Stronger genetic differentiation among within-population genetic groups than among populations in Scots pine: new insights into within-population population genetic structuring in a long-lived woody plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the presence of spatial genetic groups within forest tree populations and determined if the genetic divergence among these groups is greater than that between populations using Pinus sylvestris as a model species. We genotyped 890 adult trees of Scots pine in six natural populations in Lithuania at 11 nuclear microsatellite loci. We used a Bayesian clustering to identify the within-population genetic groups within each of the six populations. We calculated the differentiation indexes among the genetic groups within each population and among the six populations by ignoring the genetic groups. The clustering revealed 2 to 6 distinct genetic groups of varying size as the most likely genetic structures within populations. The genetic differentiation indexes among the genetic groups within populations were nearly 10-fold greater (FST = 0.012–0.070) than those between the populations (FST =0.003). We conclude on a markedly stronger structuring of genetic variation within populations than between populations of Scots pine in large forest tracts of northerly Europe. Such genetic structures serve as a contributing factor to large within population genetic diversity in northerly conifers. We assume that within population mating in Scots pine is not completely random but rather is stratified into genetic clusters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».