Metabolic dynamics during autumn cold acclimation within and among populations of Sitka spruce (<i>Picea sitchensis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
• Autumnal cold acclimation in conifers is a complex process, the timing and extent of which vary widely along latitudinal gradients for many tree species and reflect local adaptation to climate. Although previous studies have detailed some aspects of the metabolic remodelling that accompanies cold acclimation in conifers, little is known about global metabolic dynamics, or how these changes vary among phenotypically divergent populations. • Using untargeted GC-MS metabolite profiling, we monitored metabolic dynamics during autumnal cold acclimation in three populations of Sitka spruce from the southern, central, and northern portions of the species range, which differ in both the timing and extent of cold acclimation. • Latitudinal variation was evident in the nature, intensity, and timing of metabolic events. Early development of strong freezing tolerance in the northern population was associated with a transient accumulation of amino acids. By late autumn, metabolic profiles were highly similar between the northern and central populations, whereas profiles for the southern population were relatively distinct. • Our results provide insight into the metabolic architecture of latitudinal adaptive variation in autumn acclimation and show that different mechanisms are the basis of early October cold hardiness and autumn-acclimated cold hardiness.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».