Contrasting evolutionary forces driving population structure at expressed sequence tag polymorphisms, allozymes and quantitative traits in white spruce
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of variation in quantitative characters and genetic markers were compared among six regional populations of white spruce [Picea glauca (Moench) Voss]. Although some phenotypic characters were correlated with latitude (r = 0.791), longitude (r = -0.796) and precipitation during the growing season (r = 0.789), variability at genetic markers was not correlated with geographical or bioclimatic variables, and followed neutral expectations. Estimates of genetic diversity and population differentiation for 14 allozymes (translated regions of coding genes) were essentially indistinguishable from those observed for 11 expressed sequence tag polymorphisms (ESTPs) from untranslated regions of coding genes. Variation among populations for quantitative traits such as eighth year height (Q(ST) = 0.082), thirteenth year height (Q(ST) = 0.069), total wood density (Q(ST) = 0.102) and date of budset (Q(ST) = 0.246), was greater than for allozymes (G(ST) = 0.014) and ESTPs (G(ST) = 0.019). These trends suggest a strong adaptive response in quantitative traits, contrasting to allozymes and ESTPs where no selective response could be detected and where populations appeared to be essentially in a migration-drift equilibrium.
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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) | 0,001 | 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 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 ».