Traits with intuitive names, a clear scope and explicit description are essential for all trait databases. The lack of unified, comprehensive, and machine-readable plant trait definitions limits the utility of trait databases, including reanalysis of data from a single database, or analyses that integrate data across multiple databases. Both can only occur if researchers are confident the trait concepts are consistent within and across sources. Here we describe the AusTraits Plant Dictionary (APD), a new data source of terms that extends the trait definitions included in a recent trait database, AusTraits. The development process of the APD included three steps: review and formalisation of the scope of each trait and the accompanying trait description; addition of trait metadata; and publication in both human and machine-readable forms. Trait definitions include keywords, references, and links to related trait concepts in other databases, enabling integration of AusTraits with other sources. The APD will both improve the usability of AusTraits and foster the integration of trait data across global and regional plant trait databases.

Abstract The reliable mapping of species richness is a crucial step for the identification of areas of high conservation priority, alongside other value considerations. This is commonly done by overlapping range maps of individual species, which requires dense availability of occurrence data or relies on assumptions about the presence of species in unsampled areas deemed suitable by environmental niche models. Here we present a deep learning approach that directly estimates species richness, skipping the step of estimating individual species ranges. We train a neural network model based on species lists from inventory plots, which provide ground truthing for supervised machine learning. The model learns to predict species richness based on spatially associated variables, including climatic and geographic predictors, as well as counts of available species records from online databases. We assess the empirical utility of our approach by producing independently verifiable maps of alpha, beta and gamma plant diversity at high spatial resolutions for Australia, a continent with highly contrasting diversity patterns. Our deep learning framework provides a powerful and flexible new approach for estimating biodiversity patterns.

Abstract Traits with intuitive names, a clear scope and explicit description are essential for all trait databases. Reanalysis of data from a single database, or analyses that integrate data across multiple databases, can only occur if researchers are confident the trait concepts are consistent within and across sources. The lack of a unified, comprehensive resource for plant trait definitions has previously limited the utility of trait databases. Here we describe the AusTraits Plant Dictionary (APD), which extends the trait definitions included in the new trait database AusTraits. The development process of the APD included three steps: review and formalisation of the scope of each trait and the accompanying trait description; addition of trait meta-data; and publication in both human and machine-readable forms. Trait definitions include keywords, references and links to related trait concepts in other databases, and the traits are grouped into a hierarchy for easy searching. As well as improving the usability of AusTraits, the Dictionary will foster the integration of trait data across global and regional plant trait databases.

● Poales are one of the most species-rich, ecologically and economically important orders of plants and often characterise open habitats, enabled by unique suites of traits. We test the hypotheses that Poales species are assembled into distinct phyloregions, with centres of high phylogenetic diversity and endemism clustered in tropical regions, and that cosmopolitan families show parallel transitions into open and closed habitats at different times. ● We sampled 42% of Poales species and obtained taxonomic and biogeographic data from the World Checklist of Vascular Plants database, which was combined with open/closed habitat data scored by taxonomic experts. A dated supertree of Poales was constructed. We integrated spatial phylogenetics with regionalization analyses, historical biogeography, ancestral state estimations, and models of contingent evolution. ● Diversification in Poales and assembly of open and closed habitats result from dynamic evolutionary processes that vary across lineages, time, space, and traits, most prominently in tropical and southern latitudes. Our results reveal parallel and recurrent patterns of habitat and trait transitions in the species-rich families Poaceae and Cyperaceae, yet other smaller families display unique evolutionary trajectories. ● The Poales have achieved global dominance via parallel evolution in open habitats, with notable, spatially and phylogenetically restricted divergences into strictly closed habitats.

Summary Grasses (Poaceae) comprise around 11,800 species and are central for human livelihoods and terrestrial ecosystems. Knowing their relationships and evolutionary history is key to comparative research and crop breeding. Advances in genome-scale sequencing allow for increased breadth and depth of phylogenomic analyses, making it possible to infer a new reference species tree of the family. We inferred a comprehensive species tree of grasses by combining new and published sequences for 331 nuclear genes from genome, transcriptome, target enrichment and shotgun data. Our 1,153-tip tree covers 79% of grass genera (including 21 genera sequenced for the first time) and all but two small tribes. We compared it to a 910-tip plastome tree. The nuclear phylogeny matches that of the plastome at most deep branches, with only a few instances of incongruence. Gene tree–species tree reconciliation suggests that reticulation events occurred repeatedly in the history of grasses. We provide a robust framework for the grass tree of life to support research on grass evolution, including modes of reticulation, and genetic diversity for sustainable agriculture.

Abstract— The diverse and spectacular Hibisceae tribe comprises over 750 species. No studies, however, have broadly sampled across the dozens of genera in the tribe, leading to uncertainty in the relationships among genera. The non-monophyly of the genus Hibiscus is infamous and challenging, whereas the monophyly of most other genera in the tribe has yet to be assessed, including the large genus Pavonia. Here we significantly increase taxon sampling in the most complete phylogenetic study of the tribe to date. We assess monophyly of most currently recognized genera in the tribe and include three and thirteen newly sampled sections of Hibiscus and Pavonia, respectively. We also include five rarely sampled genera and 137 species previously unsampled. Our phylogenetic trees demonstrate that Hibiscus , as traditionally defined, encompasses at least 20 additional genera. The status of Pavonia emerges as comparable in complexity to Hibiscus . We offer clarity in the phylogenetic placement of several taxa of uncertain affinity (e.g. Helicteropsis , Hibiscadelphus, Jumelleanthus, and Wercklea ). We also identify two new clades and elevate them to the generic rank with the recognition of two new monospecific genera: 1) Blanchardia M.M.Hanes & R.L.Barrett is a surprising Caribbean lineage that is sister to the entire tribe, and 2) Astrohibiscus McLay & R.L.Barrett represents former members of Hibiscus caesius s.l. Cravenia McLay & R.L.Barrett is also described as a new genus for the Hibiscus panduriformis clade, which is allied to Abelmoschus . Finally, we introduce a new classification for the tribe and clarify the boundaries of Hibiscus and Pavonia .