Genome-wide shifts in climate-related variation underpin responses to selective breeding in a widespread conifer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Locally adapted temperate tree populations exhibit genetic trade-offs among climate-related traits that can be exacerbated by selective breeding, and are challenging to manage under climate change. To inform climatically adaptive forest management, we investigated the genetic architecture and impacts of selective breeding on four climate-related traits in 105 natural and 20 selectively bred lodgepole pine populations from western Canada. Growth, cold injury and growth initiation and growth cessation phenotypes were tested for associations with 18,600 SNPs in natural populations to identify ‘positive effect alleles’ (PEAs). The effects of artificial selection for faster growth on PEA frequencies for each trait were quantified in breeding populations from different climates. Substantial shifts in PEA proportions and frequencies were observed across many loci after two generations of selective breeding for height, and responses of phenology-associated PEAs differed strongly among climatic regions. Extensive genetic overlap was evident among traits. Alleles most strongly associated with greater height were often also associated with greater cold injury and delayed phenology, although it is unclear whether potential trade-offs arose directly from pleiotropy or indirectly via genetic linkage. Modest variation among populations in PEA frequencies across many loci was associated with large phenotypic differences and strong climatic gradients, providing support for assisted gene flow polices. Relationships among genotypes, phenotypes and climate in natural populations were maintained or strengthened by selective breeding. However, future adaptive phenotypes and assisted gene flow may be compromised if selective breeding further increases the PEA frequencies of SNPs involved in adaptive trade-offs among climate-related traits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».