QTL Mapping for Cold Tolerance at the Seedling Stage in Rice

Singh, Brijesh Kumar; Singh, Amit Kumar; Meetei, Ng. Tombisana; Mukherjee, Arijit; Mandal, Nirmal

doi:10.23910/ijbsm/2016.7.5.1615

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 25 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Uniform fast seed germination and early seedling vigor are important traits for seedling establishment. However, most rice varieties are severely affected during early seedling growth when the temperature falls below 17°C (Andaya and Mackill 2003a;Lou et al 2007;Ranawake et al 2014;Singh et al 2016). For better and more stable stand establishment, especially under direct-seeding conditions in temperate and sub-temperate regions, cold tolerance at germination is a pre-requisite (Teng et al 2001;Cruz and Milach 2004;Wang et al 2016a).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Conventional plant breeding has achieved partial success in developing LTS-tolerant crops because of the complexity of stress tolerance traits, the low genetic variance of yield-attributing components under stress conditions, and the lack of efficient selection criteria (Sanghera et al 2011;Singh et al 2016). Therefore, it is imperative to find complementary strategies to conventional breeding methodologies such as molecular marker technologies, linkage maps, and advanced genomic tools to develop LTS-tolerant rice cultivars.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Identification of main-effect quantitative trait loci (QTLs) for low-temperature stress tolerance germination- and early seedling vigor-related traits in rice (Oryza sativa L.)

et al. 2020

View full text Add to dashboard Cite

An attempt was made in the current study to identify the main-effect and co-localized quantitative trait loci (QTLs) for germination and early seedling growth traits under low-temperature stress (LTS) conditions in rice. The plant material used in this study was an early backcross population of 230 introgression lines (ILs) in BC I F 7 generation derived from the Weed Tolerant Rice-1 (WTR-1) (as the recipient) and Haoannong (HNG) (as the donor). Genetic analyses of LTS tolerance revealed a total of 27 main-effect quantitative trait loci (M-QTLs) mapped on 12 chromosomes. These QTLs explained more than 10% of phenotypic variance (PV), and average PV of 12.71% while employing 704 high-quality SNP markers. Of these 27 QTLs distributed on 12 chromosomes, 11 were associated with low-temperature germination (LTG), nine with low-temperature germination stress index (LTGS), five with root length stress index (RLSI), and two with biomass stress index (BMSI) QTLs, shoot length stress index (SLSI) and root length stress index (RLSI), seven with seed vigor index (SVI), and single QTL with root length (RL). Among them, five significant major QTLs (qLTG(I) 1 , qLTGS(I) 1-2 , qLTG(I) 5 , qLTGS(I) 5 , and qLTG(I) 7) mapped on chromosomes 1, 5, and 7 were associated with LTG and LTGS traits and the PV explained ranged from 16 to 23.3%. The genomic regions of these QTLs were co-localized with two to six QTLs. Most of the QTLs were growth stage-specific and found to harbor QTLs governing multiple traits. Eight chromosomes had more than four QTLs and were

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Identification of main-effect quantitative trait loci (QTLs) for low-temperature stress tolerance germination- and early seedling vigor-related traits in rice (Oryza sativa L.)

et al. 2020

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…It will be difficult to increase rice production to satisfy this demand because land and water resources become more scarce with increasing competition from fast-growing non-farming sectors [3]. Especially, rice crop is a heat and water-loving crop [4], then, sometimes the rice badly suffers from cold stress during the seedling stage when it is grown in winter environment [5]. Therefore, monitoring the global productivity of rice is one of the adequate solutions to meet the demand for rice.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimation of Rice Height and Biomass Using Multitemporal SAR Sentinel-1 for Camargue, Southern France

et al. 2018

View full text Add to dashboard Cite

The research and improvement of methods to be used for crop monitoring are currently major challenges, especially for radar images due to their speckle noise nature. The European Space Agency’s (ESA) Sentinel-1 constellation provides synthetic aperture radar (SAR) images coverage with a 6-day revisit period at a high spatial resolution of pixel spacing of 20 m. Sentinel-1 data are considerably useful, as they provide valuable information of the vegetation cover. The objective of this work is to study the capabilities of multitemporal radar images for rice height and dry biomass retrievals using Sentinel-1 data. To do this, we train Sentinel-1 data against ground measurements with classical machine learning techniques (Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Regression (SVR) and Random Forest (RF)) to estimate rice height and dry biomass. The study is carried out on a multitemporal Sentinel-1 dataset acquired from May 2017 to September 2017 over the Camargue region, southern France. The ground in-situ measurements were made in the same period to collect rice height and dry biomass over 11 rice fields. The images were processed in order to produce a radar stack in C-band including dual-polarization VV (Vertical receive and Vertical transmit) and VH (Vertical receive and Horizontal transmit) data. We found that non-parametric methods (SVR and RF) had a better performance over the parametric MLR method for rice biophysical parameter retrievals. The accuracy of rice height estimation showed that rice height retrieval was strongly correlated to the in-situ rice height from dual-polarization, in which Random Forest yielded the best performance with correlation coefficient R 2 = 0.92 and the root mean square error (RMSE) 16% (7.9 cm). In addition, we demonstrated that the correlation of Sentinel-1 signal to the biomass was also very high in VH polarization with R 2 = 0.9 and RMSE = 18% (162 g·m − 2 ) (with Random Forest method). Such results indicate that the highly qualified Sentinel-1 radar data could be well exploited for rice biomass and height retrieval and they could be used for operational tasks.

show abstract

“…Увеличение объема популяции не гарантирует повышения эффективности маркирования. Например, в популяции F 2 при объеме выборки 2810 образцов авторами был выявлен один локус, тогда как в популяции из 191 RILs -15 локусов (36,37). Очень важно подобрать в качестве родительских форм максимально контрастные образцы.…”

unclassified

“…О локусах qCTS-9 и qCTS-12 со значительным фенотипическим эффектом (от 5,5 до 22,4 %) на 9-й и 12-й хромосомах ранее сообщали китайские и индийские ученые, работавшие преимущественно с популяциями на основе межподвидовых гибридов (34,35). На 5-й и 4-й хромосомах у подвида indica также было обнаружено от одного до трех локусов, влияющих на формирование признаков (25,37). Выявляемые наиболее часто локусы на 1-й, 2-й, 8й хромосомах не были связаны с полиморфизмом по изучаемому признаку в популяции отечественных образцов риса, для которых многие локусы, сцепленные с ростовыми параметрами, были мономорфны, что объясняется продолжительной целенаправленной селекцией (33).…”

unclassified

MOLECULAR MARKERS ASSOCIATED WITH HIGH EARLY GROWTH RATE OF RUSSIAN RICE (Oryza sativa L.) VARIETIES

Kharitonov¹

2019

S-h. biol.

View full text Add to dashboard Cite

Высокая скорость роста-признак, который в значительной степени определяет физиологические преимущества гетерозисных гибридов различных культур. Быстрое развитие листового аппарата и корневой системы обеспечивает высокую эффективность фотосинтеза и минерального питания. Гетерозисные гибриды быстро проходят фазу, характеризующуюся низкой устойчивостью к абиотическим стрессовым факторам, что значительно снижает вероятность повреждения всходов. Скорость роста связана с генами, определяющими высоту растения. Наследуемость признаков, характеризующих эффективность роста проростка, его массу и длину корня и стеблей, составляет 87-90 %. В настоящей работе мы впервые обнаружили локусы, определяющие формирование признака скорость роста в период прорастания у отечественных сортов риса (Oryza sativa L.). Целью работы было выявление локусов и хромосомных регионов, а также изучение генетики признаков, обусловливающих быстрое получение и развитие всходов риса. Опыты проводили в 2013-2019 годах. Коллекционные образцы (32 сорта российской селекции) и гибриды риса изучали общепринятыми методами. Семенной материал обрабатывали 20 % стерилизующим раствором (гипохлорит натрия с содержанием активного хлора 95,2 %, ООО «Гринфилд РУС», Россия) в течение 40 мин с целью стерилизации. Проращивали по 30 зерновок каждого образца (в 2 повторностях) при температуре 28-29 С в термостате в течение 7 сут. У 20 растений каждого сорта или гибрида определяли массу проростка, размеры колеоптиля и зародышевого корня. Гибридизацию между сортами с контрастными признаками проводили твелл-методом (метод Борлоуга) по полной диаллельной схеме. Полиморфизм изучали с помощью 60 нейтральных или ассоциированных с высокой скоростью роста проростков SSR маркеров, распределенных по 12 хромосомам риса. Массу проростков российских сортов определяли локусы, расположенные на четырех хромосомах. Выявлены маркеры, позволяющие изучить их полиморфизм: RM261, RM405, RM463, RM242, RM6314, RM289, RM126. Два хромосомных региона на 4-й и 9-й хромосомах обусловливали длину зародышевого корня, а высоту проростка-локус на 5-й хромосоме, расположенный в районе маркера RM289. Показана возможность упростить методику выявления хромосомных регионов, детерминирующих величину признаков, при изучении неизвестных образцов. Для выявления маркеров с максимальным фенотипическим эффектом проявления признаков можно использовать групповую селекцию (bulk breeding). Для этого нет необходимости создавать популяции для маркирования признака типа рекомбинантных инбредных линий (recombinant inbred lines, RILs) или дигаплоидных линий (doubled haploid, DН) и фенотипировать их. Гораздо больше информации дает использование сортов, контрастных по признаку, что в короткие сроки позволяет определить наиболее важные для формирования признака локусы. Полученная информация позволит установить маркеры, тесно сцепленные с генами, определяющими признак в выявленном хромосомном регионе (http://www.gramene.org). В дальнейшей работе можно использовать именно эти маркеры, если изучение полиморфизма подтвердит возможн...

show abstract

QTL Mapping for Cold Tolerance at the Seedling Stage in Rice

Cited by 5 publications

References 25 publications

Identification of main-effect quantitative trait loci (QTLs) for low-temperature stress tolerance germination- and early seedling vigor-related traits in rice (Oryza sativa L.)

Identification of main-effect quantitative trait loci (QTLs) for low-temperature stress tolerance germination- and early seedling vigor-related traits in rice (Oryza sativa L.)

Estimation of Rice Height and Biomass Using Multitemporal SAR Sentinel-1 for Camargue, Southern France

MOLECULAR MARKERS ASSOCIATED WITH HIGH EARLY GROWTH RATE OF RUSSIAN RICE (Oryza sativa L.) VARIETIES

Contact Info

Product

Resources

About