中国旱区本土种子植物DNA条形码参考库的构建与应用

《Scientific Data》：A DNA Barcode Reference Library of Native Seed Plants in Chinese Dryland Regions

本研究针对中国旱区生态系统脆弱、植物多样性研究不足且缺乏可靠分子鉴定工具的问题，系统构建了首个覆盖中国旱区本土种子植物的DNA条形码参考库。通过对1140种植物进行大规模采样，获得13,246条序列（rbcL/matK/ITS/psbA-trnH/trnL-F），解决了旱区植物快速鉴定的技术瓶颈，为生物多样性监测、荒漠化防治及濒危物种保护提供了关键数据支撑。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，旱区生态系统面临着日益严重的荒漠化威胁。中国作为旱区面积广阔的国家，拥有约660万平方公里的旱区土地，这些区域不仅生态脆弱，还维系着近5.8亿人口的生计。然而，与湿润地区相比，旱区植物多样性研究长期处于滞后状态。传统形态学鉴定方法受限于标本完整性、专业分类知识匮乏等因素，难以满足大规模生物多样性监测的需求。DNA条形码技术的出现为这一困境带来了转机，但中国旱区植物DNA参考数据的缺失，严重制约了该技术在生态保护实践中的应用。

针对这一科学难题，由西北生态环境资源研究院、中南林业科技大学等机构组成的研究团队，在《Scientific Data》发表了题为"A DNA Barcode Reference Library of Native Seed Plants in Chinese Dryland Regions"的研究论文。该研究通过2013-2021年系统性野外调查，构建了迄今为止最全面的中国旱区种子植物DNA条形码参考库，为旱区生物多样性研究和保护提供了关键基础设施。

研究团队采用多维度技术路线开展此项工作。在样本采集方面，覆盖塔里木-准噶尔盆地、青藏高原高寒荒漠、阿拉善-河西走廊荒漠等五大典型旱区生物地理区，累计获得3,770份样本。分子实验采用标准化DNA条形码体系，包括叶绿体基因rbcL、matK，核基因ITS（Internal Transcribed Spacer），以及叶绿体间隔区psbA-trnH和trnL-F。通过CTAB法提取DNA，采用MAFFT v7.471进行序列比对，并利用RAxML构建最大似然树进行系统发育验证。

方法

研究采用分层采样策略，在代表性旱区设置标准样地，采集植物叶片样本并制作凭证标本。DNA提取采用改良CTAB法，针对五个条形码区域设计特异性引物进行PCR扩增。序列质量控制采用双向测序与Geneious Prime组装，系统发育分析通过bootstrap法评估节点支持度。

数据记录

整合后的参考库包含13,246条高质量序列，涵盖1,140种、434属、76科种子植物。新构建的DPC数据集贡献1,954份样本的8,783条序列，与已有DS-DPNC数据库（5,064条序列）合并后，物种覆盖度达中国旱区已知植物的80%。数据显示菊科（Asteraceae）、豆科（Fabaceae）等10个优势科占总物种数的63%，而蒿属（Artemisia）、黄芪属（Astragalus）等13个多样属仅占18%，反映出旱区植物以寡种属为主的分布特征。

技术验证

通过三种方法评估条形码分辨率：ITS单基因识别率最高（BCM法71%），三基因组合RMI（rbcL+matK+ITS）提升至74%。系统发育分析显示科级、属级单元均呈现良好单系性（RMI组合分别达100%和93%），但物种水平单系率仅63%，表明标准条形码在近缘种区分上存在局限。特别在菊科、豆科等复杂类群中，非单系现象与已知分类难题相符。

讨论与结论

本研究建立的参考库突破了旱区植物分子鉴定的技术瓶颈，为eDNA（environmental DNA）监测、濒危物种保护（如肉苁蓉Cistanche deserticola、沙冬青Ammopiptanthus mongolicus）提供了可靠工具。尽管标准条形码在物种分辨率上存在局限，但结合旱区植物寡种属为主的特性，仍能通过属级鉴定辅助物种识别。未来可通过质体基因组等新一代条形码进一步提升鉴别能力。该资源已公开于GenBank、Figshare和BOLD系统，为旱区生态研究、荒漠化治理及"一带一路"生物安全提供数据支撑。