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线粒体广泛存在于动物和植物的每个个体之中，作为真核细胞中一种半自主的细胞器，能够满足生命过程如生长发育、新陈代谢及移动所需要的能源需求，对诸如细胞功能调节、老龄衰退或死亡等现象发挥着重要的作用[1−2]。相较于其他类型的基因而言，线粒体结构简单且遵循母系遗传，同时演化速度更快，变异频率也更高[3]。昆虫线粒体基因组是一串长约14~19 bp的闭合双链环状DNA分子，共有37个基因，由13个蛋白质编码基因(PCGs)、22个转运RNA(tRNAs)以及2个核糖体RNA(rRNAs)构建而成[4]。通过线粒体基因组研究昆虫的进化规律和系统发育关系已经成为成熟的手段[5]。
线粒体基因组技术主要应用于昆虫起源、分子进化、系统发育等研究领域，涉及到包括鞘翅目Coleoptera、半翅目Hemiptera、膜翅目Hymenoptera等在内的昆虫[6−10]。鳞翅目Lepidoptera作为昆虫纲中第二大目，害虫种类繁多，因此在昆虫研究中具有重要的代表性[11]。暗影饰皮夜蛾Garella ruficirra隶属于鳞翅目夜蛾科Noctuidae丽夜蛾亚科Chloephorinae[12]，在河北、河南、山东、江苏、浙江和江西等省均有不同程度的危害发生[13]。暗影饰皮夜蛾是薄壳山核桃Carya illinoinensis、板栗Castanea mollissima等经济林的重要害虫[12, 14]，薄壳山核桃害虫种类繁多[15]，近年来暗影饰皮夜蛾在薄壳山核桃林内新发生且呈现逐年上升的趋势，现有的研究多数集中在发生情况的简报和防治建议方面[16−17]。对其遗传特征、与同类昆虫之间的亲缘关系研究还未见报道。因此，对暗影饰皮夜蛾进行全面的线粒体全基因组分析，除了能丰富对夜蛾科尤其是丽夜蛾亚科昆虫线粒体基因组的了解外，还能为暗影饰皮夜蛾的分子系谱、群落遗传特性以及分子生态环境等研究提供数据支持。
本研究通过对暗影饰皮夜蛾线粒体的碱基组成、起始密码子、终止密码子、二级结构等进行研究，将其与已经公布的鳞翅目昆虫的线粒体基因组相比较，通过最大似然法和贝叶斯法联合构建系统发育树，以期分析暗影饰皮夜蛾线粒体基因组特征与系统发育关系，为暗影饰皮夜蛾的演变历程和系统发展提供分子证据。
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2022年10月，在江苏省东台市(32°47′42″N，120°31′08″E)薄壳山核桃林中采集暗影饰皮夜蛾幼虫危害的薄壳山核桃果实，带回实验室。解剖出来的幼虫放置在−80 ℃超低温冰箱保存，用于提取DNA。选择龄期一致的幼虫个体作为研究对象，利用DNA提取试剂盒(德国Qiagen公司)提取暗影饰皮夜蛾的总DNA，使用质量浓度为1%的琼脂糖凝胶检测该幼虫DNA的纯度和浓度。
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检测总DNA质量后，采用全基因组鸟枪法(WGS)，使用Illumina Miseq平台进行双端测序(PE)构建文库，在得到原始序列后，通过FastQC (
http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc )平台对原始序列进行质量剪切和过滤：包括去除读长(reads)中的接头(adapter)序列，剪切去除5′端包含有非腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、胞嘧啶(C)、鸟嘌呤(G)的碱基；修剪低质量的reads末端；去除无法确定的碱基信息(N)含量大于5的reads；去掉adapter以及经过质量修剪之后长度不足25 bp的小片段，最终得到高质量的干净数据(clean data)[18−19]。 -
采用A5-miseq v20150522以及SPAdes v 3.10.0软件对获得的高质量clean data进行从头组装，从而得到重叠群(contig)和支架(scaffold)序列[20−22]。使用Mummer v 3.1软件进一步剔除线粒体基因组序列中模糊核苷酸和质量平均值低于G30(质量值大于等于30的碱基所占比例)的reads，进行数据重组，得到contig和scaffold。将完整的线性contigs上传到MITOS网页服务器(
http://mitos2.bioinf.uni-leipzig.de/index.py )进行功能注释[22−23]。选择“Genetic Code”的可选设置为05-inverterbrate，其余设置按照默认参数进行选择。使用Organella Genome Draw网络服务器工具(http://ogdraw.mpimp-golm.mpg.de/ )对样本的环状线粒体基因组进行可视化处理[22, 24]。按照拼接序列的测序深度，使用美国国家生物技术信息中心(NCBI)中的nt文库进行高测序深度的BLAST分析，并将其与拼接后的序列进行比较，获得预测基因的注释信息[22]。将序列上传至NCBI数据库中，获得登录号为ON125428。 -
使用
https://www.bioinformatics.org/cgview/gallery 网址进行暗影饰皮夜蛾线粒体基因组圈图的绘制，接着使用MEGA 6软件计算G. ruficirra包括AT含量、AT偏斜以及GC偏斜等在内的核苷酸组成情况，同时对蛋白质编码基因的氨基酸使用情况和相对同义密码子使用度(RSCU)进行分析[22]。应用tRNAscan-SE Search Server v1.21[25]预测暗影饰皮夜蛾tRNA基因的二级结构模型，分析暗影饰皮夜蛾的碱基组成差异。结合区域、螺旋、螺旋跨膜区域和其他不规则区域，对ATP8蛋白的二级结构进行预测，同时对ATP8蛋白的氨基酸组成和编码序列组成进行分析。 -
基于夜蛾科13个种昆虫线粒体全基因组的核苷酸序列，选择天蛾科Sphingidae 2个种作为外群，使用
http://www.phylo.org 网址联合建立最大似然法(ML)和贝叶斯法(BI)系统发育树。以NCBI下载的12种夜蛾科昆虫的序列作为参考，与3种天蛾科昆虫的序列联合进行系统发育分析。通过贝叶斯框架和BEAST v 1.6.1软件包对克隆进化的分化时间进行估算，同时选用J model test软件得到最佳替代模型GTR+I+G (表1)。
表 1 用于线粒体基因组分析的昆虫物种信息
Table 1. Information of the insect species for phylogenetic analysis in mitochondrial genome
类群 总科 属 物种 内群 夜蛾科Noctuidae Garella 暗影饰皮夜蛾G. ruficirra G. musculana G. rotundipennis G. nilotica G. curiosa 皮夜蛾属Nycteola N. indica 亚皮夜蛾N. asiatica 饰纹夜蛾属Antoculeora 饰银纹夜蛾A. ornatissima Ctenoplusia 白条夜蛾C. albostriata C. ogovana 银纹夜蛾C. agnata 饰夜蛾属Pseudoips P. prasinana 外群 天蛾科Sphingidae 蛀野螟属Conogethes 桃蛀螟C. punctiferalis 秆野螟属Ostrinia 玉米螟O. nubilalis -
暗影饰皮夜蛾线粒体基因组全长为15 294 bp，呈闭合环状的双链结构，整个线粒体基因组编码了37个基因，其中包括13个蛋白质编码基因(PCGs)、22个tRNA基因、2个rRNA基因(rrnL和rrnS)以及1个A+T富含区域。其中，9个蛋白质编码基因以及14个tRNA基因编码在N链上，其余14个基因编码在J链上。其线粒体基因组在25个不同的位置存在长度约1~66 bp的基因间间隔区，最长间隔序列位于trnE和trnF基因之间，其中有6对基因为重叠状态，重叠长度在1~7 bp，5对基因相邻，包括trnV-rrnS (图1和表2)。
图 1 暗影饰皮夜蛾线粒体基因组结构
Figure 1. Structure of the mitochondrial genome of G. ruficirra
表 2 暗影饰皮夜蛾线粒体基因组组成
Table 2. Organization of the mitochondrial genome of G. ruficirra
基因 编码链 位置 长度/
bp起始密
码子终止密
码子反密
码子基因间隔
核苷酸基因 编码链 位置 长度/
bp起始密
码子终止密
码子反密
码子基因间隔
核苷酸trnM N 1~68 68 CAT trnN N 6 062~6 128 67 GTT 3 trnI N 69~133 65 GAT −3 trnS1 N 6 132~6 197 66 GCT trnQ J 131~199 69 TTG 57 trnE N 6 198~6 263 66 TTC 65 nad2 N 257~1 270 1 014 ATT TAA −2 trnF J 6 329~6 392 64 GAA 2 trnW N 1 269~1 336 68 TCA −8 nad5 J 6 395~8 137 1 743 ATT TAA trnC J 1 329~1 391 63 GCA 2 trnH J 8 138~8 203 66 GTG −1 trnY J 1 394~1 459 66 GTA 2 nad4 J 8 203~9 543 1 341 ATG TAA −1 cox1 N 1 462~3 000 1 539 ATG TAA −5 nad4l J 9 543~9 836 294 ATG TAA 2 trnL2 N 2 996~3 062 67 TAA trnT N 9 839~9 904 66 TGT cox2 N 3 063~3 747 685 ATG T(AA) −3 trnP J 9 905~9 969 65 TGG 6 trnK N 3 745~3 815 71 CTT nad6 N 9 976~10 509 534 ATT TAA 6 trnD N 3 816~3 882 67 GTC cob N 10 516~11 667 1152 ATG TAA 13 atp8 N 3 883~4 044 162 ATT TAA −7 trnS2 N 11 681~11 746 66 TGA 19 atp6 N 4 038~4 715 678 ATG TAA −1 nad1 J 11 766~12 704 939 ATG TAA 1 cox3 N 4 715~5 503 789 ATG TAA 2 trnL1 J 12 706~12 773 68 TAG 36 trnG N 5 506~5 570 65 TCC rrnL J 12 810~14 099 1290 27 nad3 N 5 571~5 924 354 ATC TAA 6 trnV J 14 127~14 191 65 TAG −1 trnA N 5 931~5 998 68 TGC −1 rrnS J 14 191~14 972 782 −13 trnR N 5 998~6 061 64 TCG -
暗影饰皮夜蛾线粒体基因组A、T、C、G含量分别为39.02%、41.51%、11.55%和7.92%，线粒体基因组的A+T含量为80.53%，表现为A、T碱基偏向性(表3)，蛋白质编码基因的A+T含量在71.42% (cox1)~90.74% (atp8)范围内[22]。
表 3 线粒体基因组核苷酸组成
Table 3. Nucleotide composition of the complete mitochondrial genome
基因序列 碳基含量/% AT偏斜 GC偏斜 A C G T A+T G+C 全基因组 39.02 11.55 7.92 41.51 80.53 19.47 −0.0309 −0.1867 蛋白质编码基因 33.38 9.95 11.15 45.52 78.90 21.10 −0.1538 0.0566 密码子第1位 36.13 9.49 16.78 37.60 73.73 26.27 −0.0199 0.2777 密码子第2位 22.08 16.17 13.42 48.33 70.41 29.59 −0.3728 −0.0930 密码子第3位 41.94 4.20 3.23 50.63 92.57 7.43 −0.0938 −0.1295 tRNA基因 42.33 7.53 11.23 38.90 81.23 18.77 0.0422 0.1971 rRNA基因 44.16 4.97 10.14 40.73 84.89 15.11 0.0404 0.3419 控制区 47.14 3.70 1.01 48.15 95.29 4.71 −0.0106 −0.5714 整个核苷酸链显示轻微的AT偏斜和中度的GC偏斜(表3和图2)。在鳞翅目其他昆虫的线粒体基因组中同样存在AT偏斜和GC偏斜的情况[25−28]。暗影饰皮夜蛾的蛋白质编码基因和密码子第1位的AT偏斜为负，GC偏斜为正，密码子第2位和第3位产生的AT偏斜与GC偏斜均为负，tRNA和rRNA产生的AT偏斜和GC偏斜全部为正，蛋白质编码基因中T和G的占比高于A和C。
图 2 编码蛋白质各氨基酸的百分含量
Figure 2. Percentage of each amino acid of proteins coded
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在暗影饰皮夜蛾线粒体基因组编码的13个蛋白质基因中，有9个基因编码在N链上，另外4个基因编码在J链上(图2)，蛋白质编码基因总长为11 224 bp，占全基因组的73.39% (表2)。
暗影饰皮夜蛾13个蛋白质编码基因都是以ATN作为起始密码子，多数都是以ATG作为起始密码子，nad3以ATC作为起始密码子，而nad2、atp8、nad5、nad6以ATT作为起始密码子(表2)。大多数蛋白质编码基因都是以TAA作为终止密码子，只有cox2以不完整的T作为终止密码子，这与多数昆虫线粒体基因组以TAA或TAG作为终止密码子的情况相同[29]。
对暗影饰皮夜蛾蛋白质编码基因的氨基酸使用情况和相对同义密码子使用度(RSCU)的分析结果(表4)表明：除终止密码子外，暗影饰皮夜蛾线粒体基因组共有3 745个密码子，与多数昆虫线粒体编码出来的蛋白质密码子在3 585~3 746的范围一致。线粒体基因组中使用频率最高的4个密码子分别是UUU (苯丙氨酸Phe)、UUA (亮氨酸Leu)、UAU (酪氨酸Tyr)、AUA (异亮氨酸Ile)，这4个密码子在线粒体基因组中的使用次数分别为488、474、315、304次，因此，蛋白质编码基因中编码最频繁的氨基酸依次为Leu (17.0%)、Ile (16.3%)、Phe (11.0%)、Tyr (8.0%)。使用最少的氨基酸是色氨酸Trp (0.52%)，以C和G为结尾的密码子出现频率较低，以U和A为结尾的密码子通常RSCU大于1，说明U和A为基因组密码子中的偏爱碱基，C和G为基因组密码子中的非偏爱碱基。
表 4 氨基酸使用频率和相对同义密码子使用度
Table 4. Usage of amino acids and the relative synonymous codon usage
氨基酸 密码子 使用次数/次 RSCU 氨基酸 密码子 使用次数/次 RSCU 丙氨酸(Ala) GCU
GCC
GCA
GCG48
5
24
122.16
0.22
1.08
0.54脯氨酸(Pro) CCG
CCA
CCU
CCC9
24
38
160.41
1.10
1.75
0.74半胱氨酸(Cys) UGU
UGC39
131.50
0.50谷氨酰胺(Gln) CAG
CAA24
700.51
1.49天冬氨酸(Asp) GAU
GAC96
151.73
0.27精氨酸(Arg) CGU
CGC
CGA
CGG10
0
12
50.47
0.00
0.56
0.23谷氨酸(Glu) GAG
GAA38
760.67
1.33苯丙氨酸(Phe) UUU
UUC488
971.67
0.33酪氨酸(Tyr) UAU
UAC315
381.78
0.22甘氨酸(Gly) GGG
GGA
GGU
GGC36
56
48
21.01
1.58
1.35
0.06丝氨酸(Ser) UCU
UCC
UCA
UCG77
27
66
171.91
0.67
1.64
0.42甲硫氨酸(Met) AUG 68 1.00 色氨酸(Trp) UGG 23 1.00 天冬氨酸(Asn) AAU
AAC295
331.80
0.20苏氨酸(Thr) ACG
ACA
ACU
ACC7
30
56
250.24
1.02
1.90
0.85赖氨酸(Lys) AAG
AAA61
2500.39
1.61亮氨酸(Leu) UUG
UUA
CUG
CUA
CUU
CUC77
474
28
53
97
220.62
3.79
0.22
0.42
0.77
0.18缬氨酸(Val) GUG
GUA
GUU
GUC18
70
75
120.41
1.60
1.71
0.27组氨酸(His) CAU
CAC72
111.73
0.27异亮氨酸(Ile) AUA
AUU
AUC304
373
421.27
1.56
0.18终止(End) UGA
UAG
UAA77
82
2850.52
0.55
1.93 -
暗影饰皮夜蛾线粒体基因组的22个tRNA基因总长度为1 458 bp (表2)，在暗影饰皮夜蛾线粒体全基因组中占比为9.53%，在N链上编码14个tRNA基因，J链上编码8个tRNA基因。暗影饰皮夜蛾线粒体基因组的22个tRNA基因个体长度分布在63 bp (trnC)~71 bp (trnK)范围。rrnL分布在trnL和trnV之间、J链上的rrnS则分布在trnV和线粒体控制区(CR)之间。rrnL长度为1 290 bp，rrnS长度为782 bp，rrnL的A+T含量为84.81%，rrnS的A+T含量为85.04%。从表3可以看出：AT偏斜和GC偏斜都表现为正数，说明暗影饰皮夜蛾在A和G碱基具有偏向性。
通过
http://mitos.bioinf.uni-leipzig.de/ 网址分析暗影饰皮夜蛾tRNA基因的二级结构模型，其中21个tRNA均具有典型的三叶草形态，只有trnS1的DHU臂被环结构取代，无法形成三叶草形态(图3)。暗影饰皮夜蛾的tRNA二级结构中，有22对碱基出现了错配现象，在普遍的U-G错配中，氨基酸接受臂上存在4对，TΨC臂上存在2对，反密码子臂存在4对，DHU臂上存在10对，其余2对错配分别为DHU臂上存在1对A-A错配，TΨC臂上存在1对A-A错配。
图 3 tRNA基因二级结构比较
Figure 3. Comparison on the secondary structure of tRNA genes
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系统发育树结果(图4)表明：5个夜蛾属Garella与皮夜蛾属Nycteola亲缘关系最近，饰纹夜蛾属Antoculeora与Ctenoplusia属亲缘关系最近，与Garella和Nycteola稍远，这4种夜蛾与饰夜蛾属Pseudoips亲缘关系最远。Garella属的5种夜蛾之间，暗影饰皮夜蛾与G. musculana亲缘关系最近，G. rotundipennis与G. nilotica亲缘关系最近，与暗影饰皮夜蛾与G. musculana稍远，这4种夜蛾与G. curiosa亲缘关系最远。
图 4 夜蛾科昆虫线粒体基因组蛋白质编码基因序列的系统发育树
Figure 4. Phylogenetic tree of based on protein-coding genes sequences of Noctuidae species
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20世纪80年代暗影饰皮夜蛾在河南、山东等省已有发现，分布范围逐步扩大，在多个地区已成为板栗的主要害虫[30−32]，近年来在薄壳山核桃主栽区逐年持续暴发。本研究表明：暗影饰皮夜蛾线粒体基因组长度为15 294 bp，在鳞翅目昆虫线粒体基因组报道的长度范围内[33]。其线粒体基因组所有区域表现出AT偏向性，与网纹蟒Reticulated python、绒螨目Trombidiformes螨类、对虾科Penaeidae物种相同[34−36]。而trnM-trnI-trnQ的基因排列方式在鳞翅目多个物种中均有存在[37−40]，这种重排方式十分典型[41−43]。暗影饰皮夜蛾线粒体基因组所有蛋白质编码基因均以ATN为起始密码子，这与大多数鳞翅目昆虫一致[29]。暗影饰皮夜蛾cox1的起始密码子均为ATG，ATG是最常用的起始密码子，这与多数夜蛾科昆虫一致，与果蝇Drosophila melanogaster的起始密码子(ATT)不同[44−45]。除cox2以不完整的T为终止密码子外，其余13个蛋白质编码基因的终止密码子都是TAA，蛋白质编码基因中使用不完全终止密码子在无脊椎动物中十分常见[46−47]。其线粒体基因组有21个tRNA为典型的三叶草构造，只有tRNASer(AGN)缺少DHU臂，这在多种昆虫中均有出现，是夜蛾科的普遍特征[25−26]。
夜蛾科是鳞翅目中最大的一个科，而目前对夜蛾科线粒体基因组的研究种类较少，研究内容不全面，尤其是Garella属，目前除暗影饰皮夜蛾以外，其他物种均未进行线粒体基因组测定，因此需要补充大量夜蛾科各属昆虫线粒体全基因组序列的信息，为进一步探讨夜蛾科各属之间的系统发育关系提供基础数据。
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暗影饰皮夜蛾的线粒体全基因组的碱基含量为T＞A＞C＞G，表现为AT偏向性，基因组排列顺序为trnM-trnI-trnQ，存在基因重排现象。暗影饰皮夜蛾线粒体基因组的二级结构为典型的三叶草构造。系统发育分析表明：暗影饰皮夜蛾和G. musculana的亲缘关系最近。
Sequencing and analysis of the complete mitochondrial genome of Garella ruficirra
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摘要:
目的 对薄壳山核桃Carya illinoensis害虫暗影饰皮夜蛾Garella ruficirra线粒体基因组进行测序和分析，并在基因组水平上探讨其在夜蛾科Noctuidae中的分类地位，为探索夜蛾科昆虫的系统发育关系以及演化进程提供参考。 方法 利用二代测序技术从头组装获取暗影饰皮夜蛾的线粒体基因组，并对线粒体基因组结构特点和碱基组成进行分析；同时，采用最大似然法和贝叶斯法联合构建了夜蛾科5个属、12个种的线粒体基因组系统发育树，分析暗影饰皮夜蛾在夜蛾科中的系统发育地位。 结果 暗影饰皮夜蛾线粒体基因组全长共为15 294 bp，其中包括13个蛋白质编码基因、22个转运RNA基因、2个核糖体RNA基因以及鳞翅目Lepidoptera昆虫典型的腺嘌呤(A)+胸腺嘧啶(T)，即A+T富含区，该区域的A+T含量为80.53%，具有明显的AT偏向性。暗影饰皮夜蛾的基因排列顺序为trnM-trnI-trnQ，与包括夜蛾科昆虫在内的大多数鳞翅目昆虫基因排列次序相符。13个蛋白质编码基因的起始密码子全部为ATN。22个tRNA基因中除trnS1的DHU臂缺失，其余均为典型的三叶草结构。对线粒体基因组研究发现：夜蛾科5个属之间，Garella与皮夜蛾属Nycteola亲缘关系最近，与饰夜蛾属Pseudoips亲缘关系最远。 结论 暗影饰皮夜蛾的线粒体基因组中出现了基因重排的现象，系统发育关系支持暗影饰皮夜蛾和Garella musculana聚为1个分支。图4表4参47 Abstract:Objective This study, with a comprehensive sequencing and analysis of the mitochondrial genome of Garella ruficirra as well as an investigation into the phylogenetic position of Noctuidae through mitochondrial genome sequencing, is aimed to offer a valuable reference for delving into the phylogenetic relationships and evolutionary processes within the Noctuidae as well as exploring the phylogenetic relationship and evolutionary process of Noctuidae. Method First, the Illumina sequencing technique was employed to sequence the complete mitochondrial genome of G. ruficirra, allowing for the analysis of its overall characteristics and base composition. Subsequently, a phylogenetic tree encompassing mitochondrial genomes from 5 genera of Noctuidae, comprising 12 species, was constructed using both maximum likelihood and Bayesian methods so as to facilitate the examination of the phylogenetic relationships within the Noctuidae. Result The circular mitochondrial genome of G. ruficirra spanned 15 294 base pairs and encompasses 13 protein synthesis-related genes, 22 transfer RNA genes, and two ribosomal RNA genes and its gene arrangement conformed to the standard configuration observed in Lepidoptera mitogenomes, featuring a region rich in adenine and thymine, an A+T content of 80.53% and a significant AT bias. The gene order of trnM-trnI-trnQ in G. ruficirra aligned with other Noctuidae species and the majority of Lepidoptera with ATN sequences serving as initiation codons for all 13 protein-coding genes. While trnS1 lacked a DHU arm, the remaining tRNA genes exhibited a typical cloverleaf-shaped structure. According to the study of mitochondrial genome, Garella was most closely related to Nycteola and least closely related to Pseudoips among the 5 genera. Conclusion Gene rearrangement was evident in the mitochondrial genome of G. ruficirra. Phylogenetic analyses, indicating that the clustering of G. ruficirra and G. musculana samples was within a single clade. This study has furnished valuable insights into the evolutionary patterns of Garella and offered a foundational framework for investigating the phylogeny and evolution of Noctuidae within the Lepidoptera order. [Ch, 4 fig. 4 tab. 47 ref.] -
Key words:
- Garella ruficirra /
- mitochondrial genome /
- phylogenetic relationship /
- gene rearrangement
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植物功能性状是指对植物个体生存与发展有着一定影响的植物特征，与植物自身的生存策略密切相关[1-2]。植物的生物学特性间接反映植物各功能性状间的权衡方式，影响着植物在群落中的生存与发展。在植物的各种器官间，小枝和叶片是植物器官分支系统中最敏感的部分，在植物的不同发育阶段，小枝和叶性状是植物与环境相互作用的结果[3]。植物如何通过调整小枝内各构件之间的生长关系，来适应不断变化的环境，是研究植物生态策略的重要内容[4]。作为植物光合作用重要的器官，叶片能够将光能转化为自身发育所需要的物质，其大小直接影响着植物个体的发育模式以及对光能的捕获和转化能力[5]。小枝是植物叶片直接着生的器官，它能够传输茎运输过来的养分及叶光合作用产生的同化物质，与植物在空间上的开展情况密切相关，并决定着叶片的投资方式[6]。小枝与叶片之间的关系是植物个体在不同发育阶段的生态策略体现[7]。不同物种对环境的适应情况不同，因此生存策略方式也不同，即快速高效策略和慢速高质量策略[8-10]。物种内存在不同发育阶段的植物个体，它们在环境中获得的资源情况不同。为了提高对环境的适应性，植物枝叶可能会在不同发育阶段有着不同的投资方式。植物小枝与叶片对环境变化的敏感性强，植物个体在不同发育阶段的生态策略容易在其性状上表现出来[10]。种群空间格局指种群个体在空间上的分布情况，是与外界环境相互作用的结果，在一定程度上反映种群的生态策略方式[11]。目前，关于种群空间格局的研究主要集中在不同物种间、物种内不同发育阶段等方面[11-12]，在植物性状间空间格局的分析较少。地统计学作为研究植物空间格局的重要方法，可以真实反映植物的空间变化[13]。SIEFERT[14]采用半方差变异函数对农田植物叶功能性状的空间格局进行了研究，发现叶功能性状具有中等空间自相关性，植物功能性状在空间上是连续变化的，进而能够预测植物性状的空间变化情况。探究植物枝叶性状的空间变化有助于理解植物对环境的适应策略。峨眉含笑Michelia wilsonii是多年生常绿乔木，主要生长于气候湿润，海拔600~2 000 m的常绿阔叶林中。虽然峨眉含笑的结实量较多，但其自然更新困难，分布区域较小，现已濒临灭绝，为国家Ⅱ级保护树种。目前，对于峨眉含笑的研究主要集中在群落结构、凋落物特征等方面[15-16]，对其生态策略方式还不清楚。因此，本研究以四川省雅安周公山峨眉含笑优势阔叶林为基础，选取种群内不同发育阶段个体为研究对象，分析枝叶性状在空间上的自相关性，以期为了解峨眉含笑枝叶性状之间的资源权衡方式和生态策略方式提供依据。
1. 研究地区与研究方法
1.1 研究区概况
研究区位于四川省雅安周公山国家森林公园内(29°58′09″N，103°02′58″E)。该区属亚热带季风性湿润气候，降水量大，年均降水量为1 774.3 mm；湿度大，年平均相对湿度79%；气温较低，年平均气温14.0 ℃，海拔900~1 180 m；土壤类型以山地黄壤为主。研究区内植被丰富，以常绿阔叶林为主，除峨眉含笑优势树种外，伴生有杉木Cunninghamia lanceolata、华中樱桃Cerasus conradinae、栗Castanea mollissima、日本杜英Elaeocarpus japonicus、刺楸Kalopanax septemlobus、灯台Bothrocaryum controversum、南酸枣Choerospondias axillaris等乔木树种，林分郁闭度为0.8~0.9；林下主要有水竹Phyllostachys heteroclada、姬蕨Hypolepis punctata及一些禾草等植物，盖度达80%以上[15]。
1.2 样地设置
在峨眉含笑种群分布较多的地区，建立1块200 m×200 m的固定样地，并将样地划分为100个20 m×20 m的样方。逐一对样方内所有胸径≥5 cm的峨眉含笑个体进行挂牌登记，并记录胸径、树高等信息，以便进行后期采样工作。
1.3 枝叶采集
于2018年7月采集样地内峨眉含笑个体的叶片和枝条。根据研究区域峨眉含笑种群的年龄结构及数量动态特征[16]，将其划分为小树(胸径5~15 cm)、中树(胸径15~25 cm)和大树(胸径＞25 cm) 3个阶段。定义当年生小枝为1年生小枝，沿着1年生小枝依次向内为2年生、3年生小枝。为了保证每株树采集的1、2年生枝条和叶来自同一个树枝，本研究在树冠南部枝条分叉处直径约1 cm粗的地方剪取1个树枝，从树枝上采集6个能明显区分1、2年生的小枝。采集小枝上成熟的当年生叶片15片，并将1、2年生小枝中均匀生长的部分截断，将其保存在自封袋中，做好标记带回实验室进行后续指标测定。共采集20株小树、59株中树、34株大树的枝叶。
1.4 指标测定
叶片鲜质量使用电子天平(精度0.000 1 g)称量；将称量过后的叶片放入烘箱中，在105 ℃下烘20 min进行杀青，然后在80 ℃下烘48 h，用电子天平称其干质量(精度0.000 1 g)。用叶面积(LI-3100C，LI COR，美国)扫描仪测定叶片后，在PS6中计算叶片面积；用游标卡尺测量叶片厚度(精度0.01 mm)。叶干鲜比=叶片干质量(g)/叶片鲜质量(g)；比叶面积=叶片面积(cm2)/叶片干质量(g)。将所有小枝浸入去离子水中8~12 h，待小枝达到饱和状态后将其取出，用排水法测量小枝体积。将测量完体积的小枝，用吸水纸吸去表面水分后用电子天平称量(精度0.000 1 g)，获得小枝鲜质量，然后将其放入烘箱中80 ℃烘48 h，用电子天平称量(精度0.000 1 g)，获得小枝干质量。小枝干鲜比=小枝干质量(g)/小枝鲜质量(g)；小枝密度=小枝干质量(g)/小枝体积(cm3)。
1.5 数据处理
采用单因素方差分析对峨眉含笑种群不同发育阶段枝叶性状进行差异分析；采用标准化主轴分析计算枝叶性状间的相关性。为了使枝叶性状呈正态分布，对其进行了对数转换(以10为底数)。数据分析在R语言的smatR包中进行。
通过主成分分析获得每株树木第1轴枝叶性状的得分值，然后采用半方差函数法对峨眉含笑种群不同发育阶段枝叶性状主成分得分进行空间格局分析[17-18]。其计算公式为：
$$ \gamma \left(h\right)=\frac{1}{2N\left(h\right)}\sum _{i=1}^{N\left(h\right)}{[Z\left({x}_{i}\right)-Z({x}_{i}+h\left)\right]}^{2} {\text{。}} $$ 式(1)中：γ(h)为林木个体间距为h时的半方差函数值；N(h)为林木个体间距为h时的样本对数；Z(xi)为林木个体i在位置点xi处的实测值；Z(xi+h)为林木个体在位置点xi+h处的实测值。通过半方差值进行模型拟合，绘制半方差函数图。
本研究选取4种模型进行拟合(球状模型、指数模型、高斯模型和线性模型)，选取模型决定系数(R2)最大和残差最小的模型。通过最优模型获得基台值(C0+C)、偏基台值(C)、块金值(C0)和变程(A)，求得结构方差比[C/(C0+C)]来表示研究区变量的最大变异程度。一般认为结构方差＞75%时，空间自相关性强；结构方差位于25%~75%时，空间自相关性中等，结构方差＜25%时，空间自相关弱，此时不宜采用克里格(Kringing)插值进行变量预测。
2. 结果与分析
2.1 峨眉含笑不同发育阶段枝叶性状特征
不同发育阶段叶鲜质量、叶干质量和2年生小枝密度差异显著(P＜0.05)，大树与中树、小树之间叶面积、比叶面积、1年生小枝密度差异显著(P＜0.05)，中树和小树之间叶干鲜比和2年生小枝干鲜比差异显著(P＜0.05)，其余性状差异不显著(P＞0.05)(表1)。叶鲜质量、叶干质量、叶面积、叶厚、1年生小枝干鲜比、1年生小枝密度随着林木胸径的增加呈显著增加(P＜0.05)，比叶面积随着林木胸径的增加显著降低(P＜0.05)(表2)。主成分分析前2轴的解释总方差为56.99%，其中第1轴的解释方差为39.95%，第2轴的解释方差为17.04%(图1)。对枝叶性状进行排序，叶性状与第1排序轴的相关性较高，枝性状与第2排序轴相关性较好。在第1排序轴中，除比叶面积外，从左到右，枝叶性状增加，幼树有着较高的比叶面积值，而大树除比叶面积外，其他枝叶性状较高；在第2排序轴中，从下到上，枝性状逐渐增加，叶性状逐渐减小，幼树有着较低的枝叶性状。这意味着更高发育阶段的个体有着更高的枝叶性状。
表 1 不同发育阶段枝叶性状特征Table 1 Traits of twig and leaf in different development stages发育
阶段叶鲜
质量/g叶干
质量/g叶厚/mm 叶干鲜比 叶面积/cm2 比叶面积/
(cm2·g−1)1年生小枝
干鲜比1年生小枝
密度/(g·cm−3)2年生小枝
干鲜比2年生小枝
密度/(g·cm−3)大树 1.20±0.23 a 0.44±0.09 a 0.21±0.03 a 0.37±0.05 ab 50.52±6.15 a 113.37±18.12 b 0.38±0.02 a 0.45±0.04 a 0.41±0.03 a 0.45±0.04 a 中树 0.96±0.22 b 0.37±0.10 b 0.18±0.03 b 0.38±0.06 a 46.56±7.42 b 130.10±26.26 a 0.37±0.02 a 0.42±0.04 b 0.41±0.02 a 0.43±0.04 b 小树 0.84±0.14 c 0.31±0.07 c 0.18±0.03 b 0.35±0.03 b 43.41±5.79 b 140.67±21.46 a 0.38±0.03 a 0.42±0.03 b 0.39±0.02 b 0.40±0.04 c 说明：不同字母表示不同发育阶段同一性状差异显著(P＜0.05) 
图 1 不同发育阶段枝叶性状主成分排序图Figure 1 PCA ordination of twig and leaf traits at different developmental stages箭头表示枝叶性状表 2 枝叶性状与胸径之间的相关系数Table 2 Correlation coefficient between twig, leaf traits and DBH性状 叶鲜质量 叶干质量 叶厚 叶干鲜比 叶面积 比叶面积 1年生小枝干鲜比 1年生小枝密度 2年生小枝干鲜比 2年生小枝密度 胸径 0.60** 0.52** 0.38** −0.41** −0.01 0.44** 0.22* 0.41** 0.15 0.41** 说明：*P＜0.05；**P＜0.01 2.2 不同发育阶段枝叶性状相互关系
标准化主轴分析发现(表3)：叶性状之间及枝性状之间有着较强的相关关系，叶性状与茎性状之间相关性较弱，仅叶鲜质量和叶干质量与小枝性状具有相关性。主成分分析(PCA)也发现(图1)：叶性状与小枝性状存在正交关系。从表4~6可以看出：不同发育阶段叶性状间相关显著(P＜0.05)，其中，大树和中树阶段叶性状间相关性均比小树阶的段相关性强；不同发育阶段枝性状之间相关性从大到小依次为小树、中树、大树。枝叶性状之间相关性，除了小树阶段叶干质量和1年生小枝密度，大树阶段叶鲜质量和1年生小枝干鲜比、1年生小枝密度，中、小树阶段比叶面积和1年生小枝密度，中树阶段叶厚和1年生小枝密度显著相关外(P＜0.05)，其余均不显著(P＞0.05)。
表 3 整个发育阶段枝叶性状之间的相关系数Table 3 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in the whole development stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.850** 1 LT 0.585** 0.604** 1 LDMC −0.028 0.304** 0.138 1 LA 0.722** 0.697** 0.408** 0.052 1 SLA −0.588** −0.733** −0.513** −0.496** −0.284** 1 ABDMC 0.310** 0.253** 0.083 0.030 0.065 −0.220** 1 ABTD 0.371** 0.395** 0.295** 0.098 0.151 −0.374** 0.440** 1 BBDMC 0.076 0.133 0.026 0.171 0.031 −0.099 0.255** 0.216** 1 BBTD 0.250** 0.258** 0.149 0.172 0.095 −0.291 0.325** 0.352** 0.507** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 4 大树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 4 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in big tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.817** 1 LT 0.623** 0.616** 1 LDMC −0.017 0.183 0.135 1 LA 0.651** 0.638** 0.472* 0.003 1 SLA −0.540** −0.607** −0.433** −0.567* −0.264 1 ABDMC 0.344* 0.170 0.124 0.164 0.108 −0.024 1 ABTD 0.449* 0.305 0.294 −0.026 0.183 0.031 0.547** 1 BBDMC 0.020 −0.077 −0.058 0.226 0.086 −0.056 0.219 0.004 1 BBTD 0.259 0.045 0.244 0.147 0.206 −0.205 0.024 0.176 0.279 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 5 中树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 5 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in middle tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.831** 1 LT 0.486** 0.573** 1 LDMC −0.043 0.394** 0.248 1 LA 0.732** 0.695** 0.301* 0.125 1 SLA −0.506** −0.718** −0.509** −0.540** −0.212 1 ABDMC 0.228 0.175 −0.033 −0.072 −0.075 −0.248 1 ABTD 0.124 0.236 0.070 0.166 −0.033 −0.348* 0.373* 1 BBDMC −0.047 0.097 −0.044 0.030 −0.086 0.037 0.232 0.187 1 BBTD −0.024 0.066 −0.025 0.118 −0.196 −0.118 0.369* 0.240 0.511** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 6 小树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 6 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in small tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.737** 1 LT 0.510* 0.471* 1 LDMC −0.122 0.336 0.105 1 LA 0.438 0.437 0.361 −0.360 1 SLA −0.342 −0.649* −0.246 −0.472* 0.196 1 ABDMC 0.393 0.481* 0.029 0.262 0.219 −0.243 1 ABTD 0.368 0.570* 0.478* 0.315 0.094 −0.645* 0.336 1 BBDMC 0.266 0.346 0.372 0.343 0.007 −0.377 0.413 0.679** 1 BBTD 0.268 0.448 0.126 0.335 0.172 −0.388 0.570* 0.573** 0.775** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 2.3 不同发育阶段枝叶性状半方差分析
在不同发育阶段枝叶性状中，选择第1轴的林木个体枝叶性状主成分得分进行半变异函数方差分析(表7和图2)。对整体林分而言，单木整体性状、叶性状和枝性状的结构方差比分别为25.2%、31.8%、0，单木整体性状和叶性状具有中等程度的空间自相关，枝性状空间自相关性弱，拟合最优模型为线性，说明其性状表现呈随机分布。在大树阶段，单木整体、叶性状和枝性状的结构方差比分别为50.5%、50.4%和50.5%，具有中等的空间自相关程度，有效变程分别为75.60、73.70和212.70 m，拟合最优模型分别为球状模型、球状模型和指数模型，呈聚集分布，枝性状的有效变程最大，说明枝性状的空间连续性更大。在中树和小树阶段，模型拟合效果差，且结构方差低，说明小树阶段枝叶性状空间自相关性弱，不宜采用克里格插值(Kringing)空间预测。
表 7 枝叶性状半方差模型及参数Table 7 Isotropic semi-variogram model and parameters of twig and leaf traits发育阶段 变量 模型 块金值C0 基台值C0+C 结构方差比C/(C0+C)/% 有效变程A/m 决定系数R2 残差 整个发育阶段 单木整体性状 线性 0.105 2 0.140 7 25.2 144.95 0.630 0.001 0 叶 线性 0.114 0 0.167 1 31.8 144.95 0.625 0.002 2 枝 线性 0.091 7 0.091 7 0 144.95 0.509 0.004 3 大树 单木整体性状 球状 0.045 9 0.092 8 50.5 75.60 0.382 0.004 6 叶 球状 0.056 1 0.113 2 50.4 73.70 0.328 0.008 9 枝 指数 0.052 1 0.105 2 50.5 212.10 0.370 0.000 3 中树 单木整体性状 高斯 0.009 2 0.083 0 88.9 2.77 0.001 0.001 3 叶 线性 0.113 4 0.113 4 0 78.30 0.039 0.002 2 枝 线性 0.078 9 0.078 9 0 78.30 0.000 0.004 9 小树 单木整体性状 球状 0.015 3 0.085 6 82.1 9.00 0.040 0.020 3 叶 球状 0.003 7 0.059 4 93.8 10.10 0.117 0.008 2 枝 线性 0.144 6 0.144 6 0 82.42 0.449 0.070 9 3. 讨论
3.1 不同发育阶段枝叶性状的差异
植物之间的生存策略方式会在植物的性状上表现出来。比叶面积与植物的光合利用效率有关[19]，本研究中比叶面积随着林木大小增加显著降低，这与其他不同物种及生境下得到的研究结果一致[20]。耿梦娅等[21]通过对不同发育阶段叶性状的研究发现：发育后期的植物个体有着更大更厚的叶片，且不同的发育阶段叶片性状差异显著，与本研究结果相符。较高的林木在进行长距离水分运输时，必须克服阻力问题，而较高的茎干鲜比将有利于水分的运输[22]。本研究发现：枝干鲜比与林木大小的关系不显著，可能是研究区内湿度高，水资源没有成为限制植物生长的环境因子，这与HE等[23]的研究结果一致。研究还发现：随着林木的发育，小枝密度逐渐增大，高密度的小枝除了能够加强对外界环境的抵抗外，还能够承载更大更多的叶片；较低的小枝密度意味着有更低构造细胞的成本，有利于小树阶段枝条的快速生长[24]。这反映了种群的生态策略方式从小树到大树阶段由快收益向慢收益转变，这是物种的生存策略所决定的。自然界中，无论从单个物种的发育阶段还是不同生活型的物种来看，大部分矮小的林木有着小的叶片，高大的林木个体叶片和枝密度更高[25]，与本研究结果相符。
3.2 枝叶性状间的相关性
本研究发现：在小枝与叶片的10个性状中，叶性状间的相关性强，与FORTUNEL等[26]的研究结果一致。部分性状间在小树阶段相关性较低或不显著，可能是在激烈的竞争环境下，由于生存策略的优化方式，不同器官间的权衡方式在各性状间独立运行的原因[27]。小枝与叶功能性状相关性较弱，仅小枝密度与叶鲜质量和干质量呈正相关，然而MÉNDEZ-ALONZO等[28]研究发现：茎密度与水分传导速率呈显著负相关，本研究结果与其相反，原因是茎的密度远大于小枝密度，足以支持林木生长的需要，因此更应该考虑长距离运输过程中高密度组织细胞带来的水分运输问题，这是茎与小枝不同的功能作用造成的。对茎叶经济谱的研究发现[9, 29]：茎经济谱与叶经济谱呈正交状态，本研究中小枝与叶性状在排序轴呈正交状态，这是造成枝叶性状相关性弱的重要原因。叶片质量与枝密度呈显著正相关，较大的枝密度意味着小枝能够承受更多的质量负荷。对不同发育阶段叶片质量与枝密度之间的相关性分析发现：这种现象在大树阶段表现得更加显著，其原因是小枝密度与叶生物量密切相关[6]，本研究也发现大树有着更大更厚的叶。通过研究4个枝性状之间的关系，两两之间呈正相关，较高的小枝密度需要更多的结构组织，这种现象在不同的发育阶段都有着不同程度的表现，小树阶段小枝性状间相关性更大，这主要是因为小树阶段的生物学特征决定的。关于茎经济谱[9]的研究表明：茎密度与茎干鲜比密切相关，本研究中小枝性状间也出现这种相关性。对于茎经济谱理论，同样也能适用于小枝部分性状的研究。
3.3 不同发育阶段枝叶性状空间特征
在地统计学分析中，整体林分的枝叶性状分布模式以随机分布为主，其空间自相关性为中等，其原因是天然林中阔叶树种的分布方式常以随机分布为主[29]。大树阶段，枝叶性状以聚集分布为主，刘妍妍[30]通过对阔叶林的空间格局分析发现：具有较大叶片的个体通常以聚集形式分布，与本研究相符。叶片和小枝性状是影响植物冠幅大小的重要因素，能够影响成年植物冠层的结构形式及发展状态，进而影响植物对资源的获取能力。大树阶段枝性状主成分得分的有效影响变程均大于整体和叶性状，说明枝条的开展情况比叶的大小更能加剧大树个体之间的影响。中、小树阶段枝叶性状的拟合效果和结构方差比较小，不成连续变化状态，中、小树阶段林木枝叶性状的预测不宜采用克里格(Kringing)插值估算，与SIEFERT[14]的研究不一致，主要原因可能是中、小树阶段的空间格局分布方式为随机分布，林木间的距离较远，空间自相关性弱。若要预测样地整体功能性状的表现，需要测量更多林木个体的功能性状值。
综上所述，不同发育阶段枝叶性状差异显著，大树倾向于高质量的投资策略，小树的投资策略为快速投资；不同发育阶段叶性状间和小枝性状间相关性显著；峨眉含笑种群大树阶段枝叶性状具有空间自相关性。
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图 4 夜蛾科昆虫线粒体基因组蛋白质编码基因序列的系统发育树
拉丁名所代表的物种名见表1。
Figure 4 Phylogenetic tree of based on protein-coding genes sequences of Noctuidae species
表 1 用于线粒体基因组分析的昆虫物种信息
Table 1. Information of the insect species for phylogenetic analysis in mitochondrial genome
类群 总科 属 物种 内群 夜蛾科Noctuidae Garella 暗影饰皮夜蛾G. ruficirra G. musculana G. rotundipennis G. nilotica G. curiosa 皮夜蛾属Nycteola N. indica 亚皮夜蛾N. asiatica 饰纹夜蛾属Antoculeora 饰银纹夜蛾A. ornatissima Ctenoplusia 白条夜蛾C. albostriata C. ogovana 银纹夜蛾C. agnata 饰夜蛾属Pseudoips P. prasinana 外群 天蛾科Sphingidae 蛀野螟属Conogethes 桃蛀螟C. punctiferalis 秆野螟属Ostrinia 玉米螟O. nubilalis 
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表 2 暗影饰皮夜蛾线粒体基因组组成
Table 2. Organization of the mitochondrial genome of G. ruficirra
基因 编码链 位置 长度/
bp起始密
码子终止密
码子反密
码子基因间隔
核苷酸基因 编码链 位置 长度/
bp起始密
码子终止密
码子反密
码子基因间隔
核苷酸trnM N 1~68 68 CAT trnN N 6 062~6 128 67 GTT 3 trnI N 69~133 65 GAT −3 trnS1 N 6 132~6 197 66 GCT trnQ J 131~199 69 TTG 57 trnE N 6 198~6 263 66 TTC 65 nad2 N 257~1 270 1 014 ATT TAA −2 trnF J 6 329~6 392 64 GAA 2 trnW N 1 269~1 336 68 TCA −8 nad5 J 6 395~8 137 1 743 ATT TAA trnC J 1 329~1 391 63 GCA 2 trnH J 8 138~8 203 66 GTG −1 trnY J 1 394~1 459 66 GTA 2 nad4 J 8 203~9 543 1 341 ATG TAA −1 cox1 N 1 462~3 000 1 539 ATG TAA −5 nad4l J 9 543~9 836 294 ATG TAA 2 trnL2 N 2 996~3 062 67 TAA trnT N 9 839~9 904 66 TGT cox2 N 3 063~3 747 685 ATG T(AA) −3 trnP J 9 905~9 969 65 TGG 6 trnK N 3 745~3 815 71 CTT nad6 N 9 976~10 509 534 ATT TAA 6 trnD N 3 816~3 882 67 GTC cob N 10 516~11 667 1152 ATG TAA 13 atp8 N 3 883~4 044 162 ATT TAA −7 trnS2 N 11 681~11 746 66 TGA 19 atp6 N 4 038~4 715 678 ATG TAA −1 nad1 J 11 766~12 704 939 ATG TAA 1 cox3 N 4 715~5 503 789 ATG TAA 2 trnL1 J 12 706~12 773 68 TAG 36 trnG N 5 506~5 570 65 TCC rrnL J 12 810~14 099 1290 27 nad3 N 5 571~5 924 354 ATC TAA 6 trnV J 14 127~14 191 65 TAG −1 trnA N 5 931~5 998 68 TGC −1 rrnS J 14 191~14 972 782 −13 trnR N 5 998~6 061 64 TCG
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表 3 线粒体基因组核苷酸组成
Table 3. Nucleotide composition of the complete mitochondrial genome
基因序列 碳基含量/% AT偏斜 GC偏斜 A C G T A+T G+C 全基因组 39.02 11.55 7.92 41.51 80.53 19.47 −0.0309 −0.1867 蛋白质编码基因 33.38 9.95 11.15 45.52 78.90 21.10 −0.1538 0.0566 密码子第1位 36.13 9.49 16.78 37.60 73.73 26.27 −0.0199 0.2777 密码子第2位 22.08 16.17 13.42 48.33 70.41 29.59 −0.3728 −0.0930 密码子第3位 41.94 4.20 3.23 50.63 92.57 7.43 −0.0938 −0.1295 tRNA基因 42.33 7.53 11.23 38.90 81.23 18.77 0.0422 0.1971 rRNA基因 44.16 4.97 10.14 40.73 84.89 15.11 0.0404 0.3419 控制区 47.14 3.70 1.01 48.15 95.29 4.71 −0.0106 −0.5714
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表 4 氨基酸使用频率和相对同义密码子使用度
Table 4. Usage of amino acids and the relative synonymous codon usage
氨基酸 密码子 使用次数/次 RSCU 氨基酸 密码子 使用次数/次 RSCU 丙氨酸(Ala) GCU
GCC
GCA
GCG48
5
24
122.16
0.22
1.08
0.54脯氨酸(Pro) CCG
CCA
CCU
CCC9
24
38
160.41
1.10
1.75
0.74半胱氨酸(Cys) UGU
UGC39
131.50
0.50谷氨酰胺(Gln) CAG
CAA24
700.51
1.49天冬氨酸(Asp) GAU
GAC96
151.73
0.27精氨酸(Arg) CGU
CGC
CGA
CGG10
0
12
50.47
0.00
0.56
0.23谷氨酸(Glu) GAG
GAA38
760.67
1.33苯丙氨酸(Phe) UUU
UUC488
971.67
0.33酪氨酸(Tyr) UAU
UAC315
381.78
0.22甘氨酸(Gly) GGG
GGA
GGU
GGC36
56
48
21.01
1.58
1.35
0.06丝氨酸(Ser) UCU
UCC
UCA
UCG77
27
66
171.91
0.67
1.64
0.42甲硫氨酸(Met) AUG 68 1.00 色氨酸(Trp) UGG 23 1.00 天冬氨酸(Asn) AAU
AAC295
331.80
0.20苏氨酸(Thr) ACG
ACA
ACU
ACC7
30
56
250.24
1.02
1.90
0.85赖氨酸(Lys) AAG
AAA61
2500.39
1.61亮氨酸(Leu) UUG
UUA
CUG
CUA
CUU
CUC77
474
28
53
97
220.62
3.79
0.22
0.42
0.77
0.18缬氨酸(Val) GUG
GUA
GUU
GUC18
70
75
120.41
1.60
1.71
0.27组氨酸(His) CAU
CAC72
111.73
0.27异亮氨酸(Ile) AUA
AUU
AUC304
373
421.27
1.56
0.18终止(End) UGA
UAG
UAA77
82
2850.52
0.55
1.93
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