Page 101 - 《广西植物》2022年第10期
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１０ 期 廖苗等: 基于分子证据确认秦岭藤属与驼峰藤属(夹竹桃科)的系统位置 １ ７ １ ９
个种ꎬ即黑水藤( Ｂｉｏｎｄｉａ ｉｎｓｉｇｎｉｓ Ｔｓｉａｎｇ) 和青龙藤 Ａｎｎｏｔａｔｏｒ(ＰＧＡ)(Ｑｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９)对驼峰藤的叶绿
[Ｂ. ｈｅｎｒｙｉ ( Ｗａｒｂ. ｅｘ Ｓｃｈｌｔｒ. ｅｔ Ｄｉｅｌｓ) Ｔｓｉａｎｇ ｅｔ 体基因 组 进 行 注 释ꎬ 再 根 据 ｌｏｇ 文 档 在 Ｇｅｎｅｉｏｕｓ
Ｐ. Ｔ. Ｌｉ] 的 样 品ꎬ 缺 少 属 的 模 式 秦 岭 藤 ( Ｂ. Ｐｒｉｍｅ ２０１９ 中作进一步的手动校正ꎬ得到叶绿体基
ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ Ｓｃｈｌｔｒ.) 的样品ꎬ同时缺乏驼峰藤属的样 因 组 的 注 释 信 息ꎻ 以 Ａｓｃｌｅｐｉａｓ ｃｏｕｌｔｅｒｉ Ａ. Ｇｒａｙ
品ꎮ 部分学者报道了秦岭藤与驼峰藤的叶绿体基 (ＪＮ６６５０８４) 的 核 糖 体 基 因 组 ｎｒＤＮＡ 连 续 片 段
因组数据ꎬ并进行了简易的系统发育分析ꎬ其中秦 (１８Ｓ ＋ ＩＴＳ１ ＋ ５. ８Ｓ ＋ ＩＴＳ２ ＋ ２６Ｓ ) 和 Ｖｉｎｃｅｔｏｘｉｃｕｍ
岭 藤 显 示 与 Ｖｉｎｃｅｔｏｘｉｃｕｍ ｒｏｓｓｉｃｕｍ ( Ｋｌｅｏｐｏｗ ) ｂｉｇｌａｎｄｕｌｏｓｕｍ ( Ｅｎｄｌ.) Ｋｕｎｔｚｅ( ＬＮ８８０６１０) 的核糖
Ｂａｒｂａｒ.是姐妹类群ꎬ但系统树中仅包含白前属 １ 体基因序列片段( ＥＴＳ) 为参考ꎬ在 Ｇｅｎｅｉｏｕｓ Ｐｒｉｍｅ
个种的数据(Ｒａｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１８)ꎻ驼峰藤则显示与黑 ２０１９ 中对秦岭藤与驼峰藤的核糖体基因组进行注
水藤是 姐 妹 类 群ꎬ 但 系 统 发 育 树 中 的 取 样 太 少 释ꎬ并利用 Ｅｘｃｒａｃｔ 选项提取出所需的核糖体基因
(Ｘｉｏｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９)ꎬ这 ２ 个种是否属于白前属ꎬ 序列片段与叶绿体基因序列片段ꎬ并将数据上传
或属于白前属哪个分支等问题依旧不清楚ꎮ 至 ＧｅｎＢａｎｋ(ｈｔｔｐｓ: / / ｗｗｗ.ｎｃｂｉ.ｎｌｍ.ｎｉｈ.ｇｏｖ / )ꎮ
本研究收集了秦岭藤与驼峰藤的数据ꎬ其中 基于已发表的娃儿藤亚族分子系统学研究数
新增驼峰藤的分子测序ꎬ秦岭藤的数据参考使用 据(Ｌｉｅｄｅ￣Ｓｃｈｕｍａｎｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１６)ꎬ补充驼峰藤和秦
Ｒａｏ 等(２０１８) 的测序结果ꎬ并结合白前属其他物 岭藤的 ＤＮＡ 数据ꎬ选取鹅绒藤亚族( Ｃｙｎａｎｃｈｉｎａｅ)
种的分子数据(Ｌｉｅｄｅ￣Ｓｃｈｕｍａｎｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１６)ꎬ开展 中的 ３ 个种为外类群ꎬ分别利用 ５ 个叶绿体基因序
了系统发育分析ꎬ拟进一步明确这 ２ 个属的系统 列片段(ｐｓｂＡ￣ｔｒｎＨ、ｔｒｎＧ、ｔｒｎＬ、ｔｒｎＬ￣Ｆ、ｔｒｎＴ￣Ｌ)(１３７ 个
位置和归属ꎮ 种)、２ 个核糖体基因序列片段( ＥＴＳ、ＩＴＳ) (１３６ 个
种)ꎬ以及二者的合并数据构建系统发育树(１３９ 个
１ 材料与方法 种)ꎮ 序列详细信息见表 １ꎬ样品凭证标本详细信息
见文献 Ｌｉｅｄｅ￣Ｓｃｈｕｍａｎｎ 等(２０１６)ꎮ 部分样品序列
１.１ 类群取样和分子序列数据来源 数据不全ꎬ相关序列矩阵中以缺失数据形式补齐ꎮ
秦岭藤(凭证标本:ＺＪＢ￣２０１７￣１５２￣１ꎬ保存于陕 １.２ 序列比对和拼接
西师范大学) 数据来自 Ｒａｏ 等(２０１８) 中的浅层测 采用 ＭＡＦＦＴ 软件(Ｋａｔｏｈ ＆ Ｓｔａｎｄｌｅｙꎬ ２０１３) 单
序基因数据ꎮ 对驼峰藤( 凭证标本:ＬＨＢ￣ＡＰ１７ꎬ保 独 对 每 个 片 段 进 行 序 列 比 对ꎬ 多 片 段 数 据 在
存于华南农业大学) 进行叶片取样ꎬ经硅胶干燥 Ｇｅｎｅｉｏｕｓ Ｐｒｉｍｅ ２０１９ 中进行序列拼接ꎬ得到联合矩
后ꎬ将样品放入干冰中冷藏ꎬ快递至北京诺禾致源 阵数据ꎮ
生物有限公司武汉分公司进行基因组总 ＤＮＡ 的 １.３ 系统发育分析
提取、小片段文库的建库与测序ꎮ 具体操作如下: 首先ꎬ利用 ＩＱ￣ＴＲＥＥ(Ｎｇｕｙｅｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１５)基于
首先ꎬＤＮＡ 经检测合格后ꎬ先随机打断为 ３５０ ｂｐ 最大似然法(ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍｅｔｈｏｄꎬ ＭＬ) 对序
左右的文库ꎬ再进行 ＰＥ１５０ 双端测序ꎬ得到原始数 列进行系统发育分析ꎬＩＱ￣ＴＲＥＥ 中 ＭｏｄｅｌＦｉｎｄｅｒ 按照
据( ｒａｗ ｄａｔａ)ꎬ 经 质 控 后 得 到 最 终 的 有 效 数 据 ＢＩＣ 准则( Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎꎬ ＢＩＣ) 自动
(ｃｌｅａｎ ｄａｔａ)１０ Ｇｂꎮ 然后ꎬ将秦岭藤的已有浅层测 测试ꎬ并选择出最佳替代模型ꎬ其中核糖体基因序
序数据与本次测序的驼峰藤的数据用 ＧｅｔＯｒｇａｎｅｌｌｅ 列片段合并数据使用模型为 ＴＶＭ＋Ｆ＋Ｒ３、叶绿体基
１.７(Ｊｉｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０) 进行组装ꎬ设置参数为默认ꎻ 因序列片段合并数据使用模型为 Ｋ３Ｐｕ＋Ｆ＋Ｒ３、核
使用 Ｂａｎｄａｇｅ ０.８( Ｗｉｃｋ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１５) 和 Ｇｅｎｅｉｏｕｓ 糖体与叶绿体基因序列片段合并数据使用模型为
Ｐｒｉｍｅ ２０１９(ｈｔｔｐｓ: / / ｗｗｗ.ｇｅｎｅｉｏｕｓ.ｃｏｍ / ) 对组装得 ＴＶＭ＋Ｆ＋Ｒ３ꎻ然后ꎬ进行 １ ０００ 次的 ＳＨ￣ａＬＲＴ 检验
到的 ｆａｓｔｇ 文件进行可视化和序列提取ꎬ得到最终 ( Ｇｕｉｎｄｏｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０)和超快自展值检验(ｕｌｔｒａｆａｓｔ
的秦岭藤的核糖体基因组序列ꎬ以及驼峰藤的叶 ｂｏｏｔｓｔｒａｐ ａｐｐｒｏａｃｈꎬ ＵＦｂｏｏｔ)(Ｍｉｎｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３)ꎬ每
绿体基因组与核糖体基因组序列ꎮ 最后ꎬ分别以 个分支含有 ＳＨ￣ａＬＲＴ 和 ＵＦｂｏｏｔ ２ 个支持率ꎬ如果
无油樟[ Ａｍｂｏｒｅｌｌａ ｔｒｉｃｈｏｐｏｄａ Ｂａｉｌｌ.( ＡＪ５０６１５６)] 和 ＳＨ￣ａＬＲＴ≥８０％且 ＵＦｂｏｏｔ≥９５％ꎬ则视为得到较好
罗布麻[ Ａｐｏｃｙｎｕｍ ｖｅｎｅｔｕｍ Ｌ. ( ＭＴ３１３６８８)] 的 叶 支持ꎬ其 分 支 结 果 可 信ꎻ 最 后ꎬ 将 所 得 系 统 树 在
绿 体 基 因 组 作 参 考ꎬ 先 利 用 Ｐｌａｓｔｉｄ Ｇｅｎｏｍｅ Ｆｉｇｔｒｅｅ １.４.２(Ｒａｍｂａｕｔꎬ ２０１２)中查看ꎮ
