基于图像识别技术发掘水稻耐旱性QTL

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李恩熙

作者： 李恩熙;冯芳君;马超;胡冬;田明璐;班松涛;李琳一;刘鸿艳;吴文嫱;马孝松

作者机构：

关键词： 水稻;绿叶率;图像识别;耐旱性;QTL定位

期刊名称： 分子植物育种

ISSN： 1672-416X

年卷期： 2024 年 22 卷 023 期

页码： 7728-7736

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了快速鉴定水稻耐旱性基因资源和耐旱候选基因，本研究建立了一种基于图像识别技术测量水稻在PEG-6000 (聚乙二醇)模拟干旱胁迫和H2O2胁迫处理条件下的绿叶率反映水稻耐旱性的方法，相关性分析表明图像识别技术测量的绿叶率与实测的绿叶比重呈极显著正相关，相关系数大于0.85。利用该方法测量了‘珍汕97B’/‘IRAT109’重组自交系群体在PEG-6000 (聚乙二醇)模拟干旱胁迫和H2O2胁迫处理条件下的绿叶率，并结合该群体的基因型数据开展了QTL定位分析，两种胁迫处理条件下分别定位了4个QTL。这些定位的QTL将有助于理解水稻耐旱性的遗传基础，同时本研究鉴定获得的耐旱材料和定位的耐旱QTL将为水稻耐旱育种提供基因资源。

分类号： S511%TP391.41

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