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密码子承担着生物体内遗传信息传递的重要功能，是DNA转录与翻译、蛋白质合成与表达过程中的关键单元。在生物体共用的一套密码子中，终止密码子不编码氨基酸，甲硫氨酸(Met)和色氨酸(Trp)分别由1种密码子编码。其余59个密码子具有简并性，即1种氨基酸可由2~6个密码子对应编码，编码相同氨基酸的密码子即为同义密码子[1]。基因并非完全随机地使用同义密码子，而是存在一定的偏好性。特定的密码子偏好性是生物体长期适应性进化的结果，能够反映生物对环境的分子适应机制[2]。分析密码子偏好性及其影响因素，对生物遗传育种、进化基因组学以及系统发育学研究具有深远的意义。1,5-二磷酸核酮糖羧化/加氧酶(Ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase, Rubisco酶)是植物叶绿体基质中参与光合作用的关键酶，约占可溶性蛋白质总量的50%[3]。Rubisco酶具有催化1,5-二磷酸核酮糖(Ribulose-1,5-disphosphate, RuBP)与二氧化碳(CO2)羧化反应和光呼吸中RuBP与氧气(O2)加氧反应的双重活性，对净光合率有决定性影响[4]。Rubisco酶由8个大亚基(催化亚基)和8个小亚基(调节亚基)组成，前者是固定CO2的活性位点和催化位点，由叶绿体基因组大单拷贝区的rbcL基因编码[5-6]。环境的变化会导致rbcL基因产生适应性进化，从而影响植物光合效率[7]。因此，研究rbcL基因的密码子使用模式有利于理解高等植物对环境的适应机制。千屈菜科Lythraceae包括许多重要的园林植物，具有重要的观赏价值和经济价值[8]。目前，rbcL基因在千屈菜科中的研究应用仅局限于系统发育[9-10]，对于该科密码子使用偏好性的相关研究尚未见报道。本研究选取了千屈菜科具有代表性的10属20种植物，分析rbcL基因的碱基组成、密码子使用偏好性及其影响因素，并与模式物种进行比较，为该科物种rbcL基因异源高效表达提供理论基础。
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20条rbcL基因全长编码区序列(CDS)数据来源于美国国家生物技术信息中心(NCBI)的GenBank数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/)，详见表1。
表 1 20种千屈菜科植物rbcL基因信息
Table 1. Information of rbcL genes from 20 Lythraceae species
物种 GenBank登录号 CDS位置 物种 GenBank登录号 CDS位置 萼距花 Cuphea hyssopifolia MN833211 58955~60382 南洋紫薇 Lagerstroemia siamica MK881628 55129~56556 八宝树 Duabanga grandiflora MK881638 56823~58250 绒毛紫薇 Lagerstroemia tomentosa MK881632 54873~56300 黄薇 Heimia myrtifolia MG921615 58612~60039 西双紫薇 Lagerstroemia venusta MK881630 55159~56586 副萼紫薇 Lagerstroemia calyculata MK881636 54873~56300 散沫花 Lawsonia inermis MK881631 58836~60263 川黔紫薇 Lagerstroemia excelsa MK881635 54910~56337 千屈菜 Lythrum salicaria MK881629 59099~60526 屋久岛紫薇 Lagerstroemia fauriei NC_029808 54810~56237 石榴 Punica granatum NC_035240 59017~60444 多花紫薇 Lagerstroemia floribunda NC_031825 54776~56203 圆叶节节菜 Rotala rotundifolia MK881626 58835~60262 桂林紫薇 Lagerstroemia guilinensis NC_029885 54697~56124 细果野菱 Trapa maximowiczii NC_037023 58322~59770 云南紫薇 Lagerstroemia intermedia NC_034662 54948~56375 欧菱 Trapa natans MK881634 58387~59814 福建紫薇 Lagerstroemia limii MK881627 54830~56257 虾子花 Woodfordia fruticosa MK881637 59444~60871 -
通过CodonW 1.4.4软件和在线工具EMBOSS explorer(http://emboss.toulouse.inra.fr./)中的CUSP和CHIPS程序，统计rbcL基因密码子末端各类型碱基含量(A3s、T3s、C3s和T3s)、GC总含量(GC)、密码子各位点GC含量(GC1s、GC2s和GC3s)、有效密码子数(ENC)和密码子适应指数(CAI)。利用SPSS 22.0软件，选用皮尔森相关系数评估碱基组成和密码子偏好性相关显著水平[11]。
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同义密码子相对使用度(RSCU)是同义密码子的实际使用频次与无使用偏好性时期望频次的比率，去除了碱基成分对密码子使用产生的影响。RSCU＞1，表示该密码子在同义密码子中使用相对较多；RSCU=1，表示该密码子在同义密码子中使用无偏好性；RSCU＜1表示该密码子在同义密码子中使用相对较少[12]。通过CodonW 1.4.4软件计算千屈菜科植物的RSCU，并利用TBtools 0.6软件绘图。
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以GC3s和ENC为横、纵坐标，通过Origin 9.1绘制ENC-GC3s散点图。标准曲线为ENC期望值，即NENC=2+MGC3s+29/[MGC3s2+(1−MGC3s)2]，其中NENC表示有效密码子数，MGC3s表示密码子第3位碱基平均GC含量，该公式的成立表示密码子的偏好性仅受突变压力约束[13]，此条件下，散点应位于标准曲线上部或紧贴标准曲线下部；当散点分布于曲线下方较远距离的区域时，表明除突变压力作用外，选择压力对偏好性产生主要影响。
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以GC3s为横坐标，密码子第1、2位点GC含量平均值(GC12)为纵坐标，利用Origin 9.1绘制散点图并做线性回归分析，分析密码子不同位点碱基组成差异性[14]。当回归曲线斜率趋近1时，密码子各位点碱基成分差异不大，偏好性主要受到突变的影响；当斜率趋近0时，密码子第3位点和第1、2位点碱基变异模式差异较大，偏好性主要受到选择压力影响。
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奇偶偏差分析可评估密码子第3位点嘌呤和嘧啶组成偏差对密码子使用偏好性的影响[15]。以G3s/(G3s+C3s)和A3s/(A3s+T3s)为横、纵坐标，利用Origin 9.1绘制奇偶偏差图，交点(0.50, 0.50)表示无碱基突变和选择压力下，A=T且G=C。
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参照巫伟峰等[16]方法，以59个密码子(去除AUG、UGG和3个终止密码子UAA、UAG、UGA)的RSCU为变量，20条CDS为个体，通过SPSS进行系统聚类，类间距离为组内联接法，基因间距离为平方欧式距离。分别利用DAMBE 5.2.73和MEGA-X软件对CDS进行碱基替换饱和度检测和总体平均距离(d)计算，同时满足替换饱和度指数(Iss)小于饱和度标准指数(Iss.c)，即Iss＜Iss.c，表明碱基替换未饱和，且P=0.000和0＜d＜1后，通过MEGA-X软件邻接法(NJ)构建系统发生树，重复1 000次。
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密码子相对使用频率比值是评估不同生物密码子使用偏好性差异程度的重要参数。当比值为0.5~2.0时，认为物种密码子偏好性差异较小[17]。拟南芥Arabidopsis thaliana、烟草Nicotiana tabacum、番茄Solanum lycopersicum、大肠埃希菌Escherichia coli和酵母Saccharomyces cerevisiae的基因组密码子使用频率来源于密码子使用数据库(http://www.kazusa.or.jp/codon/)。千屈菜科物种整体密码子平均使用频率通过EMBOSS explorer中CUSP计算获得[18]。利用Origin 9.1进行绘图。
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从表2可见：GC含量为0.425~0.437，平均为0.431。结合密码子各位点GC含量(GC1s为0.567~0.582，平均0.573；GC2s为0.429~0.437，平均0.432；GC3s为0.275~0.300，平均0.288)，表明rbcL基因CDS在组成上更倾向于使用A/T碱基。第3位点各类型碱基含量从大到小依次为T3s、A3s、C3s、G3s，表明rbcL基因更偏向于使用A/T碱基结尾的密码子。
表 2 20种千屈菜科植物rbcL基因碱基组成和密码子使用特性
Table 2. Base composition and codon usage characteristics of rbcL genes from 20 Lythraceae species
物种 A3s T3s G3s C3s GC GC1s GC2s GC3s CAI ENC 萼距花 0.376 0.531 0.157 0.173 0.435 0.582 0.437 0.286 0.276 45.392 八宝树 0.380 0.526 0.152 0.180 0.431 0.571 0.433 0.288 0.278 45.942 黄薇 0.390 0.508 0.145 0.194 0.434 0.571 0.433 0.296 0.283 46.540 副萼紫薇 0.377 0.525 0.148 0.186 0.432 0.576 0.429 0.292 0.277 45.635 川黔紫薇 0.376 0.526 0.149 0.187 0.432 0.571 0.431 0.294 0.275 45.743 屋久岛紫薇 0.379 0.529 0.146 0.184 0.431 0.571 0.431 0.290 0.272 45.659 多花紫薇 0.378 0.526 0.148 0.184 0.432 0.576 0.429 0.292 0.276 45.625 桂林紫薇 0.376 0.526 0.149 0.187 0.432 0.571 0.431 0.294 0.275 45.743 云南紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 福建紫薇 0.379 0.531 0.142 0.184 0.430 0.571 0.431 0.288 0.274 45.564 南洋紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 绒毛紫薇 0.377 0.525 0.148 0.186 0.432 0.576 0.429 0.292 0.277 45.635 西双紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 散沫花 0.379 0.536 0.151 0.171 0.429 0.569 0.435 0.282 0.276 45.264 千屈菜 0.389 0.535 0.138 0.173 0.428 0.576 0.433 0.275 0.285 45.007 石榴 0.381 0.518 0.153 0.184 0.436 0.578 0.437 0.294 0.275 46.153 圆叶节节菜 0.379 0.536 0.151 0.171 0.429 0.569 0.435 0.282 0.276 45.264 细果野菱 0.387 0.532 0.154 0.165 0.425 0.567 0.431 0.277 0.274 44.181 欧菱 0.387 0.532 0.154 0.165 0.426 0.569 0.431 0.277 0.274 44.029 虾子花 0.376 0.516 0.163 0.184 0.437 0.576 0.435 0.300 0.270 46.458 ENC和CAI是衡量密码子使用偏好性程度的主要指标。ENC从20(氨基酸只由1种同义密码子编码)至61(同义密码子的使用没有偏好性)，越接近20偏好性越强。一般认为，ENC＜35表示密码子的使用偏好性较强[19]。20种千屈菜科植物ENC为44.029~46.540，平均45.493，分布范围较小且均远大于35，表明rbcL基因整体偏好性不强。CAI取值0~1，越接近1密码子偏好性越强[20]。20种植物CAI为0.270~0.285，平均0.276，同样说明偏好性强度不大。一般情况下，基因的密码子使用偏好性越强，在生物体内的表达水平越高[21]，可推测rbcL基因在千屈菜科植物中表达水平较低。
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图1显示：在25个高频密码子(RSCU＞1)中，23个以A/U结尾，仅2个由C(AUC和AGC)结尾。其中RSCU最高的5个密码子(RSCU＞2)末尾均为U碱基，表明rbcL基因CDS对于末端A/U(T)密码子具有的使用偏好性。
图 1 20种千屈菜科植物rbcL基因同义密码子相对使用度
Figure 1. RSCU of rbcL genes from 20 Lythraceae species
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相关分析(表3)表明：ENC和GC、GC3s在0.01水平上显著相关(Pearson相关系数分别为0.855和0.856)，表明碱基组成，尤其是密码子第3位点碱基类型对千屈菜科rbcL基因的密码子偏好性有明显影响。GC3s和GC12相关不显著，说明不同位点组成上关联不大，碱基变异模式存在差异，rbcL基因较保守，突变偏性较小。
表 3 碱基组成与密码子使用偏好相关性
Table 3. Correlation between base composition and codon usage bias
参数 CAI ENC GC GC1s GC2s GC3s ENC 0.062 GC − 0.136 0.855** GC1s 0.138 0.403 0.712** GC2s 0.029 0.229 0.348 0.314 GC3s − 0.264 0.856** 0.846** 0.324 − 0.074 GC12 0.112 0.403 0.684** 0.869** 0.743** 0.190 说明：**表示在0.01水平上显著相关(双尾) -
图2显示了rbcL基因ENC和GC3s的关系。所有散点分布在标准曲线下方一定距离处，表明千屈菜科植物rbcL基因的密码子偏好性除了受到碱基突变压力外，更主要受自然选择压力的约束；散点集中分布在较小范围内说明自然选择压力强度相近。
图 2 rbcL基因ENC-GC3s绘图分析
Figure 2. ENC-GC3s plot analysis of rbcL genes
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中性分析结果(图3)显示：所有散点均落在直线y=x(GC12)上方。GC3s与GC12的回归曲线(斜率为0.069 4，R2=0.036 1)近似平行于X轴，表明千屈菜科植物rbcL基因密码子第1、2位点与第3位点碱基类型相差较大。结合表3，GC3s与GC12相关性较低(Pearson相关系数为0.190)，说明碱基突变对于密码子第3位点的作用比第1、2位点弱，密码子偏好性主要受自然选择压力的作用，受突变压力的影响则较小。
图 3 GC3s与GC12的中性绘图
Figure 3. Neutral plot of GC3s and GC12
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图4显示：当密码子偏好性只受碱基突变影响时，密码子第3位点上嘌呤和嘧啶含量应相同，即A3s=T3s或C3s=G3s[22]。所有散点均明显偏离交点(0.50, 0.50)，且都分布在左下象限[G3s/(G3s+C3s)＜0.5，A3s/(A3s+T3s)＜0.5]，密码子第3位点上嘧啶含量高于嘌呤[(A3s+G3s)＜(T3s+C3s)]。4种碱基在密码子第3位点上分布不均匀，说明相较于碱基突变压力，自然选择压力对rbcL密码子偏好性有更强的影响。
图 4 rbcL基因密码子第3位点碱基奇偶偏好
Figure 4. PR2 plot of the 3rd sites in codons of rbcL genes
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20条CDS碱基替换未饱和(Iss=0.025 3，Iss.c=0.785 2，P=0.000)，总体平均遗传距离为0.2。系统聚类树状图和邻接树均将20种千屈菜科植物聚成了4~5个支系(图5)，说明不同支系的植物密码子使用特性存在一定区别。虽然两者在部分支系的内部结构上存在较大矛盾，但在支系水平(属)上，两者对10个紫薇属Lagerstroemia植物、散沫花和圆叶节节菜以及2个菱属Trapa植物之间的聚类结果相对一致，说明基于密码子RSCU的系统聚类能在某种程度上反映千屈菜科植物属间水平的亲缘关系，即不同植物密码子的使用偏好性与亲缘关系存在局部对应。
图 5 基于rbcL基因CDS的邻接树(左)和基于59个密码子RSCU的聚类树状图(右)
Figure 5. NJ tree based on CDS of rbcL genes (left) and cluster dendrogram based on RSCU of 59 codons (right)
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从图6可以看出：与千屈菜科植物rbcL基因密码子平均使用频率相比，大肠埃希菌有28个密码子相差较大，最大值5.76(AGA)；酵母有26个密码子相差较大，最大值4.33(CGU)，说明酵母更适合作为千屈菜科植物rbcL基因异源表达的受体。拟南芥、烟草和番茄分别存在20、19和17个使用频率相差较大的密码子，且最大值均出现在CGU，初步说明相较于拟南芥和烟草，番茄更适合作为千屈菜科植物rbcL基因遗传转化的受体。
图 6 千屈菜科植物与模式生物密码子使用频率比值
Figure 6. Ratios of codon usage frequency of Lythraceae species to model organisms
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特定的密码子使用偏好性是生物对环境变化适应性的体现，不同物种、不同功能基因的密码子偏好性存在明显差异。大部分双子叶植物密码子偏好A/T碱基结尾，单子叶植物则偏好G/C结尾[23]，与本研究中千屈菜科植物rbcL基因密码子A3s+T3s远远大于G3s+C3s的偏好性结果一致。李国灵等[13]对红藻门Rhodophyta植物rbcL基因密码子偏好性研究也得到了类似结果，虽然红藻科和千屈菜科植物生活型、生理特性等相差较大，但千屈菜科也包括许多水生或湿生植物。两者研究结果显示：植物从水生向陆生过渡过程中，rbcL基因密码子使用偏好性的变化可能较为稳定，这也许是rbcL基因受到强烈自然选择作用的结果。生物体内高表达的基因，其密码子偏好性也相对较强，反之亦然[24]。千屈菜科植物rbcL基因ENC较高，CAI较低，说明千屈菜科植物rbcL基因整体的密码子使用偏好性不强，在植物体内表达水平也不高。但仍存在CGU、CCU、ACU等13个偏好性相对较强的密码子(RSCU＞1.5)，其在氨基酸中残基含量也相对丰富。
密码子使用偏好性的影响因素包括碱基组成、突变、自然选择、漂变、基因长度、tRNA丰度以及基因表达水平的高低等，但最主要的压力来自于突变和自然选择[25]。本研究中，千屈菜科植物rbcL基因GC3s和GC、ENC的相关性显著，表明密码子偏好性在一定程度上受到了碱基组成的影响，之前的研究也证明GC3s和GC含量之间存在明显的线性关系[26]。但GC3s与GC12相关程度较低，且GC3s集中分布在0.275~0.300内，KAWABE等[23]研究表明：密码子使用偏好性主要受自然选择的影响，而碱基突变的影响则较小，ENC分析、中性分析、奇偶偏差分析也得出相同的结论。这可能是由于rbcL基因本身为叶绿体基因，分子进化速率相较于核基因更慢，且编码的二磷酸核酮糖羧化酶是参与光合作用的关键蛋白，相对比较保守，所以突变压力对其密码子使用偏好性的作用相对较弱；而正选择、协同进化等作用在陆生植物的rbcL基因中被证明广泛存在，也表明rbcL基因密码子使用偏好性可能广泛受到选择约束[27-28]。
与RSCU聚类分析结果相比，基于CDS的邻接树在理论上更接近真实的物种系统发育关系。两者相对一致的部分说明千屈菜科植物rbcL基因密码子使用特性与属间亲缘关系存在一定程度的对应；两者之间较为矛盾的分支可能是系统聚类仅选取单一RSCU数据分析导致的，结合密码子偏好性的其他参数，或许能获得更加一致的结果。由于单基因建树也可能会受到旁系同源基因干扰、水平基因转移等多种因素影响产生误差[29]，因此基于密码子偏好性的聚类分析也可对系统发生的研究内容进行一定补充。
转基因过程中，选择密码子使用偏好性相近的物种作为异源表达受体，有利于外源基因的高效表达[30]。千屈菜科植物多数都是木本植物，遗传转化体系尚未成熟，由于受限于同源物种生活史长、生长速度慢等因素，其基因功能研究十分依赖模式物种。通过与模式物种密码子使用频率的初步比较，酵母更适合作为千屈菜科植物rbcL基因的异源表达受体；与拟南芥、烟草相比，番茄的密码子使用频率与千屈菜科植物rbcL基因差异性最小，更适合作为rbcL基因功能验证的理想受体材料。但相对于番茄，拟南芥和烟草遗传转化体系建立相对较早，发展较为完善，已实现了多种木本植物叶绿体基因的遗传转化，积累的技术经验较多，遗传转化的难度也相对较小[31]。在观赏植物研究中，番茄更多作为植物呈色相关基因的遗传转化受体，验证其在色素积累与代谢中的调控作用[32]。因此，密码子使用频率的比较结果仅能为千屈菜科植物rbcL基因异源表达受体选择提供初步的预测，受限于该科木本植物当前采样难度较大，且遗传转化体系尚未成熟建立等因素，最适的异源表达受体仍须在进一步的实验中进行深入研究和严格筛选。
Codon usage bias analysis of rbcL genes of 20 Lythraceae species
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摘要:
目的 分析千屈菜科Lythraceae植物rbcL基因密码子使用特性，明确密码子偏好性的影响因素，筛选rbcL基因异源表达和遗传转化的合适受体。 方法 从美国国家生物技术信息中心(NCBI)获取20种千屈菜科植物的rbcL基因全长编码区序列(CDS)数据，运用CodonW、EMBOSS和DAMBE软件获取基因碱基组成和密码子使用偏好性的相关参数，分析该类植物叶绿体rbcL基因使用密码子的偏倚性及其影响因素。 结果 千屈菜科植物rbcL基因GC含量(GC)为0.425~0.437，密码子第3位碱基GC含量(GC3s)为0.275~0.300。GC3s、GC与有效密码子数(ENC)显著相关(P＜0.01)；ENC-GC3s散点图分析、中性绘图分析、奇偶偏差分析均表明：相较于突变压力，自然选择压力对千屈菜科植物rbcL基因密码子使用偏好性的影响更大。基于同义密码子相对使用度的系统聚类与CDS邻接树结果部分一致。与千屈菜科rbcL基因密码子平均使用频率相比，大肠埃希菌Escherichia coli、酵母Saccharomyces cerevisiae、拟南芥Arabidopsis thaliana、烟草Nicotiana tabacum和番茄Solanum lycopersicum分别存在28、26、20、19和17个使用频率相差较大的密码子。 结论 千屈菜科植物rbcL基因碱基组成上更倾向于选择A/T碱基，且偏好使用末端A/T碱基的密码子；rbcL基因密码子使用偏好性受多种因素共同作用，但自然选择压力是最主要因素；密码子偏好性的系统聚类可为系统发育研究提供补充；酵母更适合作为千屈菜科植物rbcL基因异源表达受体，番茄更适合作为rbcL基因遗传转化和功能研究的受体材料。图6表3参32 Abstract:Objective With an analysis of the codon usage characteristics of the rbcL genes in Lythraceae species, this study is aimed to clarify the influencing factors of codon bias, and screen the optimal receptor for heterologous expression and genetic transformation. Method After rbcL gene CDS of 20 Lythraceae species were obtained from NCBI, CodonW, EMBOSS, and DAMBE software were utilized to compute relevant parameters of gene base composition and codon usage bias before an analysis is conducted of the usage bias of such genes and its incluencing factors using SPSS and Origin software. Result The GC content of the rbcL gene from Lythraceae species ranged from 0.425 to 0.437, with GC3s being 0.275 to 0.300 and there was a significant correlation between GC3s, GC, and ENC(P＜0.01). As was shown in the analysis of ENC-GC3s plot, the neutral plot and PR2, natural selection pressure affected the codon usage bias of the rbcL gene from Lythraceae species more heavily than mutation pressure. The result of clustering analysis based on RSCU is partially consistent with that of the neighbor-joining tree based on CDS. Compared with the average codon usage frequency of the rbcL gene from the 20 Lythraceae species, Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae, Arabidopsis thaliana, Nicotiana tabacum, and Solanum lycopersicum possessed 28, 26, 20, 19 and 17 codons, respectively, with significant differences in usage frequency. Conclusion In terms of the base composition of the rbcL gene from 20 Lythraceae species, there was a tendency towards A/T bases and codons with A/T base at ther termonal were generally preferred. Also, of all the factors having an influence on codon bias, natural selection pressure was the most important one. Systematic clustering is a good complement for phylogenetic analysis. S. cerevisiae is more suitable as a heterologous expression receptor, while S. lycopersicum is more suitable to act as a receptor material for genetic transformation and function research of rbcL gene. [Ch, 6 fig. 3 tab. 32 ref.] -
Key words:
- base composition /
- selection pressure /
- mutation pressure /
- clustering analysis /
- receptor
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昆虫广泛分布于自然界中，繁殖迅速，是动物中数量最多的类群。很多昆虫体内含有多种营养成分和活性成分。不同种类昆虫所含有营养成分和活性成分有一定差异，是一类具有良好开发潜力的生物资源。目前，人们对昆虫资源利用的研究主要集中在昆虫营养成分及活性物质分析方面[1−2]，对其粪便研究却非常少。已有研究表明：一些鳞翅目Lepidoptera昆虫的幼虫啃食特种植物叶片后排泄的粪便中含有丰富的蛋白质、矿物元素、人体必需氨基酸和脂肪酸，具有清热解毒、健脾养胃、助消化、降血压、降血脂等功效[3−4]，已被加工成“虫茶”产品，如弓须亥夜蛾Hydrillodes morosa取食化香树Platycarya strobilacea叶产生的粪便称为化香虫茶，米缟螟Aglossa dimidilata幼虫取食三叶海棠Malus siebodii叶产生的粪便称为三叶虫茶[4]。中国许多学者在这方面作了大量的研究，对一些虫茶如三叶虫茶、紫斑谷螟-白茶虫茶、米仓织蛾-豹皮樟虫茶的营养成分进行了分析和评价[5−7]。这些研究结果表明：不同种类昆虫粪便(虫茶)的营养成分存在一定的差异。中国昆虫资源丰富，约占世界昆虫种类总量的10%，还有很多种类尚未进行相关研究；需要对自然界中更多种类昆虫粪便的营养成分进行系统分析，并进行必要的生物安全性检测、食品卫生指标控制，为更好地开发虫茶资源提供科学依据[4]。金银花尺蠖Heterolocha jinyinhuaphaga为鳞翅目尺蛾科Geometridae昆虫，别名拱腰虫，是金银花主要食叶害虫之一。该虫在安徽省1 a发生3代[8]，常将叶片咬成缺刻或孔洞，危害严重的地块金银花叶片被全部吃光，仅剩叶脉和叶柄，常造成金银花的大面积减产，甚至成片死亡，给金银花生产带来严重损失。目前，国内对金银花尺蠖的研究主要集中于其生物学特性及防治方面[8−10]，也有对金银花尺蠖蛹粗多糖体外抗氧化活性[11]和金银花尺蠖幼虫消化酶活性[12]的研究，还未见有关其粪便营养成分的研究。金银花尺蠖幼虫的取食量大，排泄的粪便多。笔者在前期研究中发现：金银花尺蠖幼虫粪便提取物具有一定的抑菌活性[13]和抗氧化活性[14]，现对其幼虫粪便营养成分进行研究，以期为开发虫茶提供科学依据，从而达到变害为宝的目的。
1. 材料与方法
1.1 供试昆虫
金银花尺蠖幼虫采集于安徽省明光市三界镇，带回放在600 mL的罐头瓶内(10头·瓶−1，龄期一致)，在人工气候箱(RXZ-288A型，宁波江南仪器制造厂)中用新鲜的金银花叶片(清水洗干净，自然晾干)饲养。人工气候箱光周期昼(L)︰夜(D)为14 h︰10 h、温度为(25±1) ℃、相对湿度为70%±7%。
1.2 仪器设备
精密烘箱(20011243型，西班牙Selecta公司)、高速万能粉碎机(FW80型，天津市泰斯特仪器有限公司)、索氏提取器(天长市玻璃仪器厂)、气相色谱仪(GC-7806II型，北京华盛谱信仪器有限责任公司)、凯氏定氮仪(Hanon K9840型，济南海能仪器股份有限公司)、氨基酸自动分析仪(L-8900型，日本HITACHI公司)、原子吸收分光光度计(wfx-130型，北京瑞利分析仪器公司)、电子天平(CP224S型，西班牙赛多利斯公司)。
1.3 测定方法和数据处理
1.3.1 含水量测定
参照国家标准GB 5009.3−2010《食品安全国家标准 食品中水分的测定》，采用直接干燥法。每天收集新鲜粪便，称量并记录。将收集的粪便在105 ℃烘箱中烘干4 h，再在60 ℃下烘干直至恒量。按下列公式计算含水量：含水量=(鲜质量−干质量)/鲜质量×100%。试验重复3次。
1.3.2 总糖质量分数测定
参照国家标准GB/T 9695.31−2008《肉制品总糖含量测定》，采用硫酸苯酚法测定。重复3次，取平均值。
1.3.3 脂肪质量分数测定
参照国家标准GB/T 14772−2008《食品中粗脂肪的测定》，采用索氏提取法。称取干燥粪便样品5 g，用干燥的滤纸包住，在索氏提取仪中用石油醚回流提取10 h，旋转蒸发回收溶剂，烘干提取物并称量，计算各样品中脂肪油的质量分数。重复3次，取平均值。
1.3.4 脂肪酸质量分数测定
参照国家标准GB/T 9695.2−2008《肉与肉制品脂肪酸测定》，采用气相色谱仪进行测定。重复3次，取平均值。
1.3.5 蛋白质质量分数测定
参照国家标准GB 5009.5−2010《食品中蛋白质的测定》，采用凯氏定氮法测定。称取干燥粪便样品2 g，经浓硫酸消化，消煮液用容量瓶(100 mL)定容。加入强碱蒸馏逸出，硼酸吸收后，用硫酸滴定，将测得的总氮质量分数乘以6.25，即得粗蛋白质质量分数。每个样品测3份，取平均值。试验重复3次。
1.3.6 氨基酸质量分数测定
参照国家标准GB/T 5009.124−2003《食品中氨基酸的测定》，采用氨基酸自动分析仪测定，测定1次。
1.3.7 维生素质量分数测定
维生素C的测定参照国家标准GB/T 9695.29−1991《肉制品维生素C含量测定》；维生素E的测定参照国家标准GB/T 5009.82−2003《食品中维生素A和维生素E的测定》。
1.3.8 矿物元素质量分数测定
矿物元素(钾、钠、钙、铁、镁、锰、磷、锌、铜)的测定参照国家标准GB/T 5009.91−2003《食品中钾、钠的测定》、GB/T 5009.92−2003《食品中钙的测定》、GB/T 5009.90−2003《食品中铁、镁、锰的测定》、GB/T 5009.87−2003《食品中磷的测定》、GB/T 5009.14−2003《食品中锌的测定》、GB/T 5009.13−2003《食品中铜的测定》，采用原子吸收分光光度计进行分析。重复3次，取平均值。
1.3.9 营养品质分析方法
根据氨基酸的分析结果，计算氨基酸分(AAS)、化学分(SC)及必需氨基酸指数(IEAA)[15−16]。氨基酸分(AAS)=试验蛋白质氨基酸质量分数(mg·g−1)/联合国粮农组织(FAO)评分模式氨基酸质量分数(mg·g−1)。化学分(SC)=试验蛋白质中某种必需氨基酸质量分数(mg·g−1)/鸡蛋蛋白质中同种氨基酸的质量分数(mg·g−1)。
${I_{{\rm{EAA}}}} {\text{=}} \sqrt[n]{{\left[ {\left( {{b_1}/{a_1}} \right) {\text{×}} 100\left] {\text{×}} \right[\left( {{b_2}/{a_2}} \right) {\text{×}} 100\left] {\text{×}} \right[\left( {{b_3}/{a_3}} \right) {\text{×}} 100\left]{\text{×}} { \cdots {\text{×}} } \right[\left( {{b_n}/{a_n}} \right) {\text{×}} 100} \right]}} $ 。其中：b1，b2，b3，$\cdots $ ，bn为试验蛋白质中各种必需氨基酸质量分数(mg·g−1)；a1，a2，a3，$\cdots $ ，an为标准蛋白质(FAO评分模式)中相应必需氨基酸的质量分数(mg·g−1)；n为参与计算的必需氨基酸的个数。1.3.10 数据处理
所有数据采用SPSS 11.5统计软件进行分析处理。
2. 结果与分析
2.1 金银花尺蠖幼虫粪便水分、总糖、粗脂肪和蛋白质质量分数
从表1可以看出：金银花尺蠖幼虫粪便中蛋白质质量分数最高，为11.89%；其次是含水量，为10.08%；粗脂肪为2.73%；总糖最低，为2.40%。方差分析表明：金银花尺蠖幼虫粪便中的蛋白质、总糖质量分数和含水量均与三叶虫茶、老鹰茶虫酿茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶、老鹰茶和贵州名优茶的平均值差异不显著(df=9，F=1.80，P＞0.05；df=9，F=0.377，P＞0.05；df=7，F=0.262，P＞0.05)，粗脂肪质量分数与上述几种茶的平均值差异显著(df=9，F=8.742，P＜0.05)。
表 1 金银花尺蠖幼虫粪便与常见(虫)茶水分、总糖、粗脂肪和蛋白质质量分数比较Table 1 Comparison and analysis of water, total sugar, crude fat and protein contents between larvae feces of H. jinyinhuaphaga and common (insect) tea2.2 金银花尺蠖幼虫粪便氨基酸组成
由表2可知：金银花尺蠖幼虫粪便中氨基酸丰富，共含有17种氨基酸，其中包括8种人体必需的氨基酸，总氨基酸质量分数为4.326 9 mg·g−1，其中谷氨酸质量分数最高，为0.488 4 mg·g−1，其次是甘氨酸和天冬氨酸，分别为0.428 1和0.415 2 mg·g−1，甲硫氨酸最低，为0.044 1 mg·g−1。必需氨基酸总质量分数为 1.666 2 mg·g−1，必需氨基酸占总氨基酸的比例为38.51%，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值为62.62%。方差分析表明：金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸平均质量分数与三叶虫茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶之间差异显著(df=87，F=20.547，P＜0.05)；必须氨基酸的平均质量分数与三叶虫茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶之间也差异显著(df=39，F=12.265，P＜0.05)。
表 2 金银花尺蠖幼虫粪便与常见虫茶的氨基酸质量分数比较Table 2 Comparison and analysis of amino acid content between larvae feces of H. jinyinhuaphaga and common insect tea氨基酸 氨基酸质量分数/(mg·g−1) 幼虫粪便 三叶虫茶[5] 紫白虫茶[6] 仓樟虫茶[7] 米白虫茶[18] 天氡氨酸 0.415 2 0.427 8 5.35 4.43 5.77 苏氨酸* 0.283 3 0.251 3 4.05 0.91 2.97 丝氨酸 0.207 1 0.513 8 4.36 0.18 4.37 谷氨酸 0.488 4 0.748 7 8.19 − 6.65 甘氨酸 0.428 1 0.859 2 4.38 2.92 5.23 丙氨酸 0.358 2 0.697 8 4.43 1.55 3.51 半胱氨酸 − 0.479 7 0.09 0.46 0.13 缬氨酸* 0.261 1 0.887 2 4.26 1.13 3.68 甲硫氨酸* 0.044 1 0.206 1 0.20 0.14 0.48 异亮氨酸* 0.274 2 0.699 3 3.39 0.97 3.26 亮氨酸* 0.327 3 1.238 1 4.45 1.57 3.54 酪氨酸 0.191 5 0.782 6 1.34 0.34 2.12 苯丙氨酸* 0.279 3 0.7475 3.12 0.70 2.82 赖氨酸* 0.071 4 1.382 0 3.12 0.46 3.33 组氨酸 0.065 2 0.932 1 1.81 2.76 2.61 精氨酸 0.141 2 1.782 9 2.96 1.13 2.05 脯氨酸 0.365 8 0.368 3 5.49 1.09 4.95 色氨酸* 0.125 5 0.873 2 0.58 1.07 0.67 总氨基酸 4.326 9 13.877 6 61.57 21.81 58.14 EAA 1.666 2 6.284 7 23.17 6.95 20.75 NEAA 2.660 7 7.592 9 38.40 14.86 37.39 EAA/(EAA+NEAA)/% 38.510 0 45.29 37.63 31.87 35.69 EAA/NEAA /% 62.620 0 82.78 60.34 46.77 55.50 说明：*表示必需氨基酸，− 表示未检测到，EAA为必需氨基酸，NEAA为非必需氨基酸，EAA/(EAA+NEAA)为必需氨基酸占总氨 基酸的比例，EAA/ NEAA为必需氨基酸与非必需氨基酸的比值 根据测得的氨基酸质量分数与1973年联合国粮农组织模式的质量分数加以比较，分析金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸分(AAS)、化学分(CS)和必需氨基酸指数(IEAA)。由表3可知：金银花尺蠖幼虫粪便的第一限制性氨基酸是赖氨酸和含硫氨基酸(即甲硫氨酸+半胱氨酸)，质量分数分别为0.60和0.37 mg·g−1，AAS均为0.01，CS均为0.01，IEAA为1.20；各种氨基酸质量分数均略低于FAO评分模式的氨基酸质量分数。因此，金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸组成不太平衡，有必要进一步强化。
表 3 金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸分和化学分Table 3 AAS and CS of larvae feces of H. jinyinhuaphaga氨基酸 FAO模式*/
(mg·g−1)全鸡蛋*/
(mg·g−1)质量分数/
(mg·g−1)氨基酸分 化学分 异亮氨酸 40 54 2.31 0.06 0.04 亮氨酸 70 86 2.75 0.04 0.03 赖氨酸 55 70 0.60 0.01 0.01 甲硫氨酸+
半胱氨酸35 57 0.37 0.01 0.01 苯丙氨酸+酪氨酸 60 93 3.96 0.07 0.04 苏氨酸 40 47 2.38 0.06 0.05 色氨酸 10 16 1.06 0.11 0.07 缬氨酸 50 66 2.20 0.04 0.03 总氨基酸 360 489 15.63 − − 说明：*数据来自文献[20]，−表示未检测，质量分数是根 据表2粪便各氨基酸除以蛋白质质量分数(11.89%) 计算而得 2.3 金银花尺蠖幼虫粪便脂肪酸质量分数
由表4可知：金银花尺蠖幼虫粪便中共含有7种脂肪酸，其中3种(肉豆蔻酸、棕榈酸和硬脂酸)为饱和脂肪酸，4种(棕榈油酸、油酸、亚油酸和亚麻酸)为不饱和脂肪酸，不饱和脂肪酸的质量分数高，为64.05%，不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值(P/S)为1.78，必需脂肪酸(亚油酸和亚麻酸)质量分数也很高，为30.49%。
表 4 金银花尺蠖幼虫粪便脂肪酸的质量分数Table 4 Fatty acid content of larvae feces of H. jinyinhuaphaga脂肪酸 质量分数/% 脂肪酸 质量分数/% 肉豆蔻酸(C14:0) 1.71±0.07 亚麻酸(C18:3) 10.86±0.12 棕榈酸(C16:0) 30.35±0.23 饱和脂肪酸 35.95±0.33 硬脂酸(C18:0) 3.89±0.15 不饱和脂肪酸 64.05±0.25 棕榈油酸(C16:1) 4.84±0.21 必需脂肪酸 30.49±0.14 油酸(C18:1) 28.72±0.18 P/S 1.78±0.11 亚油酸(C18:2) 19.63±0.16 说明：P/S表示不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值，括号 中比号前的数字表示含碳原子个数，比号后的数字 表示碳碳双键个数 2.4 金银花尺蠖幼虫粪便矿物元素和维生素C、维生素E的质量分数
从表5可以看出：金银花尺蠖幼虫粪便中含有多种矿物元素，其中：钙、钾、镁的质量分数较高，分别为8.126 7、4.955 6和 3.257 3 mg·g−1，铜的质量分数最低，为0.053 8 mg·g−1。金银花尺蠖幼虫粪便中还含有维生素C和维生素E，质量分数分别为0.387 5和0.158 3 mg·g−1。
表 5 金银花尺蠖幼虫粪便矿物元素和维生素C、维生素E质量分数Table 5 Mineral element and vitamin contents of larvae feces of H. jinyinhuaphaga质量分数/(mg·g−1) 钾 钠 镁 钙 磷 铁 4.955 6±0.004 6 0.972 1±0.000 5 3.257 3±0.003 2 8.126 7±0.006 3 1.173 2±0.002 1 1.667 3±0.001 1 质量分数/(mg·g−1) 锰 锌 铜 维生素C 维生素E 0.782 5±0.007 2 0.478 9±0.000 3 0.053 8±0.000 1 0.387 5±0.000 2 0.158 3±0.000 1 3. 讨论
研究昆虫粪便营养成分对开发虫茶资源具有重要意义。笔者对金银花尺蠖幼虫粪便进行分析，发现金银花尺蠖幼虫粪便中含有水分、糖、蛋白质、氨基酸、脂肪酸、矿物元素及维生素等多种营养成分。其中含水量为10.08%，与紫白虫茶相等[6]，略高于仓樟虫茶(9.8%)[7]、米白虫茶(10.04%)[17]、老鹰茶(9.57%)[18]和贵州名优茶(7.76%)[19]，低于三叶虫茶(15.47%)[5]和老鹰茶虫酿茶(15.95%)[18]；总糖质量分数为2.40%，高于紫白虫茶(0.44%)[6]和米白虫茶(0.31%)[17]，低于仓樟虫茶(2.8%)[7]、老鹰茶(3.46%)[18]和贵州名优茶(2.75%)[19]，三叶虫茶和老鹰茶虫酿茶均未检出总糖[5,18]；粗脂肪质量分数为2.73%，略低于仓樟虫茶(2.8%)[7]，高于三叶虫茶(1.23%)[5]、老鹰茶虫酿茶(1.02%)[18]、紫白虫茶(1.41%)[6]、米白虫茶(0.87%)[17]、老鹰茶(1.92%)[18]和贵州名优茶(0.67%)[19]；蛋白质质量分数为11.89%，高于紫白虫茶(9.3%)[6]，低于三叶虫茶(12.63%)[5]、老鹰茶虫酿茶(14.26%)[18]、仓樟虫茶(23.8%)[7]、米白虫茶(22.34%)[17]、老鹰茶(14.26%)[18]和贵州名优茶(27.7%)[19]。
氨基酸的组成和质量分数是评价一种膳食蛋白营养价值的重要依据。金银花尺蠖幼虫粪便中含有17种氨基酸，总氨基酸质量分数为4.326 9 mg·g−1，低于三叶虫茶[5]、紫白虫茶[6]、仓樟虫茶[7]和米白虫茶[17]。按照FAO和世界卫生组织(WHO)的理想模式，质量较好的蛋白质，其必需氨基酸占总氨基酸的比值[EAA/(EAA+NEAA)]在40%左右，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值(EAA/NEAA)在60%以上[21]。金银花尺蠖幼虫粪便的必需氨基酸占总氨基酸的比例为38.51 %，接近FAO和WHO理想模式的要求，高于紫白虫茶(37.63%)[6]、仓樟虫茶(31.87%)[7]和米白虫茶(35.69%)[17]，但低于三叶虫茶(45.29%)[5]，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值为62.62%，符合FAO和WHO理想模式的要求，高于紫白虫茶(60.34%)[6]、仓樟虫茶(46.77%)[7]和米白虫茶(55.50%)[17]，但低于三叶虫茶(82.78%)[5]。根据相关必需氨基酸指数(IEAA)实用评价标准：IEAA＞0.95为优质蛋白源，0.86＜IEAA≤0.95为良好蛋白源，0.75≤IEAA≤0.86为可用蛋白源，IEAA＜0.75为不适蛋白源[22]。金银花尺蠖幼虫粪便IEAA为1.20，为优质蛋白源，可用于开发虫茶，其IEAA也高于仓樟虫茶(0.763 0)[7]、紫白虫茶(0.655 9)[6]、米白虫茶(0.723 9)[18]。但是，金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸组成不平衡，赖氨酸为其第一限制性氨基酸，在进行虫茶开发时可以加入一定量的赖氨酸，以优化其氨基酸结构，从而提高其营养质量。
脂肪酸组成是评价一种脂肪营养价值的重要依据[20]。金银花尺蠖幼虫粪便中不饱和脂肪酸质量分数高，为64.05%，P/S值为1.78，高于仓樟虫茶(0.63)[7]、紫白虫茶(0.58)[6]，低于三叶虫茶(2.54)[5]、老鹰茶虫酿茶(4.54)[18]和遵义毛峰(2.31)[5]，必需脂肪酸(亚油酸和亚麻酸)也很高，为30.49%，高于仓樟虫茶(27.06%)[7]、紫白虫茶(17.00%)[6]、老鹰茶虫酿茶(13.76%)[18]，低于三叶虫茶(35.25%)[5]和遵义毛峰(64.87%)[5]。可见，金银花尺蠖幼虫粪便中脂肪酸组成合理，可以开发为虫茶，作为脂肪酸的来源之一。
矿物元素对维持生物机体正常生理代谢具有重要作用，金银花尺蠖幼虫粪便中含有多种矿物元素，除钾的质量分数低于仓樟虫茶(28.085 9 mg·g−1)，钠、镁、钙、磷、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是仓樟虫茶的5.26、1.38、2.50、47.12、6.06、1.60、9.28和3.61倍[7]；除钾、镁、钙、铁的质量分数低于紫白虫茶(9.800 0、5.200 0、10.800 0、3.590 0 mg·g−1)，钠、磷、锰、锌的质量分数是紫白虫茶的1.52、1.14、1.04、2.28倍[6]；除钾、磷的质量分数低于三叶虫茶(20.378 0、1.990 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是三叶虫茶的2.76、1.61、1.10、3.69、1.57、3.31、3.16倍[5]；除钾、磷的质量分数低于老鹰茶虫酿茶(22.067 0、1.824 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是老鹰茶虫酿茶的2.69、1.77、10.45、4.17、1.22、4.45、3.40倍[18]；与其他茶叶相比，钾、磷的质量分数低于遵义毛峰(20.922 0、4.700 0 mg·g−1)和都匀毛尖(19.700 0、4.900 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数均高于遵义毛峰(0.087 9、1.900 0、2.900 0、0.162 1、0.735 6、0.032 4、0.022 5 mg·g−1)和都匀毛尖(0.045 6、1.600 0、2.800 0、0.042 1、0.550 2、0.033 0、0.014 9 mg·g−1[5]。
维生素对生物体的代谢起调节作用。金银花尺蠖幼虫粪便中维生素C的质量分数低于三叶虫茶(1.325 8 mg·g−1)[5]，高于常规茶叶(0.027 0 mg·g−1)；维生素E的质量分数也低于三叶虫茶(0.520 6 mg·g−1)[5]。
总之，金银花尺蠖幼虫粪便含有多种营养成分，并且还具有一定的抑菌活性[13]和抗氧化活性[14]，具备虫茶的一些生化特征，若开发为虫茶，可为人体提供丰富的蛋白质、必需氨基酸、必需脂肪酸、维生素和必需矿物元素，和普通茶叶混合使用，在营养价值上实现互补，对人类健康有利。因此，在食用、药用保健等方面具有一定的开发价值和利用前景。今后，还需结合食品科学、药理学等对金银花尺蠖幼虫粪便的生物安全性进行分析，以全面评价金银花尺蠖幼虫粪便作为虫茶资源开发利用的可行性。
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图 5 基于rbcL基因CDS的邻接树(左)和基于59个密码子RSCU的聚类树状图(右)
Figure 5 NJ tree based on CDS of rbcL genes (left) and cluster dendrogram based on RSCU of 59 codons (right)
图 6 千屈菜科植物与模式生物密码子使用频率比值
Figure 6 Ratios of codon usage frequency of Lythraceae species to model organisms
表 1 20种千屈菜科植物rbcL基因信息
Table 1. Information of rbcL genes from 20 Lythraceae species
物种 GenBank登录号 CDS位置 物种 GenBank登录号 CDS位置 萼距花 Cuphea hyssopifolia MN833211 58955~60382 南洋紫薇 Lagerstroemia siamica MK881628 55129~56556 八宝树 Duabanga grandiflora MK881638 56823~58250 绒毛紫薇 Lagerstroemia tomentosa MK881632 54873~56300 黄薇 Heimia myrtifolia MG921615 58612~60039 西双紫薇 Lagerstroemia venusta MK881630 55159~56586 副萼紫薇 Lagerstroemia calyculata MK881636 54873~56300 散沫花 Lawsonia inermis MK881631 58836~60263 川黔紫薇 Lagerstroemia excelsa MK881635 54910~56337 千屈菜 Lythrum salicaria MK881629 59099~60526 屋久岛紫薇 Lagerstroemia fauriei NC_029808 54810~56237 石榴 Punica granatum NC_035240 59017~60444 多花紫薇 Lagerstroemia floribunda NC_031825 54776~56203 圆叶节节菜 Rotala rotundifolia MK881626 58835~60262 桂林紫薇 Lagerstroemia guilinensis NC_029885 54697~56124 细果野菱 Trapa maximowiczii NC_037023 58322~59770 云南紫薇 Lagerstroemia intermedia NC_034662 54948~56375 欧菱 Trapa natans MK881634 58387~59814 福建紫薇 Lagerstroemia limii MK881627 54830~56257 虾子花 Woodfordia fruticosa MK881637 59444~60871 
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表 2 20种千屈菜科植物rbcL基因碱基组成和密码子使用特性
Table 2. Base composition and codon usage characteristics of rbcL genes from 20 Lythraceae species
物种 A3s T3s G3s C3s GC GC1s GC2s GC3s CAI ENC 萼距花 0.376 0.531 0.157 0.173 0.435 0.582 0.437 0.286 0.276 45.392 八宝树 0.380 0.526 0.152 0.180 0.431 0.571 0.433 0.288 0.278 45.942 黄薇 0.390 0.508 0.145 0.194 0.434 0.571 0.433 0.296 0.283 46.540 副萼紫薇 0.377 0.525 0.148 0.186 0.432 0.576 0.429 0.292 0.277 45.635 川黔紫薇 0.376 0.526 0.149 0.187 0.432 0.571 0.431 0.294 0.275 45.743 屋久岛紫薇 0.379 0.529 0.146 0.184 0.431 0.571 0.431 0.290 0.272 45.659 多花紫薇 0.378 0.526 0.148 0.184 0.432 0.576 0.429 0.292 0.276 45.625 桂林紫薇 0.376 0.526 0.149 0.187 0.432 0.571 0.431 0.294 0.275 45.743 云南紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 福建紫薇 0.379 0.531 0.142 0.184 0.430 0.571 0.431 0.288 0.274 45.564 南洋紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 绒毛紫薇 0.377 0.525 0.148 0.186 0.432 0.576 0.429 0.292 0.277 45.635 西双紫薇 0.379 0.526 0.140 0.191 0.431 0.571 0.431 0.290 0.275 45.340 散沫花 0.379 0.536 0.151 0.171 0.429 0.569 0.435 0.282 0.276 45.264 千屈菜 0.389 0.535 0.138 0.173 0.428 0.576 0.433 0.275 0.285 45.007 石榴 0.381 0.518 0.153 0.184 0.436 0.578 0.437 0.294 0.275 46.153 圆叶节节菜 0.379 0.536 0.151 0.171 0.429 0.569 0.435 0.282 0.276 45.264 细果野菱 0.387 0.532 0.154 0.165 0.425 0.567 0.431 0.277 0.274 44.181 欧菱 0.387 0.532 0.154 0.165 0.426 0.569 0.431 0.277 0.274 44.029 虾子花 0.376 0.516 0.163 0.184 0.437 0.576 0.435 0.300 0.270 46.458
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表 3 碱基组成与密码子使用偏好相关性
Table 3. Correlation between base composition and codon usage bias
参数 CAI ENC GC GC1s GC2s GC3s ENC 0.062 GC − 0.136 0.855** GC1s 0.138 0.403 0.712** GC2s 0.029 0.229 0.348 0.314 GC3s − 0.264 0.856** 0.846** 0.324 − 0.074 GC12 0.112 0.403 0.684** 0.869** 0.743** 0.190 说明：**表示在0.01水平上显著相关(双尾)
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[1] WANG Liyuan, XIGN Huixian, YUAN Yanchao, et al. Genome-wide analysis of codon usage bias in four sequenced cotton species[J]. PLoS One, 2018, 13(3): e0194372. doi: 10.1371/journal.pone.0194372. [2] GUSTAFSSON C, GOVINDARAJAN S, MINSHULL J. Codon bias and heterologous protein expression [J]. Trends Biotechnol, 2004, 22(7): 346 − 353. [3] KAPRALOV M V, FILATOV D A. Widespread positive selection in the photosynthetic Rubisco enzyme[J]. BMC Evol Biol, 2007, 7: 73. doi: 10.1186/1471-2148-7-73. [4] SIQUEIRA A S, LIMA A R J, DALL’AGNOL L T. Comparative modeling and molecular dynamics suggest high carboxylase activity of the Cyanobium sp. CACIAM14 rbcL protein[J]. J Mol Model, 2016, 22(3): 68. doi: 10.1007/s00894-016-2943-y. [5] ANDERSSON I, BACKLUND A. Structure and function of Rubisco [J]. Plant Physiol Biochem, 2008, 46(3): 275 − 291. [6] 卞赛男, 常鹏杰, 王宁杭, 等. 氮素形态对喜树叶片生长、叶绿素荧光参数及叶绿体相关基因表达的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(5): 908 − 916. BIAN Sainan, CHANG Pengjie, WANG Ninghang, et al. Leaf growth, chlorophyll fluorescence characteristics, and expression of photosystem-related genes in Camptotheca acuminata with different N forms’ fertilization [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2019, 36(5): 908 − 916. [7] 李冬林, 金雅琴, 崔梦凡, 等. 夏季遮光对连香树幼苗形态、光合作用及叶肉细胞超微结构的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(3): 496 − 505. LI Donglin, JIN Yaqin, CUI Mengfan, et al. Growth, photosynthesis and ultrastructure of mesophyll cells for Cercidiphyllum japonicum seedlings with shading in summer [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2020, 37(3): 496 − 505. [8] QIN Haining, SHIRLEY A G, MICHAEL G G. Lythraceae[M]//WU Zhengyi, PETER H R, HONG Deyuan. Flora of China vol 13. Beijing: Science Press, 2007: 274 − 290. [9] HUANG Yelin, SHI Suhua. Phylogenetics of Lythraceae sensu lato: a preliminary analysis based on chloroplast rbcL gene, psaA-ycf3 spacer and nuclear rDNA internal transcribed spacer (ITS) sequences [J]. Int J Plant Sci, 2005, 163(2): 215 − 225. [10] ZHENG Gang, WEI Lingling, MA Li, et al. Comparative analysis of chloroplast genomes from 13 Lagerstroemia (Lythraceae) species: identification of highly divergent regions and inference of phylogenetic relationships [J]. Plant Mol Biol, 2020, 102(6): 659 − 676. [11] 赵洋, 杨培迪, 刘振, 等. 13种植物actin基因的密码子使用特性分析[J]. 南方农业学报, 2016, 47(4): 519 − 523. ZHAO Yang, YANG Peidi, LIU Zhen, et al. Characterization of codon usage of actin genes for 13 species of plants [J]. J Southern Agric, 2016, 47(4): 519 − 523. [12] 朱沛煌, 陈妤, 朱灵芝, 等. 马尾松转录组密码子使用偏好性及其影响因素[J]. 林业科学, 2020, 56(4): 74 − 81. ZHU Peihuang, CHEN Yu, ZHU Lingzhi, et al. Codon usage bias and its influencing factors in Pinus massoniana transcriptome [J]. Sci Silv Sin, 2020, 56(4): 74 − 81. [13] 李国灵, 陶文, 高诗晨, 等. 红藻rbcL基因密码子偏爱性分析[J]. 分子植物育种, 2019, 18(1): 109 − 117. LI Guoling, TAO Wen, GAO Shichen, et al. The codon usage analysis in rbcL gene within Rhodophyta [J]. Mol Plant Breed, 2019, 18(1): 109 − 117. [14] 吴妙丽, 陈世品, 陈辉. 竹亚科叶绿体基因组的密码子使用偏性分析[J]. 森林与环境学报, 2019, 39(1): 9 − 14. WU Miaoli, CHEN Shipin, CHEN Hui. Condon preference of chloroplast genome of Bambusoideae [J]. J For Environ, 2019, 39(1): 9 − 14. [15] 李慧姬, 吉雪花, 朱冉冉, 等. 10种植物PSY基因密码子使用偏好性分析[J]. 西北农业学报, 2020, 29(2): 276 − 284. LI Huiji, JI Xuehua, ZHU Ranran, et al. Codon usage bias analysis for octahydrolycopene synthase gene (PSY) from ten plant species [J]. Acta Agric Boreali-Occident Sin, 2020, 29(2): 276 − 284. [16] 巫伟峰, 陈明杰, 陈发兴. ‘皇冠李’苹果酸转运体基因ALMT4、ALMT9和tDT密码子偏好性分析[J]. 农业生物技术学报, 2020, 28(1): 42 − 57. WU Weifeng, CHEN Mingjie, CHEN Faxing. Codon bias analysis of Prunus salicina ‘Huangguan’ malate transporter ALMT4, ALMT9 and tDT genes [J]. J Agric Biotechnol, 2020, 28(1): 42 − 57. [17] 彭丽云, 王云, 孙雪丽, 等. 苋菜AmMYB2基因密码子偏好性与进化分析[J]. 应用与环境生物学报, 2019, 25(3): 679 − 686. PENG Liyun, WANG Yun, SUN Xueli, et al. Codon bias and evolutionary analysis of the AmMYB2 gene in Amaranthus tricolor L. [J]. Chin J Appl Environ Biol, 2019, 25(3): 679 − 686. [18] 晁岳恩, 吴政卿, 杨会民, 等. 11种植物psbA基因的密码子偏好性及聚类分析[J]. 核农学报, 2011, 25(5): 927 − 932. CHAO Yueen, WU Zhengqing, YANG Huimin, et al. Cluster analysis and codon usage bias studies on psbA genes from 11 plant species [J]. J Nucl Agric Sci, 2011, 25(5): 927 − 932. [19] JIANG Yue, DENG Feng, WANG Hualin, et al. An extensive analysis on the global codon usage pattern of baculoviruses [J]. Arch Virol, 2008, 153(12): 2273 − 2282. [20] 李凌烜, 陈安琪, 黄凯, 等. 豆科植物dxr基因密码子偏好性分析[J]. 生物学杂志, 2020, 37(1): 30 − 34. LI Lingxuan, CHEN Anqi, HUANG Kai, et al. Analysis of codon bias of dxr gene in Leguminous plants [J]. J Biol, 2020, 37(1): 30 − 34. [21] SHARP P M, LI W H. An evolutionary perspective on synonymous codon usage in unicellular organisms [J]. J Mol Evol, 1986, 24(1/2): 28 − 38. [22] 王云, 彭丽云, 苏立遥, 等. 龙眼Hsf基因家族密码子使用模式分析[J]. 分子植物育种, 2019, 17(17): 5595 − 5603. WANG Yun, PENG Liyun, SU Liyao, et al. Codon usage pattern analysis of Dimocarpus longan Lour. Hsf gene family [J]. Mol Plant Breed, 2019, 17(17): 5595 − 5603. [23] KAWABE A, MIYASHITA N T. Patterns of codon usage bias in three dicot and four monocot plant species [J]. Genes Genet Syst, 2003, 78(5): 343 − 352. [24] 王宇, 周俊良, 唐冬梅, 等. 阔叶猕猴桃叶绿体基因组特征及密码子偏好性分析[J]. 种子, 2020, 39(5): 13 − 19. WANG Yu, ZHOU Junliang, TANG Dongmei, et al. Analysis of chloroplast genome characteristics and codon preference in broad-leaf Kiwifruit [J]. Seed, 2020, 39(5): 13 − 19. [25] 原晓龙, 王毅, 张劲峰. 灰毛浆果楝叶绿体基因组密码子使用特征分析[J]. 森林与环境学报, 2020, 40(2): 195 − 202. YUAN Xiaolong, WANG Yi, ZHANG Jinfeng. Characterization of codon usage in Cipadessa cinerascens chloroplast genome [J]. J For Environ, 2020, 40(2): 195 − 202. [26] KUSUMI J, TACHIDA H. Compositional properties of green-plant plastid genomes [J]. J Mol Evol, 2005, 60(4): 417 − 425. [27] WANG Mingcong, KAPRALOV M V, ANISIMOVA M. Coevolution of amino acid residues in the key photosynthetic enzyme Rubisco[J]. BMC Evol Biol, 2011, 11(1): 266. doi: 10.1186/1471-2148-11-266. [28] LIU Lei, ZHAO Bo, ZHANG Yu, et al. Adaptive evolution of the rbcL gene in Brassicaceae [J]. Biochem Syst Ecol, 2012, 44: 13 − 19. [29] MIWA H, ODRZYKOSKI I J, MATSUI A, et al. Adaptive evolution of rbcL in Conocephalum (Hepaticae, bryophytes) [J]. Gene, 2009, 441(1/2): 169 − 175. [30] DANIEL H, LIN C S, YU Ming, et al. Chloroplast genomes: diversity, evolution, and applications in genetic engineering[J]. Genome Biol, 2016, 17(1): 134. doi: 10.1186/s13059-016-1004-2. [31] 刘佳音, 李儒剑, 齐双慧, 等. 叶绿体遗传转化系统及其应用进展[J]. 安徽农业科学, 2020, 48(6): 16 − 19. LIU Jiayin, LI Rujian, QI Shuanghui, et al. Chloroplast genetic transformation system and its application progress [J]. J Anhui Agric Sci, 2020, 48(6): 16 − 19. [32] SUI Xiaoming, WANG Yang, ZHAO Mingyuan, et al. Cloning and expression analysis of RrGT2 gene related to anthocyanin biosynthesis in Rosa rugosa [J]. Am J Plant Sci, 2018, 9(10): 2008 − 2019. 期刊类型引用(6)
1. 李莉，曾祥谓，周永红，王妍，杨开太，陈幸良. 虫茶营养成分及功能特性研究进展. 林产化学与工业. 2025(01): 162-172 . 
百度学术2. 金雅琴，李海玲，史莹，张谦，李冬林. 毛梾叶片营养成分与利用前景分析. 安徽农业大学学报. 2024(06): 914-919 . 百度学术3. 袁冬寅，温立香，张芬，欧淑琼，陈家献，彭靖茹，赵媛，黄寿辉，檀业维. 不同干燥温度对酸枣叶虫茶品质成分的影响. 食品工业科技. 2023(08): 46-53 . 百度学术4. 温立香，张芬，袁冬寅，陈家献，彭靖茹，黄寿辉. 广西虫茶毒理学安全性评价研究. 茶叶通讯. 2022(01): 102-107 . 百度学术5. 温立香，袁冬寅，欧淑琼，张芬，陈家献，黄寿辉，冯春梅，彭靖茹. 广西三个产区虫茶主要茶特征成分、挥发性成分分析及氨基酸营养评价. 食品工业科技. 2022(20): 329-336 . 百度学术6. 薄采颖，陈幸良，周永红，胡立红. 虫茶营养成分分析及评价. 林产化学与工业. 2022(05): 100-106 . 百度学术其他类型引用(0)
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