Development of an SNP Marker for Sugar Beet Resistance/Susceptible Genotyping to Root-Knot Nematode

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 88

This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JASTMO-17-2_016

تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402

Abstract:

Linked and/or gene-based molecular markers have been used widely in marker-assisted selection (MAS) to differentiate resistant and susceptible genotypes. Resistance to Meloidogyne spp. in Beta vulgaris L. is mediated by a single dominant gene (R۶m-۱). Using allele-specific primers (ASPs), an SNP marker harboring a single nucleotide polymorphism (A/G), linked to the resistance gene was developed to differentiate resistant genotypes. The differentiation among the resistant and susceptible genotypes was elucidated in the polymorphic bands of ۵۵۵, ۴۷۸ and ۱۲۴ bp in size, using PCR amplification. The genotyping data using the SNP marker was firmly associated with the bioassay evaluation in the greenhouse for ۱۰۰ sugar beet genotypes. This data indicated that the present robust marker allowed reliable, sensitive, faster, and cheaper large scale screening of B. vulgaris genotypes for nematode resistance breeding programs.

Authors

M. Bakooie

Department of Plant Pathology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.

E. Pourjam

Department of Plant Pathology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.

S. B. Mahmoudi

Sugar Beet Seed Institute (SBSI), Karaj, Islamic Republic of Iran.

N. Safaie

Department of Plant Pathology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.

M. Naderpour

Seed and Plant Certification and Registration Institute (SPCRI), Karaj, Islamic Republic of Iran.

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :
  • Albar, L., Bangratz-Reyser, M., Hebrard, E., Ndjiondjop, M. N., Jones, ...
  • Albar, L., Bangratz-Reyser, M., Hebrard, E., Ndjiondjop, M. N., Jones, ...
  • نمایش کامل مراجع