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Enregistrement W3032712958 · doi:10.1111/eva.13030

Contrasted patterns of local adaptation to climate change across the range of an evergreen oak, <i>Quercus aquifolioides</i>

2020· article· en· W3032712958 sur OpenAlexaff
Fang Du, Tian‐Rui Wang, Yuyao Wang, Saneyoshi Ueno, Guillaume de Lafontaine

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEvergreenBiologyAdaptation (eye)Local adaptationRange (aeronautics)FagaceaeClimate changeEcologyDemographyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long‐lived tree species are genetically differentiated and locally adapted with respect to fitness‐related traits, but the genetic basis of local adaptation remains largely unresolved. Recent advances in population genetics and landscape genomic analyses enable identification of putative adaptive loci and specific selective pressures acting on local adaptation. Here, we sampled 60 evergreen oak ( Quercus aquifolioides ) populations throughout the species' range and pool‐sequenced 587 individuals at drought‐stress candidate genes. We analyzed patterns of genetic diversity and differentiation for 381 single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 65 candidate genes and eight microsatellites. Outlier loci were identified by genetic differentiation analysis and genome–environment associations. The response pattern of genetic variation to environmental gradient was assessed by linear isolation‐by‐distance/environment tests, redundancy analysis, and nonlinear methods. SNPs and microsatellites revealed two genetic lineages: Tibet and Hengduan Mountains–Western Sichuan Plateau (HDM‐WSP), with reduced genetic diversity in Tibet lineage. More outlier loci were detected in HDM‐WSP lineage than Tibet lineage. Among these, three SNPs in two genes responded to dry season precipitation in the HDM‐WSP lineage but not in Tibet. By contrast, genetic variation in the Tibet lineage was related to geographic distance instead of the environment. Furthermore, risk of nonadaptedness (RONA) analyses suggested HDM‐WSP lineage will have a better capacity to adapt in the predicted future climate compared with the Tibet lineage. We detected genetic imprints consistent with natural selection and molecular adaptation to drought on the Qinghai–Tibet Plateau (QTP) over a range of long‐lived and widely distributed oak species in a changing environment. Our results suggest that different within‐species adaptation processes occur in species occurring in heterogeneous environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations54
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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