Genomic ApproachesCompletion of ric

Genomic Approaches
Completion of rice genomic sequence has facilitated the
identification and cloning of genes and QTL for yield traits.
These genes/QTL can be pyramided in elite varieties to increase
their yield potential through molecular marker-assisted selection
(Xing and Yang 2010) Rice yield is determined by source and
sink size. Three grain yield components, for example number of
panicles per unit area, number of spikelet per panicle and grain
weight determine the sink size. Genomic approaches have
allowed the identification and cloning of genes for these sink
traits (Sakamoto and Matsuoks 2008). These are FC1 and htd1
for tillering, Gn1a and OsSPL14 for panicle architecture, and
GS3, GW2 and tgw6 for grain weight (Ashikari and Matsuoka
2006) Development, identification and validation of functional
SNP markers for target genes will facilitate the pyramiding of
these genes into elite germplasm through molecular markerassisted
selection. Yield QTLs are derived from natural variation.
The use of wide range of germplasm such as wild species can
be exploited to identify genes for yield components. For
example, 334 introgression lines (INL) derived from crosses
between IR64 and 10 donor parents were developed through
backcrossing by Dr Kobayashi at IRRI. Variations in agronomic
characters were characterized, and introgressed segments were
determined by SSR markers in each INL. Fifty-four regions
associated with agronomic traits such as days to heading, culm
length, panicle number per plant and grain weight in the genetic
background of elite variety IR64 were identified. These materials
are highly useful for enhancing rice yield potential

Kết quả (Việt) 1:

Phương pháp tiếp cận genHoàn thành trình tự gen gạo đã tạo điều kiện cácnhận dạng và nhân bản của gen và QTL cho năng suất đặc điểm.Gen/QTL có thể được pyramided trong các ưu tú giống để tăngcủa năng suất tiềm năng thông qua phân tử hỗ trợ đánh dấu lựa chọn(Xing và Yang 2010) Sản lượng gạo được xác định bởi nguồn vàchìm kích thước. Ba hạt năng suất thành phần, ví dụ: sốchùy hoa trên đơn vị diện tích, số lượng spikelet mỗi panicle và hạttrọng lượng xác định kích thước của bồn rửa chén. Phương pháp tiếp cận gen cócho phép việc xác định và nhân bản của gen cho bồn rửa chénđặc điểm (Sakamoto và Matsuoks năm 2008). Đây là FC1 và htd1cho tillering, Gn1a và OsSPL14 cho panicle kiến trúc, vàGS3, GW2 và tgw6 cho trọng lượng ngũ cốc (Ashikari và Matsuoka2006) phát triển, nhận dạng và xác nhận của chức năngSNP đánh dấu cho mục tiêu gen sẽ tạo điều kiện pyramiding củacác gen vào ưu tú germplasm thông qua phân tử markerassistedlựa chọn. Năng suất QTLs có nguồn gốc từ các biến thể tự nhiên.Việc sử dụng của loạt các germplasm chẳng hạn như loài hoang dã có thểđược khai thác để xác định gen cho năng suất các thành phần. ChoVí dụ, 334 đồng dòng (Breeder) có nguồn gốc từ đi quagiữa IR64 và 10 nhà tài trợ phụ huynh đã được phát triển thông quabackcrossing bởi tiến sĩ Kobayashi tại IRRI. Các biến thể trong nông họcnhân vật được đặc trưng, và introgressed phân đoạn đãxác định bởi dấu hiệu SSR trong mỗi Breeder. Năm mươi bốn khu vựcliên kết với các đặc điểm nông học như ngày để tiêu đề, culmchiều dài, panicle số một trọng lượng thực vật và hạt trong các di truyềnnền của ưu tú loạt IR64 đã được xác định. Các tài liệu nàyrất hữu ích để tăng cường gạo sản lượng tiềm năng

Kết quả (Việt) 2:

Genomic Phương pháp tiếp cận
Hoàn thành chuỗi gen lúa đã tạo điều kiện
xác định và nhân bản của gen và QTL đối với tính trạng năng suất.
Những gen / QTL có thể được pyramided trong các giống ưu tú để tăng
sản lượng tiềm năng của họ thông qua các lựa chọn trợ giúp của marker phân tử
(Xing và Yang 2010) sản lượng lúa gạo được xác định bởi nguồn và
kích thước bồn rửa. Ba thành phần năng suất hạt, cho số ví dụ về
bông trên một đơn vị diện tích, số spikelet mỗi gié và hạt
cân xác định kích thước bồn rửa. Phương pháp tiếp cận di truyền đã
cho phép việc xác định và nhân bản của gen đối với những bồn rửa
đặc điểm (Sakamoto và Matsuoks 2008). Đây là những FC1 và htd1
cho đẻ nhánh, Gn1a và OsSPL14 cho kiến trúc bông, và
GS3, GW2 và tgw6 cho trọng lượng của hạt (Ashikari và Matsuoka
2006) phát triển, xác định và xác nhận các chức năng
đánh dấu SNP cho gen mục tiêu sẽ tạo thuận lợi cho pyramiding của
những gen này vào tế bào mầm tinh hoa qua markerassisted phân tử
lựa chọn. QTLs năng suất được bắt nguồn từ những biến đổi tự nhiên.
Việc sử dụng của nhiều loại tế bào mầm như các loài hoang dã có thể
được khai thác để xác định gen cho các thành phần năng suất. Ví
dụ, 334 dòng introgression (INL) bắt nguồn từ thập
giữa IR64 và 10 cha mẹ của nhà tài trợ đã được phát triển thông qua
lai chéo bằng Tiến sĩ Kobayashi tại IRRI. Các biến thể trong nông học
nhân vật được đặc trưng, ​​và các phân đoạn introgressed được
xác định bằng cách đánh dấu SSR trong mỗi INL. Năm mươi bốn khu vực
có liên quan với những đặc điểm nông học như ngày đến tiêu đề, cộng rơm
chiều dài, số bông trên cây và trọng lượng hạt trong di truyền
nền của nhiều tầng lớp IR64 đã được xác định. Những vật liệu này
rất hữu ích cho việc tăng cường tiềm năng năng suất lúa