Adaptive introgression from local cultivars is a driver of agricultural adaptation in Argentinian weedy rice
Notice bibliographique
Résumé
Weedy rice, a pervasive and troublesome weed found across the globe, has often evolved through feralization of rice cultivars. In the South American Southern Cone region, rice breeding has a contemporary history and weedy rice has been reported as an important constraint since early 1970s; however the origin and genetic composition of Argentinian weedy rice has not been explored so far. To study this, we used genotyping-by-sequencing to generate genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) and compared Argentinian weedy rice with whole-genome data from strains, rice cultivars and wild rice accessions from regions worldwide. In addition, we conducted a comprehensive seed and phenological characterization, and performed an herbicide resistance screening, taking into account mutations in the ALS gene observed in the Argentinian weedy rice collection. Our results revealed large variability in seed traits and flowering time in Argentinian weedy rice. Additionally, most strains were resistant to ALS-inhibiting herbicides with a high frequency of the ALS mutation (A122T), which is also present in Argentinian rice cultivars. Cultivated rice varieties in Argentina belonged to the three major groups: japonica, indica and aus. In contrast, Argentinian weedy rice strains were mostly aus and aus-indica hybrids, resembling cultivars and weedy rice strains from the Southern Cone region. Our findings suggest that Argentinian weedy rice descends from aus weeds, presumably from the United States, which contemporaneously hybridized with local indica cultivars. The observed genetic similarities within the Southern Cone region can be attributed to the continuous exchange of breeding germplasm and cultivars, which, in turn, facilitated the dissemination of weedy rice strains.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».