Using landscape genomics to delineate seed and breeding zones and project genetic offset for lodgepole pine
Notice bibliographique
Résumé
Well-defined seed and breeding zones are critical for developing adaptive forest resource management strategies. These zones are traditionally delineated based on local adaptation of phenotypic traits associated with climate variables, determination of which requires long-term field experiments. In this thesis, I applied a landscape genomics approach to delineate seed and breeding zones for lodgepole pine (Pinus contorta) in British Columbia and Alberta, Canada, based on genomic evidence of local adaptation of this widespread forest tree species across western North America. A gradient forest (GF) model was built by aggregating relationships between spatial variation in 28,954 single-nucleotide polymorphism (SNPs) and 20 climate variables across 281 lodgepole pine populations. The fitted GF model confirmed winter-related climate variables are the major climatic factors associated with genomic patterns of variation among lodgepole pine populations. I used the GF model to delineate the lodgepole pine distribution range in British Columbia and Alberta into six seed and breeding zones. Genomic-based zones delineated by the GF model are comparable to existing common garden-based zones, suggesting that this landscape genomic approach could provide an effective alternative for delineating seed and breeding zones. This approach has the potential to provide a novel and effective alternative over traditional approaches for delineating seed and breeding zone, and offers an innovative means for guiding assisted gene flow in tree species lacking data from provenance trials or common garden experiments. Additionally, using the GF model, I predicted the spatial pattern of genetic offsets associated with seed and breeding zones to identify zones that are susceptible to genotype-environment mismatches under two future climate scenarios for the 2050s.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».