Effects of introgression on the genetic population structure of two ecologically and economically important conifer species: lodgepole pine (<i>Pinus contorta</i>var.<i>latifolia</i>) and jack pine (<i>Pinus banksiana</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Forest trees exhibit a remarkable range of adaptations to their environment, but as a result of frequent and long-distance gene flow, populations are often only weakly differentiated. Lodgepole and jack pine hybridize in western Canada, which adds the opportunity for introgression through hybridization to contribute to population structure and (or) adaptive variation. Access to large sample size, high density SNP datasets for these species would improve our ability to resolve population structure, parameterize introgression, and separate the influence of demography from adaptation. To accomplish this, 454 transcriptome reads for lodgepole and jack pine were assembled using Newbler and MIRA, the assemblies mined for SNPs, and 1536 SNPs were selected for typing on lodgepole pine, jack pine, and their hybrids (N = 536). We identified population structure using both Bayesian clustering and discriminate analysis of principle components. Introgressed SNP loci were identified and their influence on observed population structure was assessed. We found that introgressed loci resulted in increased differentiation both within lodgepole and jack pine populations. These findings are timely given the recent mountain pine beetle population expansion in the hybrid zone, and will facilitate future studies of adaptive traits in these ecologically important species.
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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) | 0,002 | 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 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 ».