The Nitrogen Adaptation Strategy of the Wild Teosinte Ancestor of Modern Maize, <i>Zea mays</i> subsp. <i>parviglumis</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Examination of wild ancestors can identify which traits have been altered by selection as possible targets for genetic improvement. We investigated the whole plant response to low nitrogen (LN), especially below ground, by the wild ancestor of modern maize (Zea mays L.), Balsas teosinte (Zea mays subsp. parviglumis H. H. Iltis & Doebley). Teosinte responded to LN by reducing the shoot N concentration and increasing the root:shoot biomass ratio. The lengths of individual crown roots and the total lateral root length increased, compensated by reduced crown root number. Low N caused a decrease in total root hair (RH) length and increased expression of high affinity nitrate transporters. To facilitate future mapping studies, these results were compared to a modern inbred (‘W22’) used as the parent in a modern maize × teosinte population and extensively employed in maize domestication studies. The adaptations to LN in teosinte and W22 were surprisingly conserved, but the strategies employed were often different. To reduce total RH length, teosinte reduced RH density whereas W22 reduced average RH length. To achieve reduced shoot biomass in response to LN, teosinte reduced tiller number and hence leaf number whereas W22 reduced average leaf size. Since tiller crown roots initiate from stem tissue, teosinte used tiller plasticity to reduce crown root number whereas modern maize reduced crown root number independently of tillering. We discuss the implications of these results for maize domestication.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».