Uncovering the dispersion history, adaptive evolution and selection of wheat in China
Notice bibliographique
Résumé
Wheat was introduced to China approximately 4500 years ago, where it adapted over a span of time to various environments in agro-ecological growing zones. We investigated 717 Chinese and 14 Iranian/Turkish geographically diverse, locally adapted wheat landraces with 27 933 DArTseq (for 717 landraces) and 312 831 Wheat660K (for a subset of 285 landraces) markers. This study highlights the adaptive evolutionary history of wheat cultivation in China. Environmental stresses and independent selection efforts have resulted in considerable genome-wide divergence at the population level in Chinese wheat landraces. In total, 148 regions of the wheat genome show signs of selection in at least one geographic area. Our data show adaptive events across geographic areas, from the xeric northwest to the mesic south, along and among homoeologous chromosomes, with fewer variations in the D genome than in the A and B genomes. Multiple variations in interdependent functional genes such as regulatory and metabolic genes controlling germination and flowering time were characterized, showing clear allelic frequency changes corresponding to the dispersion of wheat in China. Population structure and selection data reveal that Chinese wheat spread from the northwestern Caspian Sea region to South China, adapting during its agricultural trajectory to increasingly mesic and warm climatic areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».