Genetic differentiation across a steep and narrow environmental gradient: Quantitative genetic and genomic insights into Lake Superior populations of <i>Quercus rubra</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptive differentiation of traits and underlying loci can occur at a small geographical scale if natural selection is stronger than countervailing gene flow and drift. We investigated this hypothesis using coupled quantitative genetic and genomic approaches for a wind‐pollinated tree species, Quercus rubra, along the steep, narrow gradient of the Lake Superior coast that encompasses four USDA Hardiness Zones within 100 km. For the quantitative genetic component of this study, we examined phenotypic differentiation among eight populations in a common garden, measuring seed mass, germination, height, stem diameter, leaf number, specific leaf area and survival. For the genomic component, we quantified genetic differentiation for 26 populations from the same region using RAD‐seq. Because hybridisation with Quercus ellipsoidalis occurs in other parts of the species' range, we included two populations of this congener for comparison. In the common garden study, we found a strong signal of population differentiation that was significantly associated with at least one climate factor for nine of 10 measured traits. In contrast, we found no evidence of genomic differentiation among populations based on FST or any other measures. However, both distance‐based and genotype–environment association analyses identified loci showing the signature of selection, with one locus in common across five analyses. This locus was associated with the minimum temperature of the coldest month, a factor that defines the climate zones and was also significant in the common garden analyses. In addition, we documented introgression from Q. ellipsoidalis into Q. rubra, with rates of introgression correlated with the climate gradient. In sum, this study reveals signatures of selection at the quantitative trait and genomic level consistent with climate adaptation, a pattern that is more often documented at a much broader geographical scale, especially in long‐lived wind‐pollinated species.
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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 | 0,000 |
| 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 ».