Mapeo de qtl del índice de área foliar y contenido de clorofila basado en la teledetección de uav en trigo
Autores: Wang, Wei; Gao, Xue; Cheng, Yukun; Ren, Yi; Zhang, Zhihui; Wang, Rui; Cao, Junmei; Geng, Hongwei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
La identificación fenotípica de alto rendimiento es un requisito previo para la identificación a gran escala y la búsqueda de genes de rasgos importantes. Sin embargo, el trabajo existente rara vez ha aprovechado la identificación fenotípica de alto rendimiento en la adquisición de loci de rasgos cuantitativos (QTL) en cultivos de trigo. Aclarar la viabilidad y efectividad de los datos fenotípicos de alto rendimiento obtenidos de imágenes multiespectrales de UAV en la búsqueda de genes de rasgos importantes es un problema urgente que debe resolverse en el trigo.
Descripción
La identificación fenotípica de alto rendimiento es un requisito previo para la identificación a gran escala y la búsqueda de genes de rasgos importantes. Sin embargo, el trabajo existente rara vez ha aprovechado la identificación fenotípica de alto rendimiento en la adquisición de loci de rasgos cuantitativos (QTL) en cultivos de trigo. Aclarar la viabilidad y efectividad de los datos fenotípicos de alto rendimiento obtenidos de imágenes multiespectrales de UAV en la búsqueda de genes de rasgos importantes es un problema urgente que debe resolverse en el trigo.