Unraveling genetic variation among white spruce families generated through different breeding strategies: Heritability, growth, physiology, hormones and gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Tree improvement programs select genotypes for faster growth, at both early and late stages, to increase yields over unimproved material, and the improvement is frequently attributed to genetic control in growth parameters among genotypes. Underutilized genetic variability among genotypes also has the potential to ensure future gains are possible. However, the genetic variation in growth, physiology and hormone control among genotypes generated from different breeding strategies has not been well characterized in conifers. We assessed growth, biomass, gas exchange, gene expression and hormone levels in white spruce seedlings obtained from three different breeding strategies (controlled crosses, polymix pollination, open pollination) using parents grafted into a clonal seed orchard in Alberta, Canada. A pedigree-based best linear unbiased prediction (ABLUP) mixed model was implemented to quantify variability and narrow-sense heritability for target traits. The levels of several hormones and expression of gibberellin-related genes in apical internodes were also determined. Over the first two years of development, the estimated heritabilities for height, volume, total dry biomass, above ground dry biomass, root:shoot ratio and root length, varied between 0.10 and 0.21, with height having the highest value. The ABLUP values showed large genetic variability in growth and physiology traits both between families from different breeding strategies, and within families. The principal component analysis showed that developmental and hormonal traits explained 44.2% and 29.4% of the total phenotypic variation between the three different breeding strategies and two growth groups. In general, controlled crosses from the fast growth group showed the best apical growth, with more accumulation of indole-3-acetic acid, abscisic acid, phaseic acid, and a 4-fold greater gene expression of PgGA3ox1 in genotypes from controlled crosses versus those from open pollination. However, in some cases, open pollination from the fast and slow growth groups showed the best root development, higher water use efficiency (iWUE and δ13C) and more accumulation of zeatin and isopentenyladenosine. In conclusion, tree domestication can lead to trade-offs between growth, carbon allocation, photosynthesis, hormone levels and gene expression, and we encourage the use of this phenotypic variation identified in improved and unimproved trees to advance white spruce tree improvement programs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».