Abstrato

Melhoria da resistência à bacteriose através do melhoramento genético assistido por marcadores e validação de campo em arroz (Oryza sativa)

Lalitha D. Guvvala, Pranitha Koradi, Vinay Shenoy e Lalitha S. Marella

A bacteriose é uma das principais restrições ao cultivo do arroz. A criação para uma resistência durável é o método mais eficaz e económico para combater as doenças. No presente estudo, quatro genes de resistência (Xa4, xa5, xa13 e Xa21) foram piramidados em cv populares. Mahsuri e duas linhagens parentais de arroz híbrido, PRR78 e KMR3, utilizando cruzamento assistido por marcadores. Nove famílias de pirâmides de cada origem foram avaliadas em condições de doença artificial e natural. As pirâmides foram inoculadas com dezasseis Xanthomonas oryzae pv. oryzae recolhidos em diferentes partes da Índia. O BF16 foi altamente virulento nos progenitores recorrentes, com uma perda de rendimento de 23% em Mahsuri, 28% em PRR78 e 24% em KMR3. O BF7 (perda de 10% em Mahsuri e 13% em KMR3) e o BF10 (22% em PRR78) foram menos virulentos. Em condições naturais em Maruteru, a doença apresentou uma perda de rendimento de 22% em Mahsuri, 28% em PRR78 e 26% em KMR3. Em ambas as condições, nenhuma das pirâmides era suscetível. Não se verificaram diferenças significativas dentro das pirâmides em relação a qualquer personagem avaliada. Nenhuma pirâmide era suscetível. Os caracteres agronómicos não apresentaram diferença significativa entre progenitor e pirâmide. A produtividade e os seus caracteres relacionados foram estatisticamente significativos entre os progenitores e as pirâmides (P<0,05). As pirâmides isolaram uma grande perda de rendimento na ordem dos ~28% e a piramidação de genes de resistência (dois dominantes e dois recessivos) não mostrou qualquer efeito negativo no desempenho agronómico de qualquer pirâmide. Estas pirâmides podem ser utilizadas directamente e também como uma valiosa fonte de resistência em futuros programas de melhoramento genético.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido usando ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisado ou verificado

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