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基于DNA条形码对北京地区蔷薇科花卉上蚜虫的快速鉴定
  • ISSN号:2095-1353
  • 期刊名称:《应用昆虫学报》
  • 时间:0
  • 分类:S68[农业科学—观赏园艺;农业科学—园艺学]
  • 作者机构:[1]中国科学院动物进化与系统学重点实验室,北京100101, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:资助项目:国家杰出青年基金(31025024);科技部基础工作专项(201IFY120200);国家基金委动物学特殊学科点(J1210002)和中国科学院动物进化与系统学重点实验室开放课题(0529YX5105).致谢:方燕、李星怡、刘虹、黄晓磊、王彦青、王哲、徐天公、杨晋宇、郁娟娟、张东、张合彩、张宏顺、张彦周为本研究采集样品,杨分地帮助制作玻片标本,在此一并表示诚挚的谢意.
中文摘要:

蔷薇科花卉植物是北京城市绿化的主要观赏植物,也是多种蚜虫的寄主植物。由于蚜虫体型小,形态特征特化或退化,具有复杂的多型现象,依据传统的形态学特征往往无法实现对物种的准确而快速的鉴定,因此会影响对蚜虫的及时有效防治。本研究应用DNA条形码技术,基于COI基因序列分析,对北京地区主要蔷薇科花卉上的蚜虫进行编码,试图在花卉种植和害虫防治时用于物种的快速、准确鉴定。实验得到9属12种蚜虫的65条COI基因序列,种内平均差异为0.70%,种间平均差异为9.45%,最高可达12.59%。基于COI序列构建了NJ树和MP树,绝大多数物种的样品有效地聚为一支,且支持率达到了90%以上,构建的系统发育树可以很好的显示相同物种样品的聚类。结合遗传距离和系统发育树分析表明,基于COI序列的DNA条形码能有效区分83%的北京地区蔷薇科花卉蚜虫物种。

英文摘要:

Flowering ornamental plants of the Rosaceae family are a major feature of Beijing' s gardens but are also host plants for a variety of aphids. It' s often difficult to identify aphids rapidly and accurately by traditional methods due to their tiny bodies, degradation and specialization of morphological characteristics, and the occurrence of multiple morphs within single species. We evaluated DNA barcoding based on COI sequences as a means of rapidly identifying the aphids found on Rosaceae flowering plants in Beijing. In this study, 65 COl sequences were sequenced, including 12 species from 9 genera. The average intraspecifie divergence was 0.70% whereas interspecific divergence was 9.45% -12.59%. NJ/MP trees based on COI sequences indicated that most samples of the same species clustered together with strong support (bootstrap value 〉 90% ). From the combination of sequence divergences and phylogenetie trees, DNA barcoding reliably identified 83% of the aphid species.

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期刊信息
  • 《应用昆虫学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国昆虫学会 中国科学院动物研究所
  • 主编:戈峰
  • 地址:北京朝阳区北辰西路1号院5号中科院动物所
  • 邮编:100101
  • 邮箱:entom@ioz.ac.cn
  • 电话:010-64807137
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-1353
  • 国内统一刊号:ISSN:11-6020/Q
  • 邮发代号:2-151
  • 获奖情况:
  • 96、2000年获中科院《优秀期刊三等奖》,92年获中国科协《优秀学术期刊一等奖》,2001进入“中国期刊”方阵,“双百”期刊,排名第96位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3170