Water availability as an agent of selection in introduced populations of<i>Arabidopsis thaliana</i>: impacts on flowering time evolution
Notice bibliographique
Résumé
Flowering is one of the most influential events in the life history of a plant and one of the main determinants of reproductive investment and lifetime fitness. It is also a highly complex trait controlled by dozens of genes. Understanding the selective pressures influencing time to flowering, and being able to reliably predict how it will evolve in novel environments, are unsolved challenges for plant evolutionary geneticists. Using the model plant species, Arabidopsis thaliana, we examined the impact of simulated high and low winter precipitation levels on the flowering time of naturalized lines from across the eastern portion of the introduced North American range, and the fitness consequences of early versus late flowering. Flowering time order was significantly correlated across two environments-in a previous common garden experiment and in environmental chambers set to mimic mid-range photoperiod and temperature conditions. Plants in low water flowered earlier, had fewer basal branches and produced fewer fruits. Selection in both treatments favored earlier flowering and more basal branches. Our analyses revealed an interaction between flowering time and water treatment for fitness, where flowering later was more deleterious for fitness in the low water treatment. Our results are consistent with the hypothesis that differences in winter precipitation levels are one of the selective agents underlying a flowering time cline in introduced A. thaliana populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».