Exploring genomic variation associated with drought stress in <i>Picea mariana</i> populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicted increases in drought and heat stress will likely induce shifts in species bioclimatic envelopes. Genetic variants adapted to water limitation may prove pivotal for species response under scenarios of increasing drought. In this study, we aimed to explore this hypothesis by investigating genetic variation in 16 populations of black spruce ( Picea mariana ) in relation to climate variables in Alaska. A total of 520 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were genotyped for 158 trees sampled from areas of contrasting climate regimes. We used multivariate and univariate genotype‐by‐environment approaches along with available gene annotations to investigate the relationship between climate and genetic variation among sampled populations. Nine SNPs were identified as having a significant association with climate, of which five were related to drought stress response. Outlier SNPs with respect to the overall environment were significantly overrepresented for several biological functions relevant for coping with variable hydric regimes, including osmotic stress response. This genomic imprint is consistent with local adaptation of black spruce to drought stress. These results suggest that natural selection acting on standing variation prompts local adaptation in forest stands facing water limitation. Improved understanding of possible adaptive responses could inform our projections about future forest dynamics and help prioritize populations that harbor valuable genetic diversity for conservation.
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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 ».