Identification and Characterization of Chromosome Regions Associated With Salinity Tolerance in Rice
Notice bibliographique
Résumé
Rice, the major crop sustaining approximately half the world population, has been extensively reported to be sensitive to saline conditions. However, the genetic and physiological understanding related to long-term salinity stress remains unclear so far. The aim of this study was to evaluate the mechanisms of salinity tolerance in a salinity-tolerant variety of rice, Nona Bokra, and to detect the chromosomal regions responsible for it. We utilized chromosome segment substitution lines (CSSLs) carrying segments from Nona Bokra in the genetic background of a salt-sensitive variety Koshihikari by investigating the plant growth, grain productivity, and ion contents in plants subjected to long-term salinity stress. Comparison of plant growth and grain yield of CSSLs grown under long-term saline conditions suggests that the salinity tolerance of Nona Bokra involves the improvement of plant dry matter, panicle number, and percentage of ripened grains. Nona Bokra has the chromosomal regions for the improvement of the panicle number on chromosome 2 and the percentage of ripened grains on chromosome 6 or 10 under salinity conditions. It was suggested that these chromosomal regions were related to Na+ and Cl- exclusion. Low Na+ and Cl- contents in whole plant at full heading stage would be vital for improving the yield under long-term saline conditions.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».