Français
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
BioMed Research International 2016

Mapping QTLs for Fertility Restoration of Different Cytoplasmic Male Sterility Types in Rice Using Two Oryza sativa ×O. rufipogon Backcross Inbred Line Populations.

Seuls les utilisateurs enregistrés peuvent traduire des articles
Se connecter S'inscrire
Le lien est enregistré dans le presse-papiers
Biao-Lin Hu
Jian-Kun Xie
Yong Wan
Jin-Wei Zhang
Fan-Tao Zhang
Xia Li

Mots clés

Abstrait

Hybrid rice breeding using cytoplasmic male sterility/fertility restoration (CMS/Rf) systems plays an important role in ensuring global food security. Two backcross inbred line (BIL) populations derived from either Xieqingzao B (XB)//XB/Dongxiang wild rice (DWR) (XXD) or XB//DWR/XB (XDX) were used to detect quantitative trait loci (QTLs) for fertility restoration of Dwarf wild abortive- (DA-), Indonesia Paddy- (ID-), and DWR-type CMS in rice. Lines with ID- and DA-type CMS were testcrossed with both the XXD- and XDX-BILs, while the line with DWR-type CMS was testcrossed with the XDX-BILs only. A total of 16 QTLs for fertility restoration of CMS systems were identified, including three for DWR-type CMS, six for DA-type CMS, and seven for ID-type CMS. All of the additive alleles in the QTLs were derived from Oryza rufipogon. Eleven QTLs were clustered in five chromosomal regions, indicating that common Rf loci restored different CMS systems, and the favorable O. rufipogon alleles could be used to develop restorer lines for various CMS types by marker-assisted selection.

Rejoignez notre
page facebook

La base de données d'herbes médicinales la plus complète soutenue par la science

  • Fonctionne en 55 langues
  • Cures à base de plantes soutenues par la science
  • Reconnaissance des herbes par image
  • Carte GPS interactive - étiquetez les herbes sur place (à venir)
  • Lisez les publications scientifiques liées à votre recherche
  • Rechercher les herbes médicinales par leurs effets
  • Organisez vos intérêts et restez à jour avec les nouvelles recherches, essais cliniques et brevets

Tapez un symptôme ou une maladie et lisez des informations sur les herbes qui pourraient aider, tapez une herbe et voyez les maladies et symptômes contre lesquels elle est utilisée.
* Toutes les informations sont basées sur des recherches scientifiques publiées

Google Play badgeApp Store badge