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。