The identification of eight woody genera of the Caprifoliaceae by selected features of their root anatomy

The root anatomy of eight woody genera of the Caprifoliaceae cultivated in the British Isles was investigated. Special emphasis was placed on the characters that can most easily be used to identify roots from this family. These were found to be:(i) in the bark, the arrangement of phloem fibres or stone cells (if present) and (ii) in the xylem, the type (scalariform or simple) and shape of vessel perforation plates, type and arrangement of cells in rays and the presence or absence of spiral thickening (especially on fibre tracheids). Vessel characters were found to be inconstant in samples of some species grown in different environmental conditions.     

六道木属六道木组种间关系的AFLP分析和黄花六道木中国分布新记录的认定

用荧光标记AFLP技术对东亚产六道木属六道木组作了系统关系分析。我们采用 5对AFLP引物 ,对六道木属 9个物种 ,锦带花属和猬实属各 1个物种共 16份样品进行分析 ,共获得 988个位点。不同引物所获得的结果具有很高的相容性 ,Mantel相关系数为 0 72 5～0 919,说明AFLP技术适用于六道木属的种间关系分析。用邻接法 (neighbor joining)对 16个样品 988个位点的分析生成的系统树获得很高的自展分析 (bootstrap)支持率。树系图表明 ,猬实属与六道木属管花六道木组有密切的关系。在六道啪组内 ,温州六道木与糯米条的关系密切 ,单花六道木与大花六道木差异很小 ,黄花六道木与日本产的近缘种组成一单系分支。本文认定 ,根据形态特征鉴定浙江永嘉的标本为黄花六道木 (AbeliaserrataSieb .etZucc .)是正确的 ,属中国分布新记录。文章最后补充描述了中国产的黄花六道木。黄花六道木在中国的发现进一步证明中国植物区系与日本植物区系的密切关系。     

MatriX Generator （MG）：一个基于DNA片段的0／1矩阵生成程序

分子群体遗传学研究的特点是取样量人——存在于群体样本中的遗传变异必须要充分代表该群体和该物种的遗传变异量及分析的位点数多——位点样本必须恰当代表基因组。大样本的群体取样和位点取样产生大量的原始数据,使原始数据人工处理非常困难甚至不可能,从而迫切需要原始数据处理的自动化。目前一些大公司提供的凝胶图像收集仪器和配套的软件已经使原始数据的获取基本上自动化或半自动化。获得DNA片段分子量数据后,必须把这些分子量数据转变成可反映操作单位(样本)之间关系的数据矩阵,原来用于计算分子量的那些软件已不实用或派不上用场。目前,除了用于fAFLP的Binthere弥补了部分不足外,还没有此类软件。Binthere存在固定栏宽(Bin)的缺陷,也就是将分子量最大值与最小值之间等分的方法来归纳不同操作单位(OUT)之间的异同,使得分子量绝对值差很小的数据可能被归入不同的栏,导致结果不正确。为了解决这类问题,我们设计编写了一个新的软件,取名为Matrix Generator (MG)。与同类软件相比,MG具有两个主要优点：(1)采用动态栏宽和智能归并算法,克服了固定栏宽可能造成的错误：(2)可用于非荧光标记的分子标记技术。MG的基本思路是：分子量差异越小的片段,越可能是同缘片段,越应该处于相同的栏内。为此,我们采用绝对对应的动态过程。也就是说,从最小分子量到最大分子量之间的栏目数不是事先确定,而是由所分析的所有样品的特点和所使用的凝胶的分辨率(用户根据凝胶的特点给出数值)决定的。当两片段的差异小于凝胶所能达到的分辨率时,两片段被认为是同缘片段而归入相同的栏内。归并的过程从差异最小值开始,直至任意两片段的差异都大于凝胶的分辨率为止。这样就排除了同缘片段被隔离或者非同缘片段被合并的错误,从而使最可能同缘的片段归结在同一位点。MG第一版(v1．0,DOS版)集中体现了实用和易用的优点而没有包含同类软件所具有的一些功能,所以MG必须与其他软件结合使用。对于非荧光标记的分子标记技术,如RAPD、RFLP、AFLP等,可用Quantity One等软件得到分子量,用Excel生成样品与(分子量数据代表的)DNA片段矩阵,然后用MG处理。对于荧光标记的分子标记技术,如fAFIP、fSSR等,除可以用Excel牛成矩阵外,可直接用Binthere和Genotyper等生成分子量矩阵,然后用MG处理。MG输出的矩阵经过适当编辑后,就可用后续的软件如Paup、Ntsys、Philip等运算。为了检验MG的有效性,我们用六道木属(Abelia)的AFIJP分析数据进行检验,14个样品的DNA片段分别用Binthere和MG进行处理。前者得到295个含信息的位点,后者得到210个含信息的位点。用Nei and Li (1979)的算法分别计算距离矩阵并对两距离矩阵作Mantel检验。结果,两矩阵之间存在一定的差别,但相似性系数高达0．941 63,说明两种方法总体上会得到相似的结果,但局部会有所不同。用Paup对两矩阵作进一步分析,生成两个Neighbor-joining (NJ)树。结果表明,MG生成的数据更符合实际情况,而且分辨率高。     

中国忍冬科分布新记录——温州六道木

温州六道木Abelia spathulata Sieb. &; Zucc.原来被认为特产于日本, 最近发现也分布在我国浙江省永嘉县四海山。温州六道木与糯米条A. chinensis R. Brown的亲缘关系最近, 但温州六道木聚伞花序仅2花, 生于小枝顶端; 花冠白色或粉红色, 长2-3 cm, 钟状, 裂片二唇形; 雄蕊不伸出花冠筒外。糯米条聚伞花序多花, 集生于小枝顶部叶腋成圆锥花序状; 花冠白色, 长0.5-1 cm, 漏斗状, 裂片近辐射对称; 雄蕊显著伸出花冠筒外。     

贵州六道木属一新种——荔波六道木

报道了贵州忍冬科（Caprifoliaceae）六道木属（Abelia R. Br.）1个新种,即荔波六道木（Abelia lipoensis M. T. An et G. Q. GOU）。新种与糯米条（A. chinensis R. Br.）近缘,不同点在于小枝和叶背无毛,花序宽大,疏松,呈宽圆锥状,花萼裂片近无毛,花冠小,长6~9 mm,白色,与萼裂片近等长或稍长。     

Matrix Generator(MG):一个基于DNA片段的0/1矩阵生成程序

分子群体遗传学研究的特点是取样量大--存在于群体样本中的遗传变异必须要充分代表该群体和该物种的遗传变异量及分析的位点数多--位点样本必须恰当代表基因组.大样本的群体取样和位点取样产生大量的原始数据,使原始数据人工处理非常困难甚至不可能,从而迫切需要原始数据处理的自动化.目前一些大公司提供的凝胶图像收集仪器和配套的软件已经使原始数据的获取基本上自动化或半自动化.获得DNA片段分子量数据后,必须把这些分子量数据转变成可反映操作单位(样本)之间关系的数据矩阵,原来用于计算分子量的那些软件已不实用或派不上用场.目前,除了用于fAFLP的Binthere弥补了部分不足外,还没有此类软件.Binthere存在固定栏宽(Bin)的缺陷,也就是将分子量最大值与最小值之间等分的方法来归纳不同操作单位(OUT)之间的异同,使得分子量绝对值差很小的数据可能被归入不同的栏,导致结果不正确.为了解决这类问题,我们设计编写了一个新的软件,取名为Matrix Generator(MG).与同类软件相比,MG具有两个主要优点:(1)采用动态栏宽和智能归并算法,克服了固定栏宽可能造成的错误;(2)可用于非荧光标记的分子标记技术.MG的基本思路是:分子量差异越小的片段,越可能是同缘片段,越应该处于相同的栏内.为此,我们采用绝对对应的动态过程.也就是说,从最小分子量到最大分子量之间的栏目数不是事先确定,而是由所分析的所有样品的特点和所使用的凝胶的分辨率(用户根据凝胶的特点给出数值)决定的.当两片段的差异小于凝胶所能达到的分辨率时,两片段被认为是同缘片段而归入相同的栏内.归并的过程从差异最小值开始,直至任意两片段的差异都大于凝胶的分辨率为止.这样就排除了同缘片段被隔离或者非同缘片段被合并的错误,从而使最可能同缘的片段归结在同一位点.MG第一版(V1.0,DOS版)集中体现了实用和易用的优点而没有包含同类软件所具有的一些功能,所以MG必须与其他软件结合使用.对于非荧光标记的分子标记技术,如RAPD、RFLP、AFLP等,可用Quantity One等软件得到分子量,用Excel生成样品与(分子量数据代表的)DNA片段矩阵,然后用MG处理.对于荧光标记的分子标记技术,如fAFLP、fSSR等,除可以用Excel生成矩阵外,可直接用Binthere和Genotyper等生成分子量矩阵,然后用MG处理.MG输出的矩阵经过适当编辑后,就可用后续的软件如Paup、Ntsys、Philip等运算.为了检验MG的有效性,我们用六道木属(Abelia)的AFLP分析数据进行检验,14个样品的DNA片段分别用Binthere和MG进行处理.前者得到295个含信息的位点,后者得到210个含信息的位点.用Nei and Li(1979)的算法分别计算距离矩阵并对两距离矩阵作Mantel检验.结果,两矩阵之间存在一定的差别,但相似性系数高达0.941 63,说明两种方法总体上会得到相似的结果,但局部会有所不同.用Paup对两矩阵作进一步分析,生成两个Neighbor-joining(NJ)树.结果表明,MG生成的数据更符合实际情况,而且分辨率高.