Kết quả và thảo luận

Nghiên cứu trước đây đã cho thấy khả năng áp dụng phương pháp tiếp cận tạo mã vạch mini trong các nhóm sinh vật khác nhau21,34,35. Hơn nữa, nó chỉ ra rằng thông tin trình tự của bất kỳ 100 cơ sở hoặc nhiều hơn trong vùng mã vạch COI tiêu chuẩn có thể phân biệt đến 91-94% các loài trong các nhóm phân loại khác nhau24, 25,36. Ở đây, chúng tôi đã phát triển mồi để khuếch đại 6 mã vạch mini cho các loài cá thương mại, dựa trên các loài được mô tả trong Danh mục Thủy sản của FDA. Kích thước đoạn mục tiêu nằm trong khoảng 127 bp và 314 bp (Hình 2). Khi so sánh in silico sử dụng các mã vạch DNA từ mẫu cá FDA chứng thực đại diện cho 124 chi và 200 loài,

các mục tiêu khuếch đại mã vạch mini cho thấy mức độ phân biệt cao ở cả loài và chi (Bảng 4 và Bảng S2). Nhìn chung, các bộ mồi SH-B, SH-D, SH-E và SH-F cho thấy khả năng giải quyết các trình tự ở mức chi và loài. Tất cả 4 bộ mồi này đều có tiềm năng sử dụng trong việc xác định loài cá, với độ phân giải ở mức độ loài 98-100% các loài được phân tích ở mức nhận biết trình tự 100% và 98-99% các loài được phân tích ở mức nhận dạng chuỗi 99%. Hình 2 thể hiện các khu vực khuếch đại của các mồi mã vạch mini được thiết kế trong mã vạch DNA COI có chiều dài đầy đủ. Các mã vạch mini này nhắm mục tiêu các khu vực 5’ '(SH-A, SH-C, SH-E) và 3’' (SH-B, SH-F) của mã vạch DNA chuẩn cũng như vùng giữa (SH-E, SH -D, SH-F). Do đó, sự kết hợp của chúng có thể tối đa hoá việc phục hồi thông tin về trình tự từ mã vạch DNA dài đầy đủ và phải cung cấp đầy đủ thông tin về trình tự để xác định loài24. Để hỗ trợ cho việc này, khi kết quả của các phân tích phân loại in silico cho tất cả sáu bộ mồi mã vạch mini đã được kết hợp, độ phân giải cấp độ có thể đạt được ở 100% các trình tự phân tích (Bảng S2). Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là phân tích này bị hạn chế đối với các trình tự từ các mẫu chứng thực đại diện cho 200 loài cá thương mại. Kết hợp các trình tự từ một số lượng lớn các loài cá có thể dẫn đến kết quả ít quyết định hơn và có thể yêu cầu sửa đổi mồi một chút.

Shadi Shokralla , Rosalee S. Hellberg, Sara M. Handy, Ian King và Mehdrad Hajibabaei