Improving grain yield and salt tolerance by optimizing plant height with beneficial haplotypes in rice (Oryza sativa)
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of plant height to balance growth–stress trade-offs is a promising strategy for high yielding, salt-tolerant crop breeding. • Optimal plant height is essential to high yield under normal and salt stress conditions in rice. • QTL/genes related to rice plant height and yield overlap in GWAS. • PHS10.1 may regulate carbon metabolism, starch and sucrose metabolism to impact plant growth and grain yield. • Optimization of plant height using beneficial haplotypes improves grain yield under normal and salt stress conditions in rice. Rice ( Oryza sativa L.), a staple food for billions worldwide, is challenged by salt stress. Owing to the limited understanding of the physiological and genetic basis of rice salt tolerance, few genes have been identified as valuable in rice breeding, causing a major bottleneck in the development of high-yield, salt-tolerant rice varieties. This study aims to identify salt tolerance genes/quantitative trait loci (QTLs) with breeding potential in rice. Field trials were conducted with 166 Chinese rice cultivars from saline-affected regions and 412 global rice accessions to assess salt tolerance. Genome-wide association study (GWAS) was performed to identify key loci related to high yield and salt tolerance. Additionally, the impact of introducing beneficial haplotypes on grain yield and salt tolerance was assessed. The optimal rice plant height of 100–120 cm was crucial for sustaining high yield under both normal and salt stress conditions. GWAS revealed 6 novel QTLs/genes associated with rice plant growth and grain yield across various environments, distinct from previously recognized salt stress-related genes. Notably, the gene PHS10.1 , encoding a serine/threonine protein kinase, may regulate carbon metabolism, starch and sucrose metabolism, influencing plant growth and grain yield. Certain haplotypes of the genes regulating plant height and grain yield, including SD1 , Ghd7.1 , GH3.5, and PHS10.1 , were selected in traditional breeding. Moreover, optimizing plant height through the introgression of beneficial alleles of these genes increased grain yield in recipient lines under both normal and saline conditions. We propose that utilizing beneficial haplotypes to optimize plant height can effectively balance the growth–stress trade-offs in rice plants. This represents a promising breeding strategy for the development of crop varieties that are both high-yielding and salt-tolerant.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».