Genetic load and transgenic mitigating genes in transgenic Brassica rapa (field mustard) × Brassica napus (oilseed rape) hybrid populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One theoretical explanation for the relatively poor performance of Brassica rapa (weed) x Brassica napus (crop) transgenic hybrids suggests that hybridization imparts a negative genetic load. Consequently, in hybrids genetic load could overshadow any benefits of fitness enhancing transgenes and become the limiting factor in transgenic hybrid persistence. Two types of genetic load were analyzed in this study: random/linkage-derived genetic load, and directly incorporated genetic load using a transgenic mitigation (TM) strategy. In order to measure the effects of random genetic load, hybrid productivity (seed yield and biomass) was correlated with crop- and weed-specific AFLP genomic markers. This portion of the study was designed to answer whether or not weed x transgenic crop hybrids possessing more crop genes were less competitive than hybrids containing fewer crop genes. The effects of directly incorporated genetic load (TM) were analyzed through transgene persistence data. TM strategies are proposed to decrease transgene persistence if gene flow and subsequent transgene introgression to a wild host were to occur. RESULTS: In the absence of interspecific competition, transgenic weed x crop hybrids benefited from having more crop-specific alleles. There was a positive correlation between performance and number of B. napus crop-specific AFLP markers [seed yield vs. marker number (r = 0.54, P = 0.0003) and vegetative dry biomass vs. marker number (r = 0.44, P = 0.005)]. However under interspecific competition with wheat or more weed-like conditions (i.e. representing a situation where hybrid plants emerge as volunteer weeds in subsequent cropping systems), there was a positive correlation between the number of B. rapa weed-specific AFLP markers and seed yield (r = 0.70, P = 0.0001), although no such correlation was detected for vegetative biomass. When genetic load was directly incorporated into the hybrid genome, by inserting a fitness-mitigating dwarfing gene that that is beneficial for crops but deleterious for weeds (a transgene mitigation measure), there was a dramatic decrease in the number of transgenic hybrid progeny persisting in the population. CONCLUSION: The effects of genetic load of crop and in some situations, weed alleles might be beneficial under certain environmental conditions. However, when genetic load was directly incorporated into transgenic events, e.g., using a TM construct, the number of transgenic hybrids and persistence in weedy genomic backgrounds was significantly decreased.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».