Genetic basis of growth reaction to drought stress differs in contrasting high‐latitude treeline ecotones of a widespread conifer
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasing the frequency and intensity of drought events in many boreal forests. Trees are sessile organisms with a long generation time, which makes them vulnerable to fast climate change and hinders fast adaptations. Therefore, it is important to know how forests cope with drought stress and to explore the genetic basis of these reactions. We investigated three natural populations of white spruce (Picea glauca) in Alaska, located at one drought-limited and two cold-limited treelines with a paired plot design of one forest and one treeline plot. We obtained individual increment cores from 458 trees and climate data to assess dendrophenotypes, in particular the growth reaction to drought stress. To explore the genetic basis of these dendrophenotypes, we genotyped the individual trees at 3000 single nucleotide polymorphisms in candidate genes and performed genotype-phenotype association analysis using linear mixed models and Bayesian sparse linear mixed models. Growth reaction to drought stress differed in contrasting treeline populations. Therefore, the populations are likely to be unevenly affected by climate change. We identified 40 genes associated with dendrophenotypic traits that differed among the treeline populations. Most genes were identified in the drought-limited site, indicating comparatively strong selection pressure of drought-tolerant phenotypes. Contrasting patterns of drought-associated genes among sampled sites and in comparison to Canadian populations in a previous study suggest that drought adaptation acts on a local scale. Our results highlight genes that are associated with wood traits which in turn are critical for the establishment and persistence of future forests under climate change.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».