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Enregistrement W4411348433 · doi:10.1101/2025.06.13.659410

Environment-dependent selection impacts heritable developmental stability and trait canalization in rice

2025· preprint· en· W4411348433 sur OpenAlexafffund
Taryn S. Dunivant, Irina Ćalić, Conor Gilligan, Zoé Joly‐Lopez, Jae Young Choi, Mignon A. Natividad, Carlo L. U. Cabral, Rolando O. Torres, Georgina V. Vergara, Steven J. Franks, Amelia Henry, Michael D. Purugganan, Simon C. Groen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthCanada Research ChairsGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésTraitSelection (genetic algorithm)BiologyStability (learning theory)Evolutionary biologyGeneticsBiotechnologyComputer scienceArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canalization, or the maintenance of trait values regardless of environmental or genetic variability, is fundamentally important for maintaining developmental stability. While this concept was described decades ago, we still know relatively little about how canalization is influenced by environmental stress, how it is shaped by natural selection, and the genetic underpinnings of canalization. In this study, we examined natural selection on microenvironmental canalization in rice ( Oryza sativa ) in wet and dry field conditions. We measured developmental stability in genetically identical replicates obtained from geographically widespread Indica and Japonica rice accessions, providing precise estimates of canalization in thousands of plants. We found that drought stress decreased canalization, showing that stress can increase instability. We also found evidence that canalization can evolve, given that canalization of several traits was heritable and under selection. We further uncovered specific genes underlying canalization, with genetic mapping and functional genetic experiments showing that the bZIP transcription factor-encoding gene OsTGA5 / rTGA2.3 , which is part of a module that balances stress response and plant growth, regulates canalization of several traits in an environment-dependent manner. At a genome-wide scale, canalization was associated with lower gene expression stochasticity at an earlier life stage, indicating that expression variation can reduce canalization and increase instability. Trait canalization was also positively correlated to temperature at accessions’ source environments, suggesting that selection on canalization can vary among environments. Overall, our study provides novel insights into the molecular genetic basis of environmental differences in developmental stability and how it might be shaped by selection. Significance Mechanisms stabilizing organismal development in response to genetic mutations or environmental stressors (canalization) have been reported for numerous animals and plants, but their underlying genetic basis and whether they may be shaped by selection remain unclear. Here, we report patterns of drought-induced trait decanalization in populations of rice ( Oryza sativa ) grown in field environments. We determined that trait canalization is heritable and can evolve separately from trait means. We identified the gene OsTGA5 , part of a regulatory module shaping trade-offs between growth and stress responses, as impacting trait canalization. Plants with less noisy gene expression and evolving in warmer environments display greater developmental stability, contributing to the notion that canalization in rice may be adaptive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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