关于iFlora创建工作框架的建议

iFlora是依据传统植物分类学及相关学科的研究基础,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,以建成智能物种鉴定和数据提取的开放应用系统（智能装备）。通过与该系统的双向交流,一方面,可以不断整合新的数据和技术充实iFlora的内容和功能;另一方面,可以通过该系统的多种鉴定途径实现快速、准确和方便的物种鉴定,获取所需物种的相关信息,满足专业机构和公众对物种和生物多样性的认知要求。本文重点介绍了构成iFlora的应用装置和支撑该装置的实物库（凭证标本、分子材料和DNA库）的建设及其重要性;阐述了构成iFlora各单元的高度整合和集成的特点,以及基于计算机技术的物种信息数字化和开放的云计算数据分析处理服务平台的枢纽作用;并讨论了iFlora创建过程所面临的困难和挑战,以及拟研发的智能装备的框架和应用前景。     

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。     

遗传信息及其获取技术与iFlora

随着世界主要国家和地区传统植物志的完成和即将完成,植物学进入后植物志时代。由于学科的积累和科技的发展,新一代植物志（iFlora）成为植物志发展的必然。本文概述了iFlora的特点、主要构件和应用范围;介绍了近三十年来遗传信息及其获取技术的发展概况,以及它们在iFlora中的重要作用;讨论了目前技术条件下各类遗传信息获取技术的优劣和整合提高的方法;提出了iFlora实施过程中的阶段性目标;以及随着数据信息的快速积累,相关技术特别是快速、简便测序技术和设备的发展与iFlora可能的最终发展目标。     

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。     

iFlora系列进展之一：基于DNA条形码的“国家重点保护野生植物鉴定信息平台”建设完成

新一代植物志iFlora是融入新一代测序技术、DNA条形码、地理信息和计算机信息技术等新元素的智能植物志或智能装备（李德铢等,2012）。由中国科学院昆明植物研究所发起的iFlora计划的阶段性目标是构建中国维管植物和重要大型真菌的开放、共享的数据平台,为我国生物多样性研究、保护和可持续利用提供重要的技术支撑,     

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。     

新一代植物志：iFlora

进入21世纪,随着分子生物学及计算机信息等技术的快速发展,人们认知自然的手段和方式发生了根本性的变化。在现有电子植物志（eFlora）的基础上,融入新一代测序技术、DNA条形码数据、地理信息数据和计算机信息技术等新元素的新一代植物志（iFlora）应运而生。iFlora是通过系列关键技术的集成和攻关,构建便捷、准确识别植物和掌握相关数字化信息的新一代植物志（或智能装备）,它将极大地促进植物分类学和系统发育、演化生物学、生态学、生物地理学和保护生物学等相关学科的发展,有效地服务于生物多样性保护和生物资源可持续利用、国家生态安全和社会公共教育等,并进一步提升公众对生物多样性的认识。iFlora的实施,将为培育和拓展物种识别圈（taxasphere）和生物文化圈（bioliterate world）做出应有的贡献,并可能成为引领国际植物学发展新的生长点。     

高通量生物分析技术及应用研究进展

基因组学、蛋白组学、代谢组学等研究的兴起使得大量生物数据的快速获取和分析变得更加重要。传统的生物分析方法大多耗时、费力,已无法满足现代生命科学研究对海量生物信息的需要。高通量分析技术是快速获取大量生物信息的重要手段。对微阵列芯片、微流控芯片、焦磷酸测序、荧光偏振免疫分析、量子点荧光免疫分析等高通量生物分析技术进行了综述,简述了近几年高通量生物分析技术的研究重点和研究成果,并对其在食品安全、医学等方面的应用进行了简要介绍。     

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。     

The Next-Generation Flora iFlora

The 21st century has witnessed a rapid development in technologies of molecular biology and computer informatics. Fundamental changes have taken place in means and methods in which humans take cognition of the world. Based on the currently available eFlora and combining this with elements of next generation sequencing techniques, DNA sequence data, geographical information system data and computer information technology, the next-generation Flora (iFlora) is bursting. Through a series of key technological innovations and integrations, the main objective of iFlora is to construct the next-generation Flora, which will fulfill the function of accurately and rapidly identifying species and acquiring species related digital information. iFlora will greatly advance the development of plant taxonomy, phylogenetics, evolutionary biology, ecology, biogeography, conservation biology and other related disciplines. Furthermore, iFlora will be a valuable tool for biodiversity conservation and sustainable utilization of biological resources, ecological security, public education and services, and will profoundly promote public understanding of biodiversity. The application of iFlora will tremendously nurture and boost the taxasphere and bioliterate world, and will be a new focal point that may reshape modern botany at the global and regional levels.     

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。     

关于iFlora核心数据建设中的一些思考

物种是iFlora数据采集的基本对象,但我们面临的植物是一个庞大、复杂的体系,没有正确的分类认识和物种鉴定方法,就不能保证iFlora的准确构建。目前植物中存在着不少数量的疑难种、争议种．已定种分类界限的准确性以及复杂的种下分类单位,都给iFlora的构建带来了较大的问题。本文以作者近年来研究的薯蓣科（Dioscoreaceae）薯蓣属（DioscoreaL．）、蓼科（Polygonaceae）何首乌（PolygonummM虹orumThuna．）、唇形科（Lamiaceae）夏枯草属（PrunellaL．）等为主要例子．对iFlora核心数据中的DNA条形码信息及基础数据中形态学分类信息的建设提出几点思考。重点提出,关注物种尤其是广布种。由于其分布范围广泛,在不同分布区个体常表现出连续变化特征,而实际工作中往往会出现忽略连续变化特征而把1个种在分布区端点的居群鉴定为不同种的问题;因此应关注种的居群DNA条形码的变异幅度。     

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。