Phenotypic limits of crop diversity: a data exploration of functional trait space
Notice bibliographique
Résumé
Relationships between crop genetic and functional diversity are key to addressing contemporary agricultural challenges. Yet, there are few approaches for quantifying the relationship between genetic diversity and crop functional trait expression. Here, we introduce 'functional space accumulation curves' to analyze how trait space increases with the number of crop genotypes within a species. We explore the potential for functional space accumulating curves to quantify genotype-trait space relationships in four common annual crop species: barley (Hordeum vulgare), rice (Oryza sativa), soybean (Glycine max), and durum wheat (Triticum durum). We also employ these curves to describe genotype-trait space relationships in the wild annual Arabidopsis thaliana, which has not been subjected to artificial selection. All five species exhibited asymptotic functional space accumulation curves, suggesting a limit to intraspecific functional crop diversity, likely due to: dominant phenotypes represented by several genotypes; or functional redundancy that might exist among genotypes. Our findings indicate that there is a diminishing return of functional diversity with increasing number of genotypes. Our analysis demonstrates the efficacy of functional space accumulation curves in quantifying trait space occupancy of crops, with implications for managing crop diversity in agroecosystems, and genetic diversity in crop breeding programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».