessariamente ao conservatismo ou a divergência de nicho, mas pode 883
indicar que o tamanho amostral ou distribuição de habitat não possibilite fazer inferências de 884
evolução de nicho de forma poderosa estatisticamente [13]. 885
A única evidencia significativa de divergência foi observada entre K striata e K. vanzoi 886
(Fig S8 U) que representam espécies de grupos irmãos porém com nichos divergentes. 887
Alternativamente, é perceptível o conservatismo nos grupos striata (K. striata e K. borckiana) 888
e calcarata (K. calcarata, K. pelviceps e K. altamazonica). Assim, nós argumentamos que 889
grupo paulensis destaca um caso de disparidade ecológica e possível divergência morfológica 890
dentro da evolução do gênero, à exemplo do já encontrado na evolução de características 891
48 reprodutivas de história de vida [27]. Porém, estudos adicionais são necessários para testar 892
essas predições quanto à morfologia. A alta similaridade entre os nichos ecológicos das 893
espécies dos grupos calcarata e striata, que não são grupos irmãos, pode ser devida à uma 894
possível seleção de nicho convergente subsequente ao evento de dispersão com efeito 895
fundador, indicando que a dinâmica divergência-conservatismo de nicho pode ter mudado ao 896
longo da evolução de grupos taxonômicos amplamente distribuídos na região Neotropical. 897
898
Conclusões 899
Esse estudo representa um aumento substancial no esforço amostral para o gênero 900
Kentropyx, incluindo uma amostragem geográfica extensa, de indivíduos, marcadores e 901
registros geográficos, mais ampla do que qualquer estudo já feito com o gênero. Nós 902
reconhecemos algumas potenciais limitações como a nossa filogenia datada, principalmente 903
evidenciada por alguns nós com suportes estatísticos moderados, e a ausência de duas 904
espécies conhecidas, sugerindo que as relações interespecíficas de Kentropyx ainda merecem 905
atenção. No entanto, discutimos nossos resultados nesse contexto baseados na grande variação 906
inerente do gênero Kentropyx que ainda é marcada com sinais de introgressão entre as 907
espécies do grupo calcarata, principalmente nos seus limites geográficos, e sugerimos o 908
emprego de metodologias em escala genômica (sequenciamento de nova geração) para 909
resolver os conflitos acerca dos limites entre as espécies do grupo calcarata e as relações 910
evolutivas entre espécies do gênero. Apresentamos evidências substanciais de conservatismo 911
na evolução de nicho de lagartos Kentropyx, em especial entre espécies de um mesmo grupo. 912
Especiação ecológica em resposta ao conservatismo de nicho [5] pode explicar os padrões de 913
especiação e também os indícios de introgressão em regiões de contato secundário que 914
encontramos no grupo calcarata. O conservatismo de nicho ecológico encontrado entre as 915
espécies dos grupos mais distantemente relacionados, calcarata e striata indica que pode ter 916
ocorrido seleção convergente para espaços ecológicos multidimensionais comuns após o 917
49 evento de dispersão com efeito fundador que deu origem às espécies do grupo striata. Nos 918
casos onde não encontramos significância estatística, há uma divergência na ocupação do 919
espaço multidimensional que sugeriria nessas comparações uma possível divergência de nicho 920
entre as espécies do grupo paulensis e as demais. Nossas metodologias analíticas em um 921
contexto comparativo totalmente novo foram determinantes para esclarecer as trajetórias 922
evolutivas de um gênero de lagartos amplamente distribuído em formações florestais e abertas 923
da região Neotropical, principalmente acerca do papel de eventos biogeográficos e evolução 924
das tolerâncias ecológicas nos padrões de especiação. 925
926
Agradecimentos 927
Este trabalho foi financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e 928
Tecnológico-CNPq, através de projeto de pesquisa (475559/2013-4) e bolsa estudantil para 929
Yumi Sheu, e pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Amazonas-FAPEAM 930
(062.00665/2015). Agradecemos também os curadores e gerentes dos seguintes museus pelo 931
apoio e concessão de amostras para o estudo: Coleção de Anfíbios e Répteis e Coleção de 932
Recursos Genéticos do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA-HT), Coleção 933
Herpetológica da Universidade de Brasília (CHUNB), Museu de Zoologia da Universidade de 934
São Paulo (MZUSP), Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG), Royal Belgian Institute of 935
Natural Sciences (amostras da Guyana coletadas pelo Dr. Phillipe Kok), Coleção de Tecidos 936
de Genética Animal da Universidade Federal do Amazonas (CTGA-UFAM) e Coleção 937
Herpetológica da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (CHBEZ). Agradecemos 938
Brice P. Noonan e Andrew M. Snyder pela contribuição com amostras. 939
940
50 Referências 941
1. Kozak KH, Wiens JJ. Niche conservatism drives elevational diversity patterns in 942
Appalachian salamanders. Am Nat. 2010;176: 40–54. doi:10.1086/653031 943
2. Rabosky DL, Santini F, Eastman J, Smith SA, Sidlauskas B, Chang J, et al. Rates of 944
speciation and morphological evolution are correlated across the largest vertebrate 945
radiation. Nat Commun. Nature Publishing Group; 2013;4: 1–8. 946
doi:10.1038/ncomms2958 947
3. Wiens JJ. Speciation and ecology revisited: phylogenetic niche conservatism and the 948
origin of species. Evolution (N Y). 2004;58: 193–197. doi:10.1554/03-447 949
4. Wiens JJ, Kozak KH, Silva N. Diversity and niche evolution along aridity gradients in 950
north american lizards (phrynosomatidae). Evolution. 2013;67: 1715–1728. 951
doi:10.1111/evo.12053 952
5. Pyron RA, Costa GC, Patten M a, Burbrink FT. Phylogenetic niche conservatism and 953
the evolutionary basis of ecological speciation. Biol Rev Camb Philos Soc. 2015;90: 954
1248–62. doi:10.1111/brv.12154 955
6. Peterson AT. Ecological niche conservatism: a time-structured review of evidence. J 956
Biogeogr. 2011;38: 817–827. doi:10.1111/j.1365-2699.2010.02456.x 957
7. Wiens JJ, Graham CH. Niche Conservatism: Integrating Evolution, Ecology, and 958
Conservation Biology. Annu Rev Ecol Evol Syst. 2005;36: 519–539. 959
doi:10.1146/annurev.ecolsys.36.102803.095431 960
8. Budic L, Dormann CF. Climatic niches in phylogenetic comparative studies : a review 961
of challenges and approaches. bioRxiv. 2015; 1–42. doi:10.1101/018796 962
9. Wiens JJ. Speciation and Ecology Revisited: Phylogenetic Niche Conservatism and the 963
Origin of Species. Evolution (N Y). 2004;58: 193. doi:10.1554/03-447 964
10. Graham CH, Ron SR, Santos JC, Schneider CJ. Integrating phylogenetics and 965
environmental niche models to explore speciation mechanisms in dendrobatid frogs. 966
2004;8: 1781–1793. doi:10.1554/03-274 967
11. Hoffmann A, Sgrò C. Climate change and evolutionary adaptation. Nature. 2011;470: 968
479–485. doi:10.1038/nature09670 969
51 12. D’Amen M, Zimmermann NE, Pearman PB. Conservation of phylogeographic lineages 970
under climate change. Glob Ecol Biogeogr. 2013;22: 93–104. doi:10.1111/j.1466-971
8238.2012.00774.x 972
13. Warren DL, Glor RE, Turelli M. Environmental niche equivalency versus 973
conservatism: quantitative approaches to niche evolution. Evolution. 2008;62: 2868–974
83. doi:10.1111/j.1558-5646.2008.00482.x 975
14. Holt RD. Bringing the Hutchinsonian niche into the 21st century : Ecological and 976
evolutionary perspectives. PNAS. 106: 19659–19665. doi:10.1073?pnas.0905137106 977
15. Broennimann O, Fitzpatrick MC, Pearman PB, Petitpierre B, Pellissier L, Yoccoz NG, 978
et al. Measuring ecological niche overlap from occurrence and spatial environmental. 979
2012; 481–497. doi:10.1111/j.1466-8238.2011.00698.x 980
16. Yesson C, Culham A, Laboratories PS. Phyloclimatic Modeling : Combining 981
Phylogenetics and Bioclimatic Modeling. Syst Biol. 2006;55: 785–802. 982
doi:10.1080/1063515060081570 983
17. Evans MEK, Smith S a, Flynn RS, Donoghue MJ. Climate, niche evolution, and 984
diversification of the “bird-cage” evening primroses (Oenothera, sections Anogra and 985
Kleinia). Am Nat. 2009;173: 225–240. doi:10.1086/595757 986
18. Jakob SS, Heibl C, Rödder D, Blattner FR. Population demography influences climatic 987
niche evolution: evidence from diploid American Hordeum species (Poaceae). Mol 988
Ecol. 2010;19: 1423–1438. doi:10.1111/j.1365-294X.2010.04582.x 989
19. Nyári ÁS, Reddy S. Comparative phyloclimatic analysis and evolution of ecological 990
niches in the scimitar babblers (Aves: Timaliidae: Pomatorhinus). PLoS One. 2013;8: 991
1–12. doi:10.1371/journal.pone.0055629 992
20. Duran A, Pie MR. Tempo and mode of climatic niche evolution in Primates. Evolution. 993
2015;69: 2496–2506. doi:10.1111/evo.12730 994
21. Ahmadzadeh F, Flecks M, Carretero M a., Böhme W, Ihlow F, Kapli P, et al. Separate 995
histories in both sides of the Mediterranean: phylogeny and niche evolution of 996
ocellated lizards. J Biogeogr. 2016; 1–12. doi:10.1111/jbi.12703 997
22. Peterson AT. Phylogeography is not enough : The need for multiple lines of evidence. 998
Int Biogeogr Soc. 2009; 19–25. 999
52 23. Rato C, Harris DJ, Perera A, Carvalho SB, Carretero MA, Rödder D. A Combination 1000
of divergence and conservatism in the niche evolution of the Moorish gecko, Tarentola 1001
mauritanica (Gekkota: Phyllodactylidae). PLoS One. 2015;10: 1–16. 1002
doi:10.1371/journal.pone.0127980 1003
24. Gallagher SD, Dixon JR. Taxonomic revision of the South American lizard genus 1004
Kentropyx Spix (Sauria, Teiidae). Boll del Mus Reg di Sci Nat - Torino. 1992;10: 125 1005
– 171. 1006
25. Harvey MB, Ugueto GN, Gutberlet RL. Review of teiid morphology with a revised 1007
taxonomy and phylogeny of the Teiidae (Lepidosauria: Squamata). Zootaxa. 2012; 1–1008
156. 1009
26. Gallagher SD, Dixon JR. A new lizard (Sauria: Teiidae: Kentropyx) from Brazil. 1010
Copeia. 1980; 616 – 620. 1011
27. Werneck FDP, Giugliano LG, Collevatti RG, Colli GR. Phylogeny, biogeography and 1012
evolution of clutch size in South American lizards of the genus Kentropyx (Squamata: 1013
Teiidae). Mol Ecol. 2009;18: 262–278. doi:10.1111/j.1365-294X.2008.03999.x 1014
28. Cole CJ, Dessauer HC, Townsend CR, Arnold MG. Kentropyx borckiana (Squamata: 1015
Teiidae): A unisexual lizard of hybrid origin in the Guiana region, South America. Am 1016
Museum Novit. 1995;3145: 1–23. 1017
29. Reeder TW, Cole CJ, Dessauer HC. Phylogenetic Relationships of Whiptail Lizards of 1018
the Genus Cnemidophorus (Squamata : Teiidae): A Test of Monophyly , Reevaluation 1019
of Karyotypic Evolution , and Review of Hybrid Origins. Am Museum Nat Hist. 2002; 1020
1–61. doi:10.1206/0003-0082(2002)365<0001:PROWLO>2.0.CO;2 1021
30. Gallagher SD, Dixon JR, Schmidly D J. Geographic variation in the Kentropyx 1022
calcarata species group (Sauria: Teiidae): a possible example of morphological 1023
character displacement. J Herpetol. 1986; 179 – 189. 1024
31. Kearse M, Moir R, Wilson A, Stones-Havas S, Cheung M, Sturrock S, et al. Geneious 1025
Basic: An integrated and extendable desktop software platform for the organization and 1026
analysis of sequence data. Bioinformatics. 2012;28: 1647–1649. 1027
doi:10.1093/bioinformatics/bts199 1028
32. Edgar RC. MUSCLE: multiple sequence alignment with high accuracy and high 1029
53
throughput. Nucleic Acids Res. 2004;32: 1792–1797. doi:10.1093/nar/gkh340 1030
33. Darriba D, Taboada GL, Doallo R, Posada D. jModelTest 2: more models, new 1031
heuristics and parallel computing. Nat Methods. Nature Publishing Group; 2012;9: 1032
772. doi:10.1038/nmeth.2109 1033
34. Stephens M, Smith NJ, Donnelly P. A new statistical method for haplotype 1034
reconstruction from population data. Am J Hum Genet. 2001;68: 978–989. 1035
doi:10.1086/319501 1036
35. Ronquist F, Huelsenbeck JP. MrBayes 3: Bayesian phylogenetic inference under mixed 1037
models. Bioinformatics. 2003;19: 1572–1574. doi:10.1093/bioinformatics/btg180 1038
36. Rambaut A, Drummond A. Tracer Analysis Tool v1.4 [Internet]. 2007. Available: 1039
http://beast.bio.ed.ac.uk/Tracer. University of Oxford 1040
37. Drummond AJ, Rambaut A. BEAST : Bayesian evolutionary analysis by sampling 1041
trees. 2007;8: 1–8. doi:10.1186/1471-2148-7-214 1042
38. Heled J, Drummond AJ. Bayesian Inference of Species Trees from Multilocus Data 1043
Research article. 2010;27: 570–580. doi:10.1093/molbev/msp274 1044
39. Macey JR, Schulte JAI, Ananjeva NB, Larson A, Rastegar-pouyani N, Shammakov 1045
SM, et al. Phylogenetic Relationships among Agamid Lizards of the Laudakia 1046
caucasia Species Group : Testing Hypotheses of Biogeographic Fragmentation and an 1047
Area Cladogram for the Iranian Plateau. Mol Phylogenet Evol. 1998;10: 118–131. 1048
doi:1055-7903/98 1049
40. Ayres DL, Darling A, Zwickl DJ, Beerli P, Holder MT, Lewis PO, et al. BEAGLE: an 1050
application programming interface and high-performance computing library for 1051
statistical phylogenetics. Syst Biol. 2012;61: 170–173. doi:10.1093/sysbio/syr100 1052
41. Matzke NJ. Model selection in historical biogeography reveals that founder-event 1053
speciation is a crucial process in island clades. Syst Biol. 2014;63: 951–970. 1054
doi:10.1093/sysbio/syu056 1055
42. Matze NJ. BioGeoBEARS: BioGeography with bayesian (and likelihood) evolutionary 1056
analysis in R Scripts[Internet]. R package version 0.2.1; 2015. Available: https://cran.r-1057
project.org/web/packages/BioGeoBEARS/index.html 1058
54 43. R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. 1059
R Foundation for Statistical Computing [Internet]. Vienna, Austria, 2015. Available: 1060
URL https://www.R-project.org/ 1061
44. Ree RH, Smith S. Maximum likelihood inference of geographic range evolution by 1062
dispersal, local extinction, and cladogenesis. Syst Biol. 2008;57: 4–14. 1063
doi:10.1080/10635150701883881 1064
45. Landis MJ, Matzke NJ, Moore BR, Huelsenbeck JP. Bayesian analysis of 1065
biogeography when the number of areas is large. Syst Biol. 2013;62: 789–804. 1066
doi:10.1093/sysbio/syt040 1067
46. Ronquist F. Dispersal-vicariance analysis: a new approach to the quantification of 1068
historical biogeography. Sys Biol. 1997;46: 195–203. 1069
47. Ribeiro-Júnior MA. Diversidade de lagartos da Amazônia brasileira: diversidade e 1070
conservação. Museu Paraense Emílio Goeldi/Universidade Federal do Pará, Belém. 1071
2013. 1072
48. Loiselle BA, Jorgensen PM, Consiglio T, Jiménez I, Blake JG, Lohmann LG, et al. 1073
Predicting species distributions from herbarium collections: does climate bias in 1074
collection sampling influence model outcomes? J Biogeogr. 2007; 115–116. 1075
doi:10.1111/j.1365-2699.2007.01779.x 1076
49. Van Proosdij ASJ, Sosef MSM, Wieringa JJ, Raes N. Minimum required number of 1077
specimen records to develop accurate species distribution models. Ecography (Cop). 1078
2015;38: 001–011. doi:10.1111/ecog.01509 1079
50. Tessarolo G, Rangel TF, Araújo MB, Hortal J. Uncertainty associated with survey 1080
design in Species Distribution Models. Beaumont L, editor. Divers Distrib. 2014;20: 1081
1258–1269. doi:10.1111/ddi.12236 1082
51. Pearson RG, Raxworthy CJ, Nakamura M, Townsend Peterson A. Predicting species 1083
distributions from small numbers of occurrence records: A test case using cryptic 1084
geckos in Madagascar. J Biogeogr. 2007;34: 102–117. doi:10.1111/j.1365-1085
2699.2006.01594.x 1086
52. Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, Jarvis A. Very high resolution 1087
interpolated climate surfaces for global land areas. Int J Climatol. 2005;25: 1965–1978. 1088
doi:10.1002/joc.1276 1089
55 53. Phillips SJ, Anderson RP, Schapire RE. Maximum entropy modeling of species 1090
geographic distributions. Ecol Modell. 2006;190: 231–259. 1091
doi:10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 1092
54. Hijmans RJ, Elith J. dismo: Species distribution modeling [Internet]. R package version 1093
1.0-15; 2016. Available: https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/ 1094
55. Elith J, Phillips SJ, Hastie T, Dudı M. A statistical explanation of MaxEnt for. 2011; 1095
43–57. doi:10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x 1096
56. Hijmans RJ. Cross-validation of species distribution models : removing spatial sorting 1097
bias and calibration with a null model. Ecology. 2012;93: 679–688. 1098
57. Felsenstein J. Phylogenies and the Comparative Method. Am Nat. 1985;125: 1–15. 1099
doi:0003-0147/85/2501-0001 1100
58. Felsenstein J. Phylogenies and quantitative characteres. Annu Rev Ecol Evol Syst. 1101
1988;19: 445–471. doi:0066-4162/8811120-0445 1102
59. Heibl C, Calenge C. P. phyloclim: Integrating phylogenetics andclimatic niche 1103
modeling [Internet]. R package version 0.9-4; 2013. Available: https://cran.r-1104
project.org/web/packages/phyloclim 1105
60. Olson DM, Dinerstein E, Wikramanayake ED, Burgess ND, Powell GVN, Underwood 1106
EC, et al. Terrestrial Ecoregions of the World: A New Map of Life on Earth. 1107
Bioscience. 2001;51: 933–938. doi:10.1641/0006-1108
3568(2001)051[0933:TEOTWA]2.0.CO;2 1109
61. Schoener TW, Ecology TWS. The Anolis Lizards of Bimini : Resource Partitioning in 1110
a Complex Fauna. Ecology. 1968;49: 704–726. 1111
62. Swets JA. Measuring the Accuracy of Diagnostic Systems. Science (80- ). 1988;240: 1112
1285–1293. doi:10.1126/science.3287615 1113
63. Avila-Pires TCS. Lizards of Brazilian Amazonia (Reptilia : Squamata). 1995. 1114
64. McCormack JE, Heled J, Delaney KS, Peterson a T, Knowles LL. Calibrating 1115
divergence times on species trees versus gene trees: implications for speciation history 1116
of Aphelocoma jays. Evolution. 2011;65: 184–202. doi:10.1111/j.1558-1117
5646.2010.01097.x 1118
56 65. Maddison WP. Gene trees in species trees. Syst Biol. 1997;46: 523–536. 1119
doi:10.1017/CBO9781107415324.004 1120
66. Giugliano LG, Collevatti RG, Colli GR. Molecular dating and phylogenetic 1121
relationships among Teiidae (Squamata) inferred by molecular and morphological data. 1122
Mol Phylogenet Evol. 2007;45: 168–179. doi:10.1016/j.ympev.2007.05.017 1123
67. Werneck FP. The diversification of eastern South American open vegetation biomes: 1124
Historical biogeography and perspectives. Quat Sci Rev. Elsevier Ltd; 2011;30: 1630–1125
1648. doi:10.1016/j.quascirev.2011.03.009 1126
68. Hoorn C, Wesselingh FP, ter Steege H, Bermudez M a, Mora a, Sevink J, et al. 1127
Amazonia through time: Andean uplift, climate change, landscape evolution, and 1128
biodiversity. Science. 2010;330: 927–931. doi:10.1126/science.1194585 1129
69. Hovikoski J, Wesselingh FP, Räsänen M, Gingras M, Vonhof HB. Marine influence in 1130
Amazonia: evidence from the geological record. Amazonia: landscape and species 1131
evolution A look into the past. 2010. pp. 143–161. 1132
70. Wesselingh CH and F. Amazonia Landscape and species evolution. 1133
71. Cheng H, Sinha A, Cruz FW, Wang X, Edwards RL, D’Horta FM, et al. Climate 1134
change patterns in Amazonia and biodiversity. Nat Commun. 2013;4: 1411. 1135
doi:10.1038/ncomms2415 1136
72. Werneck FP, Gamble T, Colli GR, Rodrigues MT, Sites JW. Deep diversification and 1137
long-term persistence in the South American “dry diagonal”: integrating continent-1138
wide phylogeography and distribution modeling of geckos. Evolution. 2012;66: 3014–1139
34. doi:10.1111/j.1558-5646.2012.01682.x 1140
73. Giugliano LG, de Campos Nogueira C, Valdujo PH, Collevatti RG, Colli GR. Cryptic 1141
diversity in South American Teiinae (Squamata, Teiidae) lizards. Zool Scr. 2013;42: 1142
473–487. doi:10.1111/zsc.12017 1143
74. Guarnizo CE, Werneck FP, Giugliano LG, Santos MG, Fenker J, Sousa L, et al. 1144
Cryptic lineages and diversification of an endemic anole lizard (Squamata, 1145
Dactyloidae) of the Cerrado hotspot. Mol Phylogenet Evol. Elsevier Inc.; 2016;94: 1146
279–89. doi:10.1016/j.ympev.2015.09.005 1147
75. Haffer J. Speciation in Amazonian Forest Birds. Science (80- ). 1969;165: 131–137. 1148
57 76. Webb SD. Ecogeography and the Great American Interchange. Paleobiology. 1991;17: 1149
266–280. 1150
77. Sarmiento G. The savannas of tropical America. Ecosystems of the world. 1983. 1151
78. Cardoso Da Silva JM, Bates JM. Biogeographic Patterns and Conservation in the South 1152
American Cerrado: A Tropical Savanna Hotspot. Bioscience. 2002;52: 225. 1153
doi:10.1641/0006-3568(2002)052[0225:BPACIT]2.0.CO;2 1154
79. Werneck FP, Nogueira C, Colli GR, Sites JW, Costa GC. Climatic stability in the 1155
Brazilian Cerrado: Implications for biogeographical connections of South American 1156
savannas, species richness and conservation in a biodiversity hotspot. J Biogeogr. 1157
2012;39: 1695–1706. doi:10.1111/j.1365-2699.2012.02715.x 1158
80. Nobre CA, Obregón GO, Marengo JA. Características do Clima Amazônico : Aspectos 1159
Principais. Amaz Glob Chang. 2009; 149–162. doi:10.1029/2008M000720 1160
81. Eiten G. The cerrado vegetation of Brazil. Bot Rev. 1972;38: 201–341. 1161
doi:10.1007/BF02859158 1162
82. Losos JB. Phylogenetic niche conservatism, phylogenetic signal and the relationship 1163
between phylogenetic relatedness and ecological similarity among species. Ecol Lett. 1164
2008;11: 995–1003. doi:10.1111/j.1461-0248.2008.01229.x 1165
83. Sexton JP, McIntyre PJ, Angert AL, Rice KJ. Evolution and ecology of species range 1166
limits. Annu Rev Ecol Evol Syst. 2009;40: 415–436. doi:10.1146/annurev.ecolsys.l 1167
84. Wiens JJ, Donoghue MJ. Historical biogeography, ecology and species richness. 1168
Trends Ecol Evol. 2004;19: 639–644. doi:10.1016/j.tree.2004.09.011 1169
85. Etterson JR, Shaw RG. Constraint to Adaptive Evolution in Response to Global 1170
Warming. Science (80- ). 2011;151: 151–154. doi:10.1126/science.1063656 1171
86. Nakazato T, Warren DL, C ML. Ecological and geographic modes of species 1172
divergence in wild tomatoes. Am J Bot. 2010;97: 680 – 693. 1173
1174
1175
58
Legendas das Figuras 1176
1177
Fig 1. Mapa ilustrando a distribuição geográfica das espécies de lagartos do gênero 1178
Kentropyx. 1179
Os pontos de ocorrência indicados por círculos coloridos foram utilizados para estimar os 1180
modelos de nicho das espécies. 1181
1182
Fig 2. Árvore do gene Cytb estimada por inferência Bayesiana. 1183
As bolas verdes e pretas indicam probabilidades posteriores acima de 75% e 95%, 1184
respectivamente. O cytb revelou estruturação dos três grupos de espécies: calcarata (barra 1185
cinza), paulensis, (barras amarela) e striata (barra vermelha). 1186
1187
Fig 3. Árvore de espécies do gênero Kentropyx baseada em 5 lócus com estimativas dos 1188
tempos de divergência. 1189
Barras azuis representam os intervalos de credibilidade estimados no *BEAST. Bolas verdes e 1190
pretas indicam probabilidades posteriores acima de 75% e 90%, respectivamente. 1191
1192
Fig 4. Cenário biogeográfico inferido para o gênero Kentropyx pelo o melhor modelo 1193
(DIVALIKE+J) estimado pelo BioGeoBEARS. 1194
Os números nas caixas correspondem a eventos possíveis como mostrado no mapa e na 1195
reconstrução ancestral de distribuições. Abreviações: Escudo Brasileiro (EB), Bacia 1196
Amazônica Oeste (BAO), Bacia Amazônica Leste (BAL), Escudo das Guianas Florestal 1197
(EGF) e Escudo das Guianas Aberto (EGA). 1198
1199
Fig 5. Análises de evolução de nicho climático de lagartos do gênero Kentropyx 1200
(A-C) Predição da ocupação do nicho-PNOs, (D-F) Reconstrução da história evolutiva das 1201
tolerâncias climáticas de três variáveis bioclimáticas para 7 espécies de Kentropyx. O eixo 1202
horizontal do PNO representa a ocupação da temperatura média anual, amplitude anual de 1203
temperatura e precipitação anual; e o eixo vertical representa a adequabilidade de cada espécie 1204
para cada variável apresentada. Integramos a hipótese filogenética com base na árvore de 1205
espécies estimada e as análises PNO para a reconstrução das tolerâncias climáticas médias por 1206
59 máxima verossimilhança com base em 100 repetições aleatórias dos PNO sobre os nós 1207
internos. O ponto sobre a linha vertical a tracejada corresponde à média de 80% da densidade 1208
central para cada espécie. Abreviação das espécies em Kalt: K. altamazonica; Kbor: K. 1209
borckiana; Kcal: K. calcarata; Kpau: K. paulensis; Kpel: K. pelviceps; Kstr: K. striata; Kvan: 1210
K. vanzoi. 1211
1212
48
1
2
3
4
5
6
49 7
50 8
51
9
10
52
11
(A) (B) (C)
(D) (E) (F)
53 Informação de Suporte 12
Lista de Tabelas 13
Tabela S1. Detalhes do material examinado, com dados de localidade para das amostras sequenciadas, número de identificação, longitude e latitude. 14
*outgroup; Abreviação dos estados: Amapá (AP), Amazonas (AM), Bahia (BA), Maranhão (MA), Mato Grosso (MT), Minas Gerais (MG), Pará (PA), 15
Paraíba (PB), Piauí (PI), Rio Grande do Norte (RN), Rondônia (RO), Roraima (RR) e Tocantins (TO). 16
Táxon Localidade ID Número Longitude Latitude
A. ameiva* Reserva da Campina, AM FPWerneck00343 -59.7002794 -2.6986264
K. vanzoi Vilhena, RO CHUNB11602 -60.145800 -12.740600
K. vanzoi Vilhena, RO CHUNB11603 -60.145800 -12.740600
K. vanzoi Vilhena, RO LG1176 -60.100000 -12.700000
K. vanzoi Gaúcha do Norte, MT 976670 -53.433333 -13.350000
K. altamazonica Alta Floresta do Oeste, RO CHUNB52867 -60.277528 -12.121981
K. altamazonica Cerejeiras, RO CHUNB50640 -60.8122 -13.1889
K. altamazonica Cerejeiras, RO CHUNB50641 -60.8122 -13.1889
K. altamazonica Guajará Mirim, RO CHUNB22287 -60.938331 -11.862561
K. altamazonica Humaitá, AM CHUNB32326 -64.041244 -8.814814
K. altamazonica Humaitá, AM CHUNB32328 -64.041244 -8.814814
K. altamazonica Pimenta Bueno, RO CHUNB18166 -62.196175 -12.011539
K. altamazonica Pimenta Bueno, RO CHUNB18167 -62.196175 -12.011539
K. altamazonica Vilhena, RO CHUNB09822 -60.275 -12.0205555
K. altamazonica Vilhena, RO CHUNB09823 -60.275 -12.0205555
K. altamazonica Porto Velho, RO HJ0104 -64.900006 -11.400117
K. altamazonica Porto Velho, RO HJ0396 -64.900006 -11.400117
K. altamazonica Kuribrang Camp, Guyana BPN2559 -59.533194 5.396639
54
K. altamazonica Kuribrang Camp, Guyana BPN2561 -59.533194 5.396639
Kentropyx sp1 Mateiros, TO CHUNB41295 -46.672089 -17.108700
Kentropyx sp1 Mateiros, TO CHUNB41297 -46.672089 -17.108700
Kentropyx sp1 Pium, TO CHUNB73746 -49.180397 -17.108700
Kentropyx sp1 Pium, TO CHUNB73747 -49.180397 -17.108700
Kentropyx sp2 Diamantina, MG RAB3212 -43.786869 -9.578084
Kentropyx sp2 Diamantina, MG RAB3213 -43.786869 -9.578084
Kentropyx sp2 Diamantina, MG RAB3216 -43.786869 2.035456
K. paulensis Brasília, Distrito Federal CHUNB52359 -47.921386 -7.229730
K. paulensis Ribeirão Cascalheira, MT CHUNB73592 -51.82 -7.229730
K. paulensis Paracatu, MG CHUNB26030 -46.871860 -9.631667
K. paulensis Paracatu, MG CHUNB26031 -46.871860 -9.631667
K. paulensis Paracatu, MG CHUNB26032 -46.871860 -11.400117
K. paulensis Paracatu, MG CHUNB26033 -46.871860 -11.400117
K. calcarata Alta Floresta, MT CHUNB47026 -55.917445 -6.2222
K. calcarata Alta Floresta, MT CHUNB47028 -55.917445 -6.800000
K. calcarata Amapá, AP CHUNB14095 -50.790564 -6.800000
K. calcarata Carolina, MA CHUNB51969 -47.261630 -12.770000
K. calcarata Carolina, MA CHUNB51970 -47.261630 -12.770000
K. calcarata Caseara, TO CHUNB44969 -49.883917 -9.36986388
K. calcarata Caseara, TO CHUNB44970 -49.883917 -9.36986388
K. calcarata Guajará Mirim, RO CHUNB22245 -64.900006 -10.309439
K. calcarata Guajará Mirim, RO CHUNB22284 -64.900006 -10.309439
K. calcarata Jacareacanga, PA CHUNB56838 -57.7528 -10.309439
K. calcarata Mamanguape, PB CHUNB56723 -35.200000 -12.940000
K. calcarata Mamanguape, PB CHUNB56722 -35.200000 -12.940000
K. calcarata Maragogipe, BA CHUNB69226 -38.910000 -12.121981
K. calcarata Maragogipe, BA CHUNB69229 -38.910000 -12.121981
55
K. calcarata Novo Progresso, PA CHUNB39982 -54.9133138 -15.188121
K. calcarata Novo Progresso, PA CHUNB39983 -54.9133138 -8.833333
K. calcarata Palmas, TO CHUNB11296 -48.345922 -8.833333
K. calcarata Palmas, TO CHUNB12360 -48.345922 -9.750000
K. calcarata Palmas, TO CHUNB16958 -48.345922 -9.750000
K. calcarata Ribeirão Cascalheira, MT CHUNB68375 -51.820000 -14.800000
K. calcarata Ribeirão Cascalheira, MT CHUNB68376 -51.820000 -15.116667
K. calcarata Vilhena, RO CHUNB09819 -60.277528 -6.465278
K. calcarata Vilhena, RO CHUNB09838 -60.277528 -6.3258333
K. calcarata Una, BA MD2707 -39.197266 -6.3258333
K. calcarata Guaraí, TO MTR7478 -48.516667 -7.229730
K. calcarata Guaraí, TO MTR7577 -48.516667 -7.771389
K. calcarata UHE Lajeado, TO LAJ278 -48.350000 -6.589167
K. calcarata UHE Lajeado, TO LAJ478 -48.350000 -10.300000
K. calcarata Ilhéus, BA ABA29 -39.050000 -14.300000
K. calcarata UHE Guaporé, MT RGL1217 -58.966667 -7.216667
K. calcarata Canaã dos Carajás, PA 110 -50.077222 -7.216667
K. calcarata Cachoeira das Pombas, AM MTR10242 -60.3463889 -9.600000
K. calcarata Cachoeira das Pombas, AM MTR10229 -60.3463889 -9.600000
K. calcarata Carolina, MA ESTR00359 -47.261630 -9.538739
K. calcarata Palmeiras do Tocantins, TO ESTR01290 -48.317778 -9.633333
K. calcarata Estreito, MA ESTR01956 -47.460000 0.983333
K. calcarata Montenegro, RO UNIBAN1829 -63.200000 -10.250833
K. calcarata Itacaré, BA MTR11838 -39.000000 -10.250833
K. calcarata Babaçulândia, TO MTR7695 -47.766667 -9.566667
K. calcarata Babaçulândia, TO MTR7699 -47.766667 -9.566667
K. calcarata Porto Velho, RO HJ0185 -64.500000 -13.350000
K. calcarata Porto Velho, RO HJ0197 -64.500000 -13.350000
56
K. calcarata Abunã, RO HJ0475 -65.334350 -14.800000
K. calcarata Mutum, RO HJ0592 -64.950000 -10.016667
K. calcarata Serra do Navio, AP 926211 -50.050000 -10.016667
K. calcarata Aripuanã, MT 967950 -59.549167 -15.116667
K. calcarata Aripuanã, MT LG1175 -59.549167 3.206167
K. calcarata Apiacás, MT 968391 -57.383333 3.206167
K. calcarata Apiacás, MT 968392 -57.383333 -17.108700
K. calcarata Gaúcha do Norte, MT 976540 -53.433333 -17.108700
K. calcarata Gaúcha do Norte, MT 976539 -53.433333 -17.108700
K. calcarata Ilhéus, BA CB3C -39.050000 -17.108700
K. calcarata Vila Rica, MT 978224 -51.233333 -9.578084
K. calcarata Vila Rica, MT 978225 -51.233333 -9.578084
K. calcarata UHE Guaporé, MT LG2114 -58.966667 2.035456
K. calcarata Takutu-Upper Essequibo, Guyana AMS312 -59.405533 -7.229730
K. calcarata Takutu-Upper Essequibo, Guyana AMS355 -59.405533 -7.229730
K. calcarata Patawa, French Guyana BPN1526 -52.452030 4.548170
K. calcarata Patawa, French Guyana BPN1567 -52.452030 4.548170
K. calcarata Suriname BPN2519 -59.533520 5.396670
K. calcarata Suriname BPN2828 -55.629410 2.477000
K. calcarata Suriname BPN2831 -55.629410 2.477000
K. calcarata Suriname BPN2885 -55.630210 2.466490
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana BPN3386 -58.921602 4.413793
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana BPN3616 -58.921602 4.413793
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana BPN3796 -59.643278 5.001869
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana BPN3825 -59.643278 5.001869
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana TJC1125 -59.516070 5.275050
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana TJC1127 -59.516070 5.275050
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana PK3686 -58.728611 -4.731944
57
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana PK3809 -58.783333 -4.412778
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana PK3843 -58.712778 -4.732778
K. calcarata Potaro-Siparuni, Guyana PK3920 -59.026111 -4.746944
K. calcarata São José do Jabote, AM HT4407 -65.21484 -2.163792
K. calcarata São João do Lago da Velha, AM HT4409 -65.21484 -2.163792
K. calcarata Caracaraí, RR Viruá 543 -61.13463 1.815873
K. calcarata São José do Jabote, AM CTGA048 -58.20637 -2.442202
K. calcarata Reserva da Campina, AM FPW00344 -59.7002794 -2.698626
K. calcarata Tailândia, PA 1999 -51.20728 -0.516350
K. calcarata Tailândia, PA 2006 -51.20728 -0.516350
K. calcarata Tailândia, PA 2124 -51.20728 -0.516350
K. calcarata Nísia Floresta, RN 8827 -35.05618 -6.253352
K. calcarata Canguaretama, RN 2574 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Canguaretama, RN 2584 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Canguaretama, RN 2682 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Goianinha, RN 2801 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Goianinha, RN 2802 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Goianinha, RN 2819 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Espírito Santo, RN 2828 -35.22139 -6.196379
K. calcarata Arês, RN 2943 -35.22139 -6.196379
K. calcarata Canguaretama, RN 3001 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Goianinha, RN 3012 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Arês, RN 3000 -35.22139 -6.196379
K. calcarata Canguaretama, RN 3003 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Goianinha, RN 3013 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Goianinha, RN 3018 -35.04431 -6.296736
K. calcarata Goianinha, RN 3146 -35.06531 -6.253453
K. calcarata Goianinha, RN 3148 -35.06531 -6.253453
58
K. calcarata Aripuanã, RN 63 -35.05027 -6.378376
K. calcarata Baía Formosa, RN 9776 -35.07193 -6.361787
K. calcarata Baía Formosa, RN 9780 -35.07193 -6.361787
K. calcarata Nísia Floresta, RN 9439 -35.05618 -6.253352
K. calcarata Baía Formosa, RN 3009 -35.05618 -6.253352
K. calcarata Baía Formosa, RN 5872 -35.05618 -6.253352
K. calcarata Uruçuí-Una, PI MTR5739 -45.25903 -7.329778
K. calcarata São Sebastião, AM MTR12870 -58.95898 -1.916757
K. calcarata Igarapé Tarumã-Açu, AM MTR12906 -58.95898 -2.980756
K. calcarata São Sebastião, AM MTR12919 -58.95898 -1.916757
K. calcarata Pacamiri, AM MTR13148 -58.22055 -4.596944
K. calcarata Palhalzinho, AM MTR13243 -57.46547 -4.481279
K. striata Amapá, AP CHUNB14094 -50.90000 0.300000
K. striata Amapá, AP CHUNB14093 -50.90000 0.300000
K. striata Boa vista, RR CHUNB01612 -60.80021 3.300111
K. striata Monte Alegre, PA CHUNB30825 -54.18823 -2.051911
K. striata Monte Alegre, PA CHUNB30831 -54.18823 -2.051911
K. striata Monte Alegre, PA CHUNB30827 -54.18823 -2.051911
K. striata Monte Alegre, PA CHUNB30826 -54.18823 -2.051911
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1105 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1119 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1123 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1133 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1134 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1135 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1136 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1165 -60.29691 5.703194
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1284 -60.29691 5.703194
59
K. striata Imbaimadai, Guyana BPN1285 -60.29691 5.703194
K. striata Almerim, AP MPEG26789 -52.40776 -1.384589
K. striata Mazagão, PA MPEG29909 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29910 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29911 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29912 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29913 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29914 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29915 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29928 -51.83021 -0.333333
K. striata Mazagão, PA MPEG29925 -51.83021 -0.333333
K. striata Ilha de Maracá, RR MTR20557 -61.03333 1.7750000
K. borckiana Demerara-Mahaica, Guyana PK3936 -58.09820 6.5464260
K. pelviceps Humaitá, AM CHUNB32273 -63.11677 -7.572392
K. pelviceps Humaitá, AM CHUNB32271 -63.11677 -7.572392
K. pelviceps Mutum, RO HJ0537 -63.70227 -8.533491
K. pelviceps Caiçara, RO HJ0627 -63.90043 -8.7611605
K. pelviceps Roraima, RR HT4637 -63.61083 -5.3972734
K. pelviceps São João do Lago da Velha, AM CTGA452 -65.11596 -7.514981
K. pelviceps Rio Japurá, AM CTGA1040 -67.25497 -2.011626
17
60 Tabela S2 Primers utilizados para a amplificação e sequenciamento dos seis loci utilizados neste estudo. Cada primer apresentado contém a fonte de 18
origem e a temperatura de anelamento (T) em graus Celsius (°C). 19
Locus Primers Fonte T
Cytb IgCytb_F2 5’ CCA CCG TTG TTA TTC AAC TAC 3’
CB3-H 5’ GGC AAA TAG GAA RTA TCA TTC 3’ Palumbi et al., (1991) 46
16S 16SL 5’ CGC CTG TTT ATC AAA AAC AT 3’
16SH 5’ CCG GTC TGA ACT CAG ATC ACG T 3’ Palumbi et al., (1991) 54
RP40 RP40f 5’ ATG TGG TGG ATG YTG GCT CGT 3’
RP40r 5’ GCT TCT CAG CWG CRG CCT GC 3’
Tod Reeder, obtido em:
Oliveira et al., (2015) 57
R35 R35f 5’ CCA GTG AGC ATG ATA TGGG 3’
R35r 5’ GTT TCT GAC CAA AYT CCA CAGT 3’
Frank Burbrink, obtido
em Oliveira et al.,
(2015)
50
SNCAIP SNCAIP_F10 5’ CGC CAG YTG YTG GGR AAR GAW AT 3’
SNCAIP_R13 5’ GGW GAY TTG AGD GCA CTC TTR GGR CT 3’ Townsend et al., (2008) 57
DNH3 DNH3_f1 5’ GGT AAA ATG ATA GAA GAY TAC TG-3’
DNH3_r6 5’ CTK GAG TTR GAH ACA ATK ATG CCAT 3’ Townsend et al., (2008) 54
O volume final utilizado foi de 15 μL, contendo: 6,7 μL de ddH2O; 1,5 μL de MgCl2 (25mM); 1,5 μL de dNTP (10 mM); 2 μL de 10X Tampão 20
(100mM Tris-HCl, 500mM KCl); 1 μL do primer F (10 μM); 1 μL do primer R (10 μM); 0,3 μL de Taq DNA Polimerase (5 U/μl) e 1μl de DNA 21
genômico. 22
61 Tabela S3. Dados de ocorrências (divididos em pontos de treinamento e teste do modelo) e variáveis bioclimáticas (obtidas de WorldClim), 23
vegetacional e índice de aridez, utilizadas na construção dos modelos de nichos de 7 espécies do gênero de lagartos Kentropyx. Os valores de AUC e a 24
contribuição relativa de cada variável são uma media para 20 réplicas. Abreviação das espécies em Kalt: K. altamazonica; Kbor: K. borckiana; Kcal: 25
K. calcarata; Kpau: K. paulensis; Kpel: K. pelviceps; Kstr: K. striata; Kvan: K. vanzoi. 26
27
Variáveis Kcal Kalt Kpel Kpau Kvan Kstr Kbor
Pontos de treino 424 176 145 36 12 98 11
Pontos de teste 141 59 48 12 6 32 4
AUC 0.931 0.948 0.966 0.964 0.982 0.983 0.994
% contribuição da variável
Temperatura média anual (Bio1) 9.2 6 1.9 1.7 2.2 11.7 12.2
Amplitude diurna média (Bio2) 4.2 2.1 1.8 1.3 2 2.5 56.7
Isotermalidade (Bio3) 1 3.6 3.8 4.1 5.7 1.6 0.4
Sazonalidade da temperatura (Bio4) 13.7 14.9 11.3 5.1 4.9 14.1 0.3
Amplitude anual da temperatura (Bio7) 1.9 5.2 8.7 2.6 1.1 21.5 11.9
Precipitação anual (Bio12) 9.9 13.5 21.4 16.8 7.8 0.8 0
Sazonalidade da precipitação (Bio15) 2.4 10.8 10.5 5.7 3.1 4.8 7.7
Precipitação do trimestre mais seco (Bio17) 3.1 6.6 8.6 1.6 9.2 8.8 0.2
Precipitação do trimestre mais quente (Bio18) 23.2 6.2 11.9 13.8 23.1 14.8 0.2
Precipitação do trimestre mais frio (Bio19) 7.5 7.5 3.9 12.1 10.9 4.7 3.2
Cobertura vegetal 12.5 22 14.9 33.4 29.9 13.4 4.2
Índice de aridez global 11.5 1.7 1.2 1.9 0 1.3 0.2 28
62
Lista de Figuras 29
Fig S1. Árvores gênicas concatenadas geradas por inferência Bayesiana. (A) a partir das sequências concatenadas dos marcadores nucleares RP40, 30
SNCAIP, R35 e DNH3. (B) a partir das sequências concatenadas dos marcadores mitocondriais Cytb e 16S. Bolas verdes e pretas indicam 31
probabilidades posteriores acima de 75% e 90%, respectivamente. 32
63
33
34
35
36
(A)
64 37
(B)
65 Fig S2. Árvores gênicas geradas por inferência Bayesiana sendo os marcadores (A) 16S, (B) SNCAIP, (C) DNH3; (D) RP40 e (E) R35. Bolas verdes e 38
pretas indicam probabilidades posteriores acima de 75% e 90%, respectivamente. 39
(A)
66 40
41
42
43
(B)
67
44
45
(C)
(C)
68 46
47
(D)
69 48
49
50
(E)
70 Fig S3. Filogenia expandida com mais zonas susceptíveis do modelo DIVALIKE +J apresentados como gráficos de pizza em cada nó (coloridos de 51
cinza). Abreviações: Escudo Brasileiro (EB), Bacia Amazônica Oeste (BAO), Bacia Amazônica Leste (BAL), Escudo das Guianas Florestal (EGF) e 52
Escudo das Guianas Aberto (EGA). 53
71 Fig S4. Modelos de nicho ecológico para sete espécies de Kentropyx. Todos os pontos de ocorrência georreferenciados para cada espécie estão 54
plotados com círculos vermelhos. 55
Ad
equ
ab
ilid
ad
e
72 Fig S5. Perfis de ocupação dos nichos (PNO) para 7 espécies de lagartos do gênero Kentropyx. PNOs das 12 variáveis utilizadas na construção dos 56
modelos de nicho nos quais o eixo horizontal do PNO representa a ocupação de cada variável; e o eixo vertical representa a adequabilidade de cada 57
espécie para cada variável apresentada. Abreviação: Kalt: K. altamazonica; Kbor: K. borckiana; Kcal: K. calcarata; Kpau: K. paulensis; Kpel: K. 58
pelviceps; Ksp: K. sp; Kstr: K. striata; Kvan: K. vanzoi. 59
Ad
eq
uab
ilid
ad
e
Ad
eq
uab
ilid
ad
e
Ad
equ
ab
ilid
ad
e A
deq
uab
ilid
ad
e
73 60
61
62
63
64
65
66
67
Ad
equ
ab
ilid
ad
e
74 Fig S6. Reconstrução ancestral das 12 variáveis utilizadas para construir os modelos de nichos para as espécis de Kentropyx. Integramos a hipótese 68
filogenética proposta com base na árvore de espécies e os PNOs para a reconstrução das tolerâncias climáticas médias por máxima verossimilhança 69
baseados em 100 repetições aleatórias dos PNOs sobre os nós internos. O ponto sobre a linha vertical a tracejada corresponde à média de 80% da 70
densidade central para cada espécie. Abreviação das espécies em Kalt: K. altamazonica; Kbor: K. borckiana; Kcal: K. calcarata; Kpau: K. paulensis; 71
Kpel: K. pelviceps; Kstr: K. striata; Kvan: K. vanzoi. 72
75 73
74
75
76
77
78
79
76 Fig S7. Delimitação das ecorregiões utilizadas como backgrounds para construção dos teste de similaridade e divergência de nicho entre as 7 espécies 80
de Kentropyx. 81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
77 Fig S8 Análises de similaridade e equivalência de nicho realizadas para todas as comparações par-a-par entre as espécies do gênero Kentropyx. 97
Circulo: eixo das variáveis utilizadas nos testes. A estimativa dos dois primeiros eixos da PC1 e PC2 da PCAenv demonstra o espaço multidimensional 98
das densidades de ocorrência em todas as comparações par a par. Os painéis de baixo representam os resultados observados e randomizados nos testes 99
de similaridade e equivalência. 100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
(B) (A)
78 115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
(C) (D)
79 132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
(E) (F)
80 149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
(G) (H)
81 165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
(I) (J)
82 181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
(K) (L)
83 198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
(M) (N)
84 215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
(O) (P)
85 230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
(Q) (R)
86 245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
(S) (T)
87 260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
(U)
48
1
2