Abstract Species occurrence records from online databases are an indispensable resource in ecological, biogeographical and palaeontological research. However, issues with data quality, especially incorrect geo‐referencing or dating, can diminish their usefulness. Manual cleaning is time‐consuming, error prone, difficult to reproduce and limited to known geographical areas and taxonomic groups, making it impractical for datasets with thousands or millions of records. Here, we present CoordinateCleaner , an r ‐package to scan datasets of species occurrence records for geo‐referencing and dating imprecisions and data entry errors in a standardized and reproducible way. CoordinateCleaner is tailored to problems common in biological and palaeontological databases and can handle datasets with millions of records. The software includes (a) functions to flag potentially problematic coordinate records based on geographical gazetteers, (b) a global database of 9,691 geo‐referenced biodiversity institutions to identify records that are likely from horticulture or captivity, (c) novel algorithms to identify datasets with rasterized data, conversion errors and strong decimal rounding and (d) spatio‐temporal tests for fossils. We describe the individual functions available in CoordinateCleaner and demonstrate them on more than 90 million occurrences of flowering plants from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and 19,000 fossil occurrences from the Palaeobiology Database (PBDB). We find that in GBIF more than 3.4 million records (3.7%) are potentially problematic and that 179 of the tested contributing datasets (18.5%) might be biased by rasterized coordinates. In PBDB, 1205 records (6.3%) are potentially problematic. All cleaning functions and the biodiversity institution database are open‐source and available within the CoordinateCleaner r ‐package.

Abstract raxmlGUI is a graphical user interface to RAxML, one of the most popular and widely used softwares for phylogenetic inference using maximum likelihood. Here we present raxmlGUI 2.0, a complete rewrite of the GUI which seamlessly integrates RAxML binaries for all major operating systems with an intuitive graphical front‐end to setup and run phylogenetic analyses. Our program offers automated pipelines for analyses that require multiple successive calls of RAxML, built‐in functions to concatenate alignment files while automatically specifying the appropriate partition settings, and one‐click model testing to select the best substitution models using ModelTest‐NG. In addition to RAxML 8.x, raxmlGUI 2.0 also supports the new RAxML‐NG, which provides new functionality and higher performance on large datasets. raxmlGUI 2.0 facilitates phylogenetic analyses by coupling an intuitive interface with the unmatched performance of RAxML.

Significance The formation of the Isthmus of Panama, which linked North and South America, is key to understanding the biodiversity, oceanography, atmosphere, and climate in the region. Despite its importance across multiple disciplines, the timing of formation and emergence of the Isthmus and the biological patterns it created have been controversial. Here, we analyze molecular and fossil data, including terrestrial and marine organisms, to show that biotic migrations across the Isthmus of Panama began several million years earlier than commonly assumed. An earlier evolution of the Isthmus has broad implications for the mechanisms driving global climate (e.g., Pleistocene glaciations, thermohaline circulation) as well as the rich biodiversity of the Americas.

Significance Amazonia is not only the world’s most diverse rainforest but is also the region in tropical America that has contributed most to its total biodiversity. We show this by estimating and comparing the evolutionary history of a large number of animal and plant species. We find that there has been extensive interchange of evolutionary lineages among different regions and biomes, over the course of tens of millions of years. Amazonia stands out as the primary source of diversity, which can be mainly explained by the total amount of time Amazonian lineages have occupied the region. The exceedingly rich and heterogeneous diversity of the American tropics could only be achieved by high rates of dispersal events across the continent.

Summary The Andean mountains of South America are the most species‐rich biodiversity hotspot worldwide with c . 15% of the world's plant species, in only 1% of the world's land surface. Orchids are a key element of the Andean flora, and one of the most prominent components of the Neotropical epiphyte diversity, yet very little is known about their origin and diversification. We address this knowledge gap by inferring the biogeographical history and diversification dynamics of the two largest Neotropical orchid groups (Cymbidieae and Pleurothallidinae), using two unparalleled, densely sampled orchid phylogenies (including more than 400 newly generated DNA sequences), comparative phylogenetic methods, geological and biological datasets. We find that the majority of Andean orchid lineages only originated in the last 20–15 million yr. Andean lineages are derived from lowland Amazonian ancestors, with additional contributions from Central America and the Antilles. Species diversification is correlated with Andean orogeny, and multiple migrations and recolonizations across the Andes indicate that mountains do not constrain orchid dispersal over long timescales. Our study sheds new light on the timing and geography of a major Neotropical diversification, and suggests that mountain uplift promotes species diversification across all elevational zones.

The temporal dynamics of species diversity are shaped by variations in the rates of speciation and extinction, and there is a long history of inferring these rates using first and last appearances of taxa in the fossil record. Understanding diversity dynamics critically depends on unbiased estimates of the unobserved times of speciation and extinction for all lineages, but the inference of these parameters is challenging due to the complex nature of the available data. Here, we present a new probabilistic framework to jointly estimate species-specific times of speciation and extinction and the rates of the underlying birth-death process based on the fossil record. The rates are allowed to vary through time independently of each other, and the probability of preservation and sampling is explicitly incorporated in the model to estimate the true lifespan of each lineage. We implement a Bayesian algorithm to assess the presence of rate shifts by exploring alternative diversification models. Tests on a range of simulated data sets reveal the accuracy and robustness of our approach against violations of the underlying assumptions and various degrees of data incompleteness. Finally, we demonstrate the application of our method with the diversification of the mammal family Rhinocerotidae and reveal a complex history of repeated and independent temporal shifts of both speciation and extinction rates, leading to the expansion and subsequent decline of the group. The estimated parameters of the birth-death process implemented here are directly comparable with those obtained from dated molecular phylogenies. Thus, our model represents a step towards integrating phylogenetic and fossil information to infer macroevolutionary processes.

Threatened marine megafauna have larger-than-expected contributions to functional diversity; a new index identifies key species.

Abstract Identifying species with disproportionate contributions to biodiversity can lead to effective conservation prioritisation. Despite well-established methods for identifying endangered species adding inordinately to evolutionary diversity, in this context functional diversity has been overlooked. Here, we compare different metrics designed to identify threatened species that contribute strongly to functional diversity. We use the diverse and threatened global marine megafauna as a case study. We found that functional contributions of species are not fully captured in a single metric. Although we found a very strong correlation between functional specialisation and distinctiveness, functional uniqueness was only moderately correlated with the other two metrics and identified a different set of top-10 species. These functional contributions were then integrated and combined with extinction risk to identify species that are both important contributors to functional diversity and endangered. For instance, the top-10 F unctionally U nique S pecialized and E ndangered (FUSE) species contains three critically endangered, five endangered and two vulnerable species which - despite comprising only 3% of species - are among the top 10% most functionally unique and hold 15% of the global functional richness. The FUSE index was remarkably robust to different mathematical formulations. Combining one or more facets of a species contribution to functional diversity with endangerment, such as with the FUSE index, adds to the toolbox for conservation prioritisation. Nevertheless, we discuss how these new tools must be handled with care alongside other metrics and information.

Abstract IUCN Red List assessments are essential for prioritizing conservation needs but are resource-intensive and therefore only available for a fraction of global species richness. Tropical plant species are particularly under-represented on the IUCN Red List. Automated conservation assessments based on digitally available geographic occurrence records can be a rapid alternative, but it is unclear how reliable these assessments are. Here, we present automated conservation assessments for 13,910 species of the diverse and globally distributed Orchid family (Orchidaceae), based on a novel method using a deep neural network (IUC-NN), most of which (13,049) were previously unassessed by the IUCN Red List. We identified 4,342 (31.2 % of the evaluated orchid species) as Possibly Threatened with extinction (equivalent to the IUCN categories CR, EN, or VU) and point to Madagascar, East Africa, south-east Asia, and several oceanic islands as priority areas for orchid conservation. Furthermore, the Orchid family provides a model, to test the sensitivity of automated assessment methods to issues with data availability, data quality and geographic sampling bias. IUC-NN identified threat-ened species with an accuracy of 84.3%, with significantly lower geographic evaluation bias compared to the IUCN Red List, and was robust against low data availability and geographic errors in the input data. Overall, our results demonstrate that automated assessments have an important role to play in achieving goals of identifying the species that are at greatest risk of extinction.