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植食性昆虫食物网鉴别中DNA宏条形码的高通量测序研究

批准号:
32101282
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
张晓曼
依托单位:
学科分类:
群落生态学
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
张晓曼

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
生态中的食物网络决定了生态系统的功能和稳定性。目前DNA条形码技术在食物网络的研究中已有较广泛的应用,但在食物网分子鉴定中的关键问题之一-DNA宏条形码的选择及高通量测序建库仍了解甚少。本项目以昆虫纲第二大目植食性的鳞翅目幼虫作为研究材料,尝试采用多重PCR对DNA宏条形码进行一次性扩增,并结合DNA宏条形码的选择、引物设计、DNA文库构建及后续生物信息分析,以已知食性的鳞翅目幼虫作为参考验证方法的便捷性和准确性。阐明高通量测序中的多重PCR,DNA宏条形码长度(>600bp或<500bp)及后续生物信息分析对单食和多食的植食性昆虫食物网鉴定准确性的影响。研究结果可简化食物网的分子鉴定过程,提高DNA宏条形码技术构建食物网的鉴定效率。为了解昆虫食物网络结构及构建食物网数据库奠定基础。同时,本研究基于新方法拟分析不同食性鳞翅目幼虫分布特点和植物多样性的关系。
英文摘要
Ecological food network determines the functioning and stability of the ecosystem. At present, DNA barcoding technology has been widely used in the study of food networks. However, some problems still exist in the molecular identification by High troughput sequencing of food network, further study are required. In this project, we attempt to use multiplex PCR for one-time amplification, and combined with the selection of DNA metabarcodes, primer design, library construction and bioinformation analysis, the known feeding larva of Lepidopteran will be used to verify the convenience and accuracy of the method. We will further investigate the effects of multiple PCR, universal full length or <500bp DNA metabarcodes and subsequent bioinformatics analysis on the identification of monophagous and polyphagous herbivorous insects. The new method may simplify the molecular identification of food webs and improve the identification efficiency of food network reconstructed by DNA metabarcoding technology.
摘要:昆虫食物网的分子鉴定通常包括DNA文库构建、高通量测序及数据的组装、注释、去噪与分类。在这里我们建立了一种低成本、省时且高度准确的方法,并首次开发了昆虫食物网高通量测序数据自动化分析工具NGSdiet,用于动物饮食的识别。所用到的四种长片段DNA条形码(昆虫COI、植物rbcL、ITS和trnL)通过多重PCR扩增,大大降低了构建DNA文库的成本。高通量测序数据可通过我们开发的NGSdiet工具实现一键命令自动化分析,大大简化了繁琐的分析过程。NGSdiet工具包括BWA匹配比对、Trinity无参组装、测序深度计算、基因组装、注释和分选。设置了平均基因测序深度、不同基因长度和相邻基因碱基测序深度的比值阈值,可以过滤PCR跳跃扩增错误及污染或组装错误的基因,并可以将不同样本的不同遗传标记进行自动分选。如果本地DNA参考数据库中缺少相应物种的基因序列,则此样本数据将自动进行Trinity组装。鳞翅目幼虫样本分两批测序用于验证此方法的稳健性。CO1基因的鉴定准确率为98.26%,三个植物DNA条形码组合的鉴定准确率为92.17%。NGSdiet工具是一种快速、廉价、且灵敏度高的方法,这种方法可能具有扩展性,可以适用于不同生态系统中的动物饮食识别。
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