Data and code from: Using landscape genomics to define species distributions, delineate seed zones, and predict genomic offset to future climate for the interior spruce hybrid complex (<em>Picea glauca, Picea engelmannii</em>, and their hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how tree species adapt to climate is crucial for forest management under climate change. This study employs landscape genomics to investigate climate adaptation in the interior spruce complex (Picea glauca, P. engelmannii, and their hybrids) across western Canada. Using gradient forest modeling with 41,253 SNPs genotyped in 1692 natural interior spruce individuals from 252 populations, we identified winter temperature and moisture-related variables as key drivers of genomic variation. Both adaptive and neutral genetic variation showed similar patterns along climatic gradients, suggesting that population structure largely follows environmental clines. We delineated 11 seed zones based on genomic variation and climate relationships, achieving 88.2% concordance with previous genetic studies in defining species boundaries. Analysis of genetic offsets under future climate scenarios revealed potential risks of maladaptation, particularly in northern and eastern British Columbia. These predictions were validated using fitness-related measurements from common-garden experiments, which showed negative correlations between genetic offsets and traits such as height and diameter at breast height (DBH). Maladaptation predictions based on genetic offsets showed some differences compared with common-garden-based assessments in several regions, offering new perspectives on population vulnerability. Our results demonstrate the effectiveness of landscape genomics as a complementary approach to traditional methods for assessing climate adaptation in tree species. Our findings provide a scientific foundation for climate-smart reforestation strategies and offer practical guidance for forest management in the context of climate change.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,127 | 0,071 |
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 ».