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Enregistrement W4414825961 · doi:10.1101/2025.10.02.679894

Genomic ancestry predicts rapid responses to drought across spatiotemporal scales

2025· preprint· en· W4414825961 sur OpenAlexaff
Rozenn M. Pineau, Natalia Bercovich, Loren H. Rieseberg, Julia M. Kreiner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Adaptation (eye)Natural selectionPopulationAllelePopulation genomicsVariation (astronomy)Balancing selection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How genetic diversity responds to environmental change across spatiotemporal scales remains poorly understood despite its importance for species persistence in changing landscapes. Agricultural weeds offer ideal models for studying these adaptive dynamics as they rapidly evolve under both the intensive management practices designed to eliminate them and increasingly severe climate challenges such as drought. Here, we combine experimental and herbarium genomic approaches spanning within-generation to century-long timescales to understand how genome-wide variation responds to drought in Amaranthus tuberculatus . In this native species, a history of divergent selection between two ancestral lineages followed by secondary contact is thought to have facilitated its invasion into agriculture. A drought survival experiment on accessions from paired agricultural and natural populations across its range revealed substantial phenotypic variation differentiated by habitat, geography, and ancestry. Ancestry mapping revealed 43 independent regions across nearly all chromosomes that confer protective effects under drought, demonstrate particularly rapid allele frequency changes, and exhibit duration-specific selection over the course of the imposed drought. Observation of allele frequencies across the past century reveal evidence for climate-dependent fluctuating selection governing the evolution of drought-associated loci. Selection favors drought alleles during hot/dry years and selects against them in cool/wet years—a pattern more evident in long-term trends than in shorter temporal intervals, suggestive of adaptive lag in rapidly changing environments. By combining short and long-term spatiotemporal data, we demonstrate that fluctuating selection has preserved the polygenic variation underlying population responses to drought, enabling ongoing adaptive responses to contemporary land-use and climate change. Significance Statement Understanding how species cope with rapid climate and land use change requires studying evolutionary responses across scales. Using Amaranthus tuberculatus , a native species turned major agricultural weed, we bridge timescales by pairing a drought experiment with century-spanning herbarium genomics. We show that ancestry structures fitness under drought and has driven agricultural populations to be better drought-adapted. This involves many genes whose allele frequencies fluctuate with climate: drought-protective alleles increase during hot/dry years and decline in cool/wet years. These fluctuations maintain genetic diversity and enable climate tracking, which is imperfect over short timescales. By linking experimental and historical data, we uncover evolutionary dynamics missed by snapshots, improving predictions of species adaptation to environmental change and informing weed management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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