药用植物的DNA条码 用于鉴定来自中国的钩藤属物种外文翻译资料

 2022-05-12 09:05

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药用植物的DNA条码

用于鉴定来自中国的钩藤属物种

作者:Zhong-Lian Zhang , Mei-Fang Song, Yan-Hong Guan, Hai-Tao Li , Ying-Feng Niu , Li-Xia Zhang , Xiao-Jun Ma

要点:

bull;筛选适用于钩藤属植物的DNA条码。

bull;利用序列、条码间隙、树形方法和分类分析等方法对识别效率进行了评价。

bull;结果表明,ITS2是钩藤属植物最适合的DNA条码。

摘要

DNA条码是一种越来越流行的物种识别手段,尽管人们尚未就DNA序列能被用作最佳植物条码的问题达成共识,但它已被广泛用于全球物种鉴定。在本研究中,我们测试了5个候选DNA条码(nrITS, nrITS2, matk, rbcL和trnH-psbA)的可行性,以鉴定钩藤属物种。我们在其分布范围内共收集了54个标本,共10个。通过对候选DNA条码的分子识别能力的研究,对其进行了序列、条码、树基方法和分类分析。结果表明,该方法最适合作为一种候选DNA条码,用于鉴定钩藤属药用植物。

  1. 简介

钩藤属,属茜草科,主要分布于热带亚洲和澳大利亚。

在中国有12种。所有12种被称为“钩藤”的钩藤属物种,长期以来一直被用于中药。然而,中国药典2010版只包括5个品种,嘴叶钩藤、华钩藤、大叶钩藤、白钩藤、毛钩藤。因为在其临床效果和多用途使用中,钩藤的应用量往往很大。因此,外汇储备的主流物种明显减少,市场正变得越来越不规则,面临着诸如此类的问题。在高质量的价格下进行掺假、置换和低质量产品的销售。许多钩藤属植物形态学上相似,使得鉴定它们的起源物种困难。一种可靠快速的识别方法。为了进一步的研究和利用,需要开发出一种可靠的、快速的方法来鉴别钩藤的鉴别。

DNA条码是一种越来越流行的物种识别方法,它基于一种原理,即特定的序列散度通常比特定的序列散度低得多。该方法已成功应用于许多动物群体,作为一种高效的物种识别工具,使用了细胞色素氧化酶1(CO1)线粒体基因的一部分。与动物领域相比,建立一个标准化的DNA条码系统在植物中已经被证明是比较困难的,因为在进化历史和物种杂交方面(Kress等人,2005;Newmaster等,2006)。近年来,提出了几个不同的序列区域适用于植物的条码,包括nrITS (Kress 等,2005;蔡斯等,2005),nrITS2 (Chen 等,2010), matk (Lahaye等,2008),rbcL (Kress和Erickson, 2007)和trnH-psbA (Kress 等,2005)。一些研究人员已经采用了结合位点作为植物鉴别候选人条形码序列(克雷斯,2007;蔡斯等,2007;彭尼斯,2008),但还没有任何一个普遍的共识对所有植物物种DNA条形码。对于大多数特定种类的物种来说,最合适的DNA条码必须通过测序和结果分析来选择。

我们选择了5个DNA区域(rbcL, matK, trnH-psbA, ITS和ITS2)作为DNA条形码,以评估和验证鉴定钩藤属药用植物的可行性,并为它们建立一个合适的DNA条码协议。

  1. 材料和方法

2.1 分类抽样

12种植物中有10种(根据中国植物的研究,2013)植物的种类,从野外采集,个体耕种者和植物园。每个物种的多个样本(由于其有限的可用性除外)被收集,以确保涵盖了每个分类单元的形态和地理范围。样本总数为54个,所有相应的代金券样本均在中国医学科学院药用植物发展研究所(中国科学院药用植物发展研究所)的植物标本室。收集的样品的详细信息见表1。

2.2 DNA提取、PCR扩增和测序

根据制造商对植物基因组DNA试剂盒的说明(DP305, Tiangen生物技术公司,中国),从硅胶干树叶中分离出总DNA。特异性DNA片段通过标准聚合酶链反应(PCR)扩增。Chen等人(2010)对PCR和测序的引物进行了合成,反应条件见表2。PCR扩增在20 mL反应混合物中,包含10e30ng的基因组DNA模板,1个PCR缓冲液,1.5 mM MgCl2, 0.2 mM的每个dNTP, 0.2 mM的每个引物(由生命技术合成,中国)和1.5 U Taq DNA聚合酶(DR001, Takara,中国)。PCR产物用PCR清除试剂盒(AXYGEN, USA)进行纯化,并采用PCR扩增的引物在3730XL测序仪(美国应用生物系统)上进行测序。在本研究中,我们初步测试了5个潜在的DNA条码序列,包括psbA-trnH、ITS、ITS2、matk和rbcL,但在进一步的分析过程中,由于PCR扩增效率较低,matk被省略了(见表1)。

2.3 DNA序列数据分析

为了确保测序的准确性,对原始测序结果进行了校正,并使用CodonCode一致性3.0(CodonCode Co.,USA)进行了组装。低质量的序列(根据Chen等,2010)和引物序列被删除。对于ITS2,我们使用隐马尔可夫模型(HMMs) (Keller等,2009)来去除真菌中可能被污染的序列(Keller et al.,2009)。这里提交的修改后的序列已提交给GenBank数据库,它们的加入编号列在表1中。候选DNA条码与Clustal X V2.0一致。通过使用MEGA v4.1 (Kumar等, 2008),对输出数据进行处理,计算每个区域的Kimura-2-Parameter (K2P)距离。采用邻域法(Saitou 和 Nei, 1987)构建了系统发育树。为NJ树结构(Saitou和Nei, 1987)计算了1000个引导复制。为了比较特定的散度和内比的变化,计算平均间距离和最小的间距离,以描述特定的散度,计算出平均内部距离和聚结深度,用K2P距离矩阵来确定内部的变异,使用的软件是分类法1.0 (Meier等,2006)。物种鉴定方法最接近(Meier等,2006)。为了提高潜在条码的物种识别精度,使用GenBank DNA数据库中存储的序列数据,并在表3中列出序列名称和加入编号。需要特别注意的是,只选择了钩藤属序列的一部分,选择标准如下:(1)表1中包含了序列的分类单元名称;(2)提交日期在过去十年(2002年至2012年)之间;(3)序列的可靠性是毫无疑问的。

  1. 所示结果

3.1 PCR扩增效率、测序及序列特征分析

从钩藤属的54个样本中成功提取了基因组DNA。在PCR扩增和测序后,本研究共生成了163个新序列,已提交给GenBank数据库。表1(包括54个ITS2、38个rbcL、36个trnH-psbA序列)列出了它们的可访问性。与此同时,由于PCR扩增效率较低(只有37.0%),matk在后续分析中被忽略。表4列出了序列长度、GC比率和其他序列信息。

序列的长度从219到719个基点。最短的轨迹是,219-222 bp。每个位点的平均GC含量也不同,最高的是ITS2(达到66.2%),最低的是psbA-trnH(含27.0%)。

PCR扩增效率和测序成功率是评价DNAbarcodes的重要指标。在我们的研究中,PCR扩增效率从高到低分别为100.0% (ITS2)、70.4% (rbcL)、66.7% (ITS)和64.8% (psbA-trnH)。对于测序的成功率,四个位点均为100.0%。基于PCR扩增和测序的效率,对钩藤属最合适的DNA条码是ITS2。

表1在本研究中研究的钩藤属植物的植物材料和凭证信息

Taxon

Locality

Abbreviation

Herbarium code

Voucher number

ITS2

ITS

rbcL

psbA-trnH

Uncaria sessilifructus Roxb.

Jinghong, Yunnan

USE-1

USE01

KF881195

e

KF881122

e

Jinghong, Yunnan

USE-2

USE02

KF881196

e

KF881123

KF881160

Jinghong, Yunnan

USE-3

USE03

KF881197

e

KF881124

KF881161

Jinghong, Yunnan

USE-4

USE04

KF881198

e

KF881125

KF881162

Jinghong, Yunnan

USE-5

USE05

KF881199

e

KF881126

e

Longzhou, Guangxi

USE-6

USE06

KF881200

e

KF881127

e

GMBG

USE-7

USE07

KF881201

KF881249

KF881128

e

U. homomalla Miq.

Jinghong, Yunnan

UHO-1

UHO01

KF881202

KF881250

KF881129

KF881163

Wenshan, Yunnan

UHO-2

UHO02

KF881203

KF881251

KF881130

KF881164

Longzhou, Guangxi

UHO-3

UHO03

KF881204

KF881252

KF881131

KF881165

Longzhou, Guangxi

UHO-4

UHO04

KF881205

KF881253

KF881132

KF881166

Jinghong, Yunnan

UHO-5

UHO05

KF881206

KF881254

e

KF88

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