Connecting tree‐ring phenotypes, genetic associations and transcriptomics to decipher the genomic architecture of drought adaptation in a widespread conifer
Notice bibliographique
Résumé
As boreal forests face significant threats from climate change, understanding evolutionary trajectories of coniferous species has become fundamental to adapting management and conservation to a drying climate. We examined the genomic architecture underlying adaptive variation related to drought tolerance in 43 populations of a widespread boreal conifer, white spruce (Picea glauca [Moench] Voss), by combining genotype-environment associations, genotype-phenotype associations, and transcriptomics. Adaptive genetic variation was identified by correlating allele frequencies for 6,153 single nucleotide polymorphisms from 2,606 candidate genes with temperature, precipitation and aridity gradients, and testing for significant associations between genotypes and 11 dendrometric and drought-related traits (i.e., anatomical, growth response and climate-sensitivity traits) using a polygenic model. We identified a set of 285 genes significantly associated with a climatic factor or a phenotypic trait, including 110 that were differentially expressed in response to drought under greenhouse-controlled conditions. The interlinked phenotype-genotype-environment network revealed eight high-confidence genes involved in white spruce adaptation to drought, of which four were drought-responsive in the expression analysis. Our findings represent a significant step toward the characterization of the genomic basis of drought tolerance and adaptation to climate in conifers, which is essential to enable the establishment of resilient forests in view of new climate conditions.
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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 ».