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“十五”国家科技攻关计划(2004BA525B02-04)

作品数:3 被引量:89H指数:3
相关作者:江玲翟虎渠万建民孙黛珍万向元更多>>
相关机构:南京农业大学中国农业科学院作物科学研究所中国农业科学院更多>>
发文基金:国家科技重大专项国家高技术研究发展计划江苏省高技术研究计划项目更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇农业科学

主题

  • 3篇水稻
  • 2篇稻条纹叶枯病
  • 2篇叶枯病
  • 2篇水稻条纹叶枯...
  • 2篇条纹叶枯病
  • 2篇枯病
  • 2篇灰飞虱
  • 2篇飞虱
  • 1篇蛋白
  • 1篇蛋白含量
  • 1篇蛋白质
  • 1篇蛋白质含量
  • 1篇稻米
  • 1篇稻米蛋白质含...
  • 1篇性状
  • 1篇性状基因
  • 1篇遗传育种
  • 1篇遗传育种研究
  • 1篇育种
  • 1篇育种研究

机构

  • 3篇南京农业大学
  • 2篇中国农业科学...
  • 1篇山西农业大学
  • 1篇中国农业科学...

作者

  • 3篇江玲
  • 2篇万建民
  • 2篇翟虎渠
  • 2篇孙黛珍
  • 1篇王海莲
  • 1篇张迎信
  • 1篇刘玲珑
  • 1篇张文伟
  • 1篇肖应辉
  • 1篇毕京翠
  • 1篇程遐年
  • 1篇万向元

传媒

  • 2篇作物学报
  • 1篇中国农学通报

年份

  • 1篇2007
  • 2篇2006
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
水稻抗条纹叶枯病遗传育种研究被引量:15
2006年
水稻条纹叶枯病在中国的大流行,给部分省份造成了巨大的经济损失,因此进行水稻抗条纹叶枯病遗传育种研究具有十分重要的意义。在此,笔者概述了水稻抗条纹叶枯病基因资源的筛选与利用、水稻品种抗条纹病毒和抗介体灰飞虱之间的关系、水稻条纹叶枯病抗性基因定位以及转条纹病毒基因工程水稻研究进展,着重讨论了水稻抗条纹叶枯病遗传育种研究存在的问题和今后的研究方向。
孙黛珍江玲
关键词:水稻条纹叶枯病灰飞虱抗性遗传育种
水稻品种IR24抗条纹叶枯病相关QTL的检测被引量:22
2007年
为探明籼稻品种IR24是否携有新的抗条纹叶枯病基因,利用衍生于Asominori/IR24的重组自交系(RIL)群体和以Asominori为遗传背景IR24插入片段的染色体片段置换系(CSSL)群体,进行抗条纹叶枯病相关QTL的检测。利用疫区田间自然条件鉴定的方法,在RIL群体中共检测到4个控制条纹叶枯病的QTL,分别位于第3、5、7、11染色体上(qSTV3、qSTV5、qSTV7、qSTV11),其中qSTV3、qSTV7和qSTV11增强抗性的等位基因来自抗性亲本IR24。采用图示基因型比较法,在CSSL群体中将4个抗条纹叶枯病相关基因位点分别定位在染色体片段置换系CSSL4、L17、L39、L61、L62的IR24插入片段上。对比分析RIL群体和CSSL群体的分子连锁图谱,发现qSTV3所在的标记区间与CSSL17的IR24片段相吻合,qSTV7所在的标记区间与CSSL4的杂合片段、CSSL39的IR24片段相吻合,qSTV11所在的标记区间与CSSL61的IR24片段以及CSSL62的杂合片段相吻合,表明确实存在这3个位点。与前人的研究结果相比较,发现位于第3染色体上的qSTV3区域存在抗刺吸性害虫的基因簇,是一个表达稳定的抗灰飞虱基因座;位于第7染色体上的qSTV7不同于已报道的抗性基因座,表明IR24携有新的抗性基因,这些基因不同于主基因Stvbi-,为防止广泛使用单一基因而造成的遗传脆弱性提供了新的抗性基因源,并且为利用分子标记辅助选择,聚合不同抗性基因培育抗性稳定的条纹叶枯病抗性品种创造了条件。
孙黛珍江玲张迎信程遐年翟虎渠万建民
关键词:水稻条纹叶枯病灰飞虱数量性状基因座
应用近红外光谱技术分析稻米蛋白质含量被引量:55
2006年
以稻谷、米粒、米粉3种形态的样品,应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLS),建立了6个稻米蛋白质含量近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明,糙米蛋白质含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱预测模型校正决定系数(RC2)分别为0.893、0.971和0.987,校正标准差(RMSEC)分别为0.507、0.259和0.183;精米蛋白质含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱预测模型R2C分别为0.897、0.984和0.986,RMSEC分别为0.4970、.186和0.190。模型内部交叉验证分析表明,预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉模型内部交叉验证决定系数(RCV2)分别为0.865、0.962和0.984,内部验证标准差(RMSECV)分别为0.557、0.290和0.205;预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉的模型RCV2分别为0.845、0.951和0.979,RMSECV分别为0.5940、.316和0.233。模型外部验证分析表明,预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱模型外部验证决定系数(RV2)分别为0.683、0.801和0.939,外部验证标准差(RMSEV)为0.962、0.799和0.434;预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱的模型RV2分别为0.673、0.921和0.959,RMSEV为0.976、0.513和0.344。用米粉建立的近红外光谱预测模型准确性最高,米粒次之,基于稻谷的预测模型准确性相对较低;内部交叉验证和外部验证表明,近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好,且能保证样品的完整性,在水稻优质育种和稻米品质分析中具有广泛的应用价值。
毕京翠张文伟肖应辉王海莲江玲刘玲珑万向元翟虎渠万建民
关键词:水稻蛋白含量近红外光谱技术
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