Genome‐wide association implicates numerous genes underlying ecological trait variation in natural populations of <i>Populus trichocarpa</i>
Notice bibliographique
Résumé
In order to uncover the genetic basis of phenotypic trait variation, we used 448 unrelated wild accessions of black cottonwood (Populus trichocarpa) from much of its range in western North America. Extensive data from large-scale trait phenotyping (with spatial and temporal replications within a common garden) and genotyping (with a 34 K Populus single nucleotide polymorphism (SNP) array) of all accessions were used for gene discovery in a genome-wide association study (GWAS). We performed GWAS with 40 biomass, ecophysiology and phenology traits and 29,355 filtered SNPs representing 3518 genes. The association analyses were carried out using a Unified Mixed Model accounting for population structure effects among accessions. We uncovered 410 significant SNPs using a Bonferroni-corrected threshold (P<1.7×10(-6)). Markers were found across 19 chromosomes, explained 1-13% of trait variation, and implicated 275 unique genes in trait associations. Phenology had the largest number of associated genes (240 genes), followed by biomass (53 genes) and ecophysiology traits (25 genes). The GWAS results propose numerous loci for further investigation. Many traits had significant associations with multiple genes, underscoring their genetic complexity. Genes were also identified with multiple trait associations within and/or across trait categories. In some cases, traits were genetically correlated while in others they were not.
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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 ».