Polish
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)
Genetics and Molecular Research 2013-Feb

Identification of resistance gene analogs in Korean wild apple germplasm collections.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
D E Baek
C Choi

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Several plant disease resistance gene (R-gene) classes have been identified on the basis of specific conserved functional domains. Cloning of disease-resistance apple genes would be useful for breeding programs and for studying resistance mechanisms. We used a PCR approach with degenerate primers designed from conserved NBS-LRR (nucleotide binding site-leucine-rich repeat) regions of known R-genes to amplify and clone homologous sequences from six Korean wild apple germplasm collections and an individual plant of the Siberian wild apple, Malus baccata. One hundred and twenty-four sequenced clones showed high similarity at multiple NBS motifs with the R-genes of other plants. The clones OLE 2-9, BP 6-11, OLE 1-22, and OLE 5-13 shared 45% identity with the R-gene of other plants. The conserved sequence, which plays an important role in resistance, was found in our isolated resistance gene analogs (RGAs). The sequences of isolated apple RGAs showed more similarity to Toll/interleukin-1 receptor (TIR)-NBS-LRR than non-TIR-NBS-LRR. We suggest using a marker for this resistance gene region as well as for identifying potential material for disease-resistant breeding among Korea wild apple germplasms. This is the first step in preparing a comprehensive analysis of the RGAs in Korean wild apple germplasm.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge