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Enregistrement W2904216625 · doi:10.1101/498519

Multiple modes of convergent adaptation in the spread of glyphosate-resistant <i>Amaranthus tuberculatus</i>

2018· preprint· en· W2904216625 sur OpenAlexafffundabout
Julia M. Kreiner, Darci A. Giacomini, Felix Bemm, Bridgit Waithaka, Julián Regalado, Christa Lanz, Julia Hildebrandt, Peter H. Sikkema, Patrick J. Tranel, Detlef Weigel, John R. Stinchcombe, Stephen Wright

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)HaplotypeConvergent evolutionResistance (ecology)Population genomicsGlyphosateEvolutionary biologyGeneticsGenetic diversityPopulationAllelePopulation geneticsGenomicsGene flowLocal adaptationGenetic variationGenomePhylogeneticsGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selection pressure exerted by herbicides has led to the repeated evolution of herbicide resistance in weeds. The evolution of herbicide resistance on contemporary timescales in turn provides an outstanding opportunity to investigate key questions about the genetics of adaptation, in particular, the relative importance of adaptation from new mutations, standing genetic variation, or geographic spread of adaptive alleles through gene flow. Glyphosate-resistant Amaranthus tuberculatus poses one of the most significant threats to crop yields in the midwestern United States (1), with both agricultural populations and herbicide resistance only recently emerging in Canada (2, 3). To understand the evolutionary mechanisms driving the spread of resistance, we sequenced and assembled the A. tuberculatus genome and investigated the origins and population genomics of 163 resequenced glyphosate-resistant and susceptible individuals from Canada and the USA. In Canada, we discovered multiple modes of convergent evolution: in one locality, resistance appears to have evolved through introductions of preadapted US genotypes, while in another, there is evidence for the independent evolution of resistance on genomic backgrounds that are historically non-agricultural. Moreover, resistance on these local, non-agricultural backgrounds appears to have occurred predominantly through the partial sweep of a single haplotype. In contrast, resistant haplotypes arising from the midwestern US show multiple amplification haplotypes segregating both between and within populations. Therefore, while the remarkable species-wide diversity of A. tuberculatus has facilitated geographic parallel adaptation of glyphosate resistance, more recently established agricultural populations are limited to adaptation in a more mutation-limited framework. Significance While evolution is often thought of as playing out over millions of years, adaptation to new enviroments can occur in real time, presenting key opportunities to understand evolutionary processes. An important example comes from agriculture, where many weeds have evolved herbicide resistance. We have studied glyphosate resistant Amaranthus tuberculatus , a significant threat to crop yields in the midwestern US and Canada. Genome analyses showed that rapid evolution can either occur by “borrowing” resistance alleles from other locations, or by de novo evolution of herbicide resistance in a genetic background that was not previously associated with agriculture. Differences in recent evolutionary histories have thus favored either adaptation from pre-existing variation or new mutation in different parts of the A. tuberculatus range.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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