The evolution of symbiont preference traits in the model legume <i>Medicago truncatula</i>
Notice bibliographique
Résumé
Many hosts preferentially associate with or reward better symbionts, but how these symbiont preference traits evolve is an open question. Legumes often form more nodules with or provide more resources to rhizobia that fix more nitrogen (N), but they also acquire N from soil via root foraging. It is unclear whether root responses to abiotically and symbiotically derived N evolve independently. Here, we measured root foraging and both preferential allocation of root resources to and preferential association with an effective vs an ineffective N-fixing Ensifer meliloti strain in 35 inbred lines of the model legume Medicago truncatula. We found that M. truncatula is an efficient root forager and forms more nodules with the effective rhizobium; root biomass increases with the number of effective, but not ineffective, nodules, indicating preferential allocation to roots harbouring effective rhizobia; root foraging is not genetically correlated with either preferential allocation or association; and selection favours plant genotypes that form more effective nodules. Root foraging and symbiont preference traits appear to be genetically uncoupled in M. truncatula. Rather than evolving to exclude ineffective partners, our results suggest that preference traits probably evolve to take better advantage of effective symbionts.
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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 | 0,001 | 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 ».