Identification of Ploidy Variation of Ponkan Embryo Rescue Plants
Notice bibliographique
Résumé
China has abundant of local citrus resources, which had many seeds. The Seedless is the aim of the local citrus breeding. Triploid citurs resources usually obtained by crosssing breeding between the diploid and tetraploid plants. However, the resources of tetraploid citrus are limited. It has been reported that the hybrid between diploid and diploid plants can produce triploid citrus, which not only saves the breeding time, but also shortens the breeding cycles. In this project, flow cytometry detection assisted by embryo rescue system and SSR identification technology were used to improve the probability of obtaining polyploidy from the hybrid offspring, and provide technical support for obtaining polyploidy from large-scale hybridization between diploid and diploid. plants. Three diploid pollen cultivars were crossbred with Hunan local cultivar 8306, immature seeds were collected for embryo rescue to obtain regenerative plants, plant ploidy was detected by flow cytometry and stoma electron microscope, and offspring genotypes were identified by SSR. After 100 d hybrid between three diploid pollens and Ponkan 8 306, 405 plants were obtained by embryo rescue technique. And 70 plants survived in the greenhouse after transplantation. Through flow cytometry instrument and stomatal electron microscope inspection, the results showed that SSR analysis validated that there are 13 polyploid plants, including 1 tetraploid plant and 12 triploid plants. The ratio of polyploidy was 18.57%. This study is obtained triploid and tetraploid plants by Ponkan embryo rescue from diploid interspecific hybridization. In this study, the embryo rescue technology system and the early identification system for polyploid hybridization were established, and a lot of new polyploid germplasm were obtained.
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 ».