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基于DNA条形码的物种界定算法比较研究——以北京周边地区舟蛾科为例
  • ISSN号:2095-1353
  • 期刊名称:《应用昆虫学报》
  • 时间:0
  • 分类:Q145[生物学—生态学;生物学—普通生物学]
  • 作者机构:[1]江苏省农业科学院宿迁农科所,宿迁223800, [2]首都师范大学生命科学学院,北京100048, [3]中国科学院动物研究所动物进化与系统学重点实验室,北京100101
  • 相关基金:国家自然科学基金青年科学基金项目(31601877);国家杰出青年基金项目(31425023);国家自然科学基金项目(31272340,31471959);宿迁市自主创新项目(SQCX2015-06)
中文摘要:

【目的】为了探究3种常用物种界定方法(iMOTU、ABGD、GMYC)的界定效果。【方法】本研究以中国北京周边地区10个采样点483个舟蛾科样品为例,利用线粒体细胞色素C氧化酶I亚基基因(Cytochrome c oxidasesubunit I gene,CO I或COX1,约650bp)的部分序列,进行3种物种界定算法(iMOTU、ABGD、GMYC)的实例比较研究。【结果】3种物种界定方法的鉴定效力存在差异,与形态学结果相比较,ABGD方法划分物种的准确率为100%,基于BEAST的GMYC模型结果与形态学结果一致,产生的置信区间(64~68)覆盖了形态学的结果(67o然而,基于d8tree/MPLtree的GMYC方法倾向于高估MOTUs,iMOTU方法倾向于低估物种数目。【结论】结果显示,ABGD方法和基于BEAST的GMYC模型方法对于本文研究对象舟蛾科能够较好地划分,可以对基于形态学的物种界定进行有效补充。

英文摘要:

[Objectives] To evaluate the performance of three species identification algorithms (jMOTU, ABGD, GMYC) with respect to the Notodontidae (Insecta, Lepidoptera). [Methods] CO I genes from 483 notodontid moth specimens collected from 10 collection sites in Northern China around Beijing were amplified using universal barcoding primers. [Results] Results obtained using each of the three algorithims differed. Using the results obtained by morphological species identification methods as a reference, the ABGD algorithm was 100% accurate. The results obtained using GMYC_BEAST were also generally consistent with those obtained by morphological methods, having a confidence interval of 64-68 c.f. 67 species identified by morphological methods. However, the GMYC_d8tree/MPLtree method tended to overestimate MOTUs and the jMOTU method tended to underestimate the number of species. [Conclusion] ABGD and GMYC_BEAST can reliably identify species within Notodontidae on the basis of CO I gene variation.

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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