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,     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

iFlora科技领域云的建设构想

应对社会公众和国家相关行业和部门对植物物种认知的广泛需求,新一代植物志（iFlora）应运而生。为了服务于该研究计划,本文提出了iFlora科技领域云的建设构想,拟建设由云服务端(资源层、服务层)、植物志智能生成系统、客户端(应用层)和核心用户群组成的信息化协同工作环境和应用平台：即(1) 在云端搭建协同工作平台,用以整合植物DNA条形码标准数据库、植物多样性信息数据库、计算模型库等信息化资源;(2) 在虚拟化科研平台中嵌入智能生成系统,为终端用户生成和展示智能植物志;(3) 在客户端开发多平台移动应用程序,服务于终端用户和实际应用。该建设将遵循植物学发展的规律,在植物学与信息化融合的过程中,形成众多科学工作者能够共同参与的,可共享、无障碍、无缝链接的云工作环境。该环境将整合机器、网络和分类学家的认知能力,为公众认知植物世界提供智能的认知系统。     

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。     

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.     

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.     

基于MaxEnt模型模拟肯尼亚茜草科河骨木属植物的潜在分布及其在植物志中的应用初探

物种分布模型目前被广泛应用于生物学、生态学和保护生物学的各个领域。该文以肯尼亚茜草科河骨木属（Afrocanthium ）为例,利用最大熵模型（MaxEnt）模拟植物在当前气候情景下的潜在分布,并将这些分布图利用于正在编写的《肯尼亚植物志》中。结果显示,基于足够的原始标本记录,模型能够很好地模拟出每种植物的潜在分布区域。相比传统和新一代植物志仅提供标本信息点或是粗略分布图,《肯尼亚植物志》预采用的潜在分布图,将为志书使用者提供更加全面、实用的信息。     

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。