Romanian
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.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Biao-Lin Hu
Jian-Kun Xie
Yong Wan
Jin-Wei Zhang
Fan-Tao Zhang
Xia Li

Cuvinte cheie

Abstract

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.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge