Genetic and geographic determinants of nitrogen isotope discrimination in black cottonwood (<i>Populus trichocarpa</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Genotypic variation in nitrogen-use traits remains largely unexplored in trees on a range-wide scale, either in field studies or under controlled experiments. Understanding natural variation in nitrogen-related traits and their relationships to climate is essential for studying local adaptation and advancing breeding efforts. In this study, we took advantage of a large collection of black cottonwood genotypes covering a major portion of the species' natural range, to study the genetic variation in nitrogen isotope discrimination (Δ15N). Nearly 350 unrelated wild genotypes were grown under steady-state hydroponic conditions and analyzed for growth and Δ15N-related traits. Differences in biomass, root-to-shoot ratio, whole-plant and organ-level nitrogen percentages, and Δ15N were found between genotypes and populations. Leaf nitrogen percentage and root-to-shoot ratio were significantly correlated to geographic and climatic variables, implying natural selection for lower leaf nitrogen and lower root-to-shoot ratio in regions with longer growing seasons and a lower risk of drought. Root Δ15N and (less so) leaf Δ15N correlated with geographic and climatic variables, and measurements from either tissue provide a reasonable indication of plant nitrogen uptake efficiency. A genome-wide association study was conducted on leaf and root Δ15N, leaf nitrogen percentage and root-to-shoot ratio. The analysis identified a candidate gene encoding glutaminyl-tRNA synthetase linked to root Δ15N, but found no significant associations with genes involved in nitrate transport or assimilation. However, multiple associations were detected for root-to-shoot ratio and leaf nitrogen percentage, both of which affect isotope-based calculations of root nitrogen efflux/influx and leaf nitrogen assimilation activity.
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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 ».