Widespread, ecologically relevant genetic markers developed from association mapping of climate‐related traits in Sitka spruce (<i>Picea sitchensis</i>)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Genecological studies in widespread tree species have revealed steep genetic clines along environmental gradients for climate-related traits. In a changing climate, the ecological and economic importance of conifers necessitates an appraisal of how molecular genetic variation shapes quantitative trait variation, and one of the most promising approaches to answer this question is association mapping. • We phenotyped a wide collection of 410 individuals of the widely distributed conifer Sitka spruce rangewide (Picea sitchensis) for budset timing and autumn cold hardiness, and genotyped these individuals for a panel of 768 single nucleotide polymorphisms (SNPs) representing > 200 expressed nuclear genes. • After correcting for population structure, associations were detected in 28 of the candidate genes, which cumulatively explained 28 and 34% of the phenotypic variance in cold hardiness and budset, respectively. Most notable among the associations were five genes putatively involved in light signal transduction, the key pathway regulating autumn growth cessation in perennials. Many SNPs with phenotypic associations were also correlated with at least one climate variable. • This study represents a significant step toward the goal of characterizing the genomic basis of adaptation to local climate in conifers, and provides an important resource for breeding and conservation genetics in a changing climate.
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.
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) | 0,002 | 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 découle