蒙药冷蒿的遗传多样性随机引物多态性分析
3.2.1 居群间RAPD产物的多态位点分析通辽5个样本、呼和浩特3个混合样本、锡林郭勒3个混合样本共11个样本通过13对引物扩增产生209条带，其中201条带有多态性，平均每对引物产生15.5条;整体多态位点百分率达96.17%，通辽、呼和浩特、锡林郭勒3个居群具有不同的遗传多样性。其中，通辽居群内多态性带为159条，多态位点百分比为76.08%，呼和浩特多态性条带为78条，多态位点百分比为37.32%，锡林郭勒多态性条带为110条，多态位点百分比为52.63%。见表3。表3 不同地区冷蒿居群的遗传多样性
3.2.2 遗传多样性分析从表3可以看出，冷蒿居群总的Nei遗传多样性指数、Shannon信息指数为0.246 2和0.394 4。各独立居群的遗传多样性均低于总体冷蒿的遗传多样性。其中不同居群基因多样性指数(Nei' s)范围在0.134 4～0.239 5，Shannon指数的范围在0.202 4～0.369 9，基因多样性与Shannon指数的结果完全相符。可以看出，通辽、锡林郭勒、呼和浩特3个地区，冷蒿的遗传多样性依次降低。
3.2.3 冷蒿的遗传结构和基因流表4显示，在3个地区冷蒿居群总的基因多样度Ht=0.238 1，其中存在于居群内的基因多样度Hs=0.187 4，居群间的基因多样度Dst(Ht—Hs)=0.050 7。不同地区居群间的基因分化系数Gst=0.212 9，即居群间遗传变异占居群总的遗传多样性的21.29%，说明冷蒿居群的遗传差异大部分存在于居群内。
许多因子(包括时间、空间等方面，如居群大小、繁殖系统、性比、世代长、世代重叠、基因流等)影响着自然植物的遗传变异程度，其中考虑较多的关键因子之一是基因流。根据Gst，计算出3个地区的基因流Nm*=1.848 1，Wright[13]指出，如果Nm*<1，则由于遗传漂变可以导致居群间明显的遗传分化。那么，不同地区冷蒿居群的基因流的数值(>1)说明居群间有基因的交流，且遗传分化不是由于遗传漂变产生的。表4 不同地区冷蒿居群的Ht、Hs、Gst、Nm*
3.2.4 居群间的遗传距离
居群间的遗传距离可以进一步说明居群间的遗传分化程度。从表5中可以看到3个地区冷蒿居群的遗传距离很小，说明不同地区的冷蒿具有相近的遗传背景。图3是根据遗传距离，用UPMGA方法得到的不同地区冷蒿的聚类图，图中冷蒿的3个居群中呼和浩特(H)与锡林郭勒(L)聚为一类，通辽(T)单独聚为一类。表5 不同地区冷蒿居群遗传距离和遗传一致度
4 讨论
本实验是在前人对不同地区冷蒿药效差异分析的基础上，利用RAPD，探究冷蒿的遗传多样性。根据邹喻苹等[14]对165属499种植物等位酶数据统计的结果，物种水平的多态性应在50%左右，居群水平的多样性应为40%左右，Gst应在0.17左右。崔光红等[15]在药用肉苁蓉的遗传多样性RAPD分析中根据肉苁蓉平均多态位点百分率47.37%，2个居群多态位点分别为39.47%，35.53%，Gst=0.2545，得出荒漠肉苁蓉和管花肉苁蓉的遗传多样性降低，已经处于极度低下状态的结论。而本研究中物种水平的多态性在96.17%，居群水平所得多态性水平通辽(T)为76.08%、锡林郭勒(L)为52.63%、呼和浩特(H)为37.32%，Gst为0.212 9均高于这些平均值，所以，冷蒿在物种水平和居群水平上都有着丰富的遗传多样性。
冷蒿在北温带广泛分布;多年生小半灌木;风媒异花受粉;存在于演替的各个阶段。冷蒿有如此广泛的分布，所面临的环境差异大，个体和居群数目多，适应幅度大，基因交流频繁，因此维持遗传变异的能力强，产生新的遗传变异的机会也多，这都有利于其增加遗传多样性水平，并使之保持较高的水平，高于高等植物平均遗传多样性水平(约70%)[16]。 由于地理位置的不同，各种环境因子各有差异，这必然会影响不同地区居群的遗传多样性水平[12，16，17]。用Nei' s 指数、Shannon指数分析，通辽遗传多样性最丰富，锡林郭勒盟次之，呼和浩特最少。这与植株所在的环境有关。通辽地区41%的土地为沙沼，而且所用药材新鲜，样本量大，所以遗传多样性丰富。冷蒿作为一种风媒异花授粉的植物、在多水条件下不生存、在干燥的条件下，遗传多样性较丰富。锡林郭勒盟，常年大风，年均降雨少，因而遗传多样性丰富。呼和浩特地区因为降水量是3个地区中最高的，遗传多样性水平降低。
目前，药材遗传多样性的研究多采用新鲜植株。但考虑到进行药效分析和人们使用药材时多用干药材，因而本研究对呼和浩特和锡林郭勒两个地区的干药材进行遗传多样性分析。初步建立了较为合适的DNA提取、RAPD-PCR反应体系，并分析了3个地区冷蒿的遗传多样性水平，为进一步研究蒙药冷蒿的药效和遗传多样性的关系以及找到药效差异的分子遗传机制奠定基础，从而为今后冷蒿栽培，品种改良提供正确的方向。
致谢：感谢中国农业科学院作物科学研究所孔秀英实验室的老师和研究生以及郝晨阳博士对数据分析的指导和帮助。
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