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Enregistrement W4410729068 · doi:10.1093/molbev/msaf116

Evolutionary Genomics Unravels the Responses and Adaptation to Climate Change in a Key Alpine Forest Tree Species

2025· article· en· W4410729068 sur OpenAlexaff
Zhiqin Long, Yupeng Sang, Jiajun Feng, Lushui Zhang, Loren H. Rieseberg, Jianquan Liu, Jing Wang

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesSichuan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyLocal adaptationBiodiversityClimate changeEcologyEnvironmental changeAdaptation (eye)PopulationEvolutionary biologyNatural selectionPopulation genomicsGenetic variationGenetic diversityGenomicsGeneticsGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite widespread biodiversity loss, our understanding of how species and populations will respond to accelerated climate change remains limited. In this study, we integrate population genomics, experimental evolution, and environmental modeling to elucidate the evolutionary responses to climate change in Populus lasiocarpa, a key alpine forest tree species primarily distributed in the mountainous regions of a global biodiversity hotspot. Over historical timescales, our findings demonstrate that demographic dynamics, divergent selection, and long-term balancing selection have shaped and maintained genetic variation within and between populations. In examining genomic signatures of contemporary climate adaptation, we found that haplotype blocks, potentially caused by inversion polymorphisms that suppress recombination, are linked to enriched combinations of locally adaptive environmental variations. We further assessed the relative contributions of environmentally induced plastic responses, constitutive expression divergence between genetic clusters, and their interactions in driving gene expression variation and divergence. Notably, we observed a strong correlation between sequence divergence and constitutive differential expression among genetic clusters. Finally, by incorporating genetic adaptation, migration, and genetic load into our predictions of population-level climate change risks, we identified western populations-primarily distributed in the Hengduan Mountains, a region known for its environmental heterogeneity and significant biodiversity-as the most vulnerable to climate change. These populations should be prioritized for conservation and management. Overall, our study advances the understanding of the relative roles of long-term natural selection, local environmental adaptation, and immediate plastic expression changes in shaping the responses of natural populations of keystone species to climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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