Repeated origins, gene flow, and allelic interactions of herbicide resistance mutations in a widespread agricultural weed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Causal mutations and their frequency in agricultural fields are well-characterized for herbicide resistance. However, we still lack an understanding of their evolutionary history: the extent of parallelism in the origins of target-site resistance (TSR), how long these mutations persist, how quickly they spread, and allelic interactions that mediate their selective advantage. We addressed these questions with genomic data from 18 agricultural populations of common waterhemp ( Amaranthus tuberculatus ), which we show to have undergone a massive expansion over the past century with a contemporary effective population size estimate of 8 × 10 7 . We found variation at seven characterized TSR loci, two of which had multiple amino acid substitutions, and three of which were common. These three common resistance variants show parallelism in their mutational origins, with gene flow having shaped their distribution across the landscape. Allele age estimates supported a strong role of adaptation from de novo mutations, with a median allele age of 30 suggesting that most resistance alleles arose soon after the onset of herbicide use. However, resistant lineages varied in both their age and evidence for selection over two different timescales, implying considerable heterogeneity in the forces that govern their persistence. The evolutionary history of TSR has also been shaped by both intra- and inter-locus allelic interactions. We report a signal of extended haplotype competition between two common TSR alleles, and extreme linkage with genome-wide alleles with known functions in resistance adaptation. Together, this work reveals a remarkable example of spatial parallel evolution in a metapopulation, with important implications for the management of herbicide resistance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».