Genomic and phenotypic architecture of a spruce hybrid zone (<i><scp>P</scp>icea sitchensis </i>× <i><scp>P</scp>. glauca</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Interspecific hybridization may enhance the capacity of populations to adapt to changing environments, and has practical implications for reforestation. We use genome-wide estimates of admixture and phenotypic traits for trees in a common garden to examine the extent and direction of gene flow across a Picea hybrid zone, testing assumptions of the bounded hybrid superiority and tension zone models of hybrid zone maintenance. Seeds were collected from the ecological transition zone spanning from maritime to continental climates across the Picea sitchensis-P. glauca contact zone, and 721 trees were planted in a common garden experiment within the hybrid zone. Individuals were genotyped using a panel of 384 candidate-gene single nucleotide polymorphisms (SNPs) putatively associated with adaptive traits in Picea, and phenotyped at age ten for height and autumn cold hardiness. Low interspecific heterozygosity in hybrids indicated that intrinsic reproductive barriers were too weak to prevent widespread recombination, although introgression appeared asymmetric with P. sitchensis dominating the zone. Whereas marker-based hybrid index was strongly correlated with climate and geography, phenotypic traits exhibited weak or no significant clines. Our results indicated that exogenous selection appeared to play a strong role in the distribution and structure of this hybrid zone, indicative of an environmentally determined bounded hybrid superiority model of hybrid zone maintenance, although endogenous mechanisms could not be ruled out. This study provides insight into the mechanisms underlying adaptation across ecologically transitional hybrid zones that will ultimately provide an additional tool in managing these economically important tree species.
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 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 ».