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Enregistrement W2145444191 · doi:10.1111/mec.12931

Testing a ‘genes‐to‐ecosystems’ approach to understanding aquatic–terrestrial linkages

2014· article· en· W2145444191 sur OpenAlexafffund
Gregory M. Crutsinger, Seth M. Rudman, Mariano A. Rodríguez‐Cabal, Athena D. McKown, Takuya Sato, Andrew MacDonald, Julian Heavyside, Armando Geraldes, Edmund Hart, Carri J. LeRoy, Rana W. El‐Sabaawi

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationGenome Canada
Mots-clésBiologyEcosystemTerrestrial ecosystemAquatic ecosystemEcologyGeneComputational biologyEvolutionary biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 'genes-to-ecosystems' approach has been proposed as a novel avenue for integrating the consequences of intraspecific genetic variation with the underlying genetic architecture of a species to shed light on the relationships among hierarchies of ecological organization (genes → individuals → communities → ecosystems). However, attempts to identify genes with major effect on the structure of communities and/or ecosystem processes have been limited and a comprehensive test of this approach has yet to emerge. Here, we present an interdisciplinary field study that integrated a common garden containing different genotypes of a dominant, riparian tree, Populus trichocarpa, and aquatic mesocosms to determine how intraspecific variation in leaf litter alters both terrestrial and aquatic communities and ecosystem functioning. Moreover, we incorporate data from extensive trait screening and genome-wide association studies estimating the heritability and genes associated with litter characteristics. We found that tree genotypes varied considerably in the quality and production of leaf litter, which contributed to variation in phytoplankton abundances, as well as nutrient dynamics and light availability in aquatic mesocosms. These 'after-life' effects of litter from different genotypes were comparable to the responses of terrestrial communities associated with the living foliage. We found that multiple litter traits corresponding with aquatic community and ecosystem responses differed in their heritability. Moreover, the underlying genetic architecture of these traits was complex, and many genes contributed only a small proportion to phenotypic variation. Our results provide further evidence that genetic variation is a key component of aquatic-terrestrial linkages, but challenge the ability to predict community or ecosystem responses based on the actions of one or a few genes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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