Quantitative Genetic Analysis Indicates Natural Selection on Leaf Phenotypes Across Wild Tomato Species (<i>Solanum</i>sect.<i>Lycopersicon</i>; Solanaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive evolution requires both raw genetic material and an accessible path of high fitness from one fitness peak to another. In this study, we used an introgression line (IL) population to map quantitative trait loci (QTL) for leaf traits thought to be associated with adaptation to precipitation in wild tomatoes (Solanum sect. Lycopersicon; Solanaceae). A QTL sign test showed that several traits likely evolved under directional natural selection. Leaf traits correlated across species do not share a common genetic basis, consistent with a scenario in which selection maintains trait covariation unconstrained by pleiotropy or linkage disequilibrium. Two large effect QTL for stomatal distribution colocalized with key genes in the stomatal development pathway, suggesting promising candidates for the molecular bases of adaptation in these species. Furthermore, macroevolutionary transitions between vastly different stomatal distributions may not be constrained when such large-effect mutations are available. Finally, genetic correlations between stomatal traits measured in this study and data on carbon isotope discrimination from the same ILs support a functional hypothesis that the distribution of stomata affects the resistance to CO2 diffusion inside the leaf, a trait implicated in climatic adaptation in wild tomatoes. Along with evidence from previous comparative and experimental studies, this analysis indicates that leaf traits are an important component of climatic niche adaptation in wild tomatoes and demonstrates that some trait transitions between species could have involved few, large-effect genetic changes, allowing rapid responses to new environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».