The remarkable morphological diversity of leaf shape in sweet potato (<i>Ipomoea batatas</i>): the influence of genetics, environment, and G×E
Notice bibliographique
Résumé
Leaf shape, a spectacularly diverse plant trait, varies across taxonomic levels, geography and in response to environmental differences. However, comprehensive intraspecific analyses of leaf shape variation across variable environments is surprisingly absent. Here, we performed a multilevel analysis of leaf shape using diverse accessions of sweet potato (Ipomoea batatas), and uncovered the role of genetics, environment, and G×E on this important trait. We examined leaf shape using a variety of morphometric analyses, and complement this with a transcriptomic survey to identify gene expression changes associated with shape variation. Additionally, we examined the role of genetics and environment on leaf shape by performing field studies in two geographically separate common gardens. We showed that extensive leaf shape variation exists within I. batatas, and identified promising candidate genes associated with this variation. Interestingly, when considering traditional measures, we found that genetic factors are largely responsible for most of leaf shape variation, but that the environment is highly influential when using more quantitative measures via leaf outlines. This extensive and multilevel examination of leaf shape shows an important role of genetics underlying a potentially important agronomic trait, and highlights that the environment can be a strong influence when using more quantitative measures of leaf shape.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».