Molecular characterization and identification of markers associated with partial resistance to phoma black stem in sunflower mutant lines using AFLP fingerprinting
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,374
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCNTAANR02_043
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1386
چکیده مقاله:
The present study was undertaken to evaluate the genetic variability among gammairradiation induced sunflower mutant lines for partial resistance to Phoma black stem and also to identify putative molecular markers associated with partial resistance to Phoma black stem.
A population of 60 mutants and their original line AS-613 were evaluated with an aggressive French isolate of Phoma macdonaldii (MP6) in controlled conditions. The experimental design was a completely randomized blocks with three replications. Variability on partial resistance and molecular markers, generated with 17 AFLP primer combinations was estimated. Some mutant lines were identified that consistently showed an altered Phoma black stem resistance. The dendrogram realized with the AFLP markers grouped the 61 genotypes into 8 major classes. Using multiple regression analysis, eight AFLP markers associated with partial resistance to Phoma black stem were identified. Prediction of the
performance of all mutants for susceptibility to the disease based upon their marker profiles showed that none of them differed significantly from the observed values. These results provide interesting information for marker-assisted selection.
کلیدواژه ها:
AFLP - disease resistance - genetic variation - induced mutants - Phoma macdonald
نویسندگان
Darvishzadeh
Department of Agronomy and Plant breeding, Urmia University, Iran
Sarrafi
۲Department of Biotechnology and Plant breeding, BAP-ENSAT, ۱۸ Chemin de Borde Rouge, BP-۳۲۶۰۷, ۳۱۳۲۶ Castanet-Tolosan, France
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :