利用分子标记技术聚合Pi-1和Pi-2基因改良三系不育系荣丰A的稻瘟病抗性
Notice bibliographique
Résumé
Blast, one of the most serious diseases of rice worldwide, usually leads to dramatic reduction in rice production and even results in complete yield loss. Breeding blast-resistant varieties is one of the most effective and economical way to control the disease. In this study, the indica rice BL122, which contained two blast resistance genes Pi-1 and Pi-2, was used as the gene donor to be crossed and then backcrossed with Rongfeng B, the maintainer line of the CMS line Rongfeng A. Five improved new maintainer lines with homozygous genotype of/9/-1 and /9/-2 were successfully developed through phenotype-based visual selection and molecular marker-assisted selection. By artificially inoculating 30 representative blast isolates collected in Guangdong province, the resistance frequency of all 5 improved maintainer lines were found to be 100%, much higher than that of the original Rongfeng B, which was only 56.67%. The improved maintainer lines also displayed high resistance to neck blast (level 1) when grown in the epidemic areas, whereas the control was susceptible to neck blast (level 7). All the improved maintainer lines were crossed and backcrossed with CMS line, Rongfeng A. According to overall agronomical trait evaluation a new CMS line, Anfeng A was developed with a pollen abortive percentage of 99.99% and healthy leaf color in the late growth stage. A number of hybrid combinations derived from Anfeng A crossed with the restoring lines displayed good blast resistance, high grain yield potential and great prospects in hybrid rice commercial production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».