Sustained climate change drives rapid evolutionary reduction of phenotypic plasticity

This repository contains the raw data, metadata, and R code to reproduce all analyses and figures for our manuscript. We ran a five-year resurrection experiment across a strong precipitation (aridity) gradient to test predictions about contemporary evolution in trait means and phenotypic plasticity under ongoing drought. We quantified morphological and physiological traits under moist vs drought, computed RDPI as an index of plasticity, and analysed multivariate structure (PERMANOVA/PCoA), univariate mixed models, and fitness proxies (flower number under drought).Contentsdata/Taraxacum_assimilation_data.csv — Raw trait observations across treatments and years (LA, LFW, Amax, gs/gmax, WUEi, Biomass; plus Population, Latitude, Year, Fam).data/Flowers_drought_only.csv — Flower counts under drought by population, year, and family.metadata/variable_dictionary.csv — Column definitions, units, and notes.R/00_main.R — Driver script: installs dependencies, sets directories, and orchestrates the full workflow.R/01_multivariate_traits.R — PERMANOVA / ordination of scaled traits.R/02_univariate_traits.R — GLMM/GLM per trait (lme4, Type-III tests).R/03_compute_RDPI.R — RDPI computation/checks from raw trait matrices.R/04_RDPI_trait_GLMs.R — GLMs of RDPI per trait: RDPI ~ Year * Latitude (Type-III, LR).R/05_overall_RDPI_analysis.R — Overall/composite RDPI analyses (GLM, emmeans, CLD letters, figures).R/06_RDPI_vs_flowers.R — Links overall plasticity (RDPI) to fitness (flowers under drought) with mixed models and per-year slopes.R/07_figures.R — Publication figures (e.g., Fig. 2 PCoA with trajectories; exports to output/figures/).output/tables/ — Model tables, ANOVAs, emmeans, slopes, etc.output/figures/ — Final figure files (JPEG/PNG/PDF).output/outdata/PI_all_traits.csv — Derived per-individual RDPI by trait and year (≈ 15,000 rows; 2,500 per trait).session_info/ — R session information saved by 00_main.R.README.md — Quick start and run order.How to reproduceOpen R/00_main.R and run it. This will:Install/load required packages (including devtools) and set project paths.Read the raw CSVs in data/.Source scripts 01–07 in order and write outputs to output/.Figures and tables are written to output/figures/ and output/tables/. Derived datasets (e.g., PI_all_traits.csv) are written to output/outdata/.Note on packages: RDPI is computed with the Plasticity package. If needed, install once via:install.packages("devtools")devtools::install_github("ameztegui/Plasticity", upgrade = "never", dependencies = TRUE)Re-useAll data and code are organised for transparent re-use and auditing. See metadata/variable_dictionary.csv for column-level details and units. Please cite the manuscript and this archive if you use these materials.本仓库包含支撑本论文手稿全部分析与图表复现所需的原始数据、元数据及R代码。我们沿显著的降水（干旱度）梯度开展了为期五年的复活实验，以检验持续干旱情境下性状均值与表型可塑性的当代进化相关预测。我们在湿润与干旱两种处理下量化了形态与生理性状，计算相对距离可塑性指数RDPI（Relative Distance Plasticity Index）作为可塑性的量化指标，并对多变量结构（置换多元方差分析PERMANOVA/主坐标分析PCoA）、单变量混合模型以及适合度代理指标（干旱条件下的开花数量）开展分析。 数据集内容： data/Taraxacum_assimilation_data.csv — 不同处理与年份下的原始性状观测值（包含叶面积Leaf Area, LA、叶鲜重Leaf Fresh Weight, LFW、最大光合速率Maximum Assimilation Rate, Amax、气孔导度/最大气孔导度Stomatal Conductance/Maximum Stomatal Conductance, gs/gmax、内在水分利用效率Intrinsic Water Use Efficiency, WUEi、生物量Biomass；以及种群Population、纬度Latitude、年份Year、家系Family, Fam）。 data/Flowers_drought_only.csv — 干旱处理下按种群、年份与家系统计的开花数量。 metadata/variable_dictionary.csv — 各列变量的定义、单位及说明。 R脚本文件： R/00_main.R — 主运行脚本：安装依赖包、设置工作目录并统筹完整分析流程。 R/01_multivariate_traits.R — 标准化性状的置换多元方差分析（PERMANOVA）与排序分析。 R/02_univariate_traits.R — 针对单个性状的广义线性混合模型（GLMM）/广义线性模型（GLM）分析（基于lme4包，采用III型检验）。 R/03_compute_RDPI.R — 基于原始性状矩阵计算RDPI并开展校验。 R/04_RDPI_trait_GLMs.R — 单性状RDPI的广义线性模型分析：模型形式为RDPI ~ 年份 * 纬度（采用III型似然比检验LR）。 R/05_overall_RDPI_analysis.R — 整体/复合RDPI分析（包含广义线性模型、最小二乘均值emmeans、紧凑字母显示CLD及图表生成）。 R/06_RDPI_vs_flowers.R — 通过混合模型及分年份斜率分析，将整体可塑性（RDPI）与适合度（干旱条件下开花数量）建立关联。 R/07_figures.R — 生成可用于发表的图表（例如图2：带变化轨迹的主坐标分析PCoA结果；导出至output/figures/目录）。 输出目录与文件： output/tables/ — 模型结果表、方差分析表、最小二乘均值、斜率等结果文件。 output/figures/ — 最终图表文件（支持JPEG/PNG/PDF格式）。 output/outdata/PI_all_traits.csv — 按性状与年份统计的单个体RDPI衍生数据集（约15000行，每个性状约2500行）。 session_info/ — 由00_main.R生成并保存的R会话信息。 README.md — 快速入门指南与脚本运行顺序说明。 复现方法： 打开R/00_main.R并运行该脚本，即可完成以下操作： 1. 安装并加载所需包（包含devtools包），同时设置项目路径； 2. 读取data/目录下的原始CSV文件； 3. 按顺序运行01至07号脚本，并将分析结果写入output/目录。 其中图表与表格分别输出至output/figures/与output/tables/目录，衍生数据集（例如PI_all_traits.csv）则输出至output/outdata/目录。 包说明： RDPI通过Plasticity包计算。若需使用该包，可通过以下命令一次性完成安装： install.packages("devtools") devtools::install_github("ameztegui/Plasticity", upgrade = "never", dependencies = TRUE) 复用说明： 本仓库的所有数据与代码均经过结构化整理，便于透明复用与结果核验。如需了解各列变量的详细定义与单位，请查阅metadata/variable_dictionary.csv文件。若您使用本仓库的材料，请引用本论文手稿及本归档数据集。