Environmental variation impacts trait expression and selection in the legume–rhizobium symbiosis
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: The ecological outcomes of mutualism are well known to shift across abiotic or biotic environments, but few studies have addressed how different environments impact evolutionary responses, including the intensity of selection on and the expression of genetic variance in key mutualism-related traits. METHODS: We planted 30 maternal lines of the legume Medicago lupulina in four field common gardens and compared our measures of selection on and genetic variance in nodulation, a key trait reflecting legume investment in the symbiosis, with those from a previous greenhouse experiment using the same 30 M. lupulina lines. RESULTS: We found that both the mean and genetic variance for nodulation were much greater in the greenhouse than in the field and that the form of selection on nodulation significantly differed across environments. We also found significant genotype-by-environment (G × E) effects for fitness-related traits that were generated by differences in the rank order of plant lines among environments. CONCLUSIONS: Overall, our results suggest that the expression of genotypic variation and selection on nodulation differ across environments. In the field, significant rank-order changes for plant fitness potentially help maintain genetic variation in natural populations, even in the face of directional or stabilizing selection.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».