Gene expression shapes the patterns of parallel evolution of herbicide resistance in the agricultural weed <i>Monochoria vaginalis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolution of herbicide resistance in weeds is an example of parallel evolution, through which genes encoding herbicide target proteins are repeatedly represented as evolutionary targets. The number of herbicide target-site genes differs among species, and little is known regarding the effects of duplicate gene copies on the evolution of herbicide resistance. We investigated the evolution of herbicide resistance in Monochoria vaginalis , which carries five copies of sulfonylurea target-site acetolactate synthase ( ALS ) genes. Suspected resistant populations collected across Japan were investigated for herbicide sensitivity and ALS gene sequences, followed by functional characterisation and ALS gene expression analysis. We identified over 60 resistant populations, all of which carried resistance-conferring amino acid substitutions exclusively in MvALS1 or MvALS3 . All MvALS4 alleles carried a loss-of-function mutation. Although the enzymatic properties of ALS encoded by these genes were not markedly different, the expression of MvALS1 and MvALS3 was prominently higher among all ALS genes. The higher expression of MvALS1 and MvALS3 is the driving force of the biased representation of genes during the evolution of herbicide resistance in M. vaginalis . Our findings highlight that gene expression is a key factor in creating evolutionary hotspots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».