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菝葜科DNA条形码研究及数据库构建

作　者: 邵仲达
导　师: 傅承新
学　校: 浙江大学
专　业: 植物学
关键词: 菝葜科 DNA条形码 ITS matK rbcL 数据库
分类号: Q943
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

菝葜科(Smilacaceae)包括2个属,菝葜属(Smilax)和肖菝葜属(Heterosmilax)约200种,是一个世界性广泛分布的分类较为困难的单子叶植物科。本研究在barcording理论和方法以及本研究室20多年对该科的世界性研究并结合世界菝葜科分类的历史的数据基础上,通过分子生物学和计算机网络技术,对菝葜科植物进行DNA条形码研究和植物数据库构建。探讨了DNA条形码在菝葜科植物中的鉴定能力及评价了DNA条形码用于揭示菝葜科的物种界限的功能与意义。通过整理各国植物志和多年采集整理的菝葜科标本,以及形态、解剖、花粉、染色体、分子、生物地理、古化石等研究数据和研究成果,建立菝葜科数据库,以促进菝葜科信息的管理和共享,推动菝葜科的研究深入。主要研究结果如下：1.菝葜科植物DNA条形码研究DNA条形码(DNA barcoding)技术是利用短的DNA片段对生物物种进行识别和鉴定的一种新的分子生物学技术,通过实现对物种的快速鉴定,从而克服传统分类学研究方法的不足。本研究选取了核心条形码叶绿体片段rbcL和matK以及核基因内转录间隔区ITS这三个DNA片段作为标记,对菝葜科75个种,227个个体进行了研究。使用Barcoding gap检验结果显示ITS, rbcL, matK都没有明显的gap。使用Wilcoxon signed rank tests检测条形码种间和种内遗传差异的结果显示,种间差异ITS>> rbcL>>matK,种内差异ITS>>bcL=matK。使用NJ、UPMGA、ML、MP分析方法检测了菝葜科单片段和多片段条码的聚类情况,揭示单片段中ITS具有最强鉴定能力,可鉴别59.7%的物种；rbcL和matK分别为42.7%和36.0%。组合片段rbcL+matK+ITS和rbcL+ITS的鉴定能力最强且大于单片段,可鉴定69.4%的物种。认为从节约成本和实验效率角度考虑,我们建议采用2个片段组合应用在对菝葜科的物种鉴别中,即rbcL+ITS。本文对不能鉴别的30%物种进行了分析,认为可能有两个原因：一是遗传上本来就未分化完全,是一复合群；二是可能的鉴别错误,本文对其进行了分析。2.菝葜科数据库构建在前人研究基础上,本研究构建了一个世界菝葜科植物数据库,该数据库为关系式数据结构,内容包含菝葜科概述、化石特征、外部形态、解剖特征、染色体、花粉、果实种子形态、DNA分子数据、基因组特征、化学成分、菝葜科相关文献等研究内容。菝葜科植物属名、异名、别名、地理分布、海拔、生境、形态特征、种子形态、种皮微结构、染色体核型、标本图片、活植物图片、DNA分子数据等物种信息数据。总数据量50个GB,是国内第一个单科单属植物数据库。网站系统平台委托深圳图派科技有限公司开发,采用中英文网站,功能包括：关键字搜索功,访问量统计功能,网站后台管理功能。网站具有便于访问、信息结构清楚、操作简单、便于日常维护等优点,促进菝葜科植物研究成果的交流与共享,为菝葜科研究进一步探索奠定基础。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-11
第一章引言  11-28
  1.1 菝葜科简介  11
  1.2 菝葜科研究历史与背景  11-17
    1.2.1 菝葜科范围的界定和系统位置  11-13
    1.2.2 形态解剖学研究  13
    1.2.3 细胞染色体研究  13-14
    1.2.4 孢粉学研究  14-15
    1.2.5 分子系统学及地理分布研究  15-16
    1.2.6 化石记录  16
    1.2.7 菝葜科的分类研究  16-17
  1.3 DNA条形码技术简介  17-24
    1.3.1 DNA条形码概念及意义  17-19
    1.3.2 国内外研究概况  19-21
    1.3.3 研究方法及相关理论  21-22
    1.3.4 数据分析方法  22-24
  1.4 菝葜科数据库研究背景  24-27
    1.4.1 数据库简介  24
    1.4.2 植物分类数据库进展  24-26
    1.4.3 建立菝葜数据库的重要性  26-27
  1.5 本研究的内容及目的  27-28
第二章菝葜科植物DNA条形码研究  28-51
  2.1 材料与方法  29-41
    2.1.1 材料  29-35
    2.1.2 方法  35-37
    2.1.3 系统树构建方法  37-41
  2.2 结果与分析  41-45
    2.2.1 条形码特征分析  41
    2.2.2 物种单系性检测  41-44
    2.2.3 Wilcoxon signed rank检验  44-45
    2.2.4 Barcoding gap检验  45
  2.3 讨论  45-51
    2.3.1 核心条码rbcL和matK评估  45-47
    2.3.2 辅助片段ITS评估  47
    2.3.3 组合片段  47-48
    2.3.4 菝葜科物种分类的问题  48-51
第三章菝葜科数据库构建  51-71
  3.1 材料与方法  51-57
    3.1.1 材料  51-52
    3.1.2 方法  52-57
  3.2 结果与演示  57-71
    3.2.1 主页页面  57-58
    3.2.2 菝葜科数据库  58-65
    3.2.3 研究进展和成果页面  65-66
    3.2.4 研究室简介页面  66-67
    3.2.5 联系我们页面  67-68
    3.2.6 辅助栏目页面  68-69
    3.2.7 网站后台登录及编辑页面  69-71
第四章小结与展望  71-73
  4.1 结论  71
  4.2 展望  71-73
参考文献  73-80
附件  80-82
附录  82-83
致谢  83

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