Genomic Analyses of Phenotypic Differences Between Native and Invasive Populations of Diffuse Knapweed (Centaurea diffusa)
Notice bibliographique
Résumé
Invasive species represent excellent opportunities to study the evolutionary potential of traits important to success in novel environments. Although some ecologically important traits have been identified in invasive species, little is typically known about the genetic mechanisms that underlie invasion success in non-model species. Here, we use a genome-wide association (GWAS) approach to identify the genetic basis of trait variation in the non-model, invasive, diffuse knapweed [ Centaurea diffusa Lam. (Asteraceae)]. To assist with this analysis, we have assembled the first draft genome reference and fully annotated plastome assembly for this species, and one of the first from this large, weedy, genus, which is of major ecological and economic importance. We collected phenotype data from 372 individuals from four native and four invasive populations of C. diffusa grown in a common environment. Using these individuals, we produced reduced-representation genotype-by-sequencing (GBS) libraries and identified 7,058 SNPs. We identify two SNPs associated with leaf width in these populations, a trait which significantly varies between native and invasive populations. In this rosette forming species, increased leaf width is a major component of increased biomass, a common trait in invasive plants correlated with increased fitness. Finally, we use annotations from Arabidopsis thaliana to identify 98 candidate genes that are near the associated SNPs and highlight several good candidates for leaf width variation.
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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 ».