Introduced populations of ragweed show as much evolutionary potential as native populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species are a global economic and ecological problem. They also offer an opportunity to understand evolutionary processes in a colonizing context. The impacts of evolutionary factors, such as genetic variation, on the invasion process are increasingly appreciated, but there remain gaps in the empirical literature. The adaptive potential of populations can be quantified using genetic variance–covariance matrices (G) , which encapsulate the heritable genetic variance in a population. Here, we use a multivariate Bayesian approach to assess the adaptive potential of invasive populations of ragweed ( Ambrosia artemisiifolia ), a serious allergen and agricultural weed. We compared several aspects of genetic architecture and the structure of G matrices between three native and three introduced populations, based on phenotypic data collected in a field common garden experiment. We found moderate differences in the quantitative genetic architecture among populations, but we did not find that introduced populations suffer from a limited adaptive potential or increased genetic constraint compared with native populations. Ragweed has an annual life history, is an obligate outcrosser, and produces very large numbers of seeds and pollen grains. These characteristics, combined with the significant additive genetic variance documented here, suggest ragweed will be able to respond quickly to selection pressures in both its native and introduced ranges.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».