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Integrando la fenotipificación basada en la reflectancia hiperespectral y la genotipificación basada en marcadores SSR para evaluar la tolerancia a la sal de genotipos de trigo en condiciones reales de campo

Autores: El-Hendawy, Salah; Junaid, Muhammad Bilawal; Al-Suhaibani, Nasser; Al-Ashkar, Ibrahim; Al-Doss, Abdullah

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Integrando la fenotipificación basada en la reflectancia hiperespectral y la genotipificación basada en marcadores SSR para evaluar la tolerancia a la sal de genotipos de trigo en condiciones reales de campo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Botánica

Palabras clave

Programas de mejoramiento de trigo
Herramientas de detección hiperespectral
Tolerancia a la sal
índices de reflectancia espectral
Parámetros genéticos
Marcadores SSR

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los programas de mejoramiento de trigo se están enfocando actualmente en el uso de herramientas de detección hiperespectral no destructivas y rentables para fenotipar de manera rápida y precisa grandes colecciones de genotipos. Se espera que este enfoque acelere el desarrollo de la tolerancia a estrés abiótico de los genotipos en los programas de mejoramiento. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la tolerancia a la sal en genotipos de trigo utilizando mediciones de reflectancia espectral del dosel no destructivas como una alternativa a los criterios de selección fenológica directos, laboriosos y que consumen mucho tiempo. Ocho genotipos de trigo y dieciséis F RILs fueron probados bajo 150 mM de NaCl en condiciones de campo reales durante dos años. Se calcularon catorce índices de reflectancia espectral (SRI) a partir de los datos espectrales, incluidos los SRI de vegetación y los SRI de agua. La efectividad de estos índices para evaluar la tolerancia a la sal se comparó con cuatro rasgos morfo-fisiológicos utilizando parámetros genéticos, marcadores SSR, la prueba de Mantel, mapas de calor de agrupamiento jerárquico, regresión lineal múltiple por pasos y análisis de componentes principales (PCA). Los resultados mostraron diferencias significativas.

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