河豚鱼16S rRNA基因部分DNA序列分析及应用

doi:10.7506/spkx1002-6630-201521027

食品科学

河豚鱼16S rRNA基因部分DNA序列分析及应用

陈文炳1，翁国柱2，陈融斌3，缪婷玉1，邵碧英1，江树勋1，彭娟1

1.福建出入境检验检疫局技术中心，福建福州 350001；
2.莆田出入境检验检疫局，福建莆田 351100；3.集美大学水产学院，福建厦门 361021

出版日期:2015-11-15 发布日期:2015-12-03

Partial DNA Sequence Analysis of 16S rRNA Gene in Puffer Fish

CHEN Wenbing1, WENG Guozhu2, CHEN Rongbin3, MIAO Tingyu1, SHAO Biying1, JIANG Shuxun1, PENG Juan1

1. Inspection and Quarantine Technology Center, Fujian Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Fuzhou 350001, China;
2. Putian Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Putian 351100, China;
3. Fisheries College, Jimei University, Xiamen 361021, China

Online:2015-11-15 Published:2015-12-03

摘要/Abstract

摘要：

应用16S rRNA基因聚合酶链式反应（polymerase chain reaction，PCR）扩增通用引物，对3 属13 种福建省搜集的河豚鱼样品与9 个未知物种的河豚鱼样品的16S rRNA基因序列中的部分片段进行PCR扩增与脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid，DNA）碱基序列测定，各物种序列长度在611～614 bp之间。应用DNAMAN V6软件进行样品间DNA序列同源性比对分析，建立样品间系统关系同源树。供试13 个样品被划分为4 个类群组，群间的同源率为87%，群内同源率为94%～100%。根据序列同源性分析结果，9 个未知种名的样品被归类到3 个类群组中，推测9 个未知种名的样品为东方鲀属或腹刺鲀属。探讨了16S rRNA基因部分DNA序列测试及同源性分析技术在河豚鱼种属鉴别中应用的可能性。

关键词: 河豚鱼, 聚合酶链式反应, 16S rRNA基因, DNA测序, 物种鉴定

Abstract:

Partial fragments of the 16S rRNA gene of puffer fish from 13 species belonging to 3 genus collected from Fujian
province and 9 samples from unknown species were amplified by polymerase chain reaction (PCR) using the universal
16S rRNA gene primers. The PCR products were sequenced, and the length of the obtained DNA fragments were 611–614
bp in all samples. The homology of DNA sequences among samples was analyzed with the DNAMAN V6 software, and
the phylogenetic tree among samples was established. Thirteen samples were divided into 4 groups, with a homology of
87% among groups and 94%–100% between any two samples within the same group. Nine samples of unknown puffer fish
species were classed into 3 groups which belonged to the Gastrophysus or Takifugu genus. The results obtained in this study
can provide references for the application of 16S rRNA gene sequencing and homological analysis to identify puffer fish at
genus and species levels.

Key words: puffer fish, polymerase chain reaction, 16S rRNA gene, DNA sequencing, species identification

中图分类号:

S917.4
Q78

陈文炳，翁国柱，陈融斌，缪婷玉，邵碧英，江树勋，彭娟. 河豚鱼16S rRNA基因部分DNA序列分析及应用[J]. 食品科学, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201521027.

CHEN Wenbing, WENG Guozhu, CHEN Rongbin, MIAO Tingyu, SHAO Biying, JIANG Shuxun, PENG Juan. Partial DNA Sequence Analysis of 16S rRNA Gene in Puffer Fish[J]. FOOD SCIENCE, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201521027.

[1]	山珊，黄昭鸿，黄艳梅，刘道峰，刘成伟，黄运红，龙中儿. 不对称PCR技术结合免疫层析法快速检测产志贺毒素大肠埃希氏菌[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 312-318.
[2]	赵乐，张晓桐，刘利军，谢水琪，靳奇文，孟祥晨. 氨基酸对植物乳杆菌KLDS1.0391生长及细菌素合成的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 37-44.
[3]	王丹丹，李莉，杨艳歌，刘鸣畅，王洪越，吴淑清，袁飞，吴亚君. 克罗诺杆菌属快速检测体系的建立[J]. 食品科学, 2021, 42(16): 286-292.
[4]	杨艳歌，李莉，王丹丹，李唯熙，王洪越，刘鸣畅，吴亚君. 多重real-time PCR技术快速鉴别特种乳中的乳源动物成分[J]. 食品科学, 2021, 42(16): 312-321.
[5]	时旭，刘瑛，史海粟，武俊瑞，乌日娜，牛雪晴，洛雪，岳喜庆. 定向进化植物乳杆菌和痤疮丙酸杆菌高产共轭亚油酸[J]. 食品科学, 2021, 42(12): 99-106.
[6]	蔡静静，徐晓裕，张艳，张亚川，魏小晶，阚泽宇，倪永清. 新疆维吾尔族肠道中高产胞外多糖双歧杆菌的筛选及其抗氧化活性[J]. 食品科学, 2020, 41(8): 144-151.
[7]	刘树昕，吴爱娟，甄妮，孙洁，黄苓，曾志丹，曾小群，潘道东. 广谱抑菌乳酸菌的筛选及其细菌素相关基因分析[J]. 食品科学, 2020, 41(6): 101-107.
[8]	郭金凤，杨婕，李宝坤，金丹，黎旭，卢士玲，王庆玲，姬华，董娟，李应彪，蒋彩虹. 副干酪乳杆菌SMN-LBK在乙醇胁迫下的转录组分析[J]. 食品科学, 2020, 41(6): 116-122.
[9]	杜艳，陈复生，陈晨，刘营. 转基因检测中大豆蛋白DNA提取方法筛选及其lectin基因降解分析[J]. 食品科学, 2020, 41(4): 102-111.
[10]	刘立兵，李睿文，陈志敏，王金凤，孙晓霞，袁万哲，王建昌. 产气荚膜梭菌实时荧光PCR和实时荧光RPA检测方法的建立和比较[J]. 食品科学, 2020, 41(4): 268-272.
[11]	李希羽，高洁，李云姣，王兆凌，张兆熙，桑亚新. 水果酵素自然发酵过程中优势菌群与有机酸变化规律分析[J]. 食品科学, 2020, 41(24): 61-68.
[12]	许随根，李家鹏，李金春，陈曦，杨君娜，熊苏玥，黄鑫，乔晓玲，曲超，王守伟. 多重实时聚合酶链式反应熔解曲线法同步鉴别蓝鳍金枪鱼、裸盖鱼、异鳞蛇鲭[J]. 食品科学, 2020, 41(24): 259-266.
[13]	信红梅，姚琳，陆键萍，曲梦，江艳华，李风铃，郭莹莹，王联珠. Real-time PCR法检测水产品中异鳞蛇鲭、棘鳞蛇鲭源性成分[J]. 食品科学, 2020, 41(24): 273-280.
[14]	闵可，张政，周雨蕾，侯温甫，王宏勋，周敏. 实时PCR检测食品中荧光假单胞菌方法的建立[J]. 食品科学, 2020, 41(24): 304-309.
[15]	范维，高晓月，董雨馨，李贺楠，王琳，郭文萍. 基于数据挖掘建立北京地区牛、羊肉串掺假风险预测模型[J]. 食品科学, 2020, 41(20): 292-299.

河豚鱼16S rRNA基因部分DNA序列分析及应用

Partial DNA Sequence Analysis of 16S rRNA Gene in Puffer Fish

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价