Quantitative Trait Locus Mapping of Genes Under Selection Across Multiple Years and Sites in<i>Avena barbata</i>: Epistasis, Pleiotropy, and Genotype-by-Environment Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The genetic architecture of variation in evolutionary fitness determines the trajectory of adaptive change. We identified quantitative trait loci (QTL) affecting fitness in a mapping population of recombinant inbred lines (RILs) derived from a cross between moist- and dry- associated ecotypes of Avena barbata. We estimated fitness in 179 RILs in each of two natural environments in each of 4 years. Two loci account for over half of the variation in geometric mean fitness across environments. These loci are associated in repulsion phase in the wild ecotypes, suggesting the potential for strong transgressive segregation, but also show significant epistasis giving hybrid breakdown. This epistasis is the result of sharply lower fitness in only one of the recombinant genotypes, suggesting that the loci may contain synergistically acting mutations. Within each trial (year/site combination), we can explain less of the variation than for geometric mean fitness, but the two major loci are associated with variation in fitness in most environments. Tests for pleiotropic effects of QTL on fitness in different environments reveal that the same loci are under selection in all trials. Genotype-by-environment interactions are significant for some loci, but this reflects variation in the strength, not the direction of selection.
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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 ».