Advances in ecological genomics in forest trees and applications to genetic resources conservation and breeding
Notice bibliographique
Résumé
Forest trees are an unparalleled group of organisms in their combined ecological, economic and societal importance. With widespread distributions, predominantly random mating systems and large population sizes, most tree species harbour extensive genetic variation both within and among populations. At the same time, demographic processes associated with Pleistocene climate oscillations and land-use change have affected contemporary range-wide diversity and may impinge on the potential for future adaptation. Understanding how these adaptive and neutral processes have shaped the genomes of trees species is therefore central to their management and conservation. As for many other taxa, the advent of high-throughput sequencing methods is expected to yield an understanding of the interplay between the genome and environment at a level of detail and depth not possible only a few years ago. An international conference entitled 'Genomics and Forest Tree Genetics' was held in May 2016, in Arcachon (France), and brought together forest geneticists with a wide range of research interests to disseminate recent efforts that leverage contemporary genomic tools to probe the population, quantitative and evolutionary genomics of trees. An important goal of the conference was to discuss how such data can be applied to both genome-enabled breeding and the conservation of forest genetic resources under land use and climate change. Here, we report discoveries presented at the meeting and discuss how the ecological genomic toolkit can be used to address both basic and applied questions in tree biology.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».