Genotype-environment interaction and the maintenance of genetic variation: an empirical study of<i>Lobelia inflata</i>(Campanulaceae)
Notice bibliographique
Résumé
High levels of genetic variation are often observed in natural populations, suggesting the action of processes such as frequency-dependent selection, heterozygote advantage and variable selection. However, the maintenance of genetic variation in fitness-related traits remains incompletely explained. The extent of genetic variation in obligately self-fertilizing populations ofLobelia inflata(Campanulaceae L.) strongly implies balancing selection.Lobelia inflatathus offers an exceptional opportunity for an empirical test of genotype-environment interaction (G × E) as a variance-maintaining mechanism under fluctuating selection:L. inflatais monocarpic and reproduces only by seed, facilitating assessment of lifetime fitness; genome-wide homozygosity precludes some mechanisms of balancing selection, and microsatellites are, in effect, genotypic lineage markers. Here, we find support for the temporal G × E hypothesis using a manipulated space-for-time approach across four environments: a field environment, an outdoor experimental plot and two differing growth-chamber environments. High genetic variance was confirmed: 83 field-collected individuals consisted of 45 distinct microsatellite lineages with, on average, 4.5 alleles per locus. Rank-order fitness, measured as lifetime fruit production in 16 replicated multilocus genotypes, changed significantly across environments. Phenotypic differences among microsatellite lineages were detected. Results thus support the G × E hypothesis in principle. However, the evaluation of the effect size of this mechanism and fitness effects of life-history traits will require a long-term study of fluctuating selection on labelled genotypes in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».