Genetic and phenotypic analyses indicate that resistance to flooding stress is uncoupled from performance in cultivated sunflower
Notice bibliographique
Résumé
Given the rising risk of extreme weather caused by climate change, enhancement of abiotic stress resistance in crops is increasingly urgent. But will the development of stress-resistant cultivars come at the cost of yield under ideal conditions? We hypothesize that this need not be inevitable, because resistance alleles with minimal pleiotropic costs may evade artificial selection and be retained in crop germplasm. Genome-wide association (GWA) analyses for variation in plant performance and flooding response were conducted in cultivated sunflower, a globally important oilseed. We observed broad variation in flooding responses among genotypes. Flooding resistance was not strongly correlated with performance in control conditions, suggesting no inherent trade-offs. Consistent with this finding, we identified a subset of loci conferring flooding resistance, but lacking antagonistic effects on growth. Genetic diversity loss at candidate genes underlying these loci was significantly less than for other resistance genes during cultivated sunflower evolution. Despite bottlenecks associated with domestication and improvement, low-cost resistance alleles remain within the cultivated sunflower gene pool. Thus, development of cultivars that are both flooding-tolerant and highly productive should be straightforward. Results further indicate that estimates of pleiotropic costs from GWA analyses explain, in part, patterns of diversity loss in crop genomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».