Genetic Variation and the Relationships Among Growth, Morphological, and Physiological Traits in Pterocarpus macrocarpus: Implications for Early Selection and Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Understanding genetic variation in commercially vital tree species is critical for optimizing breeding and conservation strategies. This study evaluates genetic variation, heritability, and trait correlations in Pterocarpus macrocarpus, a high-value hardwood central to Thailand’s reforestation efforts. We assessed growth (height, diameter), morphological (biomass dry weight, specific leaf weight), and physiological traits (net photosynthesis [A], transpiration rate [E], water-use efficiency [WUE]) across 112 open-pollinated families from six natural populations under controlled nursery conditions over 30 weeks. Using a randomized complete block design, variance and covariance analyses were conducted to estimate genetic parameters. Seedling survival reached 95%, confirming favorable conditions for genetic expression. Populations and families within populations exhibited significant divergence in growth and biomass traits, while physiological traits showed pronounced family-level variation (A, E, WUE) and population effects for WUE only. Residual variance dominated across traits, highlighting substantial within-family variation. Growth and biomass traits demonstrated moderate to high heritability (individual: 0.386–1.000; family: 0.614–0.895), whereas specific leaf weight and shoot-to-root ratio displayed lower individual heritability. Physiological traits exhibited low to moderate heritability (individual: 0.256–0.428; family: 0.473–0.615), with maternal effects (via seed weight) significantly influencing early growth. Height heritability declined over time, contrasting with stable diameter heritability. Strong genetic correlations among growth and biomass traits suggest potential for simultaneous selection gains. Physiological traits, however, exhibit weak or no correlation with growth, highlighting their independent genetic regulation. Population-level variation in growth and WUE may illustrate adaptive responses to seed-source environments. Our findings support nursery-based screening as a cost-effective tool for the early selection of superior families. WUE serves as a promising target for breeding programs focused on drought-prone sites. This study provides foundational insights for advancing P. macrocarpus genetic improvement and conservation, emphasizing the integration of physiological traits into breeding and conservation strategies.
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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 ».