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Enregistrement W6969523408 · doi:10.5683/sp2/efey4f

Data from: The adaptive potential of Populus balsamifera L. to phenology requirements in a warmer global climate

2021· dataset· en· W6969523408 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyGrowing seasonGenetic variationLeafyHeritabilityPopulationCline (biology)Biodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe manner in which organisms adapt to climate change informs both a broader understanding of the evolution of biodiversity as well as plans for future conservation and mitigation. We apply common garden and association mapping approaches to quantify genetic variance and identify loci affecting bud flush and bud set, traits that define a tree’s season for height growth, in the boreal forest tree Populus balsamifera L. (balsam poplar). Using data from 478 genotypes grown in each of two common gardens, one near the southern edge and another near the northern edge of P. balsamifera’s range, we found that broad-sense heritability for bud flush and bud set was generally high (H2 > 0.5 in most cases), suggesting that abundant genetic variation exists for phenological response to changes in the length of the growing season. To identify the molecular genetic basis of this variation, we genotyped trees for 346 candidate single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 27 candidate genes for the CO/FT pathway in poplar. Mixed model analyses of variance identified SNPs in 10 genes to be associated with variation either bud flush or bud set. Multiple SNPs within FRIGIDA were associated with bud flush, whereas multiple SNPs in LEAFY and GIGANTEA 5 were associated with bud set. Although there was strong population structure in trait variance, except at the most northern populations the geographic distribution of multilocus SNP genotypes was widespread, indicating that geographic regions may harbor sufficient diversity in functional genes to facilitate adaption to future climatic conditions in many populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0050,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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