Development of Two Functional Markers of <i>Badh2</i> Gene in Guangxi Fragrant Rice
Notice bibliographique
Résumé
Fragrance in rice is one of the most important quality traits, which resulted from the loss of function of betaine aldehyde dehydrogenase ( Badh2 ) gene on chromosome 8. The mutation of Badh2 leads to accumulation of 2-acetyl-1-pyrroline (2-AP), which is known as the main volatile in fragrant rice. At least 18 allelic variations have been identified in Badh2 genes in rice. Marker assisted selection has proved to be an effective way of fragrant rice breeding. Traditional marker detection methods, such as Sanger sequencing or SSR molecular marker, are found to be low efficient. To develop a more dynamic method, we adopt Real-time PCR method to detect the common mutation site in Guangxi. In this study, Badh2 gene of 40 fragrant rice accessions collected from Guangxi province was sequenced. Most of the fragrant rice accessions belonged to 806 bp deletion between exon 4-5 ( badh2-E4-5.1 ) and 8 bp deletion in exon 7 ( badh2-E7 ). Two Real-time PCR SNP molecular markers were developed, and were used to verify the 40 sequenced fragrant rice accessions. 93.75% of the detection results using Real-time PCR were consistent with the results of Sanger sequencing. Further, 50 local varieties were examined by Real-time PCR. A total of 24 accessions carry badh-E4-5 allele and 22 accessions detected with badh-E7 . The two functional SNP molecular markers common in Guangxi fragrant rice were developed and proved to be useful in rice breeding. These functional markers will improve the efficiency of fragrant rice breeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».