Luận án Nghiên cứu chức năng của QTL9 liên quan đến cấu trúc bông, phục vụ chọn tạo giống lúa năng suất cao ở Việt Nam

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu chức năng của QTL9 liên quan đến cấu trúc bông, phục vụ chọn tạo giống lúa năng suất cao ở Việt Nam

1. 120 for larger panicle is genotype and environment dependent", Rice (New York, N.Y.), 9(1), 28 39. Donde R., Mohapatra S., Baksh S. K. Y., Padhy B., Mukherjee M., Roy S., Chattopadhyay K., Anandan A., Swain P., Sahoo K. K., Singh O. N., Behera L., & Dash S. K. (2020), "Identification of QTLs for high grain yield and component traits in new plant types of rice", PLOS ONE, 15(7), e0227785. 40. Doyle J. (1991), "DNA Protocols for Plants", In G. M. Hewitt, A. W. B. Johnston, & J. P. W. Young (Eds.), Molecular Techniques in Taxonomy (pp. 283–293). 41. Fan C., Xing Y., Mao H., Lu T., Han B., Xu C., Li X., & Zhang Q. (2006), "GS3, a major QTL for grain length and weight and minor QTL for grain width and thickness in rice, encodes a putative transmembrane protein", TAG. Theoretical and Applied Genetics. Theoretische Und Angewandte Genetik, 112(6), 1164–1171. 42. Flint-Garcia S. A., Thornsberry J. M., & Buckler E. S. (2003), "Structure of linkage disequilibrium in plants", Annual Review of Plant Biology, 54, 357–374. 43. Hasina B., Jennifer E. S., & Antonio L., Teresita B., Glenn G., Jose H., Parminder V., Bertrand C., Susan R. McCouc. (2015), "Genome-wide association mapping for yield and other agronomic traits in an elite breeding population of tropical rice (Oryza sativa)", PloS One, 10(3), e0119873 44. Hazarika T. K., Hazarika B. N., & Shukla A. C. (2014), "Genetic variability and phylogenetic relationships studies of genus Citrus L. with the application of molecular markers", Genetic Resources and Crop Evolution, 61(8), 1441–1454.
2. 122 52. Ikeda M., Miura K., Aya K., Kitano H., & Matsuoka M. (2013), "Genes offering the potential for designing yield-related traits in rice", Current Opinion in Plant Biology, 16(2), 213–220. 53. Ince A. G., Karaca M., & Elmasulu S. Y. (2014), "New microsatellite and CAPS-microsatellite markers for clarifying taxonomic and phylogenetic relationships within Origanum L", Mol Breeding, 13. 54. Jehan T., & Lakhanpaul S. (2006), "Single nucleotide polymorphism (SNP)–Methods and applications in plant genetics: A review", INDIAN J BIOTECHNOL, 26. 55. Jensen S. M., Svensgaard J., & Ritz C. (2020), "Estimation of the harvest index and the relative water content - Two examples of composite variables in agronomy", European Journal of Agronomy, 112, 125962. 56. Jia B., Zhao X., Qin Y., Irfan M., Kim T., Wang B., Wang S., & Keun Sohn J. (2019), "Quantitative trait loci mapping of panicle traits in rice", Molecular Biology Research Communications, 8(1), 9–15. 57. Kato T., Segami S., Toriyama M., Kono I., Ando T., Yano M., Kitano H., Miura K., & Iwasaki Y. (2011), "Detection of QTLs for grain length from large grain rice (Oryza sativa L.)", Breeding Science, 61(3), 269–274. 58. Kawahara Y., de la Bastide M., Hamilton J. P., Kanamori H., McCombie W. R., Ouyang S., Schwartz D. C., Tanaka T., Wu J., Zhou S., Childs K. L., Davidson R. M., Lin H., Quesada-Ocampo L., Vaillancourt B., Sakai H., Lee S. S., Kim J., Numa H., Matsumoto T. (2013), "Improvement of the Oryza sativa Nipponbare reference genome using next generation sequence and optical map data", Rice, 6(1):4. 59. Khlestkina E. K. & Salina E. A. (2006), SNP markers: Methods of analysis, ways of development, and comparison on an example of common wheat. 42, no. 6, pp. 725–736.
3. 124 Subgroup. (2009), "The Sequence Alignment/Map format and SAMtools", Bioinformatics (Oxford, England), 25(16), 2078–2079. 67. Li Y., Li X., Fu D., & Wu C. (2018), "Panicle Morphology Mutant 1 (PMM1) determines the inflorescence architecture of rice by controlling brassinosteroid biosynthesis", BMC Plant Biology, 18(1), 348. 68. Lim S.-H., & Ha S.-H. (2013), "Marker development for the identification of rice seed color", Plant Biotechnology Reports, 7(3), 391–398. 69. Lin X., Tang W., Ahmad S., Lu J., Colby C. C., Zhu J., & Yu Q. (2012), "Applications of targeted gene capture and next-generation sequencing technologies in studies of human deafness and other genetic disabilities", Hearing Research, 288(0). 70. Linh L.-H., Hang N.-T., Jin F.-X., Kang K.-H., Lee Y.-T., Kwon S.-J., & Ahn S.-N. (2008), "Introgression of a quantitative trait locus for spikelets per panicle from Oryza minuta to the O. sativa cultivar Hwaseongbyeo", Plant Breeding, 127(3), 262–267. 71. Liu T., Li L., Zhang Y., Xu C., Li X., & Xing Y. (2011), "Comparison of quantitative trait loci for rice yield, panicle length and spikelet density across three connected populations", Journal of Genetics, 90(2), 377–382. 72. Lu K.-T., Lee H.-C., Liu F.-S., Lo C.-F., & Lin J.-H. (2010), "Identification of Ginseng Radix in Chinese Medicine Preparations by Nested PCR-DNA Sequencing Method and Nested PCR-Restriction Fragment Length Polymorphism", Journal of Food and Drug Analysis, 18(1), 6. 73. Lu Y., Zhao G., Li Y., Fan J., Ding G., Zhao J., Ni X., Xu Y., & Wang W. (2013), "Identification of two novel waxy alleles and development of their molecular markers in sorghum", Genome, 56(5), 283–288. 74. Ma X., Feng F., Zhang Y., Elesawi I. E., Xu K., Li T., Mei H., Liu H., Gao N., Chen C., Luo L., & Yu S. (2019), "A novel rice grain size gene OsSNB
4. 126 Genotypes under Field Conditions by Impaired Photosynthetic Attributes and K Nutrition", Rice Science, 27, 5–9. 82. MyBaits-Hyb Capture Kits. (2020), Arbor Biosciences. Retrieved April 1, 2020. 83. Neelam K., Brown-Guedira G., & Huang L. (2013), "Development and validation of a breeder-friendly KASPar marker for wheat leaf rust resistance locus Lr21", Molecular Breeding, 31(1), 233–237. 84. Paradis E. (2010), "Pegas: An R package for population genetics with an integrated-modular approach", Bioinformatics (Oxford, England), 26(3), 419–420. 85. Peng S., Khush G. S., Virk P., Tang Q., & Zou Y. (2008), "Progress in ideotype breeding to increase rice yield potential", Field Crops Research, 108(1), 32–38. 86. Peng S., & Khushg G. (2003), "Four Decades of Breeding for Varietal Improvement of Irrigated Lowland Rice in the International Rice Research Institute", Plant Production Science, 6(3), 157–164. 87. Peng Y., Gao Z., Zhang B., Liu C., Xu J., Ruan B., Hu J., Dong G., Guo L., Liang G., & Qian Q. (2014), "Fine mapping and candidate gene analysis of a major QTL for panicle structure in rice", Plant Cell Reports, 33(11), 1843–1850. 88. Phung N. T. P., Mai C. D., Hoang G. T., Truong H. T. M., Lavarenne J., Gonin M., Nguyen K. L., Ha T. T., Do V. N., Gantet P., & Courtois B. (2016), "Genome-wide association mapping for root traits in a panel of rice accessions from Vietnam", BMC Plant Biology, 16(1), 64. 89. Phung N. T. P., Mai C. D., Mournet P., Frouin J., Droc G., Ta N. K., Jouannic S., Lê L. T., Do V. N., Gantet P., & Courtois B. (2014), "Characterization of a panel of Vietnamese rice varieties using DArT and
5. 128 97. Si L., Chen J., Huang X., Gong H., Luo J., Hou Q., Zhou T., Lu T., Zhu J., Shangguan Y., Chen E., Gong C., Zhao Q., Jing Y., Zhao Y., Li Y., Cui L., Fan D., Lu Y., Han B. (2016), "OsSPL13 controls grain size in cultivated rice", Nature Genetics, 48(4), 447–456. 98. Sinha P., Singh V. K., Saxena R. K., Khan A. W., Abbai R., Chitikineni A., Desai A., Molla J., Upadhyaya H. D., Kumar A., & Varshney R. K. (2020), "Superior haplotypes for haplotype-based breeding for drought tolerance in pigeonpea (Cajanus cajan L.), Plant Biotechnology Journal, 18(12), 2482–2490. 99. Stram D. O. (2017), "Multi-SNP Haplotype Analysis Methods for Association Analysis. In R. C. Elston (Ed.)", Statistical Human Genetics: Methods and Protocols, pp. 485–504. 100. Sukumaran S., Dreisigacker S., Lopes M., Chavez P., & Reynolds M. P. (2015), "Genome-wide association study for grain yield and related traits in an elite spring wheat population grown in temperate irrigated environments", TAG. Theoretical and Applied Genetics. Theoretische Und Angewandte Genetik, 128(2), 353–363. 101. Sun Z., Yin X., Ding J., Yu D., Hu M., Sun X., Tan Y., Sheng X., Liu L., Mo Y., Ouyang N., Jiang B., Yuan G., Duan M., Yuan D., & Fang J. (2017), "QTL analysis and dissection of panicle components in rice using advanced backcross populations derived from Oryza Sativa cultivars HR1128 and “Nipponbare”, PloS One, 12(4), e0175692. 102. Ta K. N., Khong N. G., Ha T. L., Nguyen D. T., Mai D. C., Hoang T. G., Phung T. P. N., Bourrie I., Courtois B., Tran T. T. H., Dinh B. Y., La T. N., Do N. V., Lebrun M., Gantet P., & Jouannic S. (2018), "A genome-wide association study using a Vietnamese landrace panel of rice (Oryza sativa)
6. 130 109. Ui H., Sameri M., Pourkheirandish M., Chang M.-C., Shimada H., Stein N., Komatsuda T., & Handa H. (2015), "High-resolution genetic mapping and physical map construction for the fertility restorer Rfm1 locus in barley", Theoretical and Applied Genetics, 128(2), 283–290. 110. Van der Auwera,G. A., Carneiro M. O., Hartl C., Poplin R., del Angel G., Levy-Moonshine A., Jordan T., Shakir K., Roazen D., Thibault J., Banks E., Garimella K. V., Altshuler D., Gabriel S., & DePristo M. A. (2013), "From FastQ data to high confidence variant calls: The Genome Analysis Toolkit best practices pipeline'', Current Protocols in Bioinformatics, 43, 11.10.1-11.10.33. 111. Wang S., Wong D., Forrest K., Allen A., Chao S., Huang B. E., Maccaferri M., Salvi S., Milner S. G., Cattivelli L., Mastrangelo A. M., Whan A., Stephen S., Barker G., Wieseke R., Plieske J., Lillemo M., Mather D., Appels R., Akhunov E. (2014), "Characterization of polyploid wheat genomic diversity using a high-density 90 000 single nucleotide polymorphism array", Plant Biotechnology Journal, 12(6), 787–796. 112. Wang W., Xu X., Zhu C., Gu J., Zhang W., Liu G., & Zhu J. (2019), "Elevated CO2-induced changes in cytokinin and nitrogen metabolism are associated with different responses in the panicle architecture of two contrasting rice genotypes", Plant Growth Regulation, 89(2), 119–129. 113. Weng J., Gu S., Wan X., Gao H., Guo T., Su N., Lei C., Zhang X., Cheng Z., Guo X., Wang J., Jiang L., Zhai H., & Wan J. (2008), "Isolation and initial characterization of GW5, a major QTL associated with rice grain width and weight", Cell Research, 18, 1199–1209. 114. Wickham H., Hester J., Chang W., Bryan J., & RStudio. (2021), devtools: Tools to Make Developing R Packages Easier (2.4.3).
7. 132 124. Zhang J., Chiodini R., Badr A., & Zhang G. (2011), "The impact of next- generation sequencing on genomics", Journal of Genetics and Genomics = Yi Chuan Xue Bao, 38(3), 95–109. 125. Zhang Y.S., Luo L.J., Xu C.G., Zhang Q.F., Xing Y.Z. (2006), "Quantitative trait loci for panicle size, heading date and plant height co- segregating in trait-performance derived near-isogenic lines of rice (Oryza sativa)", Theoretical and Applied Genetics, 113, 361–368 126. Zhao C. F., Chen T., Zhao Q. Y., Zhou L. H., Zhao L., Zhang Y. D., Zhu Z., Yao S., & Wang C. L. (2016), "Analysis of QTLs for panicle exsertion and its relationship with yield and yield-related traits in rice (Oryza sativa L.)", Genetics and Molecular Research: GMR, 15(2). 127. Zhao K., Tung C.-W., Eizenga G. C., Wright M. H., Ali M. L., Price A. H., Norton G. J., Islam M. R., Reynolds A., Mezey J., McClung A. M., Bustamante C. D., & McCouch S. R. (2011), "Genome-wide association mapping reveals a rich genetic architecture of complex traits in Oryza sativa", Nature Communications, 2, 467. 128. Zhu Z., Li X., Wei Y., Guo S., & Sha A. (2018), "Identification of a Novel QTL for Panicle Length From Wild Rice (Oryza minuta) by Specific Locus Amplified Fragment Sequencing and High Density Genetic Mapping", Frontiers in Plant Science, 9, 1492. 129. Zhu M., Liu D., Liu W., Li D., Liao Y., Li J., Fu C., Fu F., Huang H., Zeng X., Ma X., & Wang F. (2017), "QTL mapping using an ultra-high- density SNP map reveals a major locus for grain yield in an elite rice restorer R998", Scientific Reports, 7(1), 10914. 130. Zhuang JY, Fan YY, Wu JL, Xia YW, & Zheng KL. (2001), "Comparison of the detection of QTL for yield traits in different generations of a rice
8. PHỤ LỤC 1 DANH SÁCH VÀ TRÌNH TỰ CÁC HAPLOTYPE TRONG VÙNG QTL9 CỦA TẬP ĐOÀN 155 GIỐNG LÚA BẢN ĐỊA VIỆT NAM Thời gian sinh Số gié thứ Số hạt/ bông STT Mã trưởng cấp/ bông Trình tự H Nhóm giống giống Năm Năm Năm Năm Năm Năm haplotype 2014 2015 2014 2015 2014 2015 H9 1 ACZ J 81,5 79 185,50 217,33 30,89 37,67 atataagaa H1 2 G1 I 73,5 69,5 124,89 186,22 24,72 39,00 gagagcgaa 3 G10 I 97 109,5 144,39 169,67 22,50 24,00 gagagcgaa 4 G100 J 96,5 103 207,22 244,28 39,28 47,28 gagagcgaa 6 G102 I 113,5 90 160,80 249,50 28,47 48,17 gagagcgaa 8 G104 I 100,5 111 201,33 193,56 35,17 30,61 gagagcgaa 10 G106 J 108,5 115 165,67 206,72 31,39 40,17 gagagcgaa 11 G107 J 111 113,5 114,94 128,72 20,11 25,78 gagagcgaa 13 G11 I 101,5 109,5 176,61 178,06 31,67 32,06 gagagcgaa 16 G113 I 96 110,5 163,39 186,11 29,50 34,83 gagagcgaa 17 G115 I 79 74 246,28 236,39 50,28 45,56 gagagcgaa 18 G117 J 109,5 113 125,00 184,44 20,61 33,89 gagagcgaa 19 G119 I 109,5 121,5 127,65 136,33 22,12 21,89 gagagcgaa 20 G12 I 107,5 107 117,83 131,28 16,28 19,06 gagagcgaa 21 G124 J 107 113,5 140,28 190,17 25,61 36,61 gagagcgaa 22 G125 I 80,5 77 173,17 163,44 31,56 24,78 gagagcgaa 23 G126 J 111 116,5 205,06 242,33 35,78 37,11 gagagcgaa 24 G128 J 107,5 112,5 164,50 226,72 27,50 38,28 gagagcgaa 25 G129 I 84 82,5 271,50 293,00 56,22 53,56 gagagcgaa 29 G133 I 75,5 69,5 167,33 163,22 38,78 35,00 gagagcgaa 31 G138 I 151 153,5 203,50 225,83 38,06 40,06 gagagcgaa 32 G14 I 102,5 92,5 115,33 141,56 15,94 19,28 gagagcgaa 33 G140 I 150 155 254,89 289,28 49,78 54,67 gagagcgaa 34 G143 I 150,5 157 255,94 249,22 49,17 47,22 gagagcgaa 35 G146 I 140 145 179,89 181,00 33,89 34,00 gagagcgaa 36 G150 I 155,5 156,5 130,22 207,72 21,11 39,50 gagagcgaa 37 G152 J 85 85 202,72 292,11 39,17 56,11 gagagcgaa
9. Thời gian sinh Số gié thứ Số hạt/ bông STT Mã trưởng cấp/ bông Trình tự H Nhóm giống giống Năm Năm Năm Năm Năm Năm haplotype 2014 2015 2014 2015 2014 2015 88 G214 J 90 89,5 156,11 160,22 30,50 31,28 gagagcgaa 89 G216 J 84,5 87,5 204,72 279,94 44,44 59,83 gagagcgaa 90 G217 J 83 80 123,17 170,00 24,11 32,44 gagagcgaa 91 G219 I 111 115,5 131,44 191,00 19,17 30,06 gagagcgaa 92 G22 I 109,5 113,5 139,72 179,06 24,67 32,44 gagagcgaa 93 G220 J 100,5 111,5 201,00 261,72 36,33 46,17 gagagcgaa 94 G221 J 97 100 169,50 230,78 32,94 47,11 gagagcgaa 95 G222 J 99 103,5 159,00 175,83 29,67 34,39 gagagcgaa 96 G223 J 97 91,5 135,00 223,06 26,06 41,94 gagagcgaa 97 G25 J 99 107 189,94 209,22 35,61 40,28 gagagcgaa 98 G26 J 105 108,5 177,11 211,33 33,11 41,11 gagagcgaa 99 G299 J 105,5 110 176,33 248,39 34,06 47,67 gagagcgaa 100 G3 I 92,5 99 140,56 161,39 23,00 23,61 gagagcgaa 102 G38 J 100,5 112,5 185,17 224,83 35,39 43,17 gagagcgaa 104 G4 I 94,5 102,5 121,72 162,22 20,50 26,89 gagagcgaa 105 G45 J 73 74,5 148,33 169,28 30,67 34,78 gagagcgaa 106 G46 J 80 80 141,50 171,17 28,83 33,83 gagagcgaa 107 G47 J 81,5 75,5 142,33 163,17 24,94 27,11 gagagcgaa 108 G48 J 82,5 82 158,67 235,39 31,67 46,17 gagagcgaa 110 G5 I 131,5 133 171,72 196,33 31,00 34,44 gagagcgaa 111 G50 J 94 100 175,28 206,28 33,72 41,83 gagagcgaa 112 G51 I 89,5 96 178,65 225,56 35,59 42,83 gagagcgaa 113 G52 I 89,5 91,5 147,50 177,61 28,17 32,94 gagagcgaa 114 G53 I 132,5 134,5 216,33 317,44 36,94 57,22 gagagcgaa 117 G57 I 122 131 204,67 193,67 40,72 38,33 gagagcgaa 118 G58 I 100 108 186,78 185,78 31,94 29,28 gagagcgaa 119 G59 I 120,5 129 179,56 172,11 34,83 31,50 gagagcgaa 120 G6 I 96,5 101 130,22 187,33 23,67 34,83 gagagcgaa 121 G61 J 82 76 144,63 165,33 30,25 34,72 gagagcgaa 122 G62 I 97,5 103,5 176,83 211,67 37,00 42,89 gagagcgaa
10. Thời gian sinh Số gié thứ Số hạt/ bông STT Mã trưởng cấp/ bông Trình tự H Nhóm giống giống Năm Năm Năm Năm Năm Năm haplotype 2014 2015 2014 2015 2014 2015 27 G131 J 135,5 141 210,50 287,78 36,17 56,00 atataaatt 28 G132 I 134,5 140,5 264,89 293,94 57,94 62,67 atataaatt 30 G134 J 132 132 142,89 217,28 17,39 38,44 atataaatt 38 G153 I 94 103 206,88 227,17 39,41 45,06 atataaatt 40 G155 I 94,5 102 227,44 244,33 43,17 47,94 atataaatt 41 G156 I 116 122 293,65 276,94 55,35 54,28 atataaatt 43 G158 J 136 141 237,78 290,06 39,78 52,72 atataaatt 45 G160 I 83 75 218,71 159,94 44,29 32,39 atataaatt 46 G161 I 135,5 142 232,78 263,83 45,56 52,56 atataaatt 50 G169 I 71,5 72,5 209,06 177,89 42,83 34,17 atataaatt 60 G181 I 101 109 212,39 207,44 43,22 42,72 atataaatt 61 G182 I 81,5 81 206,50 277,44 48,17 57,33 atataaatt 62 G183 I 82 78 185,67 230,11 35,22 43,17 atataaatt 63 G186 I 88 84 239,78 248,22 51,78 50,61 atataaatt 65 G189 I 94,5 79 250,50 228,22 48,67 45,22 atataaatt 67 G190 I 90,5 86,5 214,39 240,72 42,22 45,94 atataaatt 80 G205 I 99 108 220,33 244,22 44,44 47,39 atataaatt 83 G208 I 111 116 203,28 223,50 36,83 38,50 atataaatt 84 G209 I 89 84,5 229,83 300,22 50,67 60,44 atataaatt 123 G63 I 79 82 168,28 221,33 30,11 40,11 atataaatt 126 G67 I 158 162 234,50 303,72 48,44 59,22 atataaatt 137 G80 J 135,5 140 211,78 288,67 37,44 52,78 atataaatt 138 G83 J 125,5 134 214,06 224,67 36,50 39,61 atataaatt 139 G84 J 135,5 140 247,11 328,94 44,44 61,78 atataaatt 7 G103 J 121 119 143,39 235,06 24,72 44,61 atataaata H3 42 G157 J 93 87 186,39 243,00 34,94 48,61 atataaata 12 G109 I 113 121,5 191,44 199,11 30,22 32,89 gagagcgtt H4 115 G54 I 102,5 110,5 216,22 213,33 36,56 34,72 gagagcgtt 134 G78 I 130 130 177,83 259,33 32,33 48,78 gagagcgtt H5 54 G172 I 75 68,5 204,44 192,67 43,56 41,83 gtgagcgaa
11. PHỤ LỤC 2 MỘT SỐ HÌNH ẢNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN Quần thể F2 giai đoạn mạ (tháng 02/2018) Các dòng F2 trồng tại nhà lưới Viện Di truyền Nông nghiệp (tháng 5/2018) Quần thể F3 giai đoạn mạ (tháng 01/2019) Bố trí thí nghiệm đồng ruộng (tháng 02/2019) Khu thí nghiệm đánh giá quần thể F3 ngoài đồng ruộng (tại Đông La, Hoài Đức, Hà Nội, vụ xuân năm 2019)
12. PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ ĐIỆN DI MAO QUẢN QIAXEL GEN ĐỂ XÁC ĐỊNH CÁC DÒNG F2 ĐỒNG HỢP TỬ Figure: 1 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 13/06/2018 16:40:37 Page: 2
13. Figure: 3 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 13/06/2018 16:40:37 Page: 4
14. Figure: 1 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 13:38:38 Page: 2
15. Figure: 3 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 13:38:38 Page: 4
16. Figure: 1 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 13/06/2018 11:55:49 Page: 2
17. Figure: 2 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 15/06/2018 13:50:29 Page: 3
18. Figure: 4 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 15/06/2018 13:50:29 Page: 5
19. Figure: 2 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 14/06/2018 17:14:00 Page: 3
20. Figure: 4 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 14/06/2018 17:14:00 Page: 5
21. Figure: 1 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 14/06/2018 15:21:46 Page: 2
22. Figure: 2 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 17:53:18 Page: 3
23. Figure: 4 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 17:53:18 Page: 5
24. Figure: 2 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 11:40:24 Page: 3
25. Figure: 4 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 11:40:24 Page: 5
26. Figure: 2 Generated by QIAxcel ScreenGel 1.5.0 18/06/2018 17:43:10 Page: 3
27. PHỤ LỤC 4. SƠ ĐỒ BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM ĐỒNG RUÔNG VỤ XUÂN NĂM 2019, TẠI XÃ ĐÔNG LA, HOÀI ĐỨC, HÀ NỘI B1 B2 B3 B4 B5 0,5 1 0,5 1 0,5 1 0,5 1 0,5 1 0,5 G6_29 G6_25 G189_24 G6_32 G189_27 G6_20 G189_43 G189_46 G6_34 G6_45 G6_44 G6_15 G189_19 G189_26 G189_9 G189_13 G189_47 G189_11 G6_17 G189_4 G6_22 G6_21 G6_4 G6_6 G6_48 G6_10 G6_39 G189_18 G189_49 G189_36 G189_34 G6_35 G6_38 G189_8 G6_42 G189_16 G6_19 G6_43 G6_11 G189_20 G6_31 G6_26 G189_10 G189_37 G189_38 G6_13 G189_6 G6_36 G6_41 G189_25 G6_1 G189_33 G189_39 G6_33 G6_3 G189_15 G189_5 G189_1 G6_23 G6_49 G189_14 G6_27 G189_42 G189_31 G189_2 G189_32 G6_30 G6_37 G189_40 G6_7 G189_29 G6_28 G6_5 G6_0 G189_23 G189_3 G6_47 G6_46 G6_16 G189_44 G189_21 G189_28 G6_18 G6_40 G189_35 G189_48 G189_12 G6_14 G189_7 G189_0 G189_30 G6_12 G6_2 G6_24 G6_9 G189_22 G189_41 G189_17 G6_8 G189_45