Estimation of population structure in coastal Douglas-fir [Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii] using allozyme and microsatellite markers
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing population structure using neutral markers is an important first step in association genetic studies in order to avoid false associations between phenotypes and genotypes that may arise from non-selective demographic factors. Population structure was studied in a wide sample of ∼1,300 coastal Douglas-fir [Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii] trees from Washington and Oregon. This sample is being used for association mapping between cold hardiness and phenology phenotypes and single-nucleotide polymorphisms in adaptive-trait candidate genes. All trees were genotyped for 25 allozyme and six simple sequence repeat (SSR) markers using individual megagametophytes. Population structure analysis was done separately for allozyme and SSR markers, as well as for both datasets combined. The parameter of genetic differentiation (θ or F ST) was standardized to take into account high within-population variation in the SSR loci and to allow comparison with allozyme loci. Genetic distance between populations was positively and significantly correlated with geographic distance, and weak but significant clinal variation was found for a few alleles. Although the STRUCTURE simulation analysis inferred the same number of populations as used in this study and as based on previous analysis of quantitative adaptive trait variation, clustering among populations was not significant. In general, results indicated weak differentiation among populations for both allozyme and SSR loci (θ s = 0.006–0.059). The lack of pronounced population subdivision in the studied area should facilitate association mapping in this experimental population, but we recommend taking the STRUCTURE analysis and population assignments for individual trees (Q-matrix) into account in association mapping.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».