Research on Improvement of Callus Induction Efficiency in Anther Culture of Winter Wheat(Triticum aestivum L.)
Notice bibliographique
Résumé
For further improving the efficiency of anther callus induction,twelve F1 hybrids of winter wheat from Huang-Huai wheat areas were used for anther culture.The effects of different basal media,culture methods,anther density and the number of co-culture ovaries were examined on wheat anther callus induction and differentiation.The results showed that:1.The CHB medium had the best effect on anther callus induction,the C17 medium took the second place,while the N6 medium as well as the W14 medium had poor effects,and the different genotypes had various response at the different media,but most of the genotypes on the CHB and C17 medium had a better response.2.Low concentration of 2,4-D(0.5 mg/L) was favourable to forming embryoid and direct regeneration plantlet on the induction medium compared with the higher 2,4-D concentration(2.0 mg/L).3.When anther cultured in liquid medium,the callus induction rate was the highest,but the differentiation of the callus was inhibited,the callus induction rate was the lowest in solid medium and double layer medium,while the induction and regeneration of callus was better by semisolid medium culture which was a better culture method for wheat anther culture.4.Within experimental anther density,our results indicated that the inclusion of ovaries in the induction medium significantly increased the induction efficiency of anther calli in two winter wheat genotypes tested.When the anther inoculation density was low(2-2.4 anthers per mL),about 20 ovaries per culture bottle could obviously promoted inductive effect of calli,while the anther inoculation density was middle or high(4-4.8 or 6-7.2 anthers per mL),more than 10 or 10 ovaries had a better induction effect.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».