Genetics and evolution of weedy <i>Helianthus annuus</i> populations: adaptation of an agricultural weed
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural weeds are a major cost to economies throughout the world, and have evolved from numerous plant species in many different plant families. Despite their ubiquity, we do not yet know how easily or often weeds evolve from their wild ancestors or the kinds of genes underlying their evolution. Here we report on the evolution of weedy populations of the common sunflower Helianthus annuus. We analysed 106 microsatellites in 48 individuals from each of six wild and four weed populations of the species. The statistical tests lnRV and lnRH were used to test for significant reductions in genetic variability at each locus in weedy populations compared to nearby wild populations. Between 1% and 6% of genes were significant outliers with reduced variation in weedy populations, implying that a small but not insignificant fraction of the genome may be under selection and involved in adaptation of weedy sunflowers. However, there did not appear to be a substantial reduction in variation across the genome, suggesting that effective population sizes have remained very large during the recent evolution of these weedy populations. Additional analyses showed that weedy populations are more closely related to nearby wild populations than to each other, implying that weediness likely evolved multiple times within the species, although a single origin followed by gene flow with local populations cannot be ruled out. Together, our results point to the relative ease with which weedy forms of this species can evolve and persist despite the potentially high levels of geneflow with nearby wild populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| 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 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 ».