Do flower-colonizing microbes influence floral evolution? A test with fast-cycling <i>Brassica</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pollinators are thought to be the main drivers of floral evolution. Flowers are also colonized by abundant communities of microbes that can affect the interaction between plants and their pollinators. Very little is known, however, about how flower-colonizing microbes influence floral evolution. Here we performed a 6-generation experimental evolution study using fast-cycling Brassica rapa, in which we factorially manipulated the presence of pollinators and flower microbes to determine how pollinators and microbes interact in driving floral evolution. We measured the evolution of 6 morphological traits, as well as the plant mating system and flower attractiveness. Only one of the 6 traits (flower number) evolved in response to pollinators, while microbes did not drive the evolution of any trait, nor did they interact with pollinators in driving the evolution of morphological traits. Moreover, we did not find evidence that pollinators or microbes affected the evolution of flower attractiveness to pollinators. However, we found an interactive effect of pollinators and microbes on the evolution of autonomous selfing, a trait that is expected to evolve in response to pollinator limitations. Overall, we found only weak evidence that microbes mediate floral evolution. However, our ability to detect an interactive effect of pollinators and microbes might have been limited by weak pollinator-mediated selection in our experimental setting. Our results contrast with previous (similar) experimental evolution studies, highlighting the susceptibility of such experiments to drift and to experimental artefacts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».