全 文 ：遗传信息及其获取技术与 iFlora*
李洪涛, 曾春霞, 高连明, 伊廷双, 杨俊波**
(中国科学院昆明植物研究所中国西南野生生物种质资源库, 云南 昆明摇 650201)
摘要: 随着世界主要国家和地区传统植物志的完成和即将完成, 植物学进入后植物志时代。 由于学科的积
累和科技的发展, 新一代植物志 (iFlora) 成为植物志发展的必然。 本文概述了 iFlora 的特点、 主要构件
和应用范围; 介绍了近三十年来遗传信息及其获取技术的发展概况, 以及它们在 iFlora中的重要作用; 讨
论了目前技术条件下各类遗传信息获取技术的优劣和整合提高的方法; 提出了 iFlora实施过程中的阶段性
目标; 以及随着数据信息的快速积累, 相关技术特别是快速、 简便测序技术和设备的发展与 iFlora可能的
最终发展目标。
关键词: 新一代植物志; 遗传信息; 遗传信息获取技术
中图分类号: Q 948. 2摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码: A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号: 2095-0845(2012)06-585-07
Genetic Information and Technologies Related to iFlora*
LI Hong鄄Tao, ZENG Chun鄄Xia, GAO Lian鄄Ming, YI Ting鄄Shuang, YANG Jun鄄Bo**
(Germplasm Bank of Wild Species, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Kunming 650201, China)
Abstract: As the traditional Floras of major countries and regions are completed, or about to be completed, botany
is entering a post鄄Flora era. Furthermore, with accumulation of multi鄄disciplines and the rapid progress of science
and technology, the next鄄generation Flora or iFlora becomes necessary and more and more feasible. The main goals
of this article are to: 1) provide an overview of the iFlora idea, its characteristics, components and applications; 2)
present the fast progress in the accumulation and direction of development of genetic information and technology for
acquiring genetic information over the last 30 years; 3) elucidate the indispensable role of genetic information and its
technology for the future of iFlora; 4) summarize the pros and cons for current methods for acquiring genetic infor鄄
mation and introduce improved methods; 5) propose the feasible short鄄term and ultimate goals of iFlora, along with
the rapid accumulation of molecular data and related information technologies, especially the streamlined rapid, and
easily applied sequencing technologies and equipment.
Key words: iFlora; Genetic information; Acquisition technology
摇 物种准确鉴定是生物学各学科研究的基础
(Bell, 1986)。 随着社会经济的发展, 对生物多样
性的认识、 保护和利用受到越来越多的关注, 从
国家相关部门到普通公众对物种快速准确鉴定和
提取物种相关信息的要求也日益迫切 (Che 等,
2010)。 Flora of China 和世界各主要植物志电子
版 (eFloras) 的出版, 使植物信息的检索和查询,
以及即时更新和提取数据信息成为现实 (Brach
和 Song, 2005; Brach 和 Boufford, 2011), 也为植
物学研究步入 “后植物志时代冶 奠定了基础。
植 物 分 类 与 资 源 学 报摇 2012, 34 (6): 585 ~ 591
Plant Diversity and Resources摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 DOI: 10. 3724 / SP. J. 1143. 2012. 12141
*
**
基金项目: 中国科学院仪器设备功能开发技术创新项目实施方案 (植物遗传信息高效获取技术体系集成研制); 中国科学院科
技创新交叉与合作团队 (iFlora交叉与合作团队); 国家科技部科技基础工作专项项目; 国家高科技研究发展计划
(863 计划) (2012AA021801); 中国科学院大科学装置开放研究项目 (2009鄄LSFGBOWS鄄01)
通讯作者: Author for correspondence; E鄄mail: jbyang@ mail. kib. ac. cn
收稿日期: 2012-11-05, 2012-11-09 接受发表
作者简介: 李洪涛 (1971-) 男, 博士, 高级工程师, 主要从事植物遗传信息学相关研究。 E鄄mail: lihongtao@ mail. kib. ac. cn
自上世纪 80 年代, 就有研究者尝试使用生
物遗传信息对一些古代生物遗迹进行鉴定
(Higuchi等, 1984; Savolainen等, 1995; Wandel鄄
er等, 2007)。 随着分子进化和分子系统学等相
关学科的快速发展, DNA 序列分析作为传统分
类方法的有效辅助手段被广泛用于物种的鉴定
(Niesters 等, 1993; Brown 等, 1999; Wells 等,
2001; Tautz 等, 2002 )。 2003 年 Herbert 提出
DNA条形码用于生物快速鉴定, 使利用遗传信
息对生物进行快速鉴定和相关研究成为生物学
研究的热点之一 ( Hebert 等, 2003; Qiu 等,
2006; Smith和 Donoghue, 2008; Willis等, 2009;
Tang等, 2010)。 由于生物系统的复杂和多样
性, 当代生物学发展已进入整合生物学研究时
代 (Gebiola等, 2012)。 整合各学科领域的研究
成果, 研发一个支撑植物学相关研究 (如分类
学、 系统学) 和广泛应用 (普通公众、 食品和
海关、 司法等国家相关部门) 的开放、 智能的
新一代植物志 ( iFlora) 具有重要意义 (李德铢
等, 2012)。
1摇 iFlora的主要特点
随着植物学研究的全面深入, 以及计算机技
术、 图像处理技术和网络技术的飞速发展, 植物
学研究正进入后植物志时代, iFlora 的研发是植
物学发展的必然结果。 作为新一代的智能植物
志, iFlora具有以下特点: (1) 整合性: 以分类
学为基础, 采用新技术和新方法融入遗传信息,
整合物种信息以及多学科的研究成果。 (2) 信
息化: 以信息网络和信息技术为依托, 将物种的
多学科研究成果转化为信息资源。 (3) 便捷性:
iFlora是一个智能化的小型装备, 在实际应用中
非常方便快捷。 (4) 开放性: 基于信息、 网络
和云服务等技术, 即时收集、 整理、 更新物种信
息和最新研究成果。 (5) 智能化: 从样品采集、
物种信息收集整理、 遗传信息获取到快速准确的
多途径物种鉴定、 物种信息的提取和更新, 实现
高度的智能化。 iFlora 是使用多途径进行物种鉴
定的智能工具, 其中基于数字化的遗传信息的物
种鉴定是目前研究的热点, 最具代表性的就是近
年来兴起和不断发展的 DNA 条形码物种鉴定。
ITS、 rbcL 和 matK 是目前通用的植物鉴定核心
条码 ( Hollingsworth 等, 2011; Li 等, 2011a),
这些条码的信息经数字化后能比较方便地应用于
植物的鉴定。 快速获取植物相关遗传信息并建立
物种标准遗传信息库和快速、 高效、 小型化的遗
传信息获取体系是 iFlora研制的重要内容和主要
构件之一。
2摇 遗传信息与物种鉴定
由于遗传信息具有高度稳定性和可重复性及
生物不同部位和生长发育阶段无差异等特点, 其
作为一种新的物种鉴定信息最早可追溯到上世纪
80 代初 (Higuchi 等, 1984)。 这一时期的研究
主要集中于对收藏多年的生物样本和生物遗迹遗
传信息的提取 ( Savolainen 等, 1995; Wandeler
等, 2007; Lister 等, 2008)。 由于分子生物学技
术的快速发展, 特别是 PCR 技术的发明和不断
完善, 使遗传信息的获取最大限度地减少对植物
样品量的要求, 大大促进了遗传信息在植物分子
系统发育 (Chase 等, 1993; Soltis 和 Soltis, 1999;
APG, 1998, 2003, 2009 )、 植物遗传多样性
(Vandepoele 等, 2005; Tang 等, 2010)、 植物基
因功能的发生和演化 ( Sage, 2003; Chanderbali
等, 2009; Edwards等, 2010) 等相关领域的广泛
应用。 遗传信息在植物学中的广泛应用甚至改变
了一些传统学科的认识, 例如已有学者建议新的
植物志应参照和基于以分子数据为基础的 APG
系统 (Kress, 2004)。
DNA条形码用于生物快速鉴定, 即利用标
准化的 DNA序列对物种进行快速准确鉴定, 为
快速认识物种和了解生物多样性提供了一个便捷
的途径 (Hebert等, 2003; Hollingsworth等, 2011;
Yang等, 2012)。 随着国际生命条形码计划 ( In鄄
ternational Barcode of Life, iBOL) 的启动和生命
条形码联盟 (Consortium for the Barcode of Life,
CBOL) 的成立, DNA条形码技术的研究和运用
成为生物学等领域的研究热点。 近十年来, 植物
DNA条形码研究主要集中于片段筛选, 虽然
ITS、 matK和 rbcL作为核心条码已被广泛接受,
并表现出了巨大的应用潜力 (Arnot 等, 1993;
Floyd等, 2002; Herbert 等, 2004; Li 等, 2011b),
但核心条码对于经历快速辐射进化、 杂交、 基因
渐渗等复杂进化且物种数目较多的类群分辨率受
685摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 植 物 分 类 与 资 源 学 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 第 34 卷
限。 分辨率更高的 DNA 片段和分子标记的加入
可能难以避免 ( Taberlet 等; 2007; Seberg 等,
2009; Ran等, 2010; Yang等, 2012); 同时, 对
于这些困难类群, 一个值得探讨的方法是, 首先
通过核心条码鉴定到属, 再使用 1 ~ 2 个属内专
用的补充条码。 可用于植物研究的遗传信息主要
来自核基因组和叶绿体基因组。 植物核基因组蕴
含的信息非常巨大, 是一个潜在的取之不竭的信
息库, 但由于植物复杂的进化关系, 如基因组重
复、 基因渐渗、 杂交等广泛存在, 目前较为广泛
使用的片段是作为植物 DNA 核心条形码的 ITS
及其部分片段 ITS2 ( Yao 等, 2010; Li 等,
2011)。 其它如 GBSSI、 Leafy 等基因片段只在少
数类群中应用 (Kress等, 2005; Ran 等, 2010)。
叶绿体基因组具有单亲遗传、 很少的重组以及大
小适中并能提供较多的变异位点等特点, CBOL
植物工作组 (2009) 推荐 rbcL和 matK作为核心
条码被较为广泛地认可 (Li 等, 2011a, b)。 许
多较为通用、 进化速度更快的叶绿体片段 (如:
atpF鄄atpH、 psbI鄄psbK、 trnH鄄psbA 等) 也被不同
研究者提出作为候选条码 (Kim等, 2007 unpub鄄
lished; Kress 等, 2007; Ran 等, 2010)。 同时,
对于一些特别难鉴定到种的属, 也比较容易通过
叶绿体全基因组的比较研究 (Parks 等, 2009),
筛选、 开发出针对特定类群 (属内种间) 的专
属条码。 最近, 我们对山茶属 (Camellia Linnae鄄
us)、 兰属 (Cymbidium Swartz) 等的研究表明:
尽管叶绿体基因组较为保守, 但还是能提供较多
进化速率较快的备选片段, 这些片段具有较高的
属特异性 (杨俊波等, 待发表资料)。 近来也有
学者提到, 一些分子标记技术 (如 AFLP、 SNP
和 SSR 等) 也可用于快速分化类群、 近缘物种
和重要植物品种的鉴定 (宁淑萍等, 2008)。 总
之, 由于植物物种和演化方式的多样性 (如:
快速辐射进化、 杂交、 多倍化和分类学上困难的
种复合群等), 除标准的核心条码外, 针对一些
特定的类群和特殊的鉴定要求, 更多的遗传信息
和更灵活的鉴定方法被用于物种鉴定是 DNA 条
形码和 iFlora发展的必然趋势。 同时, 更多分辨
率较高的遗传信息 DNA 片段将进一步用于分子
系统发育、 物种演化和生态集合体的形成和互作
等相关方面的研究, 这些研究也可进一步充实
iFlora的研究内容。
经快速脱水、 干燥的植物叶片, 是目前最有
利于遗传信息保存的分子材料和供 DNA 提取的
样品, 也是目前大量获取遗传信息的基础, 同时
对它的采集可极大地充实植物标本馆。 按 DNA
条形码标准规范采集的植物分子材料, 不但提供
了优质的遗传信息提取材料, 同时收集到物种许
多重要的基本信息 (如: 凭证标本、 植物图片、
生长环境、 GPS等信息), 这些信息和遗传信息
经数字化, 一起构成 iFlora 最重要的物种信息。
因而, 在可能的情况下, 按标准采集的植物分子
材料是遗传信息获取的优先选择。 然而, 遗传材
料的获取是一项十分庞大而艰巨的任务, 一方面
需要大量的人力和物力, 特别是需要具有良好经
典分类学功底的专业人才, 而现实的情况却使这
方面的发展困难重重。 近年来, 由于各种因素,
从事传统分类学的人才已是凤毛麟角 ( Li 等,
2011b), 对采集材料的准确鉴定愈加困难。 此
外, 全球气候的变化对生物多样性产生了极大的
影响, 特别是经济的高速发展, 致使生物的生存
空间不断收缩、 生存环境日趋恶化、 分布区逐渐
减少、 多样性急剧下降, 材料的采集愈发困难。
因此, 培养新一代分类学家、 发掘和利用好已有
遗传信息材料已经迫在眉睫, 特别是从已有材料
中提取利用好遗传信息具有重要意义。 馆藏标本
是最可以依赖的遗传材料, 它不但具有准确可靠
的鉴定信息, 而且短期内可以获得种类最丰富、
多样性最高的材料, 近十多年来已经越来越受到
关注 (Ristaino, 1998; Staats等, 2011; Vere 等,
2012)。 生物技术的飞速发展也使得利用标本作
为遗传信息提取材料成为可能, 并取得了较大的
进展 (Savolainen 等, 1995; Telle 等, 2008; An鄄
dreasen等, 2009; Knapp等, 2010), 即使是高度
降解的材料, 也能在新技术的应用下通过改进
DNA提取技术和方法、 缩短扩增片段等来加以
利用。 因此, 从以植物标本为代表的降解材料中
获取遗传信息的技术方法是 iFlora 的主要应用之
一, 如对各类植物制品 (中草药、 茶叶、 卷烟、
食品等) 的鉴定识别。 此外, 利用已有的如
GenBank、 BOLD等数据库的数据, 进行必要的
整理核实也是一条可考虑的遗传信息获取和补充
校对的途径。
7856 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 李洪涛等: 遗传信息及其获取技术与 iFlora摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
3摇 遗传信息获取体系
目前已知植物物种为 30 万种左右, 并可能
有大量尚未发现和未鉴定的隐存物种存在 (Her鄄
bert等, 2004; van Velzen 等, 2007)。 以多份植
物样品代表一个物种, 快速准确获取和增加植物
物种遗传信息是近十年来包括 DNA 条形码研究
计划在内的众多研究首先关心的问题 (Borisenko
等, 2009; Puillandre 等, 2012)。 遗传信息获取
体系主要是实验技术体系和与之相配的实验装备
体系。 目前, 尚无专门用于植物分子鉴定的系
统、 规范的实验技术及其实验装备体系。 使用现
有分子生物学实验技术和实验装备获取植物遗传
信息具有可行性, 并有较高的通用性, 但存在遗
传信息获取时间长、 依靠大量人力投入、 实验繁
琐、 涉及较多仪器设备和空间, 缺乏标准、 规范
的实验体系等制约因素, 较大的限制了该技术领
域的发展和运用。 因此, 植物遗传信息的高效获
取还有较大提升空间, 研发高效、 自动化、 小型
化整合的遗传信息获取体系是发展趋势之一, 集
成化、 微型化和智能化的便携式装备是 iFlora 的
方向和目标 ( Janzen 等, 2005)。 就目前的技术
而言, 在近期内可能完成的初期目标是研制一个
集成化的遗传信息获取设备, 为方便快捷的获取
遗传信息服务。 这一设备是一个可以车载流动的
集成设备, 它的主要功能是集成快速批量化的
DNA提取、 多重和超快速的目标基因片段扩增
以及快速的 DNA 测序。 通过这一集成设备的研
制, 可大大提高目前遗传信息的获取效率 (图
1, 表 1)。
随着以美国 illumina 公司的 Solexa 测序仪
(Fedurco 等, 2006; Turcatti 等, 2008) 和 Roche
Applied Science公司的 454 (Margulies等, 2005)
等为代表的第二代测序仪不断完善, 及以 Heli鄄
cos 公司的 Heliscope 单分子测序仪 (Braslavsky
等, 2003; Harris等, 2008) 和 Pacific Biosciences
公司的 SMRT 技术 (Turner, 2008) 等为代表的
第三代测序仪的出现, 快速、 方便、 低成本获取
海量遗传信息成为现实 (Knapp和 Hofreirer, 2010;
图 1摇 植物遗传信息高效获取技术装备体系框架图
1. 高通量遗传信息快速准确获取系统; 2. 小型高通量快速总 DNA提取及目的片段获取系统; 3. 小型高通量遗传物质快速纯化系统;
4. 控温实验操作支撑平台 (20 益); 5. 稳压蓄电池组; 6. -20 益低温储物柜; 7. 2 ~ 8 益储物柜; 8. 常温储物柜
Fig. 1摇 Conceptual plant genetic information acquisition equipment
1. high鄄throughput, quick and accurate acquisition system of genetic information; 2. portable, high鄄throughput and rapid total DNA extraction
and target fragment acquisition system; 3. portable, high鄄throughput and rapid purification system of genetic material; 4. temperature
control platform (20 益); 5. voltage regulators and batteries; 6. -20 益 refrigerator; 7. 2-8 益 refrigerator; 8. lockers
885摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 植 物 分 类 与 资 源 学 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 第 34 卷
Glenn, 2011)。 同时, 新一代测序仪的小型化和
微型化也为便携式 iFlora 装置的创建提供了可
能。 目前也有研究人员提出用新一代测序仪平台
开展如 DNA条形码研究, 但由于该类工作的特
点是需要获取大量植物样品特定的少数基因片段
的遗传信息, 而新一代测序仪平台的特点是获取
同一样品或少数样品的海量信息, 因而, 在遗传
信息标准数据库建立的工作中, 我们认为以
3730xL 为代表的一代测序平台有其不可替代的
优势, 而在有了标准数据库需要对特定样品进行
鉴定时, 新一代测序仪平台可能会提供一个更高
效的自动化的微型测序平台。 两种测序平台的比
较见表 2。
4摇 iFlora短期目标和最终可能的发展目标
综上所述, iFlora 是一个集物种信息提取,
计算机数字化, 存储、 比对和信息输出为一体的
双向开放智能装备。 图片和遗传信息是最重要的
两个检索途径。 iFlora 短期目标是: 参照国际遗
传信息数据库的建设标准, 筛选代表属为范例,
整理、 保存并建成生物信息标准数据库和生物信
息获取关键技术库; 研制出小型化、 程序化、 自
动化和可移动的遗传信息获取集成装备, 摆脱对
实验场地和人员的过度依赖, 随时随地获取目标
遗传信息; 基于目前植物 DNA 条形码和属志等
工作的开展和数据积累, 将物种图片、 分布、 生
境、 形态学性状和遗传信息等标准规范化并且数
字化, 构建初级的 iFlora标准数据库。 iFlora 终极
目标是研制便携式智能设备: 随着新一代测序技
术的不断成熟和完善, 测序设备微型化植入便携
式 iFlora 智能装备, 建成集数据采集、 整合、 浏
览、 查询、 统计、 比对与分析等一体的物种快速
鉴定和相关信息方便提取的共享与应用平台系统,
方便、 准确、 快速的识别物种并获取相关信息。
表 1摇 植物遗传信息高效获取技术装备体系与现有装备性能比较 (96 个样品的遗传信息获取)
Table 1摇 Performance comparison between plant genetic information effective acquisition
technology and equipment and existing equipment (96 samples)
所需设备摇 所需时间摇 人力投入摇 所占空间摇 配套试剂耗材
目前状况
近 10 台 /套各类
分散的设备
5 ~7个工作日
依靠人的实验步骤多, 劳动
强度大, 持续工作程度低
较大, 需在 4 ~ 5
个房间进行
较多
整合后目标 一套整合的装置 1 个工作日
主要依靠装备进行实验, 工
作强度较低, 可持续工作
可在不超出 5 m2
的空间进行
整合预制的试剂
表 2摇 3730xL与新一代测序平台的比较
Table 2摇 Comparison between 3730xL and new鄄generation sequence analyzer
3730xL测序 新一代测序 (第二代和第三代)
测序准确率 99. 9% 99% (范围变动大)
读长 900 bp (相对固定) 150 bp或 500 bp或 10 kb (范围变动大)
信息量 /运行 96伊 900 bp 以 Gb为单位
样品数量 /运行 96 (相对固定) 较少样品 (样品混合测序、 前处理不同、 测序量差异大)
数据处理 容易 复杂
技术条件 成熟 (定型产品) 较为成熟, 升级换代快
一次性成本投入 较低, 易控 较大, 不易控制
数据使用率 目标信息 (片段) 海量信息量 (需进一步处理、 分选)
样品前处理 比较成熟, 可进一步整合提高 复杂
适合工作范围 获取目标片段, 构建 iFlora标准数据库 海量数据, 与 iFlora标准数据库比较分析, 获取物种信息
9856 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 李洪涛等: 遗传信息及其获取技术与 iFlora摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
也参摇 考摇 文摇 献页
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