Evaluating genomic data for management of local adaptation in a changing climate: A lodgepole pine case study.

تقييم البيانات الجينومية لإدارة التكيف المحلي في ظل مناخ متغير: دراسة حالة لصنوبر لودجبول.

Clicks: 444
ID: 74295
2020
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #5 of 35 articles by views in evolutionary applications

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
We evaluate genomic data, relative to phenotypic and climatic data, as a basis for assisted gene flow and genetic conservation. Using a seedling common garden trial of 281 lodgepole pine () populations from across western Canada, we compare genomic data to phenotypic and climatic data to assess their effectiveness in characterizing the climatic drivers and spatial scale of local adaptation in this species. We find that phenotype-associated loci are equivalent or slightly superior to climate data for describing local adaptation in seedling traits, but that climate data are superior to genomic data that have not been selected for phenotypic associations. We also find agreement between the climate variables associated with genomic variation and with 20-year heights from a long-term provenance trial, suggesting that genomic data may be a viable option for identifying climatic drivers of local adaptation where phenotypic data are unavailable. Genetic clines associated with the experimental traits occur at broad spatial scales, suggesting that standing variation of adaptive alleles for this and similar species does not require management at scales finer than those indicated by phenotypic data. This study demonstrates that genomic data are most useful when paired with phenotypic data, but can also fill some of the traditional roles of phenotypic data in management of species for which phenotypic trials are not feasible.
نُقيِّم البيانات الجينومية، مقارنةً بالبيانات المظهرية والمناخية، بوصفها أساساً للتدفق الجيني المُوجَّه والحفظ الجيني. فباستخدام تجربة الحديقة المشتركة لشتلات 281 عشيرة من صنوبر لودجبول () عبر غرب كندا، نقارن البيانات الجينومية بالبيانات المظهرية والمناخية لتقييم فعاليتها في تحديد الدوافع المناخية والمقياس المكاني للتكيف المحلي في هذا النوع. ونَخلُص إلى أن المواقع الجينية المرتبطة بالنمط الظاهري تكافئ البيانات المناخية، أو تتفوق عليها بشكل طفيف، في وصف التكيف المحلي لصفات الشتلات، في حين أن البيانات المناخية تتفوق على البيانات الجينومية التي لم تُفرز بناءً على ارتباطاتها بالأنماط المظهرية. كما وجدنا توافقاً بين المتغيرات المناخية المرتبطة بالتباين الجينومي وتلك المرتبطة بقياسات الارتفاع عند عمر 20 عاماً في تجربة أصل وراثي (منشأ) طويلة الأمد، مما يشير إلى أن البيانات الجينومية قد تمثل خياراً قابلاً للتطبيق لتحديد المحركات المناخية للتكيف المحلي عند تعذر توافر البيانات المظهرية. وتحدث التدرجات الجينية المرتبطة بالصفات التجريبية على نطاقات مكانية واسعة، مما يوحي بأن التباين القائم للأليلات التكيفية لهذا النوع والأنواع المماثلة لا يتطلب إدارة على مستويات أدق من تلك التي تحددها البيانات المظهرية. وتثبت هذه الدراسة أن البيانات الجينومية تبلغ أقصى فائدتها عند اقترانها بالبيانات المظهرية، إلا أنها تستطيع أيضاً سد بعض الأدوار التقليدية للبيانات المظهرية في إدارة الأنواع التي يتعذر إجراء تجارب مظهرية عليها.
Reference Key
mahony2020evaluatingevolutionary Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Mahony, Colin R;MacLachlan, Ian R;Lind, Brandon M;Yoder, Jeremy B;Wang, Tongli;Aitken, Sally N;
Journal evolutionary applications
Year 2020
DOI
10.1111/eva.12871
URL
Keywords
climate change adaptation ecological genetics assisted gene flow landscape genomics genomic variation phenotypic variation

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.