أوكسفورد، OX1 3SZ، المملكة المتحدة

الكلمات الرئيسية: انقراض في المناطق العالية، البيوجغرافيا التاريخية، لوراسيا، الماكروإيفولوشن، النيوتروبات، الأوركيدية.

شجرة الحياة للنباتات المزهرة تتميز بظهور وانقراض الأنواع، مما يؤدي إلى وجود سلالات غنية بالأنواع وأخرى فقيرة بالأنواع تتعايش في الزمان والمكان (ماجالون وآخرون، 2019؛ تيتي وآخرون، 2022). يتطلب التحقيق في العوامل وراء تنوع النباتات المزهرة وجود مجموعات قديمة غنية بالأنواع تزدهر في جميع أنحاء العالم ولها سجل أحفوري. واحدة من هذه المجموعات هي عائلة الأوركيد. مع 29524 نوعًا (تشيس وآخرون، 2015؛ كريستنهوز وباينغ، 2016؛ غوفارتس وآخرون، 2021)، تعتبر الأوركيد من بين أكثر المجموعات غنى بالأنواع من النباتات المزهرة، حيث قدرت الدراسات المتعلقة بالتأريخ الجزيئي أن تنوعها الأولي حدث قبل 112-76 مليون سنة مضت (راميريز وآخرون، 2007؛ غوستافسون وآخرون، 2010؛ تشوميكي وآخرون، 2015؛ غيفنيش وآخرون، 2016؛ سيرنا-سانشيز وآخرون، 2021). يدعم هذا الوقت من التنوع جزئيًا سجل الأوركيد الأحفوري، الذي يتضمن انضغاطات أوراق وبذور ملقحة تعود إلى الفترة الإيوسينية المبكرة حتى منتصف الميوسين، والتي وجدت في رواسب مختلفة (راميريز وآخرون، 2007؛ كونران وآخرون، 2009؛ بوينار الابن، 2016أ، ب؛ بوينار ورسموسن، 2017). تم تعيين معظم هذه الأحافير بشكل موثوق إلى تحت العائلات والقبائل.

ستساعد دراسة بيوجغرافية محدثة لهذه العائلة القديمة الغنية بالأنواع والعالمية (الشكل 1 أ-د)، التي تتميز بتنوعها الفريد في التفاعلات الحيوانية والفطرية (سيلوس وآخرون، 2022؛ أكرمان وآخرون، 2023؛ كاريمانز وآخرون، 2023)، وتكيفاتها مع موائل مختلفة (الشكل 1 هـ، و و)، في فهمنا لمجموعات أحادية الفلقة ذات نطاقات توزيع واسعة وتنوع في التكيفات (مثل عائلة الأريكا (كوفيرور وآخرون، 2011)، وعائلة البريملي (بينزينغ، 2000)). يمكن أن تبني هذه الدراسة على عدة تحليلات متعمقة ركزت على تحت المجموعات من الأوركيديات (بويتارد وآخرون، 2010؛ قوه وآخرون، 2012؛ فريدنشتاين وتشيس، 2015؛ بيريز-إسكوبار وآخرون، 2017؛ ناوهايمر وآخرون، 2018). في دراسة مرجعية لتاريخ البيوجغرافيا والتنوع لعائلة الأوركيديات بأكملها، استخدم غيفنيش وآخرون (2016) شجرة بلاستيد مؤرخة بالأحفوريات لـ 173 جنسًا (من أصل 736)، تمثل جميع خمس تحت العائلات، إلى جانب 10 أنواع خارجية تمثل ست عائلات (أستلياسية، بلاندفوردياسية، بورياسية، هيبكسيداسية، ولانارياسية، مع إيريداسية كنوع خارجي أكثر بعدًا). باستخدام نهج الاحتمالية (ماتزكي، 2013) وشجرة أولترامترية توافقية واحدة، اعتمدت تحليلاتهم على مصفوفة حيث تم ترميز الأطراف، التي تمثل عادةً الأجناس، لتوزيعها بالكامل. أشارت النتائج إلى أصل وتنوع أولي للأوركيديات في أستراليا خلال منتصف العصر الطباشيري. . على وجه التحديد، أشارت تقديرات النطاق لعقدة الساق في عائلة الأوركيد إلى أستراليا كـ c. من المحتمل، النيوتروبات بالإضافة إلى أستراليا كـ. وجميع النطاقات الأخرى معًا كـ في 90 مليون سنة مضت، كانت أستراليا في خطوط عرض عالية متصلة بالقارة القطبية الجنوبية وكانت جزءًا من السوبر قارة الجنوبية، غوندوانا، مع اتصالات بأمريكا الجنوبية، وبالتالي، أكد المؤلفون على الأهمية المحتملة للتوسع عبر القارة القطبية الجنوبية. كما اقترح تشيس (2001) أصل غوندوانا لعائلة الأوركيد.

تناول جيفنيش وآخرون (2016: الجدول 1) أيضًا العوامل المرتبطة بمعدلات التنوع عبر الزمن واستنتجوا أن جنوب شرق آسيا هي المنطقة ذات أعلى معدلات التنوع الصافي. يساعدنا دراسة كيفية ارتباط معدلات التنوع بالتنوع الجغرافي على فهم ليس فقط وتيرة تراكم تنوع الأنواع الحالية ولكن أيضًا المتغيرات الحيوية وغير الحيوية المرتبطة (كوندامين وآخرون، 2013؛ فيلاسكو وبيونتو-ليديزما، 2022). على الرغم من أن تنوع أنواع الأوركيد موزع بوضوح بشكل غير متساوٍ عبر توزيعها (فيت وآخرون، 2023)، لم تقم أي دراسة حتى الآن بتقييم العلاقة بين توزيع غنى أنواع الأوركيد ومعدلات التخصص الأساسية على نطاق عالمي.

هنا، نعيد زيارة التاريخ البيوجغرافي لعائلة الأوركيد ونستنتج الأنماط الجغرافية للتنوع، باستخدام عينة موسعة بشكل كبير (1921 نوعًا، 285 جنسًا) مقارنة بالدراسات السابقة، مع تركيز خاص على الانقسامات المبكرة. نحن نولد إطارًا فيلو جينوميًا من خلال دمج بيانات التسلسل عالية الإنتاج وبيانات سانجر. تستمد معلوماتنا المكانية من بيانات حدوث موثقة في المتاحف، ومحددة جغرافيًا، مأخوذة من مرفق المعلومات العالمية للتنوع البيولوجي (GBIF؛https://www.gbif.org) وقاعدة البيانات الضخمة RAINBIO (Dauby et al., 2016). تم مراجعة هذه المجموعة من البيانات بشكل إضافي باستخدام بيانات التوزيع المكاني من قائمة النباتات الوعائية العالمية (WCVP؛ Govaerts et al., 2021). استنادًا إلى هذه المجموعات من البيانات، نحن: (1) نستنتج التاريخ التطوري والجغرافي الحيوي للأوركيديات؛ (2) نختبر فرضية الأصل الأسترالي لأحدث سلف مشترك لهم؛ و(3) نعيد النظر في الفرضية التي تفيد بأن جنوب شرق آسيا هي المنطقة ذات أعلى معدل تنوع حالي للأوركيديات.

تم تجميع إطارنا الفيولوجيني باستخدام مجموعة بيانات تسلسل عالي الإنتاجية، مكملة ببيانات سانجر للجينات الفردية. كانت مجموعة بيانات التسلسل عالي الإنتاجية تركز على الجينات المستهدفة بواسطة مجموعة مجسات Angiosperms353 (جونستون وآخرون، 2019؛ بيكر وآخرون، 2022) وتضم 448 نوعًا، تمثل 285/736 جنسًا، 40/49 تحت قبيلة، 17/22 قبيلة، و الفصائل الفرعية (في تصنيف تشيس وآخرون، 2015). تم إنتاج هذه البيانات بواسطة مشروع أشجار الحياة للنباتات والفطريات (بيكر وآخرون، 2022) في الحدائق النباتية الملكية، كيو، ومجموعة الجينوم للنباتات الأسترالية.https://www.genomicsforaustralianplants.com/). تم تضمين تسعة عشر نوعًا من أحاديات الفلقة كأنواع خارجية، مع استخدام Dioscorea caucasica (Dioscoreales) كنقطة جذر، ليصل المجموع إلى 467 نوعًا في مجموعة بيانات التسلسل عالي الإنتاجية. تم إنتاج قراءات تسلسل Illumina حديثًا لـ 377 عينة (مقابل PérezEscobar وآخرون، 2021b) من عينات تم تنسيقها بشكل احترافي والموجودة في حدائق كيو (K) والمتحف الوطني الأسترالي (CANB)،

بما في ذلك 23 نوعًا تم أخذ عينات منها من المواد النمطية وأنسجة مجففة بالسيليكا (جدول المعلومات الداعمة S1).

تم إجراء استخراج الحمض النووي من 1.5 إلى 4 ملغ من الأنسجة الطازجة المجففة بالسيليكا أو أنسجة عينات المتحف، والتي تتكون من الأوراق أو أحيانًا الأزهار. استخدمنا كرة فولاذية معقمة للتفكيك الميكانيكي في جهاز SPEX. جهاز تحضير العينة لتفتيت الأنسجة (SPEX Inc.، متوسن نيوجيرسي، الولايات المتحدة الأمريكية)، مع تطبيق دورتين إلى أربع دورات تفتيت لمدة دقيقة واحدة عند 1350 هرتز. بعد ذلك، أضفنا CTAB مع 2-ميركابتوإيثانول (دويل ودويل، 1990) من أجل الحضانة في ، تليها فترة حضانة مدتها 4 ساعات في (عينات مجففة بالسيليكا) أو حضانة طوال الليل في (عينات الحديقة النباتية). ثم أضفنا سيفاج كلوروفورم: كحول إيزوأميل)، وضعت العينات في حاضنة مهتزة لمدة 30 دقيقة، ثم تم طرد العينات لتسهيل فصل الطور. بعد ذلك، قمنا بفصل الطور العلوي الذي يحتوي على جزء الحمض النووي وأضفنا إليه حجم الإيزوبروبانول لـ الحضانة في لتشجيع ترسيب الحمض النووي. أخيرًا، خضعنا العينات لجولتين من الطرد المركزي و
إزالة السائل العلوي، أولاً لإزالة الإيزوبروبانول وثانياً لغسل راسب الحمض النووي الإيثانول. بعد ذلك، تم استرجاع راسب الحمض النووي إلى تريس-كلوريد و تم تنقيته باستخدام طريقة تنظيف كريات مغناطيسية. نسبة حبيبات Ampure XP (Beckman Coulter، بريا، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية) إلى استخلاص الحمض النووي. لتقييم توزيع حجم الحمض النووي الجينومي، وعلى هذا الأساس، تحديد أي العينات قد تحتاج إلى تكسير قبل إعداد المكتبة، قمنا بتصوير العينات على هلام الأجاروز. باستخدام المادة الأولية، قمنا بإعداد مكتبات الحمض النووي باستخدام مجموعات تحضير المكتبات NEB Next Ultra II (New England Biolabs، إبسويتش، ماساتشوستس، الولايات المتحدة الأمريكية)، وفقًا لبروتوكول الشركة المصنعة، ولكن مع تفاعلات بحجم نصف. حيثما كان ذلك ممكنًا (المواد المجففة بالسيليكا وعينات المتحف مع حمض نووي ذو جودة أعلى)، كنا نهدف إلى أحجام إدراج تم قطع الحمض النووي باستخدام جهاز كوفاريس ME220 للموجات فوق الصوتية المركزة (Covaris LLC، ووبورن، ماساتشوستس، الولايات المتحدة الأمريكية). تم فهرسة المكتبات باستخدام أوليغو NEBNext Multiplex لـ Illumina (New England Biolabs) وتم تضخيمها باستخدام 6-14 دورة PCR. كانت العائدات
تم التقدير باستخدام مقياس الفلورية Quantus (Promega)، وتم تقدير توزيع حجم الشظايا باستخدام إما نظام TapeStation 4200 أو محلل البيولوجيا Agilent 2100 (Agilent Technologies، سانتا كلارا، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية). أخيرًا، استخدمنا مجموعة مجسات Angiosperms353 لتغني هذه المكتبات الجينومية لـ 353 جين نووي منخفض النسخ (Johnson et al.، 2019)، مع تعديل التجميع المتساوي للمكتبات إلى مجموعات من المكتبات لكل رد فعل التقاط وإجمالي المدخلات يصل إلى . علاوة على ذلك، بالنسبة لعينات الحديقة النباتية، قمنا بتطبيق درجة حرارة هجين منخفضة – من وزمن التهجين المطول – 40 ساعة. تسلسل المكتبات الجينومية ذات النهايات المزدوجة ( تم إجراء ( ) على جهاز Illumina HiSeq بواسطة Macrogen (غيمتشون، كوريا الجنوبية).

تم تجميع مجموعة بيانات تسلسل سانجر من خلال خط أنابيب SuperCRUNCH (Portik & Wiens، 2020). تم تنفيذ هذا الخط باستخدام مجموعة أولية من 24172 تسلسلًا من ITS الريبوسومي النووي وعلامات matK البلاستيدية – وهما موقعان شائعان للتسلسل ومعلوماتيان لعائلة الأوركيديات وغيرها من النباتات الزهرية (Grace et al.، 2021) – تم الحصول عليهما من GenBank.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore). تم استخدام المعلمات التالية: (1) مصطلحات البحث ‘ITS; ITS1; ITS2; الفاصل الداخلي المنسوخ 1; تسلسل جزئي; جين الرنا الريبوسومي 5.8S; تسلسل كامل; الفاصل الداخلي المنسوخ 2’ لـ ITS، و ‘matK; trnK; ماتوبيز K; جين trnK، إنترون; و ماتوبيز K mat جين” لـ matK؛ (2) قائمة بـ 285 اسمًا جنسيًا (مقبولًا) تم أخذ عينات منها في مجموعة بيانات التسلسل عالي الإنتاجية؛ (3) عمليات بحث عن التشابه بين التسلسلات باستخدام Megablast (كاماشو وآخرون، 2009)، مع الاحتفاظ بحد أقصى قدره 200 نتيجة لكل بحث. بعد إزالة التسلسلات المكررة والملوثات الواضحة (المعرفة بأنها تسلسلات ذات مواقع غير صحيحة وفقًا للآراء التصنيفية الحالية)، احتفظنا بتسلسلات nrITS و plastid matK لـ 2060 نوعًا، من بينها تم إنتاج تسلسلات من نفس عينة القسيمة (الجدول S2).

تم تقييم جودة مكتبات إيلومينا باستخدام برنامج FastQC الإصدار 0.11 (المتوفر علىhttps://www.bioinformatics.babraham.ac. مشاريع فاست كيو سي تم تصفية قراءات النهاية المزدوجة من حيث الجودة وقص الأداة باستخدام TrimGalore! v.0.6.4 المتاحة على (https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore)، باستخدام المعلمات التالية: (1) -q 30 (أدنى درجة فريد)، (2) الطول 20 (أدنى طول قراءة)، (3) الاحتفاظ بأزواج القراءة التي اجتازت عتبات الجودة. تم استرجاع مواقع الترميز Angiosperms353 باستخدام خط الأنابيب HybPiper v.2.1.6 (Johnson et al., 2016) ونفس المعلمات والبرامج الموضحة في Pé-rez-Escobar et al. (2021b؛ انظر أيضًا الطرق S1). بعد ذلك، تم محاذاة العلامات النووية ذات النسخ المنخفضة وعلامات Sanger باستخدام البرنامج Mafft v.7.4 (Katoh & Standley, 2013) بالتزامن مع طريقة التحسين التكرارية FFT-NS-I، مع تنفيذ حد أقصى قدره 1000 تكرار. لتحسين التحيز المحتمل الناتج عن البيانات المفقودة في التحليلات النشوية، تم استبعاد التسلسلات الأقصر من من إجمالي طول المحاذاة. بعد ذلك، تم تصفية المحاذاة لمواقع المحاذاة الخاطئة باستخدام Taper v.1.0 (Zhang et al., 2021)، مع قيمة قطع تبلغ 1 (علامة )، وتم فحصها بواسطة
eye باستخدام Geneious v.8.0 (المتاحة على https://www.geneious.com/). المحاذاة النوكليوتيدية Sanger/Angiosperms353 متاحة على doi: .figshare. 22245940.

قمنا بحساب أشجار الاحتمالية القصوى (ML) من المحاذاة النوكليوتيدية الفردية Sanger وAngiosperms353 باستخدام RAxML v.8.0 (Stamatakis, 2014) مع 500 تكرار سريع للتمهيد (علامات -# 500 و -x) ونموذج استبدال النوكليوتيدات GTR+ . بالإضافة إلى ذلك، تم استنتاج شجرة تجمع متعددة الأنواع (MSC) من أشجار الجينات الفردية Angiosperms353 التي تم إنتاجها بواسطة RAxML باستخدام البرنامج Astral-III v.5.6 (Zhang et al., 2018) وعلم العلامة -t 2 (تسمية الشجرة الكاملة)، بعد دمج الانقسامات مع نسبة تمهيد احتمالية (LBP) (تم تحقيقها باستخدام وظيفة new_ed من حزمة newick_utils v.1.6.0، المتاحة على https://bioweb.pasteur.fr/packages/pack@newick-utils@1.6). لتصور نسبة رباعيات شجرة الجينات التي تتفق مع شجرة الأنواع، قمنا بإنتاج مخططات دائرية لدعم الرباعيات لكل فرع ممثل في شجرة الأنواع، باستخدام التسمية الكاملة التي أنتجها AstralIII. كما قمنا بتصور نسبة أشجار الجينات المتوافقة مع كل تقسيم شجرة الأنواع باستخدام Phyparts v.1.0، من خلال تصنيف أي تقسيم شجرة جينات على أنه معلوماتي مع LBP > 20% (Smith et al., 2015).

نظرًا للتوافق الطوبولوجي العام بين الأشجار المستمدة من ITS وmatK وأشجار MSC النووية ذات النسخ المنخفضة Angiosperms353، بالإضافة إلى اختبار ملاءمة (Balbuena et al., 2013؛ Pérez-Escobar et al., 2016، انظر الطرق S1؛ الملاحظات S1)، قمنا بحساب أشجار النشوء والتطور ML من: مصفوفة فائقة مستمدة من دمج تسلسلات ITS وmatK؛ ومصفوفة فائقة مستمدة من دمج مواقع Angiosperms353، مرة أخرى باستخدام RAxML v.8.0 مع نفس الإعدادات المحددة سابقًا، مع اعتبار كل من المصفوفتين الفائقتين كقسم واحد. أخيرًا، استنتجنا شبكة توافق باستخدام 500 تكرار تمهيد RAxML الناتجة من مصفوفة Angiosperms353 الفائقة وSplitsTree v.4.0 (Huson & Bryant, 2006)، مع وزن حافة متوسط وقيمة عتبة تبلغ 0.75 لتصفية أي انقسامات لم توجد في الأقل من أشجار التمهيد. الأشجار وشبكة التوافق متاحة على doi: .figshare. 22245940.

تم إجراء تحليل تقدير العمر المطلق على مرحلتين باستخدام الإطار البايزي المطبق في Beast v.2.6 (Bouckaert et al., 2019)، كما يلي:
(1) تم استنتاج العمود الفقري عن طريق أخذ عينات فرعية من محاذاة الجينات النووية ذات النسخ المنخفضة Angiosperms353 باستخدام SortaDate v.1.0 (Smith et al., 2018). هنا، اخترنا أفضل 25 محاذاة جينات نووية ذات نسخ منخفضة مع أدنى معامل تباين من الجذر إلى الطرف (أي أعلى تشابه مع الساعة). ضمنت هذه الاختيار تمثيل التنوع الجنسي الكامل كما تم أخذ عينات من
مجموعة البيانات عالية الإنتاجية ML (أي 285 جنسًا؛ انظر الطرق S1؛ الجداول S3، S4). تم استيراد هذه المجموعة الفرعية من البيانات في Beauti v.2.6 (Bouckaert et al., 2019) كأقسام غير مرتبطة، مع نفس الأولويات المستخدمة من قبل Pérez-Escobar et al. (2021a)، كما يلي: (1) نموذج استبدال النوكليوتيدات GTR ونموذج تباين المعدل بين المواقع تم نمذجته بواسطة توزيع مع أربع فئات؛ (2) ساعة جزيئية غير مرتبطة ومريحة مع فترة معدل ساعة مسبقة من استبدالات/موقع/ما، تم نمذجتها بواسطة توزيع موحد؛ (3) عملية شجرة ولادة-موت، تم نمذجتها بواسطة توزيع موحد لمعدلات الولادة والموت النسبية؛ (4) ثلاث نقاط معايرة ثانوية من Givnish et al. (2015)، تم نمذجتها بواسطة توزيعات طبيعية ( ) وتقع عند العقدة الجذرية، أي، أحدث سلف مشترك (MRCA) لـ Dioscoreales وAsparagales وLiliales (125 ما)، MRCA من Orchidaceae (89 ما)، وMRCA من تحت القبيلة Goodyerinae (32 ما)؛ (5) شجرة توافق ML الناتجة عن سلالات جنسية تم إنتاجها في RAxML v.8.0 كشجرة بداية؛ (6) 500 مليون جيل، أخذ عينات كل 100000 جيل وضمان أن جميع القيم اللاحقة وصلت إلى أحجام عينات فعالة . يتم تقديم نسبة التسلسلات المعلوماتية والمفقودة لكل عينة ضريبية في الجدول S4. أخيرًا، تم تقييم الدعم للأشجار الفوقية الفائقة المترابطة المستمدة من BEAST من خلال حساب شجرة توافق ذات مصداقية قصوى من أشجار MCMC اللاحقة باستخدام TreeAnnotator v.2.6 (https://www.beast2.org/treeannotator/)، باستخدام عتبة حرق تبلغ ، ثم حساب نسبة الانقسامات التي تقع على فترات دعم مختلفة.
(2) تم إنتاج نشوء وتطور فوقي على مستوى الأنواع من Orchidaceae من خلال إدخال محاذاة ITS وmatK كأقسام غير مرتبطة في Beauti v.2.6 (Bouckaert et al., 2019)، باستخدام نفس الأولويات كما في (1). علاوة على ذلك، تم استخدام شجرة توافق ML الناتجة في RAxML v.8.0 من مصفوفة ITS-matK الفائقة كشجرة بداية.
(3) لمحاولة استيعاب عدم اليقين النشوي، قمنا بإنشاء 10 أشجار أنواع فوقية من خلال خط أنابيب جديد (الشكل 2) بدلاً من استخدام شجرة توافق واحدة ذات مصداقية قصوى. أولاً، أخذنا عينات عشوائية من 10 أشجار لاحقة مستمدة من تحليلات BEAST التي أجريت على مجموعة بيانات Angiosperms353 على مستوى الجنس ومجموعة بيانات Sanger على مستوى الأنواع ITS-matK. ثم، لكل جنس ممثل في كرونوجرام Angiosperms353، قمنا بتقليم فرع نظيره المأخوذ من كرونوجرام Sanger على مستوى الأنواع و proceeded to graft it onto the corresponding stem of the Angiosperms353 chronogram. تم إجراء هذه العملية على كل زوج من الأشجار اللاحقة المأخوذة عشوائيًا (لذا تُسمى أشجار الأنواع باحتمالية لاحقة (PP)). يتم تقديم وصف تفصيلي لخط الأنابيب في الطرق S1.

تم إجراء تقديرات الحالة الجغرافية الحيوية على 10 أشجار أنواع PP (انظر القسم السابق). قمنا بتقدير مناطق الأصل والنطاق الجغرافي باستخدام نهج ML للتشتت-الانقراض-التفرع (DEC، Ree & Smith، 2008) كما تم تطبيقه في النسخة C++ (Beeravolu & Condamine، 2016). اعتمدنا على

DEC لأنه في تنفيذه بلغة C++، هو نموذج يمكن توسيعه ليتناسب مع عدد المحطات والمناطق البيوجغرافية التي تشملها دراستنا، ولأنه يمثل الظواهر البيوجغرافية الرئيسية التي قد تكون شكلت تطور نطاق عائلة الأوركيد عند مستويات تصنيف أعلى. كانت المناطق الجغرافية الثمانية التي تم اعتبارها هي: (1) بالاركتك، المحددة كأوروبا، سيبيريا، وسط آسيا، وغرب آسيا؛ (2) نيركتك، بما في ذلك كل أمريكا الشمالية شمال تاهوانتيبيك في المكسيك واستبعاد الطرف الجنوبي من فلوريدا؛ (3) النيوتروبيكس، بما في ذلك أمريكا الوسطى، جزر الكاريبي، وأمريكا الجنوبية؛ (4) أفريقيا، المحددة ككل القارة الأفريقية بما في ذلك مدغشقر، وشبه الجزيرة العربية؛ (5) إندومالايا، بما في ذلك الهند، جنوب الصين، ووالاسيا؛ و(6) أسترالاسيا، المحددة ككل ما شرق خط هايلبرين-لايدكر (علي و هيني، 2021). نموذج جغرافي زمني محدد حدد قيودًا على اتصال المناطق عن طريق ترميز 0 إذا لم تكن أي منطقتين متصلتين أو 1 إذا كانتا متصلتين خلال فترة معينة بناءً على إعادة بناء الجغرافيا القديمة. كانت شريحة الوقت الأولى لدينا تغطي أواخر العصر الطباشيري وأوائل العصر الباليوسين. )، وهو ما يتوافق مع فترة انفصال غوندوانا ولوراسيا بالفعل (دي لاموت وآخرون، 2015). تغطي الشريحة الزمنية الثانية من أواخر العصر الباليوسين إلى أوائل العصر الأوليجوسيني “، والثالث من العصر الأوليجوسيني المبكر إلى الحاضر ( 0 م). لتجنب النتائج المنحازة التي تدعم المناطق الأجدادية لصالح البيئات ذات التنوع العالي، استخدمنا عينة تمثيلية لكل منطقة جغرافية حيوية تعكس التنوع المعروف عبر المجالات الجغرافية الحيوية، حيث تستضيف المناطق الاستوائية الآسيوية والأمريكية أعلى مستويات من غنى الأنواع (فيت وآخرون، 2023). شملت تحليلاتنا 905 نوعًا موزعة في النيوتروبات ( من إجمالي التنوع المعروف في المنطقة؛ غوفارتس وآخرون، 2021)، 623 من منطقة الهندومالايا (6%)، 347 من المنطقة البالياركتية (5%)، 221 من الأفروتروبيكس ( )، 180 من أسترالاسيا ( )، و 44 من النيركتك ( ).

قمنا بالاستعلام عن 29524 اسم نوع من أنواع الأوركيد المقبولة التي تم الحصول عليها من WCVP عبر GBIFhttps://www.gbif.org/) و RAINBIO (https://gdauby.github.io/rainbio/index.html; قواعد بيانات داوبي وآخرون، 2016). كانت خطوتنا الأولية هي الوصول إلى قاعدة بيانات GBIF من خلال حزمة R SPOCC (المتاحة في https://github.com/ropensci/spocc). باستخدام دالة occ، قمنا بتنزيل ما يصل إلى 1000 سجل لكل اسم نوع تم استعلامه، مع التأكد من أننا اخترنا فقط السجلات المرتبطة بالإحداثيات الجغرافية والعينات المحفوظة. تم الوصول إلى مستودع RAINBIO يدويًا. بعد ذلك، قمنا بإجراء تصفية تلقائية باستخدام حزمة SpeciesGeoCodeR (Töpel et al.، 2017) لاستبعاد السجلات المكررة وتلك الموجودة في المناطق الحضرية. بعد ذلك، قمنا بإزالة الحوادث التي تقع خارج السواحل العالمية. أخيرًا، لتقليل تأثير السجلات المحددة بشكل خاطئ على التحليلات اللاحقة (Maldonado et al.، 2015)، قمنا بتصفية السجلات التي لم تتطابق فيها التوزيعات مع توزيع الأنواع حسب الدولة النباتية (المستوى 3 من المخطط الجغرافي العالمي لتسجيل توزيعات النباتات؛ Brummitt، 2001) المقدم من WCVP. قاعدة بيانات السجلات الأصلية المستمدة من GBIF متاحة على doi: 10.15468/dl.

v 2 gwxv ، وسيتوفر السجلات الجغرافية المفلترة المستخدمة في جميع التحليلات اللاحقة عند doi: .figshare. 22245940.

تقدير معدلات التنوع الصافي (التخصص ( ) ناقص الانقراض ) في سلالات النباتات لا يزال تحديًا (لوكا وبينيل، 2021). تركز طريقتنا على ديناميات التخصص، كما تم استنتاجه من الطرف المعدلات. تمثل هذه المقياس معدلات التخصص المعاصرة لسلالة معينة وهي أقل عرضة للتحيز من معدلات التنوع الصافي (تايتل ورابوسكي، 2019). للحصول على طرف المعدلات، قمنا بتطبيق نموذج يعتمد على الزمن باستخدام Bamm v.2.5.0 (Rabosky et al.، 2013). تم إبلاغ هذا من خلال نسب العينة، من خلال مقارنة عدد الأنواع المقبولة لكل جنس من قاعدة بيانات WCVP مع عدد الأنواع التي تم أخذ عينات منها في تحليلاتنا النشوء والتطور. هنا، من الأجناس التي تم أخذ عينات منها تضمنت تسلسلات من 10 إلى من أنواعهم المعروفة، مضمن ،
و مضمن لأنواعهم المعروفة. تم إجراء هذا التحليل على كل من الأشجار العشر لأنواع PP التي تم إنشاؤها عن طريق تقليم وزرع الكرونوجرامات على مستوى الجنس والنوع التي أنتجها BEAST. قمنا في البداية بحساب القيم السابقة للبدء. وتغيير المعلمات، باستخدام حزمة R BAMMtools (Rabosky et al.، 2014)، وأجرينا 10 ملايين جيل، مع أخذ عينات من محاكاة MCMC كل 10000 جيل. تم تحليل مخرجات BAMM في BAMMtools لضمان أن جميع التحليلات وصلت إلى التقارب (قيم ESS معدلات التخصص المتوسطة في الوقت الحاضر ( تم استخراج (معدلات النصائح) لجميع محطات الأشجار النشوء والتطور باستخدام دالة getTipRates في BAMMtools، ثم تم ربطها بحدوث الأنواع الجغرافية المصفاة.

تم استنتاج الأنماط العالمية لثراء الأنواع من خلال حساب متوسط عدد الأنواع لكل دولة سياسية ونباتية.

لكل خلية شبكة ( )، باستخدام سجلات الحدوث المصفاة والمتوسط والحد الأقصى قيم المعدل لكل خلية شبكة. تم إجراء جميع الحسابات في المصدر المفتوح
برنامج QGIS v.3.0 (متوفر فيhttps://www.qgis.org/ en/site/forusers/download.html) و الـ حزمة كيوير (وكر، 2022).

الشكل 5 جغرافيا التخصص وتنوع الأنواع في عائلة الأوركيد. (أ) الأنماط العالمية لثراء الأنواع لكل خلية شبكة ( )، تم حسابها من قاعدة بيانات منسقة لسجلات التوزيع الجغرافي؛ تشير الألوان الحمراء إلى أعداد أعلى من الأنواع لكل خلية شبكية بينما تشير الألوان الزرقاء إلى أعداد أقل من الأنواع لكل خلية شبكية. تم توفير خريطة لثراء الأنواع لكل دولة نباتية في المعلومات الداعمة الشكل S10. (الإدراج: أعداد أنواع الأوركيد المبلغ عنها لأكثر 10 دول غنية بالأوركيد). (ب) الأنماط العالمية للمتوسط معدلات النصائح (مقياس خطي) لكل خلية شبكة ( ) كما هو مستمد من برنامج Вамм؛ الألوان الدافئة تشير إلى أعلى معدلات النصائح بينما تشير الألوان الباردة إلى انخفاض معدلات الإكرامية (إدراج: رسم بياني يوضح المتوسط) معدلات النصائح التي تم تحقيقها عبر جميع خلايا الشبكة). (ج) الأنماط العالمية للمتوسط معدلات الإكراميات لكل منطقة بيئية، كما حددها الصندوق العالمي للطبيعة، مستمدة من برنامج بام؛ الألوان الدافئة تشير إلى أعداد أعلى من المتوسط. معدلات الإكراميات حسب المنطقة البيئية بينما تشير الألوان الباردة إلى متوسط أقل معدلات الإكراميات. تشير المناطق الجغرافية المميزة إلى خمسة مناطق إيكولوجية ذات أعلى متوسط معدلات الإكراميات (الداخل: الحد الأقصى والحد الأدنى قيم معدل الإكرامية للمناطق البيئية التي تحتوي على 100 سجل أو أكثر من سجلات التوزيع الجغرافي والتي كانت معدلات الإكراميات مرتبطة).

تجمع هذه الدراسة بين بيانات التسلسل عالي الإنتاجية وبيانات تسلسل سانجر لتحقيق عينة ضريبية أكثر كثافة بتكلفة منخفضة نسبيًا. وقد أسفرت تحليلات MSC وML لدينا عن إطار فيلوغرافي مدعوم جيدًا لفصيلة الأوركيد، يحتوي على من الأجناس الحالية المعترف بها من الأوركيد (الأشكال 3، S1-S8؛ انظر الملاحظات S1). لم تُظهر الأشجار الأنواع ذات الاحتمالية الخلفية (PP) العشر أي صراعات كبيرة مع شجرة MSC التي تم إنتاجها في ASTRAL، باستثناء موضع Corymborkis، الذي تم استعادته في بعض الحالات كجزء من قبيلة Gastrodieae (الأشكال S7، S8). يرجى الرجوع إلى قسم المناقشة أدناه لمقارنة مفصلة بين طوبولوجيتنا والدراسات الفيلوجينية السابقة.

تكشف نتائجنا عن مواضع الجنس الأحادي النوع Cooktownia D.L.Jones (Orchidoideae) والجنس الصغير Claderia (نوعان؛ Epidendroideae)، المنتشرين، على التوالي، من المحيط الهندي الغربي إلى المحيط الهادئ الغربي ومن المحيط الهادئ الجنوبي الغربي إلى نيوزيلندا. كانت التصنيفات السابقة قد وضعت Cooktownia robertsii في قبيلة Orchideae، استنادًا إلى خصائص غرفة السداة (جونز، 1997). تظهر نتائجنا الآن أن Cooktownia مرتبط ارتباطًا وثيقًا بـ Habenaria Willd.، وهو جنس شبه عالمي من تحت القبيلة Orchidinae. تم تضمين Claderia viridiflora في تحت القبيلة Eulophiinae التي تهيمن عليها الأنواع الأفريقية استنادًا إلى التشابهات الشكلية في الجينوسيم والأنماط الوراثية غير المنشورة (كريب وبريدجون، 2009). تضع بياناتنا Claderia كأخت لـ Agrostophyllum Blume وEarina Lindl. (Agrostophyllinae، Epidendreae)، استنادًا إلى تسلسلات من العينة النموذجية لـ Claderia viridiflora التي تم جمعها في عام 1867. على الرغم من أن استعادة جين Angiosperms353 كانت منخفضة كما هو متوقع لهذه العينة القديمة، فقد تمكنا من تحديد 40 جينًا، كان 23 منها معلوماتية (الجدول S1). كما وُجد أن الموضع كأخت لـ Agrostophyllum تم تحديده أيضًا بواسطة Niissalo وآخرين (2023) استنادًا إلى جينومات البلاستيد ومواقع nrITS.

قدرت نماذج الساعة الجزيئية لدينا (قسم المواد والطرق) عمر جذع عائلة الأوركيديات إلى (الشكل S7) وعمر التاج كـ ، والتي تتوافق مع العصر الطباشيري المبكر والمتأخر، على التوالي. تشير النتائج أيضًا إلى أن معظم أنواع الأوركيد نشأت خلال الخمسة ملايين سنة الماضية (الشكل S9). مقارنة أعمار السيقان وأطوال الفروع الطرفية
مشتقة من الكرونوجرامات الزهرية و أعمار العقد التاجية للكرونوجرامات سانجر، أشارت إلى أن عدم التوافق في الأعمار بين كلا المجموعتين كان ضئيلاً (الطرق S1؛ الأشكال S10، S11)، مما يوحي بأن الأعمار المطلقة المستخلصة من الأشجار العشر ذات الاحتمالية اللاحقة كانت موثوقة. سبعة من أصل 10 من إعادة بناء الجغرافيا الحيوية (التي أجريت على 10 أشجار الأنواع ذات الاحتمالية اللاحقة) دعمت لوراسيا (نيركتك + بالياركتك) كمكان نشأة السلف المشترك الأكثر حداثة للأوركيديات (احتمالية نسبية 0.30؛ الجدول S5؛ الشكل 4a). دعمت الثلاثة الأخرى لوراسيا + النيوتروبات أو غوندوانا (النيوتروبات + أسترالاسيا + القارة القطبية الجنوبية) كأكثر الأماكن احتمالاً لظهور السلف المشترك الأحدث للأوركيديات (احتمالية نسبية )، تليها لوراسيا (احتمالية نسبية = 0.14-0.18؛ الجدول S5).

يبدو أن الاستعمار اللاحق لمناطق بيولوجية جغرافية أخرى حدث من خلال انتشار بعيد المدى، على سبيل المثال، من إندومالايا إلى الأفروتروبيكس في قبيلة فانديا (إيبيدندرويديا) بين 35 و10 ملايين سنة، أو من خلال عمليات الخطوات المتتالية من المنطقة القطبية القديمة والقطبية القريبة إلى النيوتروبيكس في قبيلة سيمبيديا (إيبيدندرويديا). يبدو أن التنوع المبكر لفصيلة الأوركيد (Orchidoideae) قد حدث مع انتشارها إلى أسترالاسيا والبالأركتيك وتنوعاتها النيوتروبية اللاحقة في الموقع (مثل Cranichidinae)، والنيركتك (Spiranthinae)، والبالأركتيك، والهندومالي (Goodyerinae) والأفروتروبيات (مثل Disinae).

قمنا بتنزيل 795735 سجلًا من مستودعات GBIF وRAINBIO، حيث تم الاحتفاظ بـ 495755 إدخالًا بعد تصفية السجلات المكررة والتوزيعات غير الدقيقة وفقًا لقاعدة بيانات WCVP (انظر قسم المواد والطرق). أظهرت تحليلات غنى الأنواع في الدول السياسية أن الإكوادور وكولومبيا وبابوا غينيا الجديدة هي الدول الثلاث الأولى من حيث غنى الأنواع. ومن الجدير بالذكر أن سبعة من بين عشرة دول الأكثر غنى بأنواع الأوركيد تقع في النيوتروبكس. أظهرت التحليلات المستندة إلى غنى الأنواع في الدول النباتية (كما تم استنتاجه من WCVP) نتائج مماثلة (الأشكال 5a، الإدراج، S12؛ الجدول S6). أظهر تحليل غنى الأنواع لكل خلية شبكة مستمدة من مجموعة بيانات GBIF-RAINBIO المنقحة أن أمريكا الوسطى (خصوصًا كوستاريكا) والمنطقة الأنديز الشمالية (خصوصًا الإكوادور وكولومبيا) لديها أعلى مستويات من غنى الأنواع. تتفق هذه الأنماط الجغرافية لغنى الأنواع مع توزيعات غنى الأنواع التي تم الحصول عليها بشكل مستقل من خلال قاعدة بيانات WCVP وتدعم النتائج التي توصلت إليها الدراسات التي أجريت على مستوى العائلة (Vitt et al.، 2023) وفي Orchidoideae (Thompson et al.، 2023).

التخصص الجغرافي ) أنماط، كما تم إبلاغه من النصيحة لم تتوافق معدلات التنوع دائمًا مع المناطق ذات أعلى غنى حالي للأنواع. ومن الجدير بالذكر أنه عند النظر في القيم الدنيا والقصوى لمعدلات التخصص، فإن جميع المناطق البيئية التي تم تقييمها تقريبًا
كان هناك تنوع بمعدل واحد أو حتى اثنين في معدلات تكوين الأنواع (الشكل 5c، الإطار). كشفت تحليلات معدلات تكوين الأنواع لدينا عن تسارعات متعددة داخل كل تحت عائلة، مع أسرع معدلات في Orchidoideae وEpidendroideae، بدءًا من الفترة المبكرة

الشكل 6 ديناميات الأنواع في عائلة الأوركيد. (أ) واحدة من 10 أشجار الأنواع ذات الاحتمالية الخلفية مع نمذجة التخصص. معدلات على الفروع (الألوان الزرقاء تشير إلى انخفاض) المعدلات، الألوان الحمراء تشير إلى ارتفاع المعدلات). الدوائر الصغيرة عند العقد تشير إلى أحدث الأسلاف المشتركين (MRCA) لقبائل الأوركيد التي تم أخذ عينات منها في هذه الدراسة. الأرقام عند العقد تشير إلى السلالات ذات أعلى معدلات الإكراميات عبر العائلة بأكملها. (ب) إكرامية قيم المعدل (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط) المستمدة من 10 أشجار الأنواع الاحتمالية اللاحقة لجميع المحطات المأخوذة. النقاط ملونة حسب المجموعات التصنيفية (القبائل والفصائل الفرعية). (الإدراج: مخطط صندوقي لـ معدلات النصائح ملخصة من 10 أشجار الأنواع PP للجينات المرتبطة بأعلى معدلات النصائح (تم توفير إجمالي الأنواع المقبولة الخاصة بها)). تم تلوين مخططات الصندوق حسب القبائل (تم حساب حدود الشمراخ السفلي والعلوي من أكبر وأصغر القيم التي تقع ضمن الـ نطاق الربعين). الصور: أوسكار أ. بيريز-إسكوبار، دييغو بوغارين، كيري دريسلر.

الميوسين (الشكل 6أ). تزامنت هذه التحولات مع التنوع الأولي للأجناس الغنية بالأنواع مثل ماكسيلاريا ودندروبيوم. في حالات أخرى، ومع ذلك، سبقت الزيادات في المعدلات تباين الأنساب الغنية بالأنواع والأنساب الفقيرة كما هو الحال مع ليبانثيس وليبانثوبسيس أو حدثت داخل أجناس مثل بولبوفيلوم وهابيناريا. الأنساب ذات أعلى معدلات التخصص هي النباتات الهوائية النيوترابية، بما في ذلك قبيلة إيبيدندريا، والفرعان ماكسيلاريا و أونكيدينا. الاستثناءات الوحيدة لهذه الاتجاه هي الجنس الأرضي شبه الكوني هابيناريا (باتيستا وآخرون، 2011) والأجناس بولبوفيلوم ودندروبيوم، التي هي في الغالب هوائية وموزعة بشكل رئيسي في آسيا الاستوائية (الشكل 6ب، شيانغ وآخرون، 2016؛ سيمبسون وآخرون، 2022).

تحدث السلالات الأكثر تنوعًا بسرعة بشكل رئيسي في جنوب شرق أمريكا الوسطى حيث تمتد عبر موائل متنوعة، من الغابات الجافة والرطبة المنخفضة إلى غابات السحاب وصولاً إلى المراعي العالية، كما يتضح من الأجناس مثل Epidendrum وLepanthes وMaxillaria وPleurothallis وStelis (الشكل 6أ).

العلاقات بين الفصائل والقبائل الموجودة هنا تتفق إلى حد كبير مع نتائج Zhang et al. (2023)، وهي دراسة استخدمت بين 639 و1195 جين نووي من 610 أنواع تمثل 297 جنسًا. تشمل الاستثناءات الملحوظة أحادية النمطية لفصيلة Bletiinae ضمن Epidendreae، وموقع Eriopsidinae ضمن Cymbidieae (الشكل S2 في Zhang et al.، 2023). تكشف نظرة مفصلة على الأشجار الملخصة التي أنتجها Zhang et al. (2023) عن أدلة على الصراعات داخل الجينوم (انظر الشكل S3 في Zhang et al.، 2023): 46 تقسيمًا ثنائيًا في أشجار MSC حصلت على احتمالات محلية منخفضة (<0.5)، وLBPs (<70%)، مما يشير إلى أن هناك علاقات بديلة سائدة موجودة للفروع المعنية. استعاد Zhang et al. (2023) الفصيلة الفرعية Bletiinae كفصيلة غير أحادية النمط (أي Bletia وChysis كأخوات متعاقبة لـ Ponerinae وLaeliinae وPleurothallidinae)، وهي علاقة وجدت أيضًا، وإن كانت بدعم منخفض، من قبل van den Berg et al. (2005) وGórniak et al. (2010). للأسف، لم تتوفر معلومات الفواتير وبيانات التسلسل المقابلة لـ Zhang et al. (2023، المتاحة لأول مرة على الإنترنت في فبراير 2023) للجمهور (في وقت كتابة هذه السطور)، مما يحد من مدى إمكانية تقييم هذه التناقضات في علم الأنساب الجيني (رمز الوصول PRJNA923320، تم الاستعلام عنه في 26 نوفمبر 2023 فيhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/، لم تُرجع أي نتائج).

تحليلاتنا للتاريخ التطوري والبيوجغرافي استنتجت أن أصول الأوركيديات تعود إلى أواخر العصر الطباشيري، بما يتماشى مع التقديرات السابقة (تشيس، 2001؛ راميريز وآخرون، 2007؛ تشوميكي وآخرون، 2015؛ جيفنيش وآخرون، 2016؛ زانغ وآخرون، 2023)، واقترحت أن لوراسيا هي المكان المحتمل للتنوع الأولي للعائلة. وهذا يتماشى مع الدور المهم الذي لعبته لوراسيا خلال أواخر العصر الطباشيري، حيث رعت التنوع الأولي للعديد من سلالات النباتات والحيوانات المزهرة الاستوائية والمعتدلة الدافئة. ومن الأمثلة البارزة عائلة النخيل (أريكاسي) (بيكر وكوفروير، 2012) واليام (دياسكorea) (دياسكورياسي: فيرويل وآخرون، 2015). خلال أواخر العصر الطباشيري، كانت النباتات المزهرة اللوراسية في الغالب أعشابًا إلى أشجار صغيرة ذات استراتيجيات تعاقب مبكر مقيدة بالموائل غير المستقرة (وينغ وبوشيه، 1998؛ وينغ وآخرون، 2012). بعد ذلك، خلال العصر الباليوجيني، كان معظم لوراسيا يتمتع بمناخ رطب شبه استوائي متأثر بالرياح الموسمية، مما دعم غابات من النباتات المزهرة ذات الأوراق العريضة المتساقطة ذات السقف المغلق التي امتدت إلى خطوط العرض العالية ما وراء الدائرة القطبية الشمالية (أيزرهاردت وآخرون، 2017؛ كوراسيديس وآخرون، 2022).

اقتراح تنويع أولي للأوركيديات في لوراسيا يتناقض مع الاستنتاجات السابقة حول أصل العائلة الأسترالية، تليها دخولها إلى النيوتروبكس عبر القارة القطبية الجنوبية (الشكل 4ب؛ غيفنيش وآخرون، 2016). كانت تلك النتائج ناتجة في الغالب عن عينة المجموعة الخارجية، التي استخدمت تسع أنواع كممثلين عن عائلات أستلياسيا، بلاندفوردياسيا، بورياسيا، هيبكسياداسيا، ولانارياسيا (معظمها من أستراليا)، بالإضافة إلى نوع واحد من إريداسيا. وبالتالي، تم وضع عقدة ساق الأوركيد في أستراليا مع احتمال ، في أستراليا + النيوتروبات (مرتبط عبر القارة القطبية الجنوبية) مع حوالي. ، وفي مجالات أخرى معًا تم وضع عقدة تاج الأوركيد الخاصة بهم في أستراليا مع احتمال ، في أستراليا + النيوتروباتيك مع . وفي جميع النطاقات الأخرى معًا قد يؤدي أخذ عينات أوسع من مجموعات الأوركيد وتحليلات الجغرافيا الحيوية على أشجار متعددة إلى تقليل عدم اليقين النشوء والتطور والجغرافي (رانجل وآخرون، 2015).

تُعتبر الفصيلة الفرعية أباستازيويديه، التي تُعتبر أختًا لجميع فصائل الأوركيد الأخرى وتضم فقط 16 نوعًا في جنسين موزعين في اليابان والهند ونيبال وبهوتان وجنوب شرق آسيا وغينيا الجديدة وشمال أستراليا (غوفارتس وآخرون، 2021؛ لي وآخرون، 2023)، هنا تُفسر على أنها تمتلك نطاقًا متبقيًا. وهذا يعكس النطاقات المتبقية للعديد من مجموعات النباتات الأخرى التي كانت واسعة الانتشار في العصر الإيوسيني في أوراسيا، ولكنها تعيش اليوم فقط في جنوب شرق آسيا الاستوائية (مانشستر وآخرون، 2009؛ ميسيجير وكوندامين، 2020). يُعرف هذا النمط من ما لا يقل عن 50 مجموعة من عاريات البذور ومزهريات البذور التي كانت موجودة سابقًا في أوروبا و/أو أمريكا الشمالية (مانشستر
مثال آخر في عائلة الأوركيد (Orchidaceae) على نطاق قديم متبقي هو تحت العائلة Cypripedioideae (أوركيدات الصندل)، التي تحتوي على خمسة أجناس و169 نوعًا حاليًا (136 من العالم القديم و33 من العالم الجديد). من المحتمل أن يكون سلف أوركيدات الصندل قد كان له توزيع مستمر في المناطق الاستوائية الشمالية، حيث هاجرت أوركيدات الصندل نحو الجنوب إلى كلا جانبي المحيط الهادئ بسبب برودة المناخ في أواخر العصر الحديث (Guo et al., 2012؛ الشكل 4).

تحتوي منطقة الهندومالي على من الأنواع الحالية من الأوركيد، معظمها ضمن فصيلة الإيبيدندرويد. أقدم أحفورة لأوركيد تم العثور عليها حتى الآن هي حبوب لقاح صلبة من الإيبيدندرويد ملتصقة بنمف فطري محفوظ في الكهرمان البلطيقي، مؤرخة إلى (بوانار ورسموسن، 2017)، موثقًا وجود الإيبيدندرويد في خطوط العرض العالية في العصر الإيوسيني المبكر. خلال هذه الفترة، كانت الغابات دائمة الخضرة تغطي شمال أوروبا (كولينسون وهوكر، 2003)، ومن المحتمل أن الإبيفيتية قد تطورت بالفعل في الإيبيدندرويد (شوميكي وآخرون، 2015؛ كولوبيرت وآخرون، 2022). نماذجنا البيوجغرافية، التي لم تستخدم حبوب اللقاح من الكهرمان البلطيقي كقيود أحفورية أو جغرافية، استنتجت أن الإيبيدندرويد كانت موجودة في المنطقة البالياركتية ( )، متسقة مع الأدلة الأحفورية. حبوب اللقاح الصلبة شائعة في Epidendroideae ومن المحتمل أنها ظهرت في وقت مبكر من تاريخ هذه الفصيلة (على سبيل المثال، في السلف المشترك الأخير لـ Sobralieae + بقية Epidendroideae؛ دريسلر، 1990؛ موسكيرا-موسكيرا وآخرون، 2019).

الفجوة بين تنوع الأنواع في الأوركيد ومعدلات التخصص تتفق مع نتائج دراسة واسعة النطاق حول معدلات تنوع النباتات العالمية وغنى الأنواع، والتي غالبًا ما تكون غير مرتبطة (تيتجي وآخرون، 2022). المنخفضة يمكن أن تُعزى معدلات الإكراميات في أستراليا إلى هيمنة الأوركيديات الأرضية في جنوب أستراليا (أكرمان، 2019)، والتي تميل إلى أن تكون لديها معدلات تنوع أقل من الأوركيديات الهوائية (جيفنيش وآخرون، 2015). على عكس نتائج بيريز-إسكوبار وآخرون (2017)، لا يبدو أن جبال الأنديز الشمالية تستضيف أسرع مجموعات الأوركيديات تنوعًا في المناطق الاستوائية الأمريكية على الرغم من كونها واحدة من أكثر المناطق غنى بالأنواع على مستوى العالم (بيريز-إسكوبار وآخرون، 2022؛ بارا-سانشيز وآخرون، 2023). بدلاً من ذلك، فإن جنوب ميسو أمريكا، الذي يتضمن الغابات الرطبة والموسمية في كوستاريكا وبنما، لديه أعلى معدلات تنوع للأوركيديات لكل خلية شبكية، مما يتماشى مع مستوياتها العالية بشكل استثنائي من غنى الأنواع أيضًا في مجموعات أخرى (مايرز وآخرون، 2000؛ ميتيرماير وآخرون، 2011؛ كرين وفيرنانديز، 2020؛ الشكل 5ج؛ الجدول S7).

تعود غابات السحاب في أمريكا الوسطى والمراعي العالية الارتفاع إلى أصل من العصر البليوسيني، مما يجعلها من بين أحدث البيئات النيوترونية (كيربي، 2011). إن الغمر الضحل المتأخر للعصر الحديث من حافة كوكوس الساخنة الشابة تحت كتلة بنما (جزء من صفيحة الكاريبي) يتحكم في الارتفاع السريع لسلسلة جبال تالامانكا في جنوب شرق كوستاريكا وشرق بنما (موريل وآخرون، 2011). بدأت هذه العملية المستمرة بين 5.5 و 3.5 مليون سنة مضت (غرافي وآخرون، 2002)، مع معدلات ارتفاع جبلية مرتفعة من لكل مليون سنة (Driese et al., 2007). يمكن أن تؤدي العملية السريعة لإنشاء سلاسل الجبال والوديان تحت مناخ استوائي إلى توليد موائل صغيرة متعددة قد تعزز معدلات التخصص. بالإضافة إلى ذلك، فإن الموقع الجغرافي
كوستاريكا وبنما تعمل كمعبر بيولوجي بين نقطتي التنوع البيولوجي في شمال ميسوأمريكا وشمال الأنديز، مما يؤدي إلى التعايش الحالي بين المجموعات الشمالية والجنوبية (برجر، 1980؛ كابيل، 2016). تدعم هذه النتائج وتوسع فرضية تطور الغابات الاستوائية في أمريكا الوسطى بسرعة ومؤخراً (كانو وآخرون، 2022). ومع ذلك، على الرغم من أن تحليلاتنا لمعدلات التخصص الجغرافي تقدم وجهات نظر جديدة حول تطور تنوع الأوركيد، فإننا نحث على الحذر في تفسير العلاقة بين وتنوع الأنواع (Tietje et al., 2022). بالإضافة إلى ذلك، من المحتمل أن تكون عيناتنا من الأنواع وتوزيعاتها المكانية على مستوى الأنواع متحيزة بسبب جهود الجمع غير المتكافئة في بعض المناطق، مثل غينيا الجديدة التي لم تُدرس بشكل كافٍ تاريخياً (Camara-Leret et al., 2020).

تضع هذه الدراسة التنوع الأولي للأوركيديات في لوراسيا خلال العصر الطباشيري المتأخر ) ويفسر النطاق الجغرافي الحديث لعائلة أوبستازيويد، الذي يتكون من 16 نوعًا في جنوب شرق آسيا وشمال أستراليا، على أنه بقايا. وجود عائلة الأوركيد في أوراسيا وأمريكا الشمالية خلال العصر الباليوجيني، تلاه الانقراض والبقاء في المناطق الجنوبية يشبه تاريخ ما لا يقل عن 50 جنسًا من النباتات المزهرة التي كانت موجودة في أوراسيا، ولكنها تبقى مع عدد قليل من الأنواع في جنوب شرق آسيا الاستوائية. نحن نرفض الفرضية القائلة بأن جنوب شرق آسيا هو المنطقة ذات أعلى معدلات تنوع الأوركيد (غيفنيش وآخرون، 2016). بدلاً من ذلك، تظهر نتائجنا أن جنوب أمريكا الوسطى، الذي يحتوي على من نباتات وحيوانات العالم في فقط لقد كانت منطقة ساخنة لتنوع أنواع الأوركيد منذ العصر البليوسيني، مع أعلى معدلات تنوع الأنواع لكل خلية شبكية على مستوى العالم.

نشكر ثلاثة مراجعين مجهولين والمحرر مارك-أندريه سيلوس على التعليقات النقدية التي ساعدت في تحسين هذه الورقة. تم تمويل هذا العمل من خلال منح من مؤسسة كالييفا لمشروع أشجار الحياة النباتية والفطرية (PAFTOL) في الحدائق النباتية الملكية، كيو. تعترف OAPE بالدعم من زمالة سافوري لأوركيد في الحدائق النباتية الملكية، كيو ومؤسسة الأوركيد السويسرية. OAPE ممتنة لديفيد وجيل ماثرز على الملاحظات القيمة. تعترف DB بلجنة التنوع البيولوجي المؤسسية ونائب رئيس الجامعة للبحث في جامعة كوستاريكا لإصدار التصريح للوصول إلى الموارد الجينية بموجب المشروع B8257. تعترف AZ بوزارة البيئة في كولومبيا لإصدار تصاريح الجمع والبحث (القرار رقم 007 من 14 فبراير 2022، القرار رقم 1070 من 28 أغسطس 2015 والقرار 01004 من 7 يونيو 2019). تعترف KN بالتحالف الجينومي للنباتات الأسترالية الممول من Bioplatforms Australia (الذي تم تمكينه بواسطة NCRIS)، مؤسسة إيان بوتر، مؤسسة الحدائق النباتية الملكية (فيكتوريا)، الحدائق النباتية الملكية في فيكتوريا، مؤسسة الحدائق النباتية الملكية وثقة المجال، مجلس رؤساء المتاحف الأسترالية، CSIRO، مركز أبحاث التنوع البيولوجي الوطني الأسترالي ووزارة التنوع البيولوجي.

الحفاظ على البيئة والمعالم السياحية، أستراليا الغربية. تعترف AA بالدعم المالي من مجلس البحث السويدي (2019-05191)، ومؤسسة البحث البيئي الاستراتيجي السويدية MISTRA (مشروع BioPath)، ومؤسسة كيو. نشكر سيباستيان فييرا وكيري دريسلر على الصور الخاصة بـ Apostasia وCalochilus وMaxillaria وThelymitra، وبدرو توريبيو على المساعدة المقدمة خلال العمل الميداني. تكرس OAPE وEPS هذه الورقة لجماليل ريوس (1961)، مزارع ريفي يمتلك معرفة مذهلة في تصنيف الأوركيد، ومصدر إلهام لـ OAPE وEPS.

لا شيء مُعلن.

كان OAP-E و DB و SSR و AA و WJB مشاركين في التصور. كان OAP-E و FLC و DB و SB مشاركين في المنهجية والتحليل الرسمي. كان OM و LS و NASP مشاركين في تنظيم البيانات. كان OAP-E و NASP و AZ و DB و A-QH و BC و KN و MAC و LL مشاركين في الموارد. كان OAP-E و FLC و SB مشاركين في البرمجيات. كان NASP و A-QH و KN و LS و ARZ و LL مشاركين في التحقيق. كان WJB و FF و IJL و AA و KN و MAC و OAP-E و RPB و RM مشاركين في الحصول على التمويل. ، وكان SB مشاركًا في التصور. وكان OAP-E وSSR مشاركين في كتابة المسودة الأصلية. وكان OAPE وSSR وCJ وGC وAA وMC وJDA وRLT وFLC وDB وNASP وWJB، مع مساهمات إضافية من AVM وBG وBSVT وCP وCvdB وEH وEP-S وES وGAS وJAB وJAC وJMH وMF وMFF وMR وMWC وNSF وPC وRN وRS-G، مشاركين في كتابة المراجعة والتحرير. OAP-E وDB وNASP هم المؤلفون الرئيسيون في هذا العمل. OAP-E وMWC وMFF وFLC وFF وKN وSSR وWJB وAA هم المؤلفون الكبار في هذا العمل.

ألكسندر أنتونيللي (د)https://orcid.org/0000-0003-1842-9297
ويليام ج. بيكر (دhttps://orcid.org/0000-0001-6727-1831
سيدوني بيلوت (دhttps://orcid.org/0000-0001-6355-237X
دييغو بوغارين (د)https://orcid.org/0000-0002-8408-8841
مارثا تشاريتونيدو (د)https://orcid.org/0000-0002-96578362
غيوم شوميكي (دhttps://orcid.org/0000-0003-45476195
فابيان ل. كوندامين (دhttps://orcid.org/0000-0003-16739910
نيكولا إس. فلاناغان (دhttps://orcid.org/0000-0002-4909-8710
باربرا غرافنديل (د)https://orcid.org/0000-0002-6508-0895
كارلوس هاراميلو (دhttps://orcid.org/0000-0002-2616-5079
إيليا ج. ليتش (د)https://orcid.org/0000-0002-3837-8186
روبرت مونسhttps://orcid.org/0000-0001-9635-2884
أوليفييه مورن (د)https://orcid.org/0000-0002-4151-6164
كاثارينا نارجار (د)https://orcid.org/0000-0002-0459-5991
أوسكار أ. بيريز-إسكوبار (دhttps://orcid.org/0000-0001-91662410

إيدكسون بارا-سانشيز (د)https://orcid.org/0000-0003-26703882
شارلوت فيليبس (د)https://orcid.org/0000-0002-2200-9677
ناتاليا أ. س. برزيلومسكا (دhttps://orcid.org/0000-0001-92074565
سوزان س. رينر (د)https://orcid.org/0000-0003-3704-0703
إريك سميبت (د)https://orcid.org/0000-0002-1177-1682
أليخاندرو زولواغا (د)https://orcid.org/0000-0002-5874-6353

البيانات التي تدعم نتائج هذه الدراسة متاحة علنًا فيhttps://treeoflife.kew.org/specimen-viewerأرشيف تسلسل البيانات في NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/، رقم مشروع BioProject PRJNA1037538). تم توفير محاذاة Angiosperms353، ونسب العينة لكل جنس مستخدم في BAMM، وأشجار الأنواع العشر PP وتقديرات المناطق الأجدادية المقابلة وتحليلات معدل التخصص في رابط FigShare عند .فيغشير. 22245940 .

Ackerman J. 2019. Orchids and the persistent instability principle. In: Pridgeon AM, Arosemena AR, eds. Proceedings of the World Orchid Conference, vol. 1. Guayaquil, Ecuador: Asociación Ecuatoriana de Orquideología.

Ackerman J, Phillips RD, Tremblay RL, Karremans A, Reiter N, Peter CI, Bogarín D, Pérez-Escobar OA, Liu H. 2023. Beyond the various contrivances by which orchids are pollinated: global patterns in orchid pollination biology. Botanical Journal of the Linnean Society 202: 295-324.
Ali JR, Heaney LR. 2021. Wallace’s line, Wallacea, and associated divides and areas: history of a tortuous tangle of ideas and labels. Biological Reviews 96: 922-942.
Baker WJ, Bailey P, Barber V, Barker A, Bellot S, Bishop D, Botigué LR, Brewer G, Carruthers T, Clarkson JJ et al. 2022. A comprehensive phylogenetic platform for exploring the angiosperm tree of life. Systematic Biology 71: 301-319.
Baker WJ, Couvreur TLP. 2012. Global biogeography and diversification of palms sheds light on the evolution of tropical lineages. II. Diversification history and origin of regional assemblages. Journal of Biogeography 40: 286-298.
Balbuena JA, Miguez-Lozano R, Blasco-Costa I. 2013. PACo: a novel Procustres application to cophylogenetic analysis. PLoS ONE 8: e61408.
Batista J, de Bem BL, Gonzalez-Tamayo R, Figueroa XM, Cribb P. 2011. A synopsis of the New World Habenaria (Orchidaceae) I. Harvard Papers in Botany 16: 1-47.
Beeravolu R, Condamine F. 2016. An extended maximum likelihood inference of geographic range evolution by dispersal, local extinction and cladogenesis. BioRxiv. doi: 10.1101/038695.
Benzing DH. 2000. Bromeliaceae: profile of an adaptive radiation. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Bouckaert R, Vaughan TG, Barido-Sottani J, Duchene S, Fourment M, Gavryushina A, Heled J, Jones G, Kuhnert D, De Maio N et al. 2019. Beast 2.5: an advanced software platform for Bayesian evolutionary analysis. PLoS Computational Biology 15: e1006650.
Bouetard A, Lefeuvre P, Gigant R, Séverine Bory S, Pignal M, Besse P, Grisoni M. 2010. Evidence of transoceanic dispersion of the genus Vanilla based on plastid DNA phylogenetic analysis. Molecular Phylogenetics and Evolution 55: 621-630.
Brummitt K. 2001. World geographical scheme for recording plant distributions, edn. Pittsburgh, PA, USA: Hunt Institute for Botanical Documentation, Carnegie Mellon University.
Burgener L, Hyland E, Reich RJ, Scotese C. 2023. Cretaceous climates: mapping paleo-Köppen climatic zones using a Bayesian statistical analysis of lithologic,
paleontologic and geochemical proxies. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 613: 111373.
Burger WC. 1980. Why are there so many kinds of flowering plants in Costa Rica? Brenesia 17: 371-388.
Camacho C, Coulouris G, Avagyan V, Ma N, Papadopoulos J, Bealer K, Madden TL. 2009. Blast+: architecture and applications. BMC Bioinformatics 10: 421.
Camara-Leret R, Frodin DG, Adema F, Anderson C, Appelhans M, George A, Guerrero SA, Ashton P, Baker WJ, Barfod AS et al. 2020. New Guinea has the world’s richest Island flora. Nature 584: 579-583.
Cano A, Stauffer FW, Andermann T, Liberal IM, Zizka A, Bacon CD, Lorenzi H, Christe C, Töpel M, Perret M et al. 2022. Recent and local diversification of Central American understorey palms. Global Ecology and Biogeography 31: 1513-1525.
Chase M. 2001. The origin and biogeography of Orchidaceae. In: Pridgeon AM, Cribb PJ, Chase MW, Rasmussen FN, eds. Genera Orchidacearum: vol. 2. Orchidoideae (part one). Oxford, UK: Oxford University Press.
Chase MW, Cameron KM, Freudenstein JV, Pridgeon AM, Salazar G, van den Berg C, Schuiteman A. 2015. An updated classification of Orchidaceae. Botanical Journal of the Linnean Society 177: 151-174.
Chomicki G, Bidel LPR, Ming F, Coiro M, Zhang X, Wang Y, Jay-Allemand C, Renner SS. 2015. The velamen protects photosynthetic orchid roots against UV-B damage, and a large dated phylogeny implies multiple gains and losses of this function during the Cenozoic. New Phytologist 205: 1330-1341.
Christenhusz MJ, Byng JW. 2016. The number of known plant species in the world and its annual increase. Phytotaxa 261: 201-217.
Collinson ME, Hooker JJ. 2003. Paleogene vegetation of Eurasia: framework for mammalian faunas. Deinsea 10: 41-83.
Collobert G, Perez-Lamarque B, Dubuisson J-Y, Martos F. 2022. Gains and losses of the epiphytic lifestyle in epidendroid orchids: review and new analyses with succulent traits. BioRxiv. doi: 10.1101/2022.09.30.510324.
Condamine F, Rolland J, Morlon H. 2013. Macroevolutionary perspectives to environmental change. Ecology Letters 16: 72-85.
Conran JG, Bannister JM, Lee DE. 2009. Earliest orchid macrofossils: early Miocene Dendrobium and Earina (Orchidaceae: Epidendroideae) from New Zealand. American Journal of Botany 96: 466-474.
Couvreur TLP, Forest F, Baker WJ. 2011. Origin and global diversification patterns of tropical rain forests: inferences from a complete genus-level phylogeny of palms. BMC Biology 9: 44.
Crain BJ, Fernández M. 2020. Biogeographical analyses to facilitate targeted conservation of orchid diversity in Costa Rica. Diversity and Distributions 26: 853-866.
Cribb P, Pridgeon A. 2009. Claderia: phylogenetics. In: Pridgeon AM, Cribb PJ, Chase MW, Rasmussen FN, eds. Genera Orchidacearum: vol. 5. Epidendroideae (part two). Oxford, UK: Oxford University Press.
Dauby G, Zaiss R, Blach-Overgaard A, Catarino L, Damen T, Deblauwe V, Dessin S, Dransfield J, Droissart V, Duarte MC et al. 2016. Rainbio: a megadatabase of tropical African vascular plants distributions. PhytoKeys 74: 1-18.
De Lamotte DF, Fourdan B, Leleu S, Francois L, Clarens P. 2015. Style of rifting and the stages of Pangea break-up. Tectonics 34: 1009-1029.
Doyle JJ, Doyle JL. 1990. Isolation of plant DNA from fresh tissue. Focus 12: 13-15.
Dressler RL. 1990. The orchids: natural history and classification. Cambridge, UK: Harvard University Press.
Driese GS, Kenneth HO, Sally PH, Zheng-Hua L, Debra SJ. 2007. Paleosol evidence for Quaternary uplift and for climate and ecosystem changes in the Cordillera de Talamanca, Costa Rica. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 248: 1-23.
Eiserhardt WL, Couvreur TLP, Baker WJ. 2017. Plant phylogeny as a window on the evolution of hyperdiversity in the tropical rainforest biome. New Phytologist 214: 1408-1422.
Freudenstein JV, Chase MW. 2015. Phylogenetic relationships in Epidendroideae (Orchidaceae), one of the great flowering plant radiations: progressive specialization and diversification. Annals of Botany 115: 665-681.
Givnish TJ, Spalink D, Ames M, Lyon SP, Hunter SJ, Zuluaga A, Doucette A, Giraldo G, McDaniel J, Clements MA et al. 2016. Orchid historical
biogeography, diversification, Antarctica and the paradox of orchid dispersal. Journal of Biogeography 43: 1905-1916.
Givnish TJ, Spalink D, Ames M, Lyon SP, Hunter SJ, Zuluaga A, Iles WJD, Clements MA, Arroyo MTK, Leebens-Mack J et al. 2015. Orchid phylogenomics and multiple drivers of their extraordinary diversification. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 282: 20151553.
Górniak M, Paun O, Chase MW. 2010. Phylogenetic relationships within Orchidaceae based on a low-copy nuclear coding gene, : congruence with organellar and nuclear ribosomal DNA results. Molecular Phylogenetics and Evolution 56: 784-795.
Govaerts R, Lughadha EN, Black N, Turner R, Paton A. 2021. The World Checklist of Vascular Plants, a continuously updated resource for exploring global plant diversity. Scientific Data 8: 215.
Grace OM, Pérez-Escobar OA, Lucas EJ, Vorontsova MS, Lewis GP, Walker BE, Lohmann LG, Knapp S, Wilkie P, Sarkinen T et al. 2021. Botanical monograph in the Anthropocene. Trends in Plant Science 26: 433-441.
Grafe KW, Frisch IM, Villa MM. 2002. Geodynamic evolution of southern Costa Rica related to low-angle subduction of the Cocos Ridge: constraints from thermochronology. Tectonophysics 348: 187-204.
Guo Y-Y, Luo Y-B, Liu Z-J, Wang X-Q. 2012. Evolution and biogeography of the slipper orchids: eocene vicariance of the conduplicate genera in the Old and New World Tropics. PLoS ONE7: e38788.
Gustafsson ALS, Verola CF, Antonelli A. 2010. Reassessing the temporal evolution of orchids with new fossils and a Bayesian relaxed clock, with implications for the diversification of the rare South American genus Hoffmannseggella (Orchidaceae: Epidendroideae). BMC Evolutionary Biology 10: 1-13.
Huson DH, Bryant D. 2006. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies. Molecular Biology and Evolution 23: 254-267.
Johnson MG, Gardner EM, Liu Y, Medina R, Goffinet B, Shaw AJ, Zerega NJ, Wicket NJ. 2016. HybPiper: extracting coding sequence and introns for phylogenetics from high-throughput sequencing reads using target enrichment. Applications in Plant Sciences 4: 1600016.
Johnson MG, Pokorny LP, Dodsworth SD, Botigué LR, Cowan RS, Devault A, Eiserhardt WL, Epitawalage N, Forest F, Kim JT et al. 2019. A universal probe set for targeted sequencing of 353 nuclear genes from any flowering plant designed using k-medoids clustering. Systematic Biology 68: 594-606.
Jones DL. 1997. Cooktownia robertsii, a remarkable new genus and species of Orchidaceae from Australia. Austrobaileya 5: 71-78.
Kapelle M. 2016. The montane cloud forests of the Cordillera de Talamanca. In: Kapelle M, ed. Costa Rican ecosystems. Chicago, IL, USA: The University of Chicago Press.
Karremans A, Watteyn C, Scaccabarozzi D, Pérez-Escobar OA, Bogarín D. 2023. Evolution of seed dispersal modes in the Orchidaceae: has the Vanilla mystery been solved? Horticulturae 9: 1270.
Katoh K, Standley DM. 2013. Maff: multiple sequence alignment software v.7: improvements in performance and usability. Molecular Biology and Evolution 30: 772-780.
Kirby SH. 2011. Active mountain building and the distribution of “core” Maxillariinae species in tropical Mexico and Central America. Lankesteriana 11: 275-291.
Korasidis VA, Wing SL, Shields CA, Kiehl JT. 2022. Global changes in terrestrial vegetation and continental climate during the Paleocene-Eocene Thermal Maximum. Paleoceanography and Paleoclimatology 37: e2021PA004325.
Li Y, Ma L, Liu D-K, Zhao X-WZD, Ke S, Chen G-Z, Zheng Q, Liu Z-J, Lan S. 2023. Apostasia fujianica (Apostasioideae, Orchidaceae), a new Chinese species: evidence from morphological, genome size and molecular analyses. Phytotaxa 583: 277-284.
Louca S, Pennell MW. 2021. Why extinction estimates from extant phylogenies are so often zero. Current Biology 31: 3168-3173.
Magallón S, Sánchez-Reyes LL, Gómez-Acevedo SL. 2019. Thirty clues to the exceptional diversification of flowering plants. Annals of Botany 123: 491-503.
Maldonado C, Molina CI, Zizka A, Persson C, Taylor CM, Alban J, Chilquillo E, Ronsted N, Antonelli A. 2015. Estimating species diversity and distribution in the era of Big Data: to what extent can we trust public databases? Global Ecology and Biogeography 24: 973-984.

Manchester SR, Chen Z-D, Lu A-M, Uemura K. 2009. Eastern Asian endemic seed plant genera and their paleogeographic history throughout the northern hemisphere. Journal of Systematics and Evolution 47: 1-42.
Matzke NJ. 2013. Probabilistic historical biogeography: new models for founderevent speciation, imperfect detection, and fossil allow improved accuracy and model-testing. Frontiers of Biogeography 5: 243-248.
Meseguer AS, Condamine FL. 2020. Ancient tropical extinctions at high latitudes contributed to the latitudinal diversity gradient. Evolution 74: 19661987.

Mittermeier RA, Turner WR, Larsen FW, Boorks TM, Gascon C. 2011. Global biodiversity conservation: the critical role of hotspots. In: Zachos FE, Habel JC, eds. Biodiversity hotspots: distribution and protection of conservation priority areas. Heidelberg, Germany: Springer.
Morell KD, Fisher DM, Gardner TW, La Femina P, Davidson D, Teletzke A. 2011. Quaternary outer fore-arc deformation and uplift inboard of the Panama Triple Junction, Burica Peninsula. Journal of Geophysical Research 116: B05402.
Mosquera-Mosquera HR, Valencia-Barrera RM, Acedo C. 2019. Variation and evolutionary transformation of some characters of the pollinarium and pistil in Epidendroideae (Orchidaceae). Plant Systematics and Evolution 305: 353-374.
Myers N, Mittermeier RA, Mittermeier CG, da Fonseca GAB, Kent J. 2000. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature 403: 853-858.
Nauheimer L, Schley RJ, Clements MA, Micheneau C, Nargar K. 2018. Australian orchid biogeography at continental scale: molecular phylogenetic insights from the sun orchids (Thelymitra, Orchidaceae). Molecular Phylogenetics and Evolution 127: 304-319.
Niissalo MA, Leong PKF, Tay FEL, Choo LM, Kurzweil H, Khew GS. 2023. A new species of Claderia (Orchidaceae). Gardens’ Bulletin Singapore 75: 21-41.
Parra-Sánchez E, Pérez-Escobar OA, Edwards DP. 2023. Neutral-based processes overrule niche-based processes in shaping tropical montane orchid communities across spatial scales. Journal of Ecology 111: 1614-1628.
Pérez-Escobar OA, Balbuena JA, Gottschling M. 2016. Rumbling orchids: how to assess divergent evolution between chloroplast endosymbionts and the nuclear host. Systematic Biology 65: 51-65.
Pérez-Escobar OA, Bellot S, Przelomska NAS, Flowers JM, Nesbitt M, Ryan P, Gutaker RM, Gros-Balthazard M, Wells T, Kuhnhäuser BG et al. 2021a. Molecular clocks and archaeogenomics of a late period Egyptian date palm leaf reveal introgression from wild relatives and add timestamps on the domestication. Molecular Biology and Evolution 38: 4475-4492.
Pérez-Escobar OA, Chomicki G, Condamine FL, Karremans AP, Bogarín D, Matzke NJ, Silvestro D, Antonelli A. 2017. Recent origin and rapid speciation of Neotropical orchids in the world’s richest plant biodiversity hotspot. New Phytologist 215: 891-905.
Pérez-Escobar OA, Dodsworth S, Bogarín D, Balbuena JA, Schley RJ, Kikuchi IZ, Morris SK, Epitawalage N, Cowan R, Maurin O et al. 2021b. Hundreds of nuclear and plastid loci yield novel insights into orchid relationships. American Journal of Botany 108: 1166-1180.
Pérez-Escobar OA, Zizka A, Bermúdez MA, Meseguer AS, Condamine FL, Hoorn C, Hooghiemstra H, Pu Y, Bogarín D, Boschman LM et al. 2022. The Andes through time: evolution and distribution of Andean floras. Trends in Plant Science 27: 1-12.
Poinar G, Rasmussen FN. 2017. Orchids from the past, with a new species in Baltic amber. Botanical Journal of the Linnean Society 183: 327-333.
Poinar G Jr. 2016a. Orchid pollinaria (Orchidaceae) attached to stingless bees (Hymenoptera: Apidae) in Dominican amber. Neues Jahrbuch für Geologie Und Paläontologie – Abhandlungen 279: 287-293.
Poinar G Jr. 2016b. Beetles with orchid pollinaria in Dominican and Mexican amber. American Entomologist 62: 172-177.
Portik DM, Wiens JJ. 2020. SuperCRUNCH: a bioinformatics toolkit for creating and manipulating supermatrices and other large phylogenetic datasets. Methods in Ecology and Evolution 11: 7763-7772.
Rabosky DL, Grundler M, Anderson C, Title P, Shi JF, Brown JW, Huang H, Larson JG. 2014. BAMMTools: an R package for the analysis of evolutionary dynamics on phylogenetic trees. Methods in Ecology and Evolution 5: 701-707.
Rabosky DL, Santini F, Eastman J, Smith SA, Sidlauskas B, Chang J, Alfaro ME. 2013. Rates of speciation and morphological evolution are correlated across the largest vertebrate radiation. Nature Communications 4: 1958.

Ramírez SR, Gravendeel B, Singer RB, Marshall CR, Pierce NE. 2007. Dating the origin of the Orchidaceae from a fossil orchid with its pollinator. Nature 448: 1042-1045.
Rangel TF, Colwell RK, Graves GR, Fucikova K, Rahbek C, Diniz-Filho JF. 2015. Phylogenetic uncertainty revisited: implications for ecological analyses. Evolution 69: 1301-1312.
Ree RH, Smith SA. 2008. Maximum likelihood inference of geographic range evolution by dispersal, local extinction, and cladogenesis. Systematic Biology 57: 4-14.
Selosse M-A, Petrolli R, Mujica MI, Laurent L, Perez-Lamarque B, Figura T, Bourceret A, Jacquemyn H, Li T, Gao J et al. 2022. The waiting room hypothesis revisited by orchids: were orchid mycorrhizal fungi recruited among root endophytes? Annals of Botany 129: 259-270.
Serna-Sánchez M, Pérez-Escobar OA, Bogarín D, Torres-Jimenez MF, AlvarezYela AC, Arcila-Galvis JE, Hall C, de Barros D, Pinheiro F, Dodsworth S et al. 2021. Plastid phylogenomics resolves ambiguous relationships within the orchid family and provides a solid timeframe for biogeography and macroevolution. Scientific Reports 11: 6858.
Simpson L, Clements MA, Orel HK, Crayn DM, Nargar K. 2022. Plastid phylogenomics clarifies broad-level relationships in Bulbophyllum (Orchidaceae) and provides insights into range evolution of Australasian section Adelopetalum. BioRxiv. doi: 10.1101/2022.07.24.500920.
Smith SA, Brown JW, Walker JF. 2018. So many genes, so little time: a practical approach to divergence-time estimation in the genomic era. PLoS ONE 13: e0197433.
Smith SA, Moore MJ, Brown JW, Ya Y. 2015. Analysis of phylogenomic datasets reveal conflict, concordance, and gene duplications with examples from animals and plants. BMC Evolutionary Biology 15: 150.
Stamatakis A. 2014. RAxML v.8: a tool for phylogenetic analysis and postanalysis of large phylogenies. Bioinformatics 30: 1312-1313.
Thompson JB, Davis KE, Dodd HO, Priest NK. 2023. Speciation across the Earth driven by global cooling in terrestrial orchids. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 120: e2102408120.
Tietje M, Antonelli A, Baker WJ, Govaerts R, Smith SA, Eiserhardt WL. 2022. Global variation in diversification rate and species richness are unlinked in plants. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 119: e2120662119.
Title PO, Rabosky DL. 2019. Tip rates, phylogenies and diversification: what are we estimating, and how good are the estimates? Methods in Ecology and Evolution 10: 821-834.
Töpel M, Zizka A, Maria Fernanda Calió MF, Scharn R, Silvestro D, Antonelli A. 2017. SpeciesGeoCoder: fast categorization of species occurrences for analyses of biodiversity, biogeography, ecology, and evolution. Systematic Biology 66: 145-151.
Van den Berg C, Goldman DH, Freudenstein JV, Pridgeon AM, Cameron KM, Chase MW. 2005. AN overview of the phylogenetic relationships within Epidendroideae inferred from multiple DNA regions and re-circumscription of Epidendreae and Arethuseae (Orchidaceae). American Journal of Botany 92: 613-624.
Velasco JA, Pinto-Ledezma JN. 2022. Mapping species diversification metrics in macroecology: prospects and challenges. Frontiers in Ecology and Evolution 10: 1-18.
Viruel J, Segarra-Moragues JG, Raz L, Forest F, Wilkin P, Sanmartín I, Catalán P. 2015. Late Cretaceous – Early Eocene origin of yams (Dioscorea, Dioscoreaceae) in the Laurasian Palaeartic and their subsequent OligoceneMiocene diversification. Journal of Biogeography 43: 672-750.
Vitt P, Taylor A, Rakosy D, Kreft H, Meyer A, Wigelt P, Knight TM. 2023. Global conservation prioritization of the Orchidaceae. Scientific Reports 13: 6718.

Walker B. 2022. KEWR: R package to access kew data APIs. [WWW document] URL https://barnabywalker.github.io/kewr/, https://github. com/barnabywalker/kewr/ [accessed 1 November 2023].
Wing SL, Boucher LD. 1998. Ecological aspects of the Cretaceous flowering plant radiation. Annual Reviews of Earth and Planetary Science 26: 379-421.
Wing SL, Strömberg C, Hickey LJ, Tiver F, Willis B, Burnham RJ, Behrensmeyer AK. 2012. Floral and environmental gradients on a Late Cretaceous landscape. Ecological Monographs 82: 23-457.

Xiang X-G, Mi X-C, Zhou H-L, Li J-W, Chung S-W, Li D-Z, Huang W-C, Jin W-T, Li Z-Y, Huang L-Q et al. 2016. Biogeographical diversification of mainland Asian Dendrobium (Orchidaceae) and its implications for the historical dynamics of evergreen broad-leaved forest. Journal of Biogeography 43: 1310-1323.
Zhang C, Rabiee M, Sayyari E, Mirarab S. 2018. Astral-III: polynomial time species tree reconstruction from partially resolved gene trees. BMC Bioinformatics 19: 153.
Zhang C, Zhao Y, Braun EL, Mirarab S. 2021. Taper: pinpointing errors in multiple sequence alignments despite varying rates of evolution. Methods in Ecology and Evolution 20: 1-14.
Zhang G, Hu Y, Huang M-Z, Huang W-C, Liu D-K, Zhang D, Hu H, Downing JL, Liu Z-J, Ma H. 2023. Comprehensive phylogenetic analyses of Orchidaceae using nuclear genes and evolutionary insights into epiphytism. Journal of Integrative Plant Biology 65: 1204-1225.

يمكن العثور على معلومات دعم إضافية عبر الإنترنت في قسم المعلومات الداعمة في نهاية المقال.

الشكل S1 عرض مفصل للعلاقات التطورية بين تحت العائلة أوبستاسيويداي، وتحت العائلة فانيليويداي، وتحت العائلة سيبريبديويداي.

الشكل S2 عرض مفصل للعلاقات التطورية داخل تحت عائلة الأوركيدويد.

الشكل S3 عرض مفصل للعلاقات النشوء والتطور بين سلالات الإيبيدندرويد المبكرة.

الشكل S4 عرض مفصل للعلاقات التطورية داخل قبيلة السيمبيدية.

الشكل S5 عرض مفصل للعلاقات التطورية داخل فصيلة الفاندية.

الشكل S6 عرض مفصل للعلاقات التطورية داخل عائلة الإيبيدندريا.

الشكل S7 كرونوجرام على مستوى الجنس لعائلة الأوركيديات تم إنتاجه من 25 جين نووي منخفض النسخ، يشبه الساعة، في 339 عينة.

الشكل S8 شجرة مصداقية أقصى مجموعة على مستوى الأنواع لعائلة الأوركيد، مشتقة من دمج 500 شجرة MCMC تم إنتاجها من مصفوفة supermatrix matK-ITS (1940 عينة) مع 500 شجرة MCMC تم إنتاجها من 25 جينًا يشبه الساعة (339 عينة).

الشكل S9 عمر تنوع الأوركيد الحديث (الأجناس والأنواع) كما تم استنتاجه من أطوال الفروع التي تم الحصول عليها من 10 أشجار الأنواع PP.

الشكل S10 توافق عمر عقدة التاج والساق للأجناس في شجرة الأنواع على مستوى Sanger وشجرة الأجناس على مستوى NGS (كما هو موضح في الأشكال S7 و S8)، وتكرار أعمار الساق والتاج
التي تم الحصول عليها، على التوالي، من 10 أشجار الأجناس على مستوى NGS التي تم أخذ عينات عشوائية منها وأشجار الأنواع على مستوى Sanger.

الشكل S11 رسم نقطي واختبارات انحدار خطي بيرسون لأطوال الأطراف (مليون سنة (Ma)) وأعمار MRCA (Ma) من أشجار مصداقية أقصى مجموعة (MCC) المستنتجة من 10 أشجار الأنواع PP و500 شجرة أنواع PP (نفس الشجرة المعروضة في الشكل S8).

الشكل S12 الأنماط العالمية لثراء الأنواع لكل دولة نباتية محسوبة من قاعدة بيانات قائمة النباتات الوعائية العالمية.

الطرق S1 طرق موسعة حول بيانات التسلسل عالية الإنتاجية، عدم توافق شجرة الجينات، تأريخ الساعة الجزيئية وتحليل تجميع النشوء على مستوى الأنواع.

الملاحظات S1 نتائج موسعة ومناقشة حول العلاقات النشوءية لعائلة الأوركيد وعدم توافق الوقت المطلق لعقدتي الساق والتاج.

الجدول S1 معلومات عن القسائم، أرقام الوصول SRA، الرتبة التصنيفية، ونسبة التسلسلات المعلوماتية والمفقودة من Angiosperms353 من المواد النباتية المضمنة في بناء العمود الفقري الجينومي NGS.

الجدول S2 أرقام الوصول إلى GenBank للعينات المستخرجة من GenBank والمحتفظ بها للتحليل اللاحق.

الجدول S3 تباين الجذر إلى الشجرة، طول الشجرة، ودعم الانقسام لجينات Angiosperm 353 كما تم استنتاجه بواسطة SortaDate.

الجدول S4 عدد التسلسلات المعلوماتية والمفقودة المضمنة في استنتاج تحليلات تقدير العمر المطلق لعمود الأوركيد على مستوى الجنس.

الجدول S5 المناطق الأجدادية واحتمالاتها المقابلة للعقد الرئيسية لأشجار الأنواع PP للأوركيد، كما تم استنتاجه بواسطة التشتت والانقراض والتفرع.

الجدول S6 ثراء الأنواع من الأوركيد لكل دولة نباتية كما تم حسابه من WCVP.

الجدول S7 معدلات التخصص القصوى والدنيا والمتوسطة للأطراف المستمدة من 10 أشجار الأنواع PP باستخدام برنامج BAMM.

يرجى ملاحظة: ويلي ليست مسؤولة عن محتوى أو وظيفة أي معلومات داعمة قدمها المؤلفون. يجب توجيه أي استفسارات (بخلاف المواد المفقودة) إلى المكتب المركزي لعلم النبات الجديد.

Oxford, OX1 3SZ, UK

Key words: high-latitude extinction, historical biogeography, Laurasia, macroevolution, Neotropics, Orchidaceae.

The angiosperm tree of life is characterised by the rise and demise of species, leading to species-rich and depauperate lineages coexisting in time and space (Magallón et al., 2019; Tietje et al., 2022). Investigating factors behind angiosperm diversification requires ancient, species-rich clades thriving across the globe and having a fossil record. One such clade is the Orchidaceae. With 29524 species (Chase et al., 2015; Christenhusz & Byng, 2016; Govaerts et al., 2021), orchids are among the most species-rich groups of flowering plants, with molecular dating studies having estimated their initial diversification at 112-76 million years ago (Ma) (Ramírez et al., 2007; Gustafsson et al., 2010; Chomicki et al., 2015; Givnish et al., 2016; Serna-Sánchez et al., 2021). This diversification time is partly supported by the orchid fossil record, which includes leaf compressions and pollinaria dated from the early Eocene through the mid-Miocene found in different deposits (Ramírez et al., 2007; Conran et al., 2009; Poinar Jr., 2016a,b; Poinar & Rasmussen, 2017). Most of these fossils have been credibly assigned to subfamilies and tribes.

An updated biogeographic study of this old, species-rich, and cosmopolitan family (Fig. 1a-d), which is uniquely diverse in animal and fungal interactions (Selosse et al., 2022; Ackerman et al., 2023; Karremans et al., 2023), and adaptations to different habitats (Fig. 1e,f), will help our understanding of monocot clades with wide distribution ranges and diversity of adaptations (e.g. Arecaceae (Couvreur et al., 2011), Bromeliaceae (Benzing, 2000)). Such a study can build on several in-depth analyses that have focused on subclades of orchids (Bouetard et al., 2010; Guo et al., 2012; Freudenstein & Chase, 2015; Pérez-Escobar et al., 2017; Nauheimer et al., 2018). In a benchmark study of the biogeographic history and diversification of the entire family, Givnish et al. (2016) used a fossil-calibrated plastid tree for 173 genera (out of 736), representing all five subfamilies, along with 10 outgroup species representing six families (Asteliaceae, Blandfordiaceae, Boryaceae, Hypoxidaceae, and Lanariaceae, with Iridaceae as a more distant outgroup). Using a likelihood approach (Matzke, 2013) and a single consensus ultrametric tree, their analyses relied on a matrix where terminals, usually representing genera, were coded for their entire distribution. The results pointed to an origin and initial diversification of orchids in Australia during the mid-Cretaceous, . Specifically, the range estimates for the Orchidaceae stem node indicated Australia as c. likely, Neotropics plus Australia as c. , and all other ranges together as . At 90 Ma , Australia was at high latitudes connected to Antarctica and part of the southern supercontinent, Gondwana, with connections to South America, and the authors, therefore, stressed the likely importance of expansion across Antarctica. A Gondwanan origin for Orchidaceae was also suggested by Chase (2001).

Givnish et al. (2016: table 1) also addressed the correlates of diversification rates through time and inferred Southeast Asia as the region with the highest net diversification rates. Studying how diversification rates are linked to geographical variation helps us understand not only the pace at which extant species diversity has accumulated but also the correlated biotic and abiotic variables (Condamine et al., 2013; Velasco & Pinto-Ledezma, 2022). Although orchid species diversity clearly is unevenly distributed across their distribution (Vitt et al., 2023), no study has yet assessed the relationship between the distribution of orchid species richness and underlying speciation rates at a global scale.

Here, we revisit the biogeographic history of Orchidaceae and infer geographic patterns of speciation, using a greatly expanded taxon sampling ( 1921 species, 285 genera) as compared to previous studies, with a particular focus on early divergences. We generate a phylogenomic framework by combining highthroughput and Sanger sequencing data. Our spatial information derives from herbarium-vouchered, georeferenced occurrence data, sourced from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF; https://www.gbif.org) and the RAINBIO mega-database (Dauby et al., 2016). This dataset was further vetted using the spatial distribution data of the World Checklist of Vascular Plants (WCVP; Govaerts et al., 2021). Based on these datasets, we: (1) infer the evolutionary and biogeographical history of the orchids; (2) test the hypothesis of an Australasian origin for their most recent common ancestor; and (3) revisit the hypothesis that Southeast Asia is the region with the highest current diversification rate of orchids.

Our phylogenomic framework was assembled using a high-throughput-sequencing dataset, complemented with Sanger data for single genes. The high-throughput-sequencing dataset focused on the genes targeted by the Angiosperms353 probe set (Johnson et al., 2019; Baker et al., 2022) and includes 448 species, representing 285/736 genera, 40/49 subtribes, 17/22 tribes, and subfamilies (in the classification of Chase et al., 2015). These data were generated by the Plant and Fungal Trees of Life Project (Baker et al., 2022) at the Royal Botanic Gardens, Kew, and the Genomics for Australian Plants Consortium (https://www.genomicsforaustralianplants.com/). Nineteen monocot species were included as outgroup taxa, with Dioscorea caucasica (Dioscoreales) used as a rooting terminal, for a total of 467 species in the high-throughput-sequencing dataset. Illumina sequencing reads were newly produced for 377 samples (vs PérezEscobar et al., 2021b) from expertly curated specimens housed in the Kew (K) and Australian National Herbarium (CANB),

including 23 species sampled from type material and silica-gel dried tissue (Supporting Information Table S1).

DNA extraction was conducted from 1.5 to 4 mg of silicadried fresh tissue or herbarium specimen tissue, constituting leaf or occasionally flower. We used a sterile steel bead for mechanical disruption in a SPEX sample prep tissue homogeniser (SPEX Inc., Metusen NJ, USA), applying two to four disruption cycles of 1 min at 1350 Hz . Next, we added CTAB with 2 -mercaptoethanol (Doyle & Doyle, 1990) for a incubation at , followed by either a 4 h incubation at (silicadried samples) or an overnight incubation at (herbarium specimens). We then added SEVAG ( chloroform : isoamyl alcohol), placed the samples on a shaking incubator for 30 min , and centrifuged the samples to induce phase separation. Next, we separated off the upper phase containing the DNA fraction and added to this a volume of isopropanol for a incubation at to encourage DNA precipitation. Finally, we subjected the samples to two rounds of centrifugation and
supernatant removal, first to remove the isopropanol and second to wash the DNA pellet with ethanol. Subsequently, the DNA pellet was eluted into Tris- Cl and purified using a paramagnetic bead clean-up method with a ratio of Ampure XP beads (Beckman Coulter, Brea, CA, USA) to DNA elution. To gauge the size distribution of the genomic DNA and, on this basis, determine which samples might need shearing before library preparation, we visualised the samples on a agarose gel. Using starting material, we prepared DNA libraries using NEB Next Ultra II Library Prep Kits (New England Biolabs, Ipswich, MA, USA), according to the manufacturer’s protocol, but with half-volume reactions. Where possible (silica-dried material and herbarium specimens with DNA of higher integrity), we aimed for insert sizes of bp, by shearing the DNA with a Covaris ME220 Focussed Ultrasonicator (Covaris LLC, Woburn, MA, USA). The libraries were indexed with NEBNext Multiplex Oligos for Illumina (New England Biolabs) and amplified using 6-14 PCR cycles. The yield was
estimated using a Quantus fluorometer (Promega), and fragment size distribution was estimated using either a 4200 TapeStation system or an Agilent 2100 BioAnalyser (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA). Finally, we used the Angiosperms353 probe set to enrich these genomic libraries for 353 low-copy nuclear genes (Johnson et al., 2019), modifying the equimolar pooling of libraries into groups of libraries per capture reaction and total input of up to . Furthermore, for the herbarium samples, we applied a lowered hybridisation temperature – of and a prolonged hybridisation time – of 40 h . The sequencing of paired-end genomic libraries ( ) was conducted on an Illumina HiSeq by Macrogen (Geumcheon, South Korea).

The Sanger sequencing dataset was assembled through the SuperCRUNCH pipeline (Portik & Wiens, 2020). This pipeline was executed using an initial set of 24172 sequences of the nuclear ribosomal ITS and the plastid matK markers – two commonly sequenced, informative loci for Orchidaceae and other angiosperms (Grace et al., 2021) – obtained from GenBank (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore). The following parameters were used: (1) search terms of ‘ITS; ITS1; ITS2; internal transcribed spacer 1; partial sequence; 5.8S ribosomal RNA gene; complete sequence; internal transcribed spacer 2’ for ITS, and ‘ matK; trnK; maturase K; trnK gene, intron; and maturase K mat gene’ for matK; (2) a list of 285 generic (accepted) names that were sampled in the high-throughput-sequencing dataset; (3) similarity searches between sequences using Megablast (Camacho et al., 2009), retaining a maximum of 200 hits per search. After removing duplicated sequences and obvious contaminants (defined as sequences with misplaced positions given current taxonomic views), we retained sequences of nrITS and plastid matK for 2060 species, of which had sequences produced from the same voucher specimen (Table S2).

Illumina libraries were quality-assessed with FastQC software v.0.11 (available at https://www.bioinformatics.babraham.ac. projects fastqc ). Paired-end reads were quality-filtered and adapter-trimmed using TrimGalore! v.0.6.4 available at (https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore), using the following parameters: (1) -q 30 (minimum Phred score), (2) length 20 (minimum read length), (3) retaining read pairs that passed the quality thresholds. In silico retrieval of the Angiosperms353 coding loci was conducted using the pipeline HybPiper v.2.1.6 (Johnson et al., 2016) and the same parameters and software described in Pé-rez-Escobar et al. (2021b; also see Methods S1). Next, low-copy nuclear and Sanger markers were aligned using the software Mafft v.7.4 (Katoh & Standley, 2013) in conjunction with the iterative refinement method FFT-NS-I, implementing a maximum of 1000 iterations. To ameliorate potential bias introduced by missing data in phylogenetic analyses, sequences shorter than of the total alignment length were excluded. Subsequently, alignments were filtered for misaligned positions using Taper v.1.0 (Zhang et al., 2021), with a cut-off value of 1 (flag ), and inspected by
eye with Geneious v.8.0 (available at https://www.geneious.com/). The Sanger/Angiosperms353 nucleotide alignments are accessible at doi: .figshare. 22245940.

We computed maximum likelihood (ML) trees from the individual Sanger and Angiosperms353 nucleotide alignments using RAxML v.8.0 (Stamatakis, 2014) with 500 rapid bootstrap replicates (flags -# 500 and -x) and the GTR+ nucleotide substitution model. Additionally, a multispecies coalescent (MSC) tree was inferred from the individual Angiosperms353 gene trees produced by RAxML using the software Astral-III v.5.6 (Zhang et al., 2018) and the flag -t 2 (full tree annotation), after collapsing bipartitions with a likelihood bootstrap percentage (LBP) (achieved with the function new_ed of the package newick_utils v.1.6.0, available at https://bioweb.pasteur.fr/ packages/pack@newick-utils@1.6). To visualise the proportion of gene tree quartets that agreed with the species tree, we produced quartet support pie charts for every branch represented in the species tree, using the full annotation produced by AstralIII. We also visualised the proportion of gene trees in agreement with each species’ tree bipartition using Phyparts v.1.0, by labelling as informative any gene tree bipartition with a LBP > 20% (Smith et al., 2015).

Because of the overall topological congruence between the ITS- and matK-derived trees and the Angiosperms353 low-copy nuclear MSC trees, as well as a goodness-of-fit test (Balbuena et al., 2013; Pérez-Escobar et al., 2016, see Methods S1; Notes S1), we proceeded to compute ML phylogenetic trees from: a supermatrix derived by concatenating the ITS and matK sequences; and a supermatrix derived from the concatenation of the Angiosperms353 loci, again using RAxML v.8.0 with the same settings previously specified, considering each of the two supermatrices as a single partition. Lastly, we inferred a consensus network using the 500 RAxML bootstrap replicates produced from the Angiosperms353 supermatrix and SplitsTree v.4.0 (Huson & Bryant, 2006), with a mean edge weight and a threshold value of 0.75 to filter out any splits not found in at least of the bootstrap trees. The trees and consensus network are accessible at doi: .figshare. 22245940.

Absolute age estimation analysis was conducted in two stages using the Bayesian framework implemented in Beast v.2.6 (Bouckaert et al., 2019), as follows:
(1) The backbone was inferred by subsampling the Angiosperms353 low-copy nuclear gene alignments using SortaDate v.1.0 (Smith et al., 2018). Here, we selected the top 25 low-copy nuclear gene alignments with the lowest root-to-tip variance coefficient (i.e. highest clock-likeness). This selection ensured the representation of the entire generic diversity as sampled by
the ML high-throughput dataset (i.e. 285 genera; see Methods S1; Tables S3, S4). This data subset was imported in Beauti v.2.6 (Bouckaert et al., 2019) as unlinked partitions, with the same priors employed by Pérez-Escobar et al. (2021a), as follows: (1) the GTR nucleotide substitution model and a rate heterogeneity among sites modelled by a distribution with four categories; (2) an uncorrelated log-normal relaxed molecular clock in combination with a prior clock rate interval of substitutions/site/Ma, modelled by a uniform distribution; (3) a birth-death tree process, modelled by a uniform distribution for the birth and relative death rates; (4) three secondary calibration points from Givnish et al. (2015), modelled by normal distributions ( ) and located at the root node, that is, the most recent common ancestor (MRCA) of Dioscoreales, Asparagales, and Liliales ( 125 Ma ), the MRCA of Orchidaceae ( 89 Ma ), and the MRCA of subtribe Goodyerinae ( 32 Ma ); ( 5 ) the ML consensus phylogram of generic lineages produced in RAxML v.8.0 as a starting tree; (6) 500 million generations, sampling every 100000 generations and ensuring that all posterior values reached effective sample sizes . The proportion of informative and missing sequences per taxon sample is provided in Table S4. Finally, the support for the backbone ultrametric trees derived from BEAST was assessed by first computing a maximum credibility consensus tree from the Markov chain Monte Carlo (MCMC) posterior trees using TreeAnnotator v.2.6 (https://www.beast2.org/treeannotator/), using a burn-in threshold of , and then counting the proportion of bipartitions falling on different support intervals.
(2) A species-level-ultrametric phylogeny of Orchidaceae was produced by inputting the ITS and matK alignments as unlinked partitions in Beauti v.2.6 (Bouckaert et al., 2019), using the same priors as in (1). Furthermore, the ML consensus phylogram produced in RAxML v.8.0 from the ITS-matK supermatrix was used as a starting tree.
(3) To try to accommodate phylogenetic uncertainty, we constructed 10 ultrametric species trees through a novel pipeline (Fig. 2) instead of using a single consensus maximum clade credibility tree. We first randomly sampled 10 posterior trees derived from the BEAST analyses conducted on the genus-level Angiosperms353 and the ITS-matK Sanger species-level datasets. Then, for each genus represented in the Angiosperms353 chronograms, we pruned its counterpart clade sampled on the species-level Sanger chronogram and proceeded to graft it onto the corresponding stem of the Angiosperms353 chronogram. This operation was conducted on each pair of randomly sampled posterior trees (hence called posterior probability (PP) species trees). A detailed description of the pipeline is provided in the Methods S1.

Biogeographical state estimations were conducted on the 10 PP species trees (see previous section). We estimated areas of origin and geographic range using the ML approach of dispersal-extinc-tion-cladogenesis (DEC, Ree & Smith, 2008) as implemented in the C++ version (Beeravolu & Condamine, 2016). We relied on

DEC because in its C++ implementation, is a model that is scalable to the number of terminals and biogeographical areas that our study involves and because it models the main biogeographic phenomena that could have shaped the range evolution of the orchid family at higher taxonomic levels. The eight geographic areas considered were: (1) Palearctic, defined as Europe, Siberia, Central Asia, and Western Asia; (2) Nearctic, including all North America to the north of Tehuantepec in Mexico and excluding the southern tip of Florida; (3) Neotropics, including Central America, the Caribbean Islands, and South America; (4) Africa, defined as the whole African continent including Madagascar, and Arabian Peninsula; (5) Indomalaya, including India, southern China, and Wallacea; and (6) Australasia, defined as everything east of HeilprinLydekker’s Line (Ali & Heaney, 2021). A time-stratified geographic model specified constraints on area connectivity by coding 0 if any two areas were not connected or 1 if they were connected during a given period based on paleogeographic reconstructions. Our first time slice covered the Late Cretaceous and early Palaeocene ( ), corresponding to a time when Gondwana and Laurasia had already separated (de Lamotte et al., 2015). The second time slice covered the late Paleocene to early Oligocene , and the third the early Oligocene to the present ( 0 Ma ). To avoid biased results supporting ancestral areas in favour of hyperdiverse biomes, our sampling per biogeographic area used proportional sampling that reflected known diversity across biogeographic realms, with the Asian and American tropics hosting the highest levels of species richness (Vitt et al., 2023). Our analyses included 905 species distributed in the Neotropics ( of total known diversity in the area; Govaerts et al., 2021), 623 from the Indomalaya region (6%), 347 from the Palearctic (5%), 221 from the Afrotropics ( ), 180 from Australasia ( ), and 44 from the Nearctic ( ).

We queried 29524 accepted orchid species names obtained from the WCVP through the GBIF (https://www.gbif.org/) and RAINBIO (https://gdauby.github.io/rainbio/index.html; Dauby et al., 2016) databases. Our initial step involved accessing the GBIF database through the R package SPOCC (available at https://github.com/ropensci/spocc). Using the occ function, we downloaded up to 1000 records for each queried species name, ensuring that we only selected records linked to geographical coordinates and preserved specimens. The RAINBIO repository was manually accessed. Next, we conducted an automated filtering using the SpeciesGeoCodeR package (Töpel et al., 2017) to exclude duplicated records and those located within urban areas. Subsequently, we removed occurrences that fell outside global coastlines. Lastly, to mitigate the influence of misidentified records on downstream analyses (Maldonado et al., 2015), we filtered out records for which the distribution did not match with the species distribution per botanical country (level 3 of the World Geographical Scheme for Recording Plant Distributions; Brummitt, 2001) provided by the WCVP. The original record database sourced from GBIF is available at doi: 10.15468/dl.

v 2 gwxv , and the filtered geographical records used in all downstream analyses will be available at doi: .figshare. 22245940.

Estimating net diversification rates (speciation ( ) minus extinction ) in plant lineages remains challenging (Louca & Pennell, 2021). Our approach focuses on speciation dynamics, as inferred from tip rates. This metric represents contemporary rates of speciation for a given lineage and is less prone to bias than net diversification rates (Title & Rabosky, 2019). To obtain tip rates, we fitted a time-dependent model using Bamm v.2.5.0 (Rabosky et al., 2013). This was informed by sampling fractions, contrasting accepted species number per genus from the WCVP database with the number of species sampled in our phylogenetic analyses. Here, of the genera sampled included sequences from 10 to of their known species, included ,
and included of their known species. This analysis was conducted on each of the 10 PP species trees generated by pruning and grafting the genus- and species-level chronograms produced by BEAST. We initially computed prior values for the initial and shift parameters, using the R package BAMMtools (Rabosky et al., 2014), and performed 10 million generations, sampling the MCMC simulations every 10000 generations. The BAMM output was analysed in BAMMtools to ensure that all analyses reached convergence (ESS values ). Mean speciation rates at present time ( tip rates) were extracted for all terminals of the phylogenetic trees using the getTipRates function in BAMMtools, and then linked to the filtered geographical species occurrences.

Global patterns of species richness were inferred by calculating the average number of species per political and botanical country,

and per grid cell ( ), using the filtered occurrence records and the average and maximum rate values per grid cell. All calculations were performed in the open-source
software QGIS v.3.0 (available at https://www.qgis.org/ en/site/forusers/download.html) and the package Kewr (Walker, 2022).

Fig. 5 Geography of speciation and species diversity of Orchidaceae. (a) Global patterns of species richness per grid cell ( ), calculated from a curated database of geographical distribution records; reddish colours indicate higher numbers of species per grid cell whereas bluish colours indicate lower numbers of species per grid cell. A map of species richness per botanical country is provided in Supporting Information Fig. S10. (Inset: orchid species numbers reported for the 10 most orchid biodiverse countries). (b) Global patterns of mean tip rates (linear scale) per grid cell ( ) as derived from the Вамм software; warm colours indicate higher tip rates whereas cold colours indicate lower tip rates (Inset: a histogram of the mean tip rates attained across all grid cells). (c) Global patterns of mean tip rates per ecological region, as defined by the WWF, derived from the Bamm software; warm colours indicate higher numbers of mean tip rates per ecological region whereas cold colours indicate lower mean tip rates. The highlighted geographical areas indicate the five ecoregions with the highest mean tip rates (Inset: Maximum and minimum tip rate values for ecoregions containing 100 or more geographical distribution records for which tip rates were linked).

This study combines high-throughput data with Sanger sequencing data to achieve denser taxon sampling at relatively low cost. Our MSC and ML analyses yielded a well-supported phylogenomic framework for the Orchidaceae, containing of the currently accepted orchid genera (Figs 3, S1-S8; see Notes S1). The 10 posterior probability (PP) species trees showed no major conflicts with the MSC tree produced in ASTRAL, with the sole exception of the position of Corymborkis, which in some instances was recovered as nested within tribe Gastrodieae (Figs S7, S8). Please refer to the Discussion section below for a detailed comparison of our topology with earlier phylogenomic studies.

Our results reveal the placements of the monospecific genus Cooktownia D.L.Jones (Orchidoideae) and the small genus Claderia (two species; Epidendroideae), distributed, respectively, from the western Indian Ocean to the western Pacific and from the south-western Pacific to New Zealand. Previous classifications had placed Cooktownia robertsii in the tribe Orchideae, based on stigmatic chamber characters (Jones, 1997). Our findings now show that Cooktownia is most closely related to Habenaria Willd., an almost cosmopolitan genus from subtribe Orchidinae. Claderia viridiflora had been included in the predominantly African subtribe Eulophiinae based on morphological similarities in the gynostemium and unpublished nrITS sequences (Cribb & Pridgeon, 2009). Our data place Claderia as sister to Agrostophyllum Blume and Earina Lindl. (Agrostophyllinae, Epidendreae), based on sequences from the type specimen of Claderia viridiflora collected in 1867. Though the Angiosperms353 gene recovery was predictably low for this old specimen, we successfully identified 40 genes, with 23 being informative (Table S1). The placement as sister to Agrostophyllum was also found by Niissalo et al. (2023) based on plastid genomes and the nrITS loci.

Our molecular clock models (Materials and Methods section) estimated the stem age of Orchidaceae to (Fig. S7) and the crown age as , corresponding to the Early and Late Cretaceous, respectively. The results also indicate that most orchid species originated over the past 5 million years (Fig. S9). Comparison of stem ages and tip branch lengths
derived from the Angiosperm 353 chronograms and crown node ages of the Sanger chronograms indicated that age discordance between both datasets was minimal (Methods S1; Figs S10, S11), thus suggesting that absolute ages obtained from the 10 posterior probability trees were reliable. Seven of the 10 biogeographical reconstructions (conducted on the 10 PP species trees) supported Laurasia (Nearctic + Palearctic) as the place of origin for the most recent common ancestor of orchids (relative probability 0.30; Table S5; Fig. 4a). The three others supported Laurasia + Neotropics or Gondwana (Neotropics + Australasia + Antarctica) as the most likely place of origin for the most recent common ancestor of orchids (relative probability ), followed by Laurasia (relative probability = 0.14-0.18; Table S5).

Subsequent colonisation of other biogeographical realms apparently occurred through long-distance dispersals, for example, from Indomalaya to the Afrotropics in tribe Vandeae (Epidendroideae) between 35 and 10 Ma , or through stepping-stone processes from the Palearctic and Nearctic to the Neotropics in tribe Cymbidieae (Epidendroideae, ). The early diversification of Orchidoideae appears to have taken place , with dispersals to Australasia and the Palearctic and subsequent in situ Neotropical diversifications (e.g. Cranichidinae), Nearctic (Spiranthinae), Paleartic, Indomalaya (Goodyerinae) and Afrotropics (e.g. Disinae).

We downloaded 795735 records from the GBIF and RAINBIO repositories of which 495755 accessions were retained after filtering out duplicate records and inaccurate distributions sensu the WCVP database (see Materials and Methods section). Analyses of political country species richness indicated that Ecuador, Colombia, and Papua New Guinea are the top three countries in terms of species richness. Notably, seven out of 10 most orchid species-rich countries are located in the Neotropics. Analyses based on the botanical country species richness (as inferred from the WCVP) yielded similar results (Figs 5a, insert, S12; Table S6). An analysis of species richness per grid cell derived from the curated GBIF-RAINBIO dataset showed that Central America (especially Costa Rica) and the northern Andean region (particularly Ecuador and Colombia) have the highest levels of species richness. These geographical patterns of species richness are in agreement with the species richness distributions independently obtained through the WCVP database and support findings of studies conducted at the family level (Vitt et al., 2023) and in Orchidoideae (Thompson et al., 2023).

Geographical speciation ( ) patterns, as informed from tip rates, did not always coincide with the areas of highest current species richness. Notably, when considering minimum and maximum values of speciation rates, virtually all ecoregions assessed
here had one- or even two-fold variation in their speciation rates (Fig. 5c, inset). Our speciation rate analyses unveiled multiple accelerations within each subfamily with the fastest tip rates in Orchidoideae and Epidendroideae, starting from the early

Fig. 6 Speciation dynamics of Orchidaceae. (a) One of 10 posterior probability species trees with modelled speciation ( ) rates along branches (blue colours denote low rates, reddish colours indicate high rates). Small circles at nodes denote the most recent common ancestors (MRCA) of orchid tribes sampled in this study. Numbers at nodes indicate the lineages with the highest tip rates across the entire family. (b) Tip rate values (maximum, minimum, mean) derived from the 10 posterior probability (PP) species trees for all terminals sampled. The dots are colour-coded by taxonomic groups (tribes and subfamilies). (Inset: boxplot of tip rates summarised from the 10 PP species trees for the genera associated with the highest tip rates (their respective totals of accepted species are provided)). Boxplots are colour-coded by tribes (the lower and upper whisker bounds were computed from the largest and smallest values that are within the interquartile range). Photos: Oscar A. Pérez-Escobar, Diego Bogarín, Kerry Dressler.

Miocene (Fig. 6a). These shifts coincided with the initial diversification of species-rich genera such as Maxillaria and Dendrobium. In other instances, however, rate increases preceded the divergence of species-rich and depauperate clades as seen with Lepanthes and Lepanthopsis or occurred within genera like Bulbophyllum and Habenaria. The lineages with the highest speciation rates are Neotropical epiphytes, including the tribe Epidendreae, and the subtribes Maxillariinae and Oncidiinae. The sole exceptions to this trend are the nearly cosmopolitan terrestrial genus Habenaria (Batista et al., 2011) and the genera Bulbophyllum and Dendrobium, which are mostly epiphytic and distributed mainly in tropical Asia (Fig. 6b, Xiang et al., 2016; Simpson et al., 2022).

The most rapidly speciating lineages predominantly occur in south-eastern Central America where they span diverse habitats, from lowland dry and wet forests through cloud forests to high-elevation grasslands, as exemplified by genera like Epidendrum, Lepanthes, Maxillaria, Pleurothallis, and Stelis (Fig. 6a).

The relationships among subfamilies and tribes found here largely agree with the findings of Zhang et al. (2023), a study that used between 639 and 1195 nuclear genes from 610 species representing 297 genera. Notable exceptions include the monophyly of Bletiinae within Epidendreae, and the position of Eriopsidinae within Cymbidieae (fig. S2 in Zhang et al., 2023). A detailed view of the summary trees produced by Zhang et al. (2023) reveals evidence of intragenomic conflicts (see fig. S3 in Zhang et al., 2023): 46 bipartitions in the MSC trees attained low local posterior probabilities (<0.5), and LBPs (<70%), suggesting that dominant alternative relationships exist for the branches in question. Zhang et al. (2023) recovered the subtribe Bletiinae as paraphyletic (i.e. Bletia and Chysis as successive sisters to Ponerinae, Laeliinae and Pleurothallidinae), a relationship also found, albeit with low support, by van den Berg et al. (2005) and Górniak et al. (2010). Unfortunately, voucher information and corresponding sequencing data of Zhang et al. (2023, first available online on February 2023) have not been made publicly available (at the time of writing), which limits the extent to which these phylogenomic discrepancies can be evaluated (PRJNA923320 accession code, queried on 26 November 2023 in https://www.ncbi.nlm.nih.gov/, returned zero results).

Our dating and biogeographic analyses inferred an origin of orchids in the late Cretaceous, in agreement with previous estimates (Chase, 2001; Ramírez et al., 2007; Chomicki et al., 2015; Givnish et al., 2016; Zhang et al., 2023), and suggested Laurasia as the likely place of initial diversification of the family. This matches the important role that Laurasia played during the late Cretaceous, fostering the initial diversification of many tropical and warm-temperate flowering plant and animal lineages. Notable examples include the palm family Arecaceae (Baker & Couvreur, 2012) and the yams, Dioscorea (Dioscoreaceae: Viruel et al., 2015). During the late Cretaceous, Laurasian angiosperms were mostly herbs to small trees with early successional strategies restricted to unstable habitats (Wing & Boucher, 1998; Wing et al., 2012). Subsequently, throughout the Paleogene, much of Laurasia had a monsoon-influenced humid subtropical climate that supported closed canopy, broad-leaved deciduous angiosperm forests that extended into high paleolatitudes beyond the Arctic Circle (Eiserhardt et al., 2017; Korasidis et al., 2022).

Proposing an initial diversification of the orchids in Laurasia contrasts with prior inferences of an Australian origin of the family, followed by entry into the Neotropics via Antarctica (Fig. 4b; Givnish et al., 2016). Those results were due mostly to the outgroup sampling, which used nine species as representatives of Asteliaceae, Blandfordiaceae, Boryaceae, Hypoxidaceae, and Lanariaceae (most of them from Australia), plus one species of Iridaceae. The orchid stem node was, therefore, placed in Australia with a likelihood of , in Australia + the Neotropics (linked via Antarctica) with c. , and in other ranges with together . Their orchid crown node was placed in Australia with a likelihood of , in Australia + the Neotropics with . , and in all other ranges with together . Our broader sampling of orchid groups and biogeographic analyses on multiple trees may lead to less phylogenetic and geographic uncertainty (Rangel et al., 2015).

The subfamily Apostasioideae, sister to all other Orchidaceae and comprising only 16 species in two genera distributed in Japan, India, Nepal, Bhutan, Southeast Asia, New Guinea and northern Australia (Govaerts et al., 2021; Li et al., 2023), is here interpreted as having a relictual range. This would mirror the relictual ranges of numerous other plant groups that were widespread in the Eocene in Eurasia, but which survive only in tropical Southeast Asia today (Manchester et al., 2009; Meseguer & Condamine, 2020). The pattern is known from at least 50 groups of gymnosperms and angiosperms that formerly occurred in Europe and/or North America (Manchester
et al., 2009). Another example in the Orchidaceae of an ancient relictual range is the subfamily Cypripedioideae (slipper orchids), with five genera and 169 extant species (136 Old World and 33 New World). The ancestor of the slipper orchids likely had a continuous distribution in the boreotropics from where slipper orchids migrated southwards to both sides of the Pacific Ocean due to the climate cooling in the late Cenozoic (Guo et al., 2012; Fig. 4).

The Indomalayan region harbours of the extant orchid species, mostly within the Epidendroideae. The so-far oldest orchid fossil is a hard epidendroid pollinarium found attached to a fungus gnat preserved in Baltic amber, dated to (Poinar & Rasmussen, 2017), documenting the presence of Epidendroideae at high latitudes in the early Eocene. During this period, evergreen forests covered northern Europe (Collinson & Hooker, 2003), and epiphytism likely had already evolved in Epidendroideae (Chomicki et al., 2015; Collobert et al., 2022). Our biogeographic models, which did not use the Baltic amber pollinarium as either a fossil or geographic constraint, inferred that Epidendroideae were present in the Palearctic ( ), consistent with the fossil evidence. Hard pollinia are prevalent in Epidendroideae and probably appeared early in the history of the subfamily (e.g. in the MRCA of Sobralieae + remainder of Epidendroideae; Dressler, 1990; Mosquera-Mosquera et al., 2019).

The discrepancy between the orchid’s extent species richness and speciation rates agrees with the findings of a broad-scale study on global plant diversification rates and species richness, which are often unlinked (Tietje et al., 2022). The low tip rates in Australia can be attributed to the predominance of terrestrial orchids in southern Australia (Ackerman, 2019), which tend to have lower speciation rates than epiphytic orchids (Givnish et al., 2015). Contrary to the findings of Perez-Escobar et al. (2017), the northern Andes do not appear to host the fastest speciating orchid clades in the American tropics despite being one of the most species-rich areas world-wide (Pérez-Escobar et al., 2022; Parra-Sánchez et al., 2023). Instead, southern Mesoamerica, comprising the moist and seasonal forests of Costa Rica and Panama, has the highest orchid speciation rates per grid cell, matching its outstandingly high levels of species richness also of other groups (Myers et al., 2000; Mittermeier et al., 2011; Crain & Fernández, 2020; Fig. 5c; Table S7).

Central American cloud forests and high-elevation grasslands are of Pliocene origin, making them some of the youngest Neotropical biomes (Kirby, 2011). The Late Cenozoic shallow subduction of the young hotspot Cocos ridge under the Panama block (part of the Caribbean plate) is controlling the rapid uplift of the Cordillera de Talamanca in south-eastern Costa Rica and eastern Panama (Morell et al., 2011). This ongoing process started between 5.5 and 3.5 Ma (Grafe et al., 2002), with elevated mountain uplift rates of per 1 Ma (Driese et al., 2007). The rapid creation of mountain ranges and valleys under a tropical climate could generate multiple microhabitats that might have enhanced speciation rates. Additionally, the geographic position
of Costa Rica and Panama acts as a biological crossroads between the two biodiversity hotspots of northern Mesoamerica and the northern Andes, resulting in the current coexistence of northern and southern groups (Burger, 1980; Kapelle, 2016). These findings support and expand the hypothesis of Central American tropical forests having evolved rapidly and recently (Cano et al., 2022). Nevertheless, although our analyses of geographical speciation rates offer new perspectives on the evolution of orchid diversity, we urge caution in interpreting the relationship between and species richness (Tietje et al., 2022). Additionally, our taxon sampling and species-level spatial distributions are likely biased due to uneven collection efforts in certain regions, such as the historically understudied New Guinea (Camara-Leret et al., 2020).

This study places the initial diversification of orchids in Laurasia during the Late Cretaceous ( ) and interprets the modern geographic range of Apostasioideae, comprising 16 species in Southeast Asia and Northern Australasia, as relictual. The presence of Orchidaceae in Eurasia and North America during the Paleogene, followed by extinction and survival in more southern regions resembles the history of at least 50 genera of seed plants that once occurred in Eurasia, but survive with just a few species in tropical Southeast Asia. We reject the hypothesis that Southeast Asia is the region with highest orchid speciation rates (Givnish et al., 2016). Instead, our results show that southern Central America, which contains of the world’s flora and fauna in just of its land surface, has been a hotspot for orchid speciation since the Pliocene with the highest speciation rates per grid cell on a global scale.

We thank three anonymous reviewers and the editor Marc-André Selosse for critical comments that helped improve this paper. This work was funded by grants from the Calleva Foundation to the Plant and Fungal Trees of Life Project (PAFTOL) at the Royal Botanic Gardens, Kew. OAPE acknowledges support from the Sainsbury Orchid fellowship at the Royal Botanic Gardens, Kew and the Swiss Orchid Foundation. OAPE is grateful to David and Gill Mathers for valuable feedback. DB acknowledges Comisión Institucional de Biodiversidad and Vice-rectory of Research of the University of Costa Rica for issuing the permit for access to genetic resources under project B8257. AZ acknowledges Ministerio de Medio Ambiente of Colombia for issuing collection and research permits (Res. No 007 from 14 Feb 2022, Res. No 1070 from 28 Aug 2015 and Res. 01004 from 7 Jun 2019). KN acknowledges the Genomics for Australian Plants consortium funded by Bioplatforms Australia (enabled by NCRIS), the Ian Potter Foundation, Royal Botanic Gardens Foundation (Victoria), Royal Botanic Gardens Victoria, the Royal Botanic Gardens and Domain Trust, the Council of Heads of Australasian Herbaria, CSIRO, Centre for Australian National Biodiversity Research and the Department of Biodiversity,

Conservation and Attractions, Western Australia. AA acknowledges financial support from the Swedish Research Council (2019-05191), the Swedish Foundation for Strategic Environmental Research MISTRA (Project BioPath), and the Kew Foundation. We thank Sebastian Vieira and Kerry Dressler for photographs of Apostasia, Calochilus, Maxillaria and Thelymitra, and Pedro Toribio for the help provided during fieldwork. OAPE and EPS dedicate this paper to Gamaliel Rios (1961), a countryside farmer with an incredible knowledge on orchid taxonomy, and a source of inspiration to OAPE and EPS.

None declared.

OAP-E, DB, SSR, AA, and WJB were involved in conceptualisation. OAP-E, FLC, DB, and SB were involved in methodology and formal analysis. OM, LS, and NASP were involved in data curation. OAP-E, NASP, AZ, DB A-QH, BC, KN, MAC, and LL were involved in resources. OAP-E, FLC, and SB were involved in software. NASP, A-QH, KN, LS, ARZ, and LL were involved in investigation. WJB, FF, IJL, AA, KN, MAC, OAP-E, RPB, and RM were involved in funding acquisition. , and SB were involved in visualisation. OAP-E and SSR were involved in writing – original draft. OAPE, SSR, CJ, GC, AA, MC, JDA, RLT, FLC, DB, NASP, WJB, with further contributions from AVM, BG, BSVT, CP, CvdB, EH, EP-S, ES, GAS, JAB, JAC, JMH, MF, MFF, MR, MWC, NSF, PC, RN, and RS-G were involved in writing – review and editing. OAP-E, DB, and NASP are lead authors on this work. OAP-E, MWC, MFF, FLC, FF, KN, SSR, WJB, and AA are senior authors on this work.

Alexandre Antonelli (D) https://orcid.org/0000-0003-1842-9297
William J. Baker (D https://orcid.org/0000-0001-6727-1831
Sidonie Bellot (D https://orcid.org/0000-0001-6355-237X
Diego Bogarín (D) https://orcid.org/0000-0002-8408-8841
Martha Charitonidou (D) https://orcid.org/0000-0002-96578362
Guillaume Chomicki (D https://orcid.org/0000-0003-45476195
Fabien L. Condamine (D https://orcid.org/0000-0003-16739910
Nicola S. Flanagan (D https://orcid.org/0000-0002-4909-8710
Barbara Gravendeel (D) https://orcid.org/0000-0002-6508-0895
Carlos Jaramillo (D https://orcid.org/0000-0002-2616-5079
Ilia J. Leitch (D) https://orcid.org/0000-0002-3837-8186
Robert Müntz (D https://orcid.org/0000-0001-9635-2884
Olivier Maurin (D) https://orcid.org/0000-0002-4151-6164
Katharina Nargar (D) https://orcid.org/0000-0002-0459-5991
Oscar A. Pérez-Escobar (D https://orcid.org/0000-0001-91662410

Edicson Parra-Sánchez (D) https://orcid.org/0000-0003-26703882
Charlotte Phillips (D) https://orcid.org/0000-0002-2200-9677
Natalia A. S. Przelomska (D https://orcid.org/0000-0001-92074565
Susanne S. Renner (D) https://orcid.org/0000-0003-3704-0703
Eric Smidt (D) https://orcid.org/0000-0002-1177-1682
Alejandro Zuluaga (D) https://orcid.org/0000-0002-5874-6353

The data that support the findings of this study are openly available in https://treeoflife.kew.org/specimen-viewer, the Sequence Archive Repository of the NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih. gov/, BioProject number PRJNA1037538). Angiosperms353 alignments, sampling fractions per genera employed in BAMM, the 10 PP species trees and their corresponding ancestral area estimations and speciation rate analyses are provided in FigShare link at .figshare. 22245940 .

Ackerman J. 2019. Orchids and the persistent instability principle. In: Pridgeon AM, Arosemena AR, eds. Proceedings of the World Orchid Conference, vol. 1. Guayaquil, Ecuador: Asociación Ecuatoriana de Orquideología.

Ackerman J, Phillips RD, Tremblay RL, Karremans A, Reiter N, Peter CI, Bogarín D, Pérez-Escobar OA, Liu H. 2023. Beyond the various contrivances by which orchids are pollinated: global patterns in orchid pollination biology. Botanical Journal of the Linnean Society 202: 295-324.
Ali JR, Heaney LR. 2021. Wallace’s line, Wallacea, and associated divides and areas: history of a tortuous tangle of ideas and labels. Biological Reviews 96: 922-942.
Baker WJ, Bailey P, Barber V, Barker A, Bellot S, Bishop D, Botigué LR, Brewer G, Carruthers T, Clarkson JJ et al. 2022. A comprehensive phylogenetic platform for exploring the angiosperm tree of life. Systematic Biology 71: 301-319.
Baker WJ, Couvreur TLP. 2012. Global biogeography and diversification of palms sheds light on the evolution of tropical lineages. II. Diversification history and origin of regional assemblages. Journal of Biogeography 40: 286-298.
Balbuena JA, Miguez-Lozano R, Blasco-Costa I. 2013. PACo: a novel Procustres application to cophylogenetic analysis. PLoS ONE 8: e61408.
Batista J, de Bem BL, Gonzalez-Tamayo R, Figueroa XM, Cribb P. 2011. A synopsis of the New World Habenaria (Orchidaceae) I. Harvard Papers in Botany 16: 1-47.
Beeravolu R, Condamine F. 2016. An extended maximum likelihood inference of geographic range evolution by dispersal, local extinction and cladogenesis. BioRxiv. doi: 10.1101/038695.
Benzing DH. 2000. Bromeliaceae: profile of an adaptive radiation. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Bouckaert R, Vaughan TG, Barido-Sottani J, Duchene S, Fourment M, Gavryushina A, Heled J, Jones G, Kuhnert D, De Maio N et al. 2019. Beast 2.5: an advanced software platform for Bayesian evolutionary analysis. PLoS Computational Biology 15: e1006650.
Bouetard A, Lefeuvre P, Gigant R, Séverine Bory S, Pignal M, Besse P, Grisoni M. 2010. Evidence of transoceanic dispersion of the genus Vanilla based on plastid DNA phylogenetic analysis. Molecular Phylogenetics and Evolution 55: 621-630.
Brummitt K. 2001. World geographical scheme for recording plant distributions, edn. Pittsburgh, PA, USA: Hunt Institute for Botanical Documentation, Carnegie Mellon University.
Burgener L, Hyland E, Reich RJ, Scotese C. 2023. Cretaceous climates: mapping paleo-Köppen climatic zones using a Bayesian statistical analysis of lithologic,
paleontologic and geochemical proxies. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 613: 111373.
Burger WC. 1980. Why are there so many kinds of flowering plants in Costa Rica? Brenesia 17: 371-388.
Camacho C, Coulouris G, Avagyan V, Ma N, Papadopoulos J, Bealer K, Madden TL. 2009. Blast+: architecture and applications. BMC Bioinformatics 10: 421.
Camara-Leret R, Frodin DG, Adema F, Anderson C, Appelhans M, George A, Guerrero SA, Ashton P, Baker WJ, Barfod AS et al. 2020. New Guinea has the world’s richest Island flora. Nature 584: 579-583.
Cano A, Stauffer FW, Andermann T, Liberal IM, Zizka A, Bacon CD, Lorenzi H, Christe C, Töpel M, Perret M et al. 2022. Recent and local diversification of Central American understorey palms. Global Ecology and Biogeography 31: 1513-1525.
Chase M. 2001. The origin and biogeography of Orchidaceae. In: Pridgeon AM, Cribb PJ, Chase MW, Rasmussen FN, eds. Genera Orchidacearum: vol. 2. Orchidoideae (part one). Oxford, UK: Oxford University Press.
Chase MW, Cameron KM, Freudenstein JV, Pridgeon AM, Salazar G, van den Berg C, Schuiteman A. 2015. An updated classification of Orchidaceae. Botanical Journal of the Linnean Society 177: 151-174.
Chomicki G, Bidel LPR, Ming F, Coiro M, Zhang X, Wang Y, Jay-Allemand C, Renner SS. 2015. The velamen protects photosynthetic orchid roots against UV-B damage, and a large dated phylogeny implies multiple gains and losses of this function during the Cenozoic. New Phytologist 205: 1330-1341.
Christenhusz MJ, Byng JW. 2016. The number of known plant species in the world and its annual increase. Phytotaxa 261: 201-217.
Collinson ME, Hooker JJ. 2003. Paleogene vegetation of Eurasia: framework for mammalian faunas. Deinsea 10: 41-83.
Collobert G, Perez-Lamarque B, Dubuisson J-Y, Martos F. 2022. Gains and losses of the epiphytic lifestyle in epidendroid orchids: review and new analyses with succulent traits. BioRxiv. doi: 10.1101/2022.09.30.510324.
Condamine F, Rolland J, Morlon H. 2013. Macroevolutionary perspectives to environmental change. Ecology Letters 16: 72-85.
Conran JG, Bannister JM, Lee DE. 2009. Earliest orchid macrofossils: early Miocene Dendrobium and Earina (Orchidaceae: Epidendroideae) from New Zealand. American Journal of Botany 96: 466-474.
Couvreur TLP, Forest F, Baker WJ. 2011. Origin and global diversification patterns of tropical rain forests: inferences from a complete genus-level phylogeny of palms. BMC Biology 9: 44.
Crain BJ, Fernández M. 2020. Biogeographical analyses to facilitate targeted conservation of orchid diversity in Costa Rica. Diversity and Distributions 26: 853-866.
Cribb P, Pridgeon A. 2009. Claderia: phylogenetics. In: Pridgeon AM, Cribb PJ, Chase MW, Rasmussen FN, eds. Genera Orchidacearum: vol. 5. Epidendroideae (part two). Oxford, UK: Oxford University Press.
Dauby G, Zaiss R, Blach-Overgaard A, Catarino L, Damen T, Deblauwe V, Dessin S, Dransfield J, Droissart V, Duarte MC et al. 2016. Rainbio: a megadatabase of tropical African vascular plants distributions. PhytoKeys 74: 1-18.
De Lamotte DF, Fourdan B, Leleu S, Francois L, Clarens P. 2015. Style of rifting and the stages of Pangea break-up. Tectonics 34: 1009-1029.
Doyle JJ, Doyle JL. 1990. Isolation of plant DNA from fresh tissue. Focus 12: 13-15.
Dressler RL. 1990. The orchids: natural history and classification. Cambridge, UK: Harvard University Press.
Driese GS, Kenneth HO, Sally PH, Zheng-Hua L, Debra SJ. 2007. Paleosol evidence for Quaternary uplift and for climate and ecosystem changes in the Cordillera de Talamanca, Costa Rica. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 248: 1-23.
Eiserhardt WL, Couvreur TLP, Baker WJ. 2017. Plant phylogeny as a window on the evolution of hyperdiversity in the tropical rainforest biome. New Phytologist 214: 1408-1422.
Freudenstein JV, Chase MW. 2015. Phylogenetic relationships in Epidendroideae (Orchidaceae), one of the great flowering plant radiations: progressive specialization and diversification. Annals of Botany 115: 665-681.
Givnish TJ, Spalink D, Ames M, Lyon SP, Hunter SJ, Zuluaga A, Doucette A, Giraldo G, McDaniel J, Clements MA et al. 2016. Orchid historical
biogeography, diversification, Antarctica and the paradox of orchid dispersal. Journal of Biogeography 43: 1905-1916.
Givnish TJ, Spalink D, Ames M, Lyon SP, Hunter SJ, Zuluaga A, Iles WJD, Clements MA, Arroyo MTK, Leebens-Mack J et al. 2015. Orchid phylogenomics and multiple drivers of their extraordinary diversification. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 282: 20151553.
Górniak M, Paun O, Chase MW. 2010. Phylogenetic relationships within Orchidaceae based on a low-copy nuclear coding gene, : congruence with organellar and nuclear ribosomal DNA results. Molecular Phylogenetics and Evolution 56: 784-795.
Govaerts R, Lughadha EN, Black N, Turner R, Paton A. 2021. The World Checklist of Vascular Plants, a continuously updated resource for exploring global plant diversity. Scientific Data 8: 215.
Grace OM, Pérez-Escobar OA, Lucas EJ, Vorontsova MS, Lewis GP, Walker BE, Lohmann LG, Knapp S, Wilkie P, Sarkinen T et al. 2021. Botanical monograph in the Anthropocene. Trends in Plant Science 26: 433-441.
Grafe KW, Frisch IM, Villa MM. 2002. Geodynamic evolution of southern Costa Rica related to low-angle subduction of the Cocos Ridge: constraints from thermochronology. Tectonophysics 348: 187-204.
Guo Y-Y, Luo Y-B, Liu Z-J, Wang X-Q. 2012. Evolution and biogeography of the slipper orchids: eocene vicariance of the conduplicate genera in the Old and New World Tropics. PLoS ONE7: e38788.
Gustafsson ALS, Verola CF, Antonelli A. 2010. Reassessing the temporal evolution of orchids with new fossils and a Bayesian relaxed clock, with implications for the diversification of the rare South American genus Hoffmannseggella (Orchidaceae: Epidendroideae). BMC Evolutionary Biology 10: 1-13.
Huson DH, Bryant D. 2006. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies. Molecular Biology and Evolution 23: 254-267.
Johnson MG, Gardner EM, Liu Y, Medina R, Goffinet B, Shaw AJ, Zerega NJ, Wicket NJ. 2016. HybPiper: extracting coding sequence and introns for phylogenetics from high-throughput sequencing reads using target enrichment. Applications in Plant Sciences 4: 1600016.
Johnson MG, Pokorny LP, Dodsworth SD, Botigué LR, Cowan RS, Devault A, Eiserhardt WL, Epitawalage N, Forest F, Kim JT et al. 2019. A universal probe set for targeted sequencing of 353 nuclear genes from any flowering plant designed using k-medoids clustering. Systematic Biology 68: 594-606.
Jones DL. 1997. Cooktownia robertsii, a remarkable new genus and species of Orchidaceae from Australia. Austrobaileya 5: 71-78.
Kapelle M. 2016. The montane cloud forests of the Cordillera de Talamanca. In: Kapelle M, ed. Costa Rican ecosystems. Chicago, IL, USA: The University of Chicago Press.
Karremans A, Watteyn C, Scaccabarozzi D, Pérez-Escobar OA, Bogarín D. 2023. Evolution of seed dispersal modes in the Orchidaceae: has the Vanilla mystery been solved? Horticulturae 9: 1270.
Katoh K, Standley DM. 2013. Maff: multiple sequence alignment software v.7: improvements in performance and usability. Molecular Biology and Evolution 30: 772-780.
Kirby SH. 2011. Active mountain building and the distribution of “core” Maxillariinae species in tropical Mexico and Central America. Lankesteriana 11: 275-291.
Korasidis VA, Wing SL, Shields CA, Kiehl JT. 2022. Global changes in terrestrial vegetation and continental climate during the Paleocene-Eocene Thermal Maximum. Paleoceanography and Paleoclimatology 37: e2021PA004325.
Li Y, Ma L, Liu D-K, Zhao X-WZD, Ke S, Chen G-Z, Zheng Q, Liu Z-J, Lan S. 2023. Apostasia fujianica (Apostasioideae, Orchidaceae), a new Chinese species: evidence from morphological, genome size and molecular analyses. Phytotaxa 583: 277-284.
Louca S, Pennell MW. 2021. Why extinction estimates from extant phylogenies are so often zero. Current Biology 31: 3168-3173.
Magallón S, Sánchez-Reyes LL, Gómez-Acevedo SL. 2019. Thirty clues to the exceptional diversification of flowering plants. Annals of Botany 123: 491-503.
Maldonado C, Molina CI, Zizka A, Persson C, Taylor CM, Alban J, Chilquillo E, Ronsted N, Antonelli A. 2015. Estimating species diversity and distribution in the era of Big Data: to what extent can we trust public databases? Global Ecology and Biogeography 24: 973-984.

Manchester SR, Chen Z-D, Lu A-M, Uemura K. 2009. Eastern Asian endemic seed plant genera and their paleogeographic history throughout the northern hemisphere. Journal of Systematics and Evolution 47: 1-42.
Matzke NJ. 2013. Probabilistic historical biogeography: new models for founderevent speciation, imperfect detection, and fossil allow improved accuracy and model-testing. Frontiers of Biogeography 5: 243-248.
Meseguer AS, Condamine FL. 2020. Ancient tropical extinctions at high latitudes contributed to the latitudinal diversity gradient. Evolution 74: 19661987.

Mittermeier RA, Turner WR, Larsen FW, Boorks TM, Gascon C. 2011. Global biodiversity conservation: the critical role of hotspots. In: Zachos FE, Habel JC, eds. Biodiversity hotspots: distribution and protection of conservation priority areas. Heidelberg, Germany: Springer.
Morell KD, Fisher DM, Gardner TW, La Femina P, Davidson D, Teletzke A. 2011. Quaternary outer fore-arc deformation and uplift inboard of the Panama Triple Junction, Burica Peninsula. Journal of Geophysical Research 116: B05402.
Mosquera-Mosquera HR, Valencia-Barrera RM, Acedo C. 2019. Variation and evolutionary transformation of some characters of the pollinarium and pistil in Epidendroideae (Orchidaceae). Plant Systematics and Evolution 305: 353-374.
Myers N, Mittermeier RA, Mittermeier CG, da Fonseca GAB, Kent J. 2000. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature 403: 853-858.
Nauheimer L, Schley RJ, Clements MA, Micheneau C, Nargar K. 2018. Australian orchid biogeography at continental scale: molecular phylogenetic insights from the sun orchids (Thelymitra, Orchidaceae). Molecular Phylogenetics and Evolution 127: 304-319.
Niissalo MA, Leong PKF, Tay FEL, Choo LM, Kurzweil H, Khew GS. 2023. A new species of Claderia (Orchidaceae). Gardens’ Bulletin Singapore 75: 21-41.
Parra-Sánchez E, Pérez-Escobar OA, Edwards DP. 2023. Neutral-based processes overrule niche-based processes in shaping tropical montane orchid communities across spatial scales. Journal of Ecology 111: 1614-1628.
Pérez-Escobar OA, Balbuena JA, Gottschling M. 2016. Rumbling orchids: how to assess divergent evolution between chloroplast endosymbionts and the nuclear host. Systematic Biology 65: 51-65.
Pérez-Escobar OA, Bellot S, Przelomska NAS, Flowers JM, Nesbitt M, Ryan P, Gutaker RM, Gros-Balthazard M, Wells T, Kuhnhäuser BG et al. 2021a. Molecular clocks and archaeogenomics of a late period Egyptian date palm leaf reveal introgression from wild relatives and add timestamps on the domestication. Molecular Biology and Evolution 38: 4475-4492.
Pérez-Escobar OA, Chomicki G, Condamine FL, Karremans AP, Bogarín D, Matzke NJ, Silvestro D, Antonelli A. 2017. Recent origin and rapid speciation of Neotropical orchids in the world’s richest plant biodiversity hotspot. New Phytologist 215: 891-905.
Pérez-Escobar OA, Dodsworth S, Bogarín D, Balbuena JA, Schley RJ, Kikuchi IZ, Morris SK, Epitawalage N, Cowan R, Maurin O et al. 2021b. Hundreds of nuclear and plastid loci yield novel insights into orchid relationships. American Journal of Botany 108: 1166-1180.
Pérez-Escobar OA, Zizka A, Bermúdez MA, Meseguer AS, Condamine FL, Hoorn C, Hooghiemstra H, Pu Y, Bogarín D, Boschman LM et al. 2022. The Andes through time: evolution and distribution of Andean floras. Trends in Plant Science 27: 1-12.
Poinar G, Rasmussen FN. 2017. Orchids from the past, with a new species in Baltic amber. Botanical Journal of the Linnean Society 183: 327-333.
Poinar G Jr. 2016a. Orchid pollinaria (Orchidaceae) attached to stingless bees (Hymenoptera: Apidae) in Dominican amber. Neues Jahrbuch für Geologie Und Paläontologie – Abhandlungen 279: 287-293.
Poinar G Jr. 2016b. Beetles with orchid pollinaria in Dominican and Mexican amber. American Entomologist 62: 172-177.
Portik DM, Wiens JJ. 2020. SuperCRUNCH: a bioinformatics toolkit for creating and manipulating supermatrices and other large phylogenetic datasets. Methods in Ecology and Evolution 11: 7763-7772.
Rabosky DL, Grundler M, Anderson C, Title P, Shi JF, Brown JW, Huang H, Larson JG. 2014. BAMMTools: an R package for the analysis of evolutionary dynamics on phylogenetic trees. Methods in Ecology and Evolution 5: 701-707.
Rabosky DL, Santini F, Eastman J, Smith SA, Sidlauskas B, Chang J, Alfaro ME. 2013. Rates of speciation and morphological evolution are correlated across the largest vertebrate radiation. Nature Communications 4: 1958.

Ramírez SR, Gravendeel B, Singer RB, Marshall CR, Pierce NE. 2007. Dating the origin of the Orchidaceae from a fossil orchid with its pollinator. Nature 448: 1042-1045.
Rangel TF, Colwell RK, Graves GR, Fucikova K, Rahbek C, Diniz-Filho JF. 2015. Phylogenetic uncertainty revisited: implications for ecological analyses. Evolution 69: 1301-1312.
Ree RH, Smith SA. 2008. Maximum likelihood inference of geographic range evolution by dispersal, local extinction, and cladogenesis. Systematic Biology 57: 4-14.
Selosse M-A, Petrolli R, Mujica MI, Laurent L, Perez-Lamarque B, Figura T, Bourceret A, Jacquemyn H, Li T, Gao J et al. 2022. The waiting room hypothesis revisited by orchids: were orchid mycorrhizal fungi recruited among root endophytes? Annals of Botany 129: 259-270.
Serna-Sánchez M, Pérez-Escobar OA, Bogarín D, Torres-Jimenez MF, AlvarezYela AC, Arcila-Galvis JE, Hall C, de Barros D, Pinheiro F, Dodsworth S et al. 2021. Plastid phylogenomics resolves ambiguous relationships within the orchid family and provides a solid timeframe for biogeography and macroevolution. Scientific Reports 11: 6858.
Simpson L, Clements MA, Orel HK, Crayn DM, Nargar K. 2022. Plastid phylogenomics clarifies broad-level relationships in Bulbophyllum (Orchidaceae) and provides insights into range evolution of Australasian section Adelopetalum. BioRxiv. doi: 10.1101/2022.07.24.500920.
Smith SA, Brown JW, Walker JF. 2018. So many genes, so little time: a practical approach to divergence-time estimation in the genomic era. PLoS ONE 13: e0197433.
Smith SA, Moore MJ, Brown JW, Ya Y. 2015. Analysis of phylogenomic datasets reveal conflict, concordance, and gene duplications with examples from animals and plants. BMC Evolutionary Biology 15: 150.
Stamatakis A. 2014. RAxML v.8: a tool for phylogenetic analysis and postanalysis of large phylogenies. Bioinformatics 30: 1312-1313.
Thompson JB, Davis KE, Dodd HO, Priest NK. 2023. Speciation across the Earth driven by global cooling in terrestrial orchids. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 120: e2102408120.
Tietje M, Antonelli A, Baker WJ, Govaerts R, Smith SA, Eiserhardt WL. 2022. Global variation in diversification rate and species richness are unlinked in plants. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 119: e2120662119.
Title PO, Rabosky DL. 2019. Tip rates, phylogenies and diversification: what are we estimating, and how good are the estimates? Methods in Ecology and Evolution 10: 821-834.
Töpel M, Zizka A, Maria Fernanda Calió MF, Scharn R, Silvestro D, Antonelli A. 2017. SpeciesGeoCoder: fast categorization of species occurrences for analyses of biodiversity, biogeography, ecology, and evolution. Systematic Biology 66: 145-151.
Van den Berg C, Goldman DH, Freudenstein JV, Pridgeon AM, Cameron KM, Chase MW. 2005. AN overview of the phylogenetic relationships within Epidendroideae inferred from multiple DNA regions and re-circumscription of Epidendreae and Arethuseae (Orchidaceae). American Journal of Botany 92: 613-624.
Velasco JA, Pinto-Ledezma JN. 2022. Mapping species diversification metrics in macroecology: prospects and challenges. Frontiers in Ecology and Evolution 10: 1-18.
Viruel J, Segarra-Moragues JG, Raz L, Forest F, Wilkin P, Sanmartín I, Catalán P. 2015. Late Cretaceous – Early Eocene origin of yams (Dioscorea, Dioscoreaceae) in the Laurasian Palaeartic and their subsequent OligoceneMiocene diversification. Journal of Biogeography 43: 672-750.
Vitt P, Taylor A, Rakosy D, Kreft H, Meyer A, Wigelt P, Knight TM. 2023. Global conservation prioritization of the Orchidaceae. Scientific Reports 13: 6718.

Walker B. 2022. KEWR: R package to access kew data APIs. [WWW document] URL https://barnabywalker.github.io/kewr/, https://github. com/barnabywalker/kewr/ [accessed 1 November 2023].
Wing SL, Boucher LD. 1998. Ecological aspects of the Cretaceous flowering plant radiation. Annual Reviews of Earth and Planetary Science 26: 379-421.
Wing SL, Strömberg C, Hickey LJ, Tiver F, Willis B, Burnham RJ, Behrensmeyer AK. 2012. Floral and environmental gradients on a Late Cretaceous landscape. Ecological Monographs 82: 23-457.

Xiang X-G, Mi X-C, Zhou H-L, Li J-W, Chung S-W, Li D-Z, Huang W-C, Jin W-T, Li Z-Y, Huang L-Q et al. 2016. Biogeographical diversification of mainland Asian Dendrobium (Orchidaceae) and its implications for the historical dynamics of evergreen broad-leaved forest. Journal of Biogeography 43: 1310-1323.
Zhang C, Rabiee M, Sayyari E, Mirarab S. 2018. Astral-III: polynomial time species tree reconstruction from partially resolved gene trees. BMC Bioinformatics 19: 153.
Zhang C, Zhao Y, Braun EL, Mirarab S. 2021. Taper: pinpointing errors in multiple sequence alignments despite varying rates of evolution. Methods in Ecology and Evolution 20: 1-14.
Zhang G, Hu Y, Huang M-Z, Huang W-C, Liu D-K, Zhang D, Hu H, Downing JL, Liu Z-J, Ma H. 2023. Comprehensive phylogenetic analyses of Orchidaceae using nuclear genes and evolutionary insights into epiphytism. Journal of Integrative Plant Biology 65: 1204-1225.

Additional Supporting Information may be found online in the Supporting Information section at the end of the article.

Fig. S1 A detailed view of phylogenetic relationships between the Apostasioideae, Vanilloideae, and Cypripedioideae subfamilies.

Fig. S2 A detailed view of phylogenetic relationships within the Orchidoideae subfamily.

Fig. S3 A detailed view of phylogenetic relationships between early diverging Epidendroideae lineages.

Fig. S4 A detailed view of phylogenetic relationships within the Cymbidieae.

Fig. S5 A detailed view of phylogenetic relationships within the Vandeae.

Fig. S6 A detailed view of phylogenetic relationships within the Epidendreae.

Fig. S7 A genus-level chronogram of the Orchidaceae produced from 25 low-copy nuclear, clock-like genes in 339 samples.

Fig. S8 Species-level Maximum Clade Credibility ultrametric tree of the orchid family, derived from the grafting of 500 MCMC trees produced from a matK-ITS supermatrix ( 1940 samples) onto 500 MCMC trees produced from 25 clock-like genes ( 339 samples).

Fig. S9 The age of modern orchid diversity (genera and species) as inferred from branch lengths obtained from the 10 PP species trees.

Fig. S10 Genera crown and stem node age congruence in the Sanger species-level and NGS genus-level consensus phylogenies (as shown in Figs S7, S8), and the frequency of stem and crown
node ages obtained, respectively, from the 10 randomly sampled NGS genus-level and Sanger species-level posterior probability trees.

Fig. S11 Dot plot and linear regression Pearson tests of terminal lengths (Mega annum (Ma)) and MRCA ages (Ma) from Maximum Clade Credibility (MCC) consensus trees inferred from 10 PP species trees and 500 PP species trees (same tree presented on Fig. S8).

Fig. S12 Global patterns of species richness per botanical country calculated from the World Checklist of Vascular Plants database.

Methods S1 Extended methods on high-throughput sequencing data, gene tree incongruence, molecular clock dating and specieslevel phylogeny assembly analyses.

Notes S1 Extended results and discussion on phylogenetic relationships of the Orchidaceae and stem and crown node absolute time discordance.

Table S1 Voucher information, SRA accession nos., taxonomic rank, and proportion of informative and missing Angiosperms353 sequences of the plant material included in the construction of the NGS phylogenomic backbone.

Table S2 GenBank accession nos. of the samples mined from GenBank and retained for subsequent analysis.

Table S3 Root-to-tree variance, tree length, and bipartition support of the Angiosperm 353 genes as inferred by SortaDate.

Table S4 The number of informative and missing sequences included in the inference of absolute age estimation analyses for the genus-level orchid backbone.

Table S5 Ancestral areas and their corresponding probabilities of key nodes of the orchid species PP trees, as inferred by dispersal-extinction-cladogenesis.

Table S6 Orchid species richness per botanical country as calculated from the WCVP.

Table S7 Maximum, minimum, and mean tip speciation rates derived from the 10 PP species trees using the software BAMM.

Please note: Wiley is not responsible for the content or functionality of any Supporting Information supplied by the authors. Any queries (other than missing material) should be directed to the New Phytologist Central Office.