Stomatal Density as a Selection Criterion for Developing Tea Varieties with High Physiological Efficiency
محل انتشار: مجله فیزیولوژی و پرورش گیاهان، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 183
فایل این مقاله در 11 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:
JR_BREDNG-7-1_011
تاریخ نمایه سازی: 2 اسفند 1401
چکیده مقاله:
Stomata, the small opening in leaf connecting plant with atmosphere, play pivotal roles in global water and carbon cycles. Stomata regulate the two key important physiological functions viz. photosynthesis and transpiration and thus are crucial for performance of crop species in changing climatic conditions. Although environmental factors influence the density and size of stomata, the genetic control of this character is evident. High variation for this character is reported from different crop species and thus improvement of this character is possible through appropriately designed breeding strategy. In tea, stomatal density varied from ۴۴.۶۷ mm-۲ to ۱۰۸ mm-۲ and this character exhibited a significant and positive correlation with photosynthetic rate (Pn) and water use efficiency. A high value for heritability and genetic advance was detected for this character in tea, indicating its tight genetic control. Thus stomatal density may be an important selection criterion and development of physiologically efficient tea clones and seed varieties may be possible by improving stomatal density through a suitably designed breeding strategy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Devajit Borthakur
Tocklai Tea Research Institute, Tea Research Association, Jorhat, Assam, India
Jayanta Saikia
Department of Plant Physiology and Breeding, Tocklai Tea Research Institute, Tea Research Association, Jorhat, Assam, India
Sarbani Roy
Department of Plant Physiology and Breeding, Tocklai Tea Research Institute, Jorhat, Assam, India
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 :