Marker Assisted Introgression of drought tolerance QTLs into popular high yielding varieties of rice
Notice bibliographique
Résumé
Rice is the major staple cereal of India cultivated in about 44 million hectares area. In recent years, the increased occurrence and severity of drought stress has led to a yield decline in rice. This calls for development of varieties with higher yield potential combining drought tolerance. Even though many QTLs have been identified for various drought-related traits in rice; there are only few efforts to introgress them to develop improved breeding lines. Hence, the present research work aimed to transfer three QTL regions viz. qDTY1.1, qDTY2.2 and qDTY4.1 from Drt1IR-64 through marker-assisted breeding with the strategy of improving the grain yield of popular high yielding varieties of rice (MTU1010 and NLR34449) under reproductive stage drought stress. The parents (Drt1IR64, MTU1010 and NLR34449) were screened with flanking markers of the targeted QTLs. Among all, RM551 (qDTY4.1) showed clear polymorphism between drought tolerant (DrtIR64) and susceptible lines (MTU1010 and NLR34449).The flanking markers of qDTY2.2 (RM555, RM279 and RM492) showed polymorphism of DrtIR64 with MTU1010 and NLR34449.Using these polymorphic markers as foreground markers, the BC 1 F 1 plants obtained from MTU1010/DrtIR64 (Donor for qDTY1.1, qDTY2.2 and qDTY4.1) and NLR34449/DrtIR64 were confirmed for the presence of the targeted genes. Later, the confirmed BC 1 F 1 plants of two crosses will be backcrossed with recipient parents. Screening of the parents is being carried out at molecular level employing SSR markers that spanned the total genome, for identification of polymorphic markers. These will be used as background markers to test the recovery of recurrent genome content in the BC 2 F 2 progeny.
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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 | 0,001 | 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 ».