La transcripción inversa cuantitativa en tiempo real (RT-qPCR) es, sin duda, el análisis cuantitativo de expresión génica más prevalente y preciso. Sin embargo, la selección de genes de referencia confiables para RT-qPCR en arroz sigue siendo limitada, especialmente para un tipo de tejido o condición de crecimiento específicos. En este estudio, aprovechamos nuestros conjuntos de datos de RNA-seq que abarcan datos de cinco variedades de arroz con diversas condiciones de tratamiento, identificamos 12 nuevos genes de referencia candidatos y realizamos evaluaciones rigurosas de su idoneidad en tejidos típicos de arroz. Un análisis exhaustivo de las hojas, brotes y raíces de dos plántulas de arroz sometidas a estrés por sal (30 mmol/L NaCl) y sequía (seco al aire) reveló que , , y fueron los genes de referencia robustos para muestras de hojas, mientras que , , y fueron recomendados para brotes y , , y fueron los genes de referencia más confiables para raíces. Los resultados de comparación producidos por diferentes conjuntos de genes de referencia revelaron que todos estos nuevos genes de referencia recomendados mostraron menos variación que los genes de referencia comúnmente utilizados anteriormente bajo las condiciones experimentales. Por lo tanto, seleccionar genes de referencia apropiados de conjuntos de datos de RNA-seq conduce a la identificación de genes de referencia adecuados para los respectivos tejidos de arroz bajo estrés por sequía y sal. Los hallazgos ofrecen valiosas ideas para refinar la selección de genes de referencia candidatos bajo diversas condiciones a través de la base de datos de RNA-seq. Este refinamiento sirve para mejorar la precisión de la expresión génica en arroz bajo condiciones similares.