Gene flow in Argentinian sunflowers as revealed by genotyping‐by‐sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gene flow can have several different applied consequences, ranging from extinction to the escape of transgenes to the evolution of weedy or invasive lineages. Here, we describe patterns of hybridization and gene flow involving domesticated and wild sunflowers in Argentina. To address the risks of introgression of variants from the cultivated sunflower into invasive wild Helianthus , we used genotyping‐by‐sequencing ( GBS ) to genotype 182 samples from 11 sites in Argentina, along with previously published data from samples from the native range (North America), to determine the native source populations of the Argentinian samples and to detect admixture. We unexpectedly discovered two distinctive forms of H. petiolaris in Argentina, one from H. petiolaris subsp. petiolaris as expected, but the other from an unknown source. Extensive admixture was observed among Argentinian sunflowers, largely confirming phenotypic predictions. While many hybrids are F1s, there were signals consistent with introgression from the domesticated sunflower into H. petiolaris . Whether this introgression is incidental or a causal driver of invasiveness is not yet clear, but it seems likely that genes found in the domesticated sunflower genome (whether engineered or not) will quickly find their way into wild Argentinian sunflower populations.
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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 | 0,001 | 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 ».