- Kogukondlikud kliimamuutustega kohanemist. Raamatute IIED.
Värske Nibbles
Nibbles: Kliima
Making et heinakuhi väiksem
Germplasm kogud võivad olla väga suured ja mida on võimalik edasi lükata potentsiaalset kasutajat. Kuidas sordiaretaja tahab ekraanil tuhandeid liitumisi, kui ainult tosinat sattuda on kasu? See ei ole üllatav, et inimesed on otsinud lühiajaliste kärpimine. Üks viis on teha "sisu kogumiseks." Te kasutada olemasolevate andmete kogumise, et valida alamvalimi kuhu loodan sisaldavad kõige algse geneetilise mitmekesisuse osa (20%, st) on koguarvust ühinemisest. Ja siis te hindate, et alagrupis, mitte kogu kogumise ja kasutamise tulemused süveneda tagasi Ülejäänud 80% materjalist, mis loodetavasti paremad võimalused leida, mida otsite.
See on tehtud palju suuri kogusid nüüd, teatud edu suurendada nende kasutamist - ja kasulikkust. Kuid kasvatajad ei ole tegelikult täidetud. Nad tahavad, et lühendada vastuolus isegi rohkem. Ja kohaldamise Geographic Information Systems (GIS) tehnoloogia on midagi mida nimetatakse Keskendatud identifitseerimine Germplasm strateegia (VIIGIMARJAD) annab potentsiaalselt tõhusam just seda.
Jeremy kirjeldatud hiljuti üle on Bioversity kuidas VIIGIMARJAD kasutati suurendada võimalusi leida nõela heinakuhjas poolt "algusest [Ing] väiksema heinakuhi." Heinakuhi oli 16.000 nisu liitumisi. Nõel oli vastupanu pulbrilised hallitus.
See toimib nii: võtta 400 genebank proovi teadaolevalt on mõned vastupanu pulbrilised hallituse ja kasutamise geograafilist asukohta, kus nad arenenud ning koguti kindlaks keskkonna-profiil, mis võib olla seotud resistentsuse. Seejärel kohaldatakse et profiili veel 16.089 proovid asukoha andmeid, kasutades profiili malli teha kindlaks need, mis leiti kohtades, mis jagavad seotud tingimuste vastupanu. Tulemuseks on rühm 1320 nisu sordid, peamiselt Türgi, Iraani ja Afganistani. See palju paremini hallatavaks alagrupis oli läbivaatus kasvab neid erinevate tüvede pulbrilised hallitus. Umbes 16% proovidest (211 1320) näitas mõne vastupanu.
Need sordid, siis kolis järgmine etapp, molekulaar-skriining olemasolu erinevate alleelide ja PM3 geeni. Rohkem kui pool (111 211) oli PM3 vastupidavuse, mõned seni teadmata vormides. Aasta lõpus rühma isoleerida ja identifitseerida 7 uut funktsionaalsed alleelid on PM3 geeni. Kulus teadlased 100 aastat leida esimese 7 PM3 alleele. VIIGIMARJAD kahekordistunud number murdosa jooksul.
Väga hea. Aga kas see alati läheb tööle? Veel hiljuti paber - tegelikult seeria raamatud - nõustab ettevaatusega.
Teadlased USDA-ARS Madison Wisconsinis ja Rahvusvahelise kartuli Keskuse (CIP), kes koos istuda suurim kogumine looduslike kartul maailma, otsinud juba mõnda aega, kuidas geograafia aitavad neil paremini kasutada oma väga mitmekesise 2.500 või nii ühinemisi umbes 190 liiki.
Erinevalt nisust pulbrilised hallitus näiteks eelmise töö nende looduslike kartul on leitud vaid nõrk seoseid klimaatilised muutujad ja asjad vastupanu külm ja paar eri seenhaigusi. Viimane dokument vaatleb Kartulimardikas vastupanu. 1 See jälle leiab vähe prognoosivõime keskkonna muutujad:
Resistance ei ole kontsentreeritud piisavalt juhendada geograafiliste paikkondade Sisaldab tõenäoliselt suure osa elanikkonna sisaldab Kartulimardikas vastupanu.
Millist liiki ühinemist kuulus oli palju parem aimugi leida vastupanu kahjurite kui tahes koostisega 38 temperatuur, sademete hulk, kõrgus ja laius muutujad, mida kasutatakse analüüsi.
Nüüd võib vaielda selle üle ökoloogilise kehtivust nende klimaatiliste muutujate. Või, kas mõni muu tegur - pinnas, öelda - oleks läks paremini. Või umbes täielikkuse ja esindatuse geograafiline katvus kogumise. Või selle kohta, kas tulemused oleksid olnud teistsugused, kui tehnika oleks kohaldatud iga liigi puhul eraldi, mitte genepool tervikuna. Aga see seeria raamatud ei võiks väita, et oluline on see kahtlemata tihti kasutamine asukoha andmed ei pruugi olla imerohi, et mõned meist olid loota.
Paistab, et me vajame erinevaid strateegiaid, et leida nende nõelu.
Märkused:- Jansky, SH, Simon, R. & Spooner, DM (2009) katse taksonoomiline prognoositavus: Vastupidavus Kartulimardikas looduslike sugulastega Kultuurseened Kartul. Journal of Economic entomoloogia, Volume 102 (1) :422-431. [↩]
Eelmine post: Soovitatavad: hiiglane Loisto Feicheng
Järgmine post: Soovitatavad: väiksemate haystacks
comments… read them below or add one } (7 comments ... loe neid alla või lisada ühe)
Jah kartulite puhul on väga huvitav tõepoolest, kuid kas see on tavaline? On mitmeid paberid näitavad, et kasutades ecogeography kui ennustaja mudeleid geneetiline mitmekesisus ei tööta alati, kuid ecogeography on endiselt laialt levinud, sest puudub selge geneetilise mitmekesisuse või kirjeldamise ja hindamise andmeid praktiliselt ei ole alternatiivi. Ennustav iseloomustamiseks kasutatakse VIIGIMARJAD lähenemine minu arvates olema sarnane juhtum, kuigi see ei pruugi olla täiuslik see on suurepärane praktiline vahend.
Kõik head punktid. VIIGIMARJAD lähenemine ei ole ette nähtud imerohi. See tuleb peamiselt pidada leidmiseks adaptiivne tunnus muutus. Erinevalt sisu kogumise mõiste, ta ei püüa koondada kogu kättesaadav geneetilise variatsiooni kohta 5-10% alavalimi algse kogumiku. Lähenemine on efektiivne tuhkja hallituse, CCN sallivus, boori toksilisuse sallivus, Sunn kahjuri RWA ja näitab esialgne paljutõotav soolsus sallivus - kõik seoses leivanisuga. Me peaksime lihtsalt arvan, viigimarjad, nagu strateegia ühendab kasvatajad ning teised kasutajad, et kandidaadiks liitumisi (hea võimalus võttes geneetilise variatsiooni, keda nad otsivad) in ex situ kogumid. Samal ajal võiks oodata, et seal on teised strateegiad (või viisid) ümber, või arengut, mis rajaneb Vavilov's (1957) mõiste "alustades õige materjali", et tagada edu taimede parandamist.
Üldine tähelepanek pärast umbes 30 aasta mäng: Terve mõistus näib olevat tõhusam kasutamine taimede geneetiliste ressursside kui raketi teadus. Võibolla see võib soodustada mõningaid huvitavaid arutelusid?
Vavilov, NI, 1957. Maailma ressursid teravilja, teravilja kaunviljad ja lina ja nende kasutamise sordiaretusmeetodite. Agroecological uuringu peamiste põllukultuuride puhul. Izdatel'stvo Akademii Nauk NSV, Moskva, Leningradi, 463 lk
Populatsioonide looduslike kartulid ja kahjurid on koosluste ja sellena alluvad evolutsiooni protsessi juhivad valiku survet panna neile nende keskkonnas. VIIGIMARJAD püüab ära kasutada keskkonna parameetrite ennustada, kus teatud valiku survet tekkida, et oleks teene ihalda tunnused.
Väljatöötamisel VIIGIMARJAD me kasutada geograafilise informatsiooni määratleda keskkonnas, kus me oleme leidnud vastuseisu enne ja siis vaatasin sarnane keskkond, et leida uusi allikaid. Või me määratletud keskkond, mis soosib suur rahvastikutihedus kahjurite - see osutus edukamaks kui kasutad juhuslikku sätestatud valikuprotsessi või põhikogum.
Asjaolu, et uuringud Jansky jt ei leitud selget seost jaotus resistentsus teatud kahjurite võib funktsioon algoritme nad kasutasid ja keskkonnaalaste andmete nad kasutasid. Muud nišš modelleerimise harjutused on leitud, et BIOS parameetreid Worldclim komplekt pinnad tunduvad olevat rohkem tähtsust kui.
Veelgi enam, milline statistiline olulisus on tavaks öelda midagi on korrelatsioonis eriti iseloomujoon või mitte, on avatud arutelu. 5% või isegi 10% reegel, kuigi range, on meelevaldsed ja võib välistada teatud võimalusi. Seega, kui kohaldatakse nende mudelite germplasm valiku kontekstis me ilmselt vaja mängida vastu madalama tähtsusega kui me tahame, et maksimeerida oma võimalusi ühendades hulga materjali, mis sisaldab suuremat osa ihalda iseloomujoon.
Lõpuks - viigimarjad on lähenemine, millel on potentsiaali areneda praktiline vahend anda edasi intellektuaalset panust.
Samad autorid viimastel Crop Science paberile testitud taksonoomiline ja biogeograafilisi ühendused 10.738 haiguste ja kahjurite hindamised, mis on saadud kirjandusest ja genebank andmetel on 32 kahjurite ja haiguste viis liiki organismide (bakterid, seened, putukad, nematoodid, viiruse ). Andmed näitasid, et reitingute ainult Kartulimardikas [Leptinotarsa decemlineata (Say)] ja ühe patogeeni (kartuli M Carlavirus) on usaldusväärselt prognoosida nii vastuvõtva taksonoomia ja klimaatiliste muutujate.
http://tech.groups.yahoo.com/group/CropWildRelativesGroup/message/490
Mulle kartuli tulemused tähenda, et me ei tohiks vaadata valikut, kuid rände ja triivi.
Valik vähendab mitmekesisus, migratsioon ja triivi määrata, kus see läheb.
Hiljutised näited ICARDA viigimarjade lähenemist paremini suunata allikad väärtuslikke omadusi on esimene märk tekst lähenemisviisi. Olen kindel, et lähenemine on võimalik täpsustada ja on taotletava kell ICARDA partneritega. Edu selline lähenemisviis tugineb lisaks olemasolevatele keskkonna kihid, mis käsitleb teabe kättesaadavuse jõudude jaotumine ja virulentsus spektrite korral biootiliste pinged. Alamhulgad kehtestada antud biootiliste stress võivad differt ühest piirkonnast teise põhineb virulentsus elanikkonnale.
Näen arutelu, et võib olla olemas, kuid ei tohiks. See peaks olema lihtne - me anname igale kasutajale, mida (te) ta vajab. Kasutajad õppimine mitmekesisuse vajadus tuumkogumite. Kasutajad püüab selgitada geene iseloomujoon vaja mitmekesisuse et iseloomujoon, ühtsuse kõik muu. Kasutajad vajavad erilist tunnust vaja just seda - on iseloomujoon konkreetse komplektidest kui fenotüüpide andmed on kättesaadavad, või põhineb prognoosidel, nagu kaudu viigimarju. Ainus probleem tuumkogumite on nad olen lükatud eesmärgil nad ei olnud ette nähtud.