植物物种的快速鉴定与iFlora：DNA条形码在马先蒿属中的应用

DNA条形码技术就是利用一段较短的标准DNA序列对物种进行快速鉴定。与基于植物外部形态特征的传统分类鉴定方法相比,DNA条形码具有高效、准确,且易于实现自动化和标准化的特点。马先蒿属（PedicularisL．）植物具对生（轮生）叶的种类70％以上分布在中国．近缘种间形态上非常相似,鉴定较为困难。研究选取马先蒿属具对生（轮生）叶类群43种164份样品,利用叶绿体基因（rbcL、matK、trnH-psbA）和核基因（ITS）条形码片段,采用建树法和距离法检验4个条形码对这些物种的鉴定效果。结果表明,ITS片段用于建树法和距离法的鉴别率分别为81．40％和89．57％,其鉴别率高于3个叶绿体基因片段和任一基因片段的组合条码。另外,利用ITS成功解决了一些疑难种的分类问题。DNA条形码在马先蒿属研究中的实用性为新一代植物志（iFlora）实现物种的快速和准确鉴定提供了有力支持,并能为分类学、生态学、进化生物学、居群遗传学和保护遗传学等分支学科的研究提供重要信息。     

iFlora与植物志修订的若干思考——以杜鹃花科白珠树属为例

结合现代植物学、DNA测序与信息等关键技术而产生的新一代智能植物志（iFlora）,其研发中最首要和迫切的任务之一就是如何将前沿、准确和完善的植物数据信息进行特色整合及智能化处理,为用户提供一个客观而科学的,具理论和实际应用为一体的植物学知识共享平台,并有效地为国民经济发展提供有价值的植物资源信息渠道。本文简要介绍了与传统植物志和目前常用的电子植物志数据库相区别的iFlora数据信息的分级内容、特点和功能,并强调了作为iFlora的核心数据信息,即用于物种鉴定的植物DNA条形码、关键形态学分类特征、植物图像等识别数据,以及分子系统发育数据等。以杜鹃花科（Ericaceae）白珠树属（Gaultheria）和其属下红粉白珠（G.hookeri）为例,介绍了iFlora采用的三类数据（核心数据、基础数据和拓展数据）构成的三级信息及其功能,同时探讨了信息整合时可能遇到的问题。     

基于系统发育分析的DNA条形码技术在澄清芍药属牡丹组物种问题中的应用

清晰的物种概念是材料正确鉴定的基础,是DNA条形码技术应用的前提.本文通过芍药属牡丹组植物DNA条形码数据的系统发育分析,揭示牡丹组植物的进化谱系及其与分类上“物种”的关系.在此基础上分析DNA条形码技术在牡丹组植物中应用的可能性.同时,以芍药科芍药属牡丹组植物为例,讨论DNA条形码技术在应用中存在的问题与解决方案.研究材料包括牡丹组植物目前已知的几乎所有的变异类型（种或种下分类群）共40份.DNA序列来自叶绿体基因组ndhF,rps16-trnQ,trnL-F和trnS-G4个基因,共有（含插入/缺失）5040个位点,包含96个变异位点,其中信息位点69个;核基因组GPAT基因2093~2197bp,变异位点（含插入/缺失）总数279个,其中信息位点148个.叶绿体基因组与核基因组所揭示的包括四川牡丹、矮牡丹、卵叶牡丹和紫斑牡丹在内的进化线与根据形态所建立的物种限定不吻合：（ⅰ）叶绿体基因分化明显但核基因没有明显分化——四川牡丹和紫斑牡丹的各居群系统;（ⅱ）核基因分化显著而叶绿体基因分化很小——矮牡丹和卵叶牡丹.因为这些居群系统之间存在一定程度的地理隔离,但不存在生殖隔离,出现这种两个基因组数据背离的现象可能是由于不同居群系统在进化历史中捕获了其他居群系统的叶绿体基因组.这些基因作为牡丹组植物DNA条形码的适合性分析显示,叶绿体基因在种间或居群系统之间的变异是种或居群系统内变异的4.82倍,GPAT基因在种间或居群系统之间的变异是种或居群系统内变异的2.21倍,说明这些基因可作为牡丹组植物的DNA条形码.种间或居群系统之间完全分化位点的统计结果表明,这些种或居群系统之间存在相互区别所必需的位点.通过牡丹组植物DNA条形码分析,认为：（ⅰ）物种概念对DNA条形码技术能否成功应用有十分重要的影响,拟应用DNA条形码的类?     

植物物种的快速鉴定与iFlora: DNA条形码在马先蒿属中的应用

DNA条形码技术就是利用一段较短的标准DNA序列对物种进行快速鉴定。与基于植物外部形态特征的传统分类鉴定方法相比, DNA条形码具有高效、准确,且易于实现自动化和标准化的特点。马先蒿属（Pedicularis L.）植物具对生（轮生）叶的种类70%以上分布在中国,近缘种间形态上非常相似,鉴定较为困难。研究选取马先蒿属具对生（轮生）叶类群43种164份样品,利用叶绿体基因（rbcL、matK、trnH psbA）和核基因（ITS）条形码片段,采用建树法和距离法检验4个条形码对这些物种的鉴定效果。结果表明,ITS片段用于建树法和距离法的鉴别率分别为81.40%和89.57%,其鉴别率高于3个叶绿体基因片段和任一基因片段的组合条码。另外,利用ITS成功解决了一些疑难种的分类问题。DNA条形码在马先蒿属研究中的实用性为新一代植物志（iFlora）实现物种的快速和准确鉴定提供了有力支持,并能为分类学、生态学、进化生物学、居群遗传学和保护遗传学等分支学科的研究提供重要信息。     

应用DNA条形码对植物标本的核查

DNA条形码主要目的是物种鉴定和新物种或隐存种的发现,而DNA条形码参考数据库是物种快速鉴定的重要基础。目前中国维管植物DNA条形码参考数据库正在建设之中,借助于公共数据库（NCBI）和初步建立的中国植物DNA条形码参考数据库,运用DNA条形码数据开展了植物标本鉴定的核查工作：（1）比较DNA序列信息与标本鉴定信息,从科、属、种级水平查找鉴定错误的标本;（2）基于有较好研究基础的DNA条形码参考数据库,开展未知标本的鉴定;（3）通过对标本核查的总结,提出DNA条形码参考数据库建设过程中的几点建议。     

iFlora中的种子形态学信息

植物种子形态特征的“多样性”和“保守性”在物种鉴别、分类和系统发育研究等方面具有重要价值。本文探讨了种子形态学信息在新一代植物志（或智能装置）iFlora中的应用,提出在iFlora中增加种子形态信息的必要性。种子形态特征不仅可作为iFlora中物种分类鉴定的重要参考性状．验证iFlora中分子鉴定和系统关系研究的结果,同时还能够进一步丰富iFlora中物种数据信息。     

Metabarcoding技术在植物鉴定和多样性研究中的应用

目前植物学研究已进入后植物志时代,iFlora的实现需要以传统植物分类学及相关研究为基础,整合基于高通量测序的DNA条形码（DNAbareoding）技术并开发便携式快速鉴定仪器及构建信息平台。传统植物鉴定多基于形态学分类,而近年来快速发展的DNA条形码快速鉴定技术被各界分类学家认可,在植物鉴定中也被广泛应用。但DNA条形码技术仍存在一些问题亟待解决,如种的鉴定需要多个条形码的解析、Sanger测序平台无法处理混合样品。本文介绍了传统植物分类技术和DNA条形码技术在植物研究中的应用和遇到的瓶颈;并重点介绍了基于高通量测序的metabarcoding技术在植物鉴定及多样性研究中的应用及前景,及其与iFlora的关系。     

构建基于磁珠微流控芯片的iFlora遗传信息高效获取系统

磁珠以其比表面积大、易与生物分子耦联、操控方便等优点,在生命科学中得到了广泛应用。随着微机电系统（MicroElectroMechanicalSystems,MEMS）技术的发展,将磁珠应用到微流控芯片中构建磁珠微流控分析系统,为生物样品分离、检测提供了一种全新方法。新一代植物志iFlora融入现代DNA测序技术．应用高速发展的信息、网络技术及云计算分析平台,收集、整合和管理植物物种相关信息,以实现物种智能鉴定和数据提取,而包括DNA条形码在内的遗传信息及其获取技术在iFlora中的作用至关重要。本文重点概述了基于纳米磁珠的微流控芯片技术及其在分子生物学领域中的应用,提出构建基于纳米磁珠微流控芯片的iFlora遗传信息采集系统,在微芯片上完成从DNA提取到测序全过程,实现物种遗传信息的快速、高效获取。     

关于植物DNA条形码研究技术规范

DNA条形码是利用标准的基因片段对物种进行快速鉴定的技术,已经成功用于生物物种分类和鉴定、生态学调查和生物多样性评估等研究领域。尽管生命条形码数据（BOLD）系统提供了主要针对动物类群DNA条形码研究的技术规范,但由于植物本身的生物学特性与所使用的条形码不同,因此已有技术规范并不完全适用于植物DNA条形码的研究。本文根据植物DNA条形码研究的特点与我国的实际情况,编写了植物DNA条形码研究技术标准和规范指南,具体包括十个方面的内容,即植物DNA条形码研究的样品采集策略;植物标本和野外数据的采集规范;植物标本图像信息的采集规范;植物DNA材料的采集规范;植物DNA材料的干燥与保存规范;植物总DNA的质量标准及保存规范;植物标准DNA条形码的选择与通用引物;DNA条形码的扩增与测序;DNA条形码数据的命名、编辑和提交规范;以及DNA条形码数据分析。我们期望通过这些标准规范的实施和在实践中的不断修订和完善,能为我国学者开展植物DNA条形码和iFlora研究提供参考和借鉴。
关键词：植物DNA条形码;技术规范;物种鉴定;标准;新一代植物志     

中国秋海棠属（秋海棠科）植物的DNA条形码评价

秋海棠属植物种类繁多,形态变异多样,导致种类的系统放置混乱,近缘种类鉴定困难。利用DNA条形码实现物种快速准确的鉴定技术具有不受形态特征约束的优势,为秋海棠属植物的分类鉴定提供了新的方法。本研究选择4个DNA条形码候选片段（rbcL,matK,trnH-psbA,ITS）对中国秋海棠属26种136个个体进行了分析。结果显示：叶绿体基因rbcL,matK和trnH-psbA种内和种间变异小,对秋海棠属植物的鉴别能力有限：ITS／ITS2种内和种间变异大,在本研究中物种正确鉴定率达到100％／96％,可考虑作为秋海棠属DNA条形码鉴定的候选片段。研究结果支持中国植物条形码研究组建议将核基因ITS／ITS2纳人种子植物DNA条形码核心片段中的观点。     

我国云南食用牛肝菌的DNA条形码研究

iFlora是结合传统分类学与DNA测序和信息技术,通过系列关键技术进行集成,构建便捷、准确识别物种和掌握相关数字化信息的新一代智能植物志。iFlora研发中首要和迫切的任务之一就是寻找适合于大多数植物和经济蘑菇的标准DNA条形码序列。为筛选适合大型经济蘑菇的DNA条形码,本研究以云南食用牛肝菌为例,选取野生食用菌市场上常见的、被当地人认为的4“种”牛肝菌为研究对象,利用核糖体大亚基（nrLSU）、翻译延长因子1-α（tefl-α）、RNA聚合酶II大亚基（rpbl）和RNA聚合酶II的第二个大亚基（rpb2）四个DNA序列,使用真核生物通用引物进行扩增、测序和测试。研究发现这4“种”样品实际上代表了12个独立的物种,进一步研究表明4个候选片段的扩增和测序成功率均为100％,且不存在种问和种内变异的重叠。4个片段的物种分辨率均较高,但与nrLSU相比,rpbl、tefl-α和rpb2具有更为明显的条形码间隔。鉴于rpbl比tefl-α和rpb2具有更高的种间变异和较低的种内变异,建议将rpbl作为牛肝菌属的核心条形码,tefl-α和rpb2可作为该属的辅助条形码。     

植物物种、模式产地种群调查与iFlora

澄清植物种类是植物分类学研究的基础,也是开展iFlora编研的前提,而植物物种调查则为其提供了最为基础和重要的研究素材。传统的植物物种调查,或以植物区系调查为目的,或是专类植物资源搜集．往往较为忽视种群层面的调查。iFlora计划中,基于地方种群的植物物种调查应予以重视和贯彻实施。系统的植物物种调查将以“个体（标本）一（地方繁育）种群一物种”为核心展开,其中地方繁育种群是调查的中心环节。调查内容将兼顾种群的形态学、生态学和遗传学三方面的学科需求,以期获得全面详实的物种数据,并藉此建立一套完整规范的物种“档案”。在整个植物物种调查中,“模式产地种群”是关注的重点,需制定缜密的调查方案并优先实施。由于模式标本的残缺、原始描述的简略,在未来的物种分类研究中,植物分类学者必须认真考虑“产地模式标本”和“模式产地种群”所扮演的重要角色。作为自然界中客观存在的群体,“模式产地种群”不仅仅是模式标本的注脚和补充,它犹如地质学上的“金钉子”．将为研究者提供最为权威和充分的形态学、生态学和遗传学等研究信息,从而真正将物种分类研究从“故纸堆”的困境中解放出来。     

石松类和蕨类植物的主要分类系统的科属比较

石松类和蕨类植物在秦仁昌（1978）系统、《中国蕨类植物科属志》、《中国植物志》、Christenhusz维管植物线性排列系统中和“FloraofChina”的科属组成、数量存在很大差异。秦仁昌（1978）系统收录63科223属,《中国蕨类植物科属志》63科226属,《中国植物志》61科220属、Chnstenhusz线性排列系统38科163属和“FloraofChina”38科177属。本文通过比较石松类和蕨类植物的几个主要分类系统中科属的变动情况,拟为新一代植物志（iFlora）中石松类和蕨类植物的编研提供依据。同时,还指出了几个主要的分类系统中关于中文名、拉丁名以及命名人的不一致和错误．为进一步研究提供检索和鉴定参考。     

馆藏植物标本与iFlora

构建准确、有效的物种遗传信息库并运用其作为主要的物种鉴定检索数据库,是新一代植物志（iFlora）与传统植物志的本质区别。采集并准确鉴定数以万计的植物样品用于建立遗传信息库存在一定困难,随着遗传信息获取技术的快速发展,使馆藏植物标本成为获取遗传信息的重要补充,并具有提升遗传信息库建设速度和可靠性的较大潜能。本文结合已有的研究和实验室多年工作实践,论述了植物标本作为iFlora物种遗传信息提取材料的可行性和不可替代性;总结了标本遗传信息提取过程中的主要困难和存在问题,并提出一些解决方法;阐述了使用馆藏标本特别是利用模式标本材料构建遗传信息标准库对iFlora构建的重要作用和意义。     

从文献情报分析看iFlora 的发展趋势

在网络化、信息化逐渐改变人们学习、认知和生活的背景下,本文检索并分析了与iFlora研究相关的DNA条形码、生物多样性信息库、基因测序技术、移动鉴定设备等研究论文和情报,取得下列结果：（1） 植物DNA条形码的研究对象以及研究领域在不断延伸和扩展,但寻找高分辨率的DNA条码和组合片段仍是研究热点,相关的植物分类学、系统发育与演化、生态学、植物多样性等研究也在快速发展;（2） 生物多样性信息数据库建设爆发式增长,为iFlora的知识积累和扩展奠定了基础;（3） 第三代DNA测序技术的发展,快速测序设备的小型化将成为可能;（4） 物种认知和识别的初级移动设备已经出现;（5） 信息技术与植物科学等研究的结合,促进跨领域的研究合作和产品开发。本文讨论了iFlora研究计划,表明其是未来植物多样性研究的发展趋势。     

经典植物分类学的发展与iFlora

简要介绍了经典植物分类的基础工作,即鉴定、描述、命名和分类,以及发展动向。作者认为计算机辅助鉴定（如delta intkey）将成为形态鉴定的常规手段;模式识别技术是植物图像鉴定的发展方向;突出物种遗传本质的分子鉴定将成为植物物种鉴定的核心。DELTA系统或类似的符合计算机逻辑的分类学描述语言将成为新一代植物志（iFlora）的基本语言。近20年来,一些学者逐渐表现出对现行植物命名法规的质疑和修改意愿,特别是生物法规草案（Draft BioCode）和谱系法规（PhyloCode）两个试行法规的诞生。它们促进对法规的革新与完善,并在iFlora中得以体现。以APG系统为代表的分子系统发育研究已经成为植物系统分类研究的主流,但在物种层面,物种的界定仅仅依靠分子信息显然是不够的,而必须运用综合的特征性状信息进行分析解读,真正实现物种在形态、遗传信息等综合性状的融合统一。了解和掌握这些新的技术和研究成果,无疑对于iFlora设计和编研有着重要的参考意义,而基于新技术和新理念的iFlora也将成为植物分类最新发展成果的集中体现。     

亚热带森林乔木树种DNA条形码研究——以哀牢山自然保护区为例

作为新一代植物志iFlora的重要组成部分,DNA条形码已经成为物种鉴定中重要且有效的方法。本研究以亚热带森林的乔木树种为研究对象,开展了DNA条形码的尝试性工作。为评估DNA条形码对鉴定亚热带森林树种的有效性,收集并研究了来自哀牢山自然保护区内5l科111属中204个树种的525个乔木个体。结果显示,所选4个DNA片段（rbcL,matK,trnH-psbA和ITS）的PCR扩增成功率都超过90％;测序成功率rbcL和matK最高,分别为90．7％和90．5％,trnH-psbA次之（83．6％）,ITS最低（73．5％）,表明4个片段在亚热带森林乔木中都具有较好的通用性。应用BLAST与NJ Tree两种方法,对物种和属水平的鉴别成功率进行统计,发现单片段中ITS最高,分别为68．4％-81．3％和99．0％～100％,核心条码rkL和matK组合的成功率是52．8％～60．2％和86．7％～90．5％,再与补充条码trnH-psbA和ITS联合,可以成功鉴别74．7％～79．6％哀牢山自然保护区亚热带森林中的乔木物种。由于ITS片段在亚热带森林部分重要树种类群（樟科和壳斗科等）中的测序成功率较差,所以对这些植物类群采用trnH-psbA作为DNA条形码是一个更好的选择。     

Some Considerations on Data Integration for the Next-Generation Flora (iFlora) and Flora Revision—— A Case Study of Gaultheria (Ericaceae)

The next-generation intelligent Flora (iFlora) is designed to integrate current botanical knowledge, with molecular biology information and computer technology. The most important and urgent task for iFlora development is to search for an approach to incorporate all useful data into an accurate, most up-to-date and complete information database for a taxon, and hierarchically classify these data to meet different demands from iFlora users, to provide the user an authentic, scientific research based platform for sharing botanic knowledge, and associated valuable information for the benefit of national economy and quality of our life. In this study, we summarized the innovations, hierarchical classifications and functions of data for iFlora, in contrast of that of the previous Floras and the frequently used digital plant databases or eFloras. The innovation and essential of data compilation and integration of the iFlora was emphasized as intelligent assembly of data from DNA barcodes, key morphological characters, digital images and molecular phylogenetics with the support of computer techniques to achieve intelligent plant identification. We attempted to integrate previously assembled research data into the iFlora, and list three hierarchically classified data and their functions, and related issues, with the genus Gaultheria and one of its species, G.hookeri, as test case.