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Enregistrement W2965389325 · doi:10.1111/evo.13818

Adaptive phenotypic divergence in an annual grass differs across biotic contexts*

2019· article· en· W2965389325 sur OpenAlexaff
Anna O'Brien, Ruairidh J. H. Sawers, Sharon Y. Strauss, Jeffrey Ross‐Ibarra

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsDivision of Graduate EducationNational Institute of Food and AgricultureUniversity of California Institute for Mexico and the United States
Mots-clésBiologyBiotaRhizosphereAdaptation (eye)Local adaptationEcologyTraitPopulationGenetic divergenceGeneticsGenetic diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate is a powerful force shaping adaptation within species, yet adaptation to climate occurs against a biotic background: species interactions can filter fitness consequences of genetic variation by altering phenotypic expression of genotypes. We investigated this process using populations of teosinte, a wild annual grass related to maize (Zea mays ssp. mexicana), sampling plants from 10 sites along an elevational gradient as well as rhizosphere biota from three of those sites. We grew half-sibling teosinte families in each biota to test whether trait divergence among teosinte populations reflects adaptation or drift, and whether rhizosphere biota affect expression of diverged traits. We further assayed the influence of rhizosphere biota on contemporary additive genetic variation. We found that adaptation across environment shaped divergence of some traits, particularly flowering time and root biomass. We also observed that different rhizosphere biota shifted expressed values of these traits within teosinte populations and families and altered within-population genetic variance and covariance. In sum, our results imply that changes in trait expression and covariance elicited by rhizosphere communities could have played a historical role in teosinte adaptation to environments and that they are likely to play a role in the response to future selection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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