腺水螨属部分物种DNA条形码分析

为探讨DNA条形码在腺水螨属物种鉴定中可行性,对腺水螨属16种93条CO I序列进行分析.使用MEGA软件分析遗传距离、构建NJ系统发育树;使用ABGD软件对物种进行划分.结果显示:Lebertia porosa和Lebertia schechteli的种内遗传距离大于2%,其余种内遗传距离均小于2%,除L.porosa和L.schechteli外,其余物种的种间平均遗传距离是种内平均遗传距离的49倍;ABGD法对物种划分,能够出现明显的条形码间隙,但将L.porosa划分为3个组,L.schechteli划分为2个组,其余物种划分结果与形态学一致;NJ法所构建的系统发育树将L.porosa分为3支,其余物种均能聚为单系.研究结果表明,DNA条形码可以用于腺水螨属物种的鉴定,L.po⁃rosa和L.schechteli可能存在隐存种.

小五台山蟹蛛DNA条形码分子鉴定

为了探讨DNA条形码技术在蟹蛛科蜘蛛物种鉴定中的可行性,本研究基于线粒体COI基因序列,使用邻接法和贝叶斯法构建系统发育树,ABGD(automatic barcode gap discovery)软件对样本进行划分,对小五台山25种蟹蛛110个样本进行DNA条形码分子鉴定.结果表明:邻接法和贝叶斯法构建的系统发育树聚类结果与ABGD软件划分结果以及形态分类鉴定结果相一致.据此笔者认为DNA条形码作为一种有效的分子鉴定工具可以应用到蟹蛛科蜘蛛物种鉴定中.

运用DNA条形码技术鉴定茶园蜘蛛物种

运用DNA条形码技术,对广东潮州茶园蜘蛛物种进行了分子鉴定。本研究利用基因测序技术获取了凤凰山区域茶园50种蜘蛛的74条线粒体细胞色素C氧化酶亚基I (mitochondrial cytochrome C oxidase subunitⅠ, COⅠ)基因序列。使用邻接法(neighbor joining, NJ)构建系统发育树,运用ABGD(automatic barcode gap discovery)软件对蜘蛛样本进行聚类分析。结果表明:邻接法构建的系统发育树聚类结果与ABGD软件划分结果以及形态分类鉴定结果相一致,运用DNA条形码可以有效地对蜘蛛物种进行分子鉴定。这对茶园蜘蛛疑难物种和新物种的鉴定具有重要意义,在茶园蜘蛛物种多样性的研究中也具有重要价值。由此表明,基于COⅠ基因的DNA条形码对于本研究中所涉及的蜘蛛物种的划分具有较好的区分结果,可以作为一种有效的工具在茶园蜘蛛物种鉴定中进行应用。

High-efficiency 18S microalgae barcoding by coalescent,distance and character-based approaches: a test in Chlorella and Scenedesmus

The relatively conserved 18S is often used in the phylogenetic analysis of microalgae. However, whether it can really help in barcoding microalgae needs to be evaluated. In this study the multiple approaches of coalescent, distance and character-based barcoding are first employed in C hlorella and Scenedesmus to test the efficiency of 18S sequences for barcoding green microalgae. We show that most Chlorella and Scenedesmus species, including the cryptic species, can be distinguished by 18S sequences with all coalescent General Mixed Yule-coalescent(GMYC), poisson tree process(PTP), and P ID, distance(ABGD) and character-based approaches. Both GMYC and PTP analyses produce more genetic groups. The P ID and ABGD analyses only cluster some species. All species(apart from a few of lineages) can be separated in character-based barcoding analysis with more than three character attributes. In comparison with previous barcoding results with r bcL, tufA, ITS and 16 S, 18S produces good resolution in identifying Chlorella and Scenedesmus. Our results reveal that 18S is highly efficient in identifying taxa of green microalgae at species level, based on a combination of multiple barcoding approaches. Combining 18S with other gene markers may be useful in barcoding microalgae.

以中国灰蜻属为例对物种界定方法的准确性研究

为探讨种间遗传距离、ABGD和支序分析三种物种界定方法的准确性,以期为研究开发出更加准确的物种界定方法提供更多的参考资料。本研究基于COI基因采用上述三种物种界定方法对分类地位相对清晰的中国灰蜻属内的12个物种进行分子层面的物种界定结果比较。本文通过分析比较三种物种界定方法发现,遗传距离分析和支序分析可将中国灰蜻属12个物种的26条COI序列界定为11个种,可以较为准确的对物种进行界定; ABGD将中国灰蜻属的12种的26条COI序列划定到13组,存在过度划分和混乱划分,分析结果不准确。

基于DNA条形码的物种界定算法比较研究——以北京周边地区舟蛾科为例

[目的]为了探究3种常用物种界定方法(jMOTU、ABGD、GMYC)的界定效果。[方法]本研究以中国北京周边地区10个采样点483个舟蛾科样品为例,利用线粒体细胞色素C氧化酶Ⅰ亚基基因(Cytochrome c oxidase subunitⅠgene,COⅠ或COX1,约650 bp)的部分序列,进行3种物种界定算法(jMOTU、ABGD、GMYC)的实例比较研究。[结果]3种物种界定方法的鉴定效力存在差异,与形态学结果相比较,ABGD方法划分物种的准确率为100%,基于BEAST的GMYC模型结果与形态学结果一致,产生的置信区间(64~68)覆盖了形态学的结果(67)。然而,基于d8tree/MPLtree的GMYC方法倾向于高估MOTUs,jMOTU方法倾向于低估物种数目。[结论]结果显示,ABGD方法和基于BEAST的GMYC模型方法对于本文研究对象舟蛾科能够较好地划分,可以对基于形态学的物种界定进行有效补充。

DNA条形码技术在河北保定、廊坊地区鳞翅目昆虫上的应用及小型区域数据库的构建

【目的】为了探究DNA条形码技术和小型区域数据库在蛾类鉴定上的可行性,本研究利用条形码通用引物扩增了采自河北保定、廊坊地区10种夜蛾82个样本的线粒体细胞色素c氧化酶亚基I(Mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I,COⅠ)基因序列。【方法】基于进化树、距离、阈值和特征的方法。【结果】虽然整体分类效果较好,但基于进化树、距离、阈值的方法都无法将二点委夜蛾Athetis lepigone进行较好的分类;样本LF110802.008总是被分入标瑙夜蛾Maliattha signifera类群,与形态学分类结果发生分歧。基于特征的方法运用核基因28S进行分析,结果与形态分类一致。同时还探讨了基于特征方法得到的诊断特征数目与样本数量之间的关系,发现两者密切相关;基于特征的方法对小样本量的鉴定也比较有效。本研究建立了小型区域的DNA条形码数据库,使物种识别具有更强的针对性,有利于提高地区性蛾类病虫害防治效果。【结论】在蛾类鉴定中,DNA条形码有很好的分类效果,小型区域数据库很有实际应用价值。