Targeted Capture Sequencing in Whitebark Pine Reveals Range-Wide Demographic and Adaptive Patterns Despite Challenges of a Large, Repetitive Genome
Notice bibliographique
Résumé
Whitebark pine (Pinus albicaulis) inhabits an expansive range in western North America, and it is a keystone species of subalpine environments. Whitebark is susceptible to multiple threats - climate change, white pine blister rust, mountain pine beetle, and fire exclusion - and it is suffering significant mortality range-wide, prompting the tree to be listed as 'globally endangered' by the International Union for Conservation of Nature and 'endangered' by the Canadian government. Conservation collections (in situ and ex situ) are being initiated to preserve the genetic legacy of the species. Reliable, transferrable, and highly variable genetic markers are essential for quantifying the genetic profiles of seed collections relative to natural stands, and ensuring the completeness of conservation collections. We evaluated the use of hybridization-based target capture to enrich specific genomic regions from the 27 GB genome of whitebark pine, and to evaluate genetic variation across loci, trees, and geography. Probes were designed to capture 7,849 distinct genes, and screening was performed on 48 trees. Despite the inclusion of repetitive elements in the probe pool, the resulting dataset provided information on 4,452 genes and 32% of targeted positions (528,873 bp), and we were able to identify 12,390 segregating sites from 47 trees. Variations reveal strong geographic trends in heterozygosity and allelic richness, with trees from the southern Cascade and Sierra Range showing the greatest distinctiveness and differentiation. Our results show that even under non-optimal conditions (low enrichment efficiency; inclusion of repetitive elements in baits), targeted enrichment produces high quality, codominant genotypes from large genomes. The resulting data can be readily integrated into management and gene conservation activities for whitebark pine, and have the potential to be applied to other members of 5-needle pine group (Pinus subsect. Quinquefolia) due to their limited genetic divergence.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».