Towards enhancement of yield by molecular stacking of yield contributing genes in rice (Oryza sativa L.)
Notice bibliographique
Résumé
Rice (Oryza sativa L.) is a staple food for over half of the global population. Rice yield is mainly determined by three complex traits i.e., number of panicles per plant, number of grains per panicle and grain weight which are governed by many genes with minute effect called quantitative trait loci (QTL). As of now, more than 30 QTLs governing yield and its component traits have been cloned and molecularly characterized. Stacking of harmonious QTLs/genes into a single elite variety proved to show higher yields. To this end, in the present study, two strategies have been contemplated to raise the yield ceiling in rice. In the first strategy, the validated known yield genes would be pyramided into a single elite variety by marker-assisted backcross breeding. For this, the validation of majority of the yield gene-specific markers from known high yielding varieties has been completed. In all, 17 markers showed polymorphism with the recurrent parent MTU1010. Using these polymorphic markers as foreground markers, the BC1F1 plants obtained from MTU1010/MTU3626 (Donor for DEP1, GW5 and GW8) and MTU1010/Swarna (Donor for GS5 and qSS7) were confirmed for the presence of the yield genes. Later, the confirmed BC1F1 plants will be intercrossed to pyramid the yield genes. In the second strategy, the candidate genes for the yield component traits would be mapped and then pyramided into a single elite variety. To this end, the rice varieties MTU3626 and NLR33892 have been chosen as donors for grain weight and grain number, respectively and BPT5204, a fine grain variety has been chosen as recurrent variety. The F2 populations of the crosses BPT5204/ MTU3626 and BPT5204/NLR33892 are being grown in the field. The DNA from 20 plants with extreme phenotype for the targeted traits would be bulk sequenced along with the parents for rapid detection of QTLs using QTL-seq method. Later, the major QTLs would be introgressed into BPT5204 and evaluated for its yield enhancement.
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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 | 0,001 |
| 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 ».