Contrasting Patterns of Pollen and Seed Flow Influence the Spatial Genetic Structure of Sweet Vernal Grass (Anthoxanthum odoratum) Populations
Notice bibliographique
Résumé
The spatial genetic structure of plant populations is determined by a combination of gene flow, genetic drift, and natural selection. Gene flow in most plants can result from either seed or pollen dispersal, but detailed investigations of pollen and seed flow among populations that have diverged following local adaptation are lacking. In this study, we compared pollen and seed flow among 10 populations of sweet vernal grass (Anthoxanthum odoratum) on the Park Grass Experiment. Overall, estimates of genetic differentiation that were based on chloroplast DNA (cpDNA) and, which therefore resulted primarily from seed flow, were lower (average F(ST) = 0.058) than previously published estimates that were based on nuclear DNA (average F(ST) = 0.095). Unlike nuclear DNA, cpDNA showed no pattern of isolation by adaptation; cpDNA differentiation was, however, inversely correlated with the number of additions (nutrients and lime) that each plot had received. We suggest that natural selection is restricting pollen flow among plots, whereas nutrient additions are increasing seed flow and genetic diversity by facilitating the successful germination and growth of immigrant seeds. This study highlights the importance of considering all potential gene flow mechanisms when investigating determinants of spatial genetic structure, and cautions against the widespread assumption that pollen flow is more important than seed flow for population connectivity in wind-pollinated species.
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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 ».