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一种基于自动化技术的植物鉴别泛在学习模式
植物的形态特征纷繁复杂,这些几乎没有规律可言而又繁多的特征让常人难以记忆.要学习鉴别植物的种类,观察实际植物非常重要.然而,鉴于师资力量、教学经费的有限性,当前的植物分类的教学,均是以在教室中教师指导为主,野外带教为补充.本文提出一种基于自动化技术的植物鉴别泛在学习模式,让植物分类的学习突破时间地点的限制,让人们在"想学就学"的氛围下不断提升植物鉴别能力.
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兖州卷柏的形态鉴别和数码显微鉴别
目的:观察兖州卷柏植物学形态特征和全草粉末的显微特征,为兖州卷柏的植物鉴别提供科学依据.方法:采用植物形态学鉴别和数码显微镜的粉末显微鉴别研究方法,并拍摄植物形态学图片和显微彩色数码图片.结果:植物形态学主要特征为孢子叶穗、孢子叶、孢囊等;全草粉末的主要显微鉴别特征为螺纹导管及管胞、晶纤维、非腺毛、薄壁细胞、木纤维、表皮细胞及气孔,构成了兖州卷柏重要的植物学鉴定特征.结论:植物形态学图片和显微彩色数码图片真实、直观反应兖州卷柏的鉴别特征,可以为兖州卷柏粉末的植物鉴别和进一步研究利用提供科学依据.
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基于DNA条形码技术的重楼栽培品基原鉴定
目的:基于DNA条形码技术鉴定重楼栽培品的基原,并比较同物种重楼栽培品与野生品的DNA条形码差异.方法:通过聚合酶链式反应(PCR)对重楼的ITS和ITS2序列进行扩增;通过与GenBank数据库进行Blast比对,确定收集重楼样品的物种;利用距离法和建树法比较重楼样品种内和种间的亲缘关系;比较不同物种样品之间,以及同物种样品的野生品与栽培品之间的碱基差异.结果:收集重楼样品经Blast比对共有10个物种,分别为宽瓣重楼、毛重楼、七叶一枝花、花叶重楼、独龙重楼、五指莲重楼、西藏延龄草、平伐重楼、华重楼、南重楼;除南重楼的ITS序列与毛重楼的平均种间遗传距离小于南重楼的大种内遗传距离外,各个物种的ITS和ITS2序列的大种内遗传距离均小于其小种间平均遗传距离,通过建立NJ树聚类分析,重楼样品的10个物种中相同物种聚类,且具有良好的单系性;从碱基比较结果上看,野生重楼样品与栽培重楼样品的碱基差异很小,甚至完全一致.结论:市场流通重楼药材的性状多样且差异很大并非由于人工驯化造成,而是由于重楼栽培基原的混乱造成的,且多数流通样品为非《中华人民共和国药典》收载物种,通过DNA条形码技术为重楼属药用植物鉴别开辟了一条新途径.
