基于DNA条形码技术的维吾尔药材桑葚基原鉴定研究

该研究通过分析多途径来源的新疆桑属植物及药材样本的ITS2,psbA-trnH序列,为药材分子鉴定提供依据。以51个新疆桑属植物及药材为样本,对其ITS2,psbA-trnH序列进行PCR扩增和测序,用MEGA 6.0计算其种内、种间Kimura 2-parameter(K2P)距离,分析变异位点,并构建NJ鉴别树。ITS2序列分析结果显示,桑Morus alba、鞑靼桑M.alba var.tatarica、黑桑M.nigra种内无变异;桑与鞑靼桑种间无变异;桑与黑桑种间存在13个变异位点,种间平均KP2遗传距离为0.04;桑与药材样本间无信息变异位点,NJ鉴别树可将桑及鞑靼桑与黑桑区分。psbA-trnH序列分析结果显示,桑与黑桑种内各有1个变异位点,3种植物种间存在插入/缺失变异,可相互区分;种间变异与药材样本内变异一致。因此,ITS2序列可将来源于桑、鞑靼桑的药材样本与黑桑区分,psbA-trnH序列可将来源于三者的药材样本区分,为维吾尔药材真伪鉴别及市场监管提供依据。     

基于NIRS技术和PCA-SVM算法快速鉴别国产和进口啤酒花

目的 利用近红外漫反射光谱（near-infrared reflectance spectroscopy,NIRS）法,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）和支持向量机（support vector machine,SVM）联用算法,建立PCA-SVM的NIR模式识别模型,用于国产和进口啤酒花的快速鉴别。方法 收集上述不同产地的啤酒花样品,制备成均匀粉末,在4 000～12 500 cm^-1光谱区,采集各样品粉末的NIR光谱,选取特征谱段9 000～4 100 cm^-1为建模谱段,分别采用不同光谱预处理方法进行预处理并分别进行PCA降维。根据2维主成分平面散点图,优选最佳预处理方法。利用最佳预处理方法处理后的光谱PCA降维数据,建立SVM模式识别模型,SVM模型参数采用网格搜索法、遗传算法（GA）、粒子群优化法（PSO）进行寻优。对比不同主成分数所建PCA-SVM模型的预测准确率,确定最佳的主成分数,最终建立PCA-SVM的NIR快速鉴别模型。结果 在6500～5400 cm^-1谱段,以一阶导数法（first derivative,FD）为最佳光谱预处理方法,PCA提取的光谱前8个主成分为最佳主成分,并经网格搜索法确定最佳SVM内部参数：惩罚因子c=2,核函数参数g=1,建立啤酒花PCA-SVM鉴别模型,该模型五折交叉验证准确率达97.37%,对校正集和测试集样品预测准确率均分别为97.37%和97.44%。结论 啤酒花NIRS光谱,进行PCA-SVM算法建模,模型预测准确率高、性能佳,可用于啤酒花样品的快速、无损鉴别。     

基于高通量测序研究番红花不同生长期根际土壤中真菌群落结构及多样性

目的 以新疆番红花Crocus sativus L.不同生长期的根际土壤为材料,研究土壤真菌群落结构与多样性。方法 提取番红花不同生长期的根际土壤总DNA,应用Illumina NovaSeq 6000高通量测序平台进行测序分析。结果 对番红花3个生长期[生长初期（S1）、生长中期（S2）、生长后期（S3）]的3组样本进行高通量测序,共获得4252个操作分类单元（OTUs）,包含9个真菌门,并对检测到的真菌属中相对丰度前20的真菌属进行了分析。结果发现,不同生长期番红花优势真菌群落共有门属分别是子囊菌门（Ascomycota）、被孢霉门（Mortierellomycota）、链格孢属（Alternaria）、球腔菌属（Mycosphaerella）和爪甲白癣菌属（Arthrographis）。3个生长期的真菌组成有所不同,S1和S2生长期特有的属分别是平脐蠕孢属（Bipolaris）和谷菌根菌属（Archaeorhizomyces）,S3有2个特有的属和1个特有的门,分别是棘壳孢属（Setophoma）、枝孢属（Cladosporium）和油壶菌门（Olpidiomycota）。Alpha和Beta多样性分析结果表明,不同生长期番红花根际土壤真菌群落赵氏指数（Chao1）、香农指数（Shannon）和观察到的种类数（Sobs）差异有统计学意义,样本中真菌物种组成存在一定差异。结论 利用高通量测序技术可快速、全面地获得土壤真菌组成信息。番红花不同生长时期根际土壤中真菌群落结构与多样性存在差异,菌群多样性随番红花的生长呈现不断上升的趋势;在番红花不同的生长期尤其是S1土壤样本中均检测到相对丰度较高的有害菌链格孢菌属和被孢霉门。为进一步揭示新疆番红花S1易发生种球腐烂病害,以及根际真菌的多样性与番红花球茎内生真菌、病原菌相互作用机制研究提供新思路。     

基于DNA条形码技术的新疆民族药材天山堇菜基原研究

目的：明确市售药材天山堇菜的植物基原,为药材鉴定提供方法依据。方法：使用DNA条形码ITS2序列,建立了民族药材天山堇菜及同属126份基原植物的DNA条形码ITS2序列标准数据库,分析市售18份“天山堇菜”药材的基原。结果：成功建立了堇菜属126份植物的ITS2序列数据库,通过此数据库对18份市售药材的鉴定结果表明,8份为天山堇菜（44.4%）,3份为香堇菜（16.7%）,6份为堇菜属植物（33.3%）,1份为非堇菜属植物（5.6%）。结论：市售民族药材天山堇菜来源于多种植物,其中不足一半与标准中基原一致,多数为混伪品,其是否均能作为天山堇菜使用,还有必要结合用药历史考证。     

基于指标成分及指纹图谱多模式识别的不同品种红花质量评价

目的 测定不同品种红花指标成分、建立指纹图谱,并结合化学识别模式法对其进行质量评价,建立不同品种红花质量比较方法。方法 采用高效液相色谱法（HPLC）测定32批不同品种红花的羟基红花黄色素A（HSYA）和山柰酚含量;利用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统”（2012版）对32批红花样品进行相似度评价,并采用Origin 2022软件对其进行聚类分析,采用SIMCA 14.1软件进行主成分分析。结果 32批红花样品除3批未检出外,其余29批的HSYA质量分数为0.4%~2.5%,32批红花样品中山柰酚的质量分数为0.004%~1.060%;其HPLC指纹图谱共确定16个共有峰,指认了色氨酸、HSYA和6-羟基山柰酚-3-O-β-D-葡萄糖苷等5个成分,相似度为0.510~0.936,不同品种的红花质量差异显著。结论 通过HPLC含量测定、指纹图谱建立及多模式识别法,可实现不同品种红花的质量差异分析比较,研究结果提供了不同红花品种潜在的育种方向,对红花育种工作具有重要的参考价值。