Conifers have dominated forests for more than 200 million years and are of huge ecological and economic importance. Here we present the draft assembly of the 20-gigabase genome of Norway spruce (Picea abies), the first available for any gymnosperm. The number of well-supported genes (28,354) is similar to the >100 times smaller genome of Arabidopsis thaliana, and there is no evidence of a recent whole-genome duplication in the gymnosperm lineage. Instead, the large genome size seems to result from the slow and steady accumulation of a diverse set of long-terminal repeat transposable elements, possibly owing to the lack of an efficient elimination mechanism. Comparative sequencing of Pinus sylvestris, Abies sibirica, Juniperus communis, Taxus baccata and Gnetum gnemon reveals that the transposable element diversity is shared among extant conifers. Expression of 24-nucleotide small RNAs, previously implicated in transposable element silencing, is tissue-specific and much lower than in other plants. We further identify numerous long (>10,000 base pairs) introns, gene-like fragments, uncharacterized long non-coding RNAs and short RNAs. This opens up new genomic avenues for conifer forestry and breeding. The draft genome of the Norway spruce (P. abies) is presented; this is the first gymnosperm genome to be sequenced and reveals a large genome size (20 Gb) resulting from the accumulation of transposable elements, and comparative sequencing of five other gymnosperm genomes provides insights into conifer genome evolution. The first draft gymnosperm genome, that of a Norway spruce (Picea abies), is published this week by the Spruce Genome Project consortium. The genome is from a tree originally collected in 1959 in eastern Jämtland, central Sweden. At 20 gigabases, the genome is more than a hundred times larger than that of the model plant species Arabidopsis, but the two contain a similar number of genes. The large genome size is the result of an accumulation of transposable elements. Comparative sequencing of five further gymnosperm genomes suggests that transposable element diversity is shared among extant conifers. The sequence data are available for public access from the ConGenIE website ( http://congenie.org/ ).

There is momentum, globally, to increase the use of plant biomass for the production of heat, power and liquid transport fuels. This review assesses the evidence base for potential impacts of large-scale bioenergy crop deployment principally within the UK context, but with wider implications for Europe, the USA and elsewhere. We focus on second generation, dedicated lignocellulosic crops, but where appropriate draw comparison with current first-generation oil and starch crops, often primarily grown for food. For lignocellulosic crops, positive effects on soil properties, biodiversity, energy balance, greenhouse gas (GHG) mitigation, carbon footprint and visual impact are likely, when growth is compared to arable crops. Compared to replacement of set-aside and permanent unimproved grassland, benefits are less apparent. For hydrology, strict guidelines on catchment management must be enforced to ensure detrimental effects do not occur to hydrological resources. The threat of climate change suggests that action will be required to ensure new genotypes are available with high water use efficiency and that catchment-scale management is in place to secure these resources in future. In general, for environmental impacts, less is known about the consequences of large-scale deployment of the C4 grass Miscanthus, compared to short rotation coppice (SRC) willow and poplar, including effects on biodiversity and hydrology and this requires further research. Detailed consideration of GHG mitigation and energy balance for both crop growth and utilization suggest that perennial crops are favoured over annual crops, where energy balances may be poor. Similarly, crops for heat and power generation, especially combined heat and power (CHP), are favoured over the production of liquid biofuels. However, it is recognized that in contrast to heat and power, few alternatives exist for liquid transportation fuels at present and research to improve the efficiency and energy balance of liquid transport fuel production from lignocellulosic sources is a high current priority. Although SRC, and to a lesser extent energy grasses such as Miscanthus, may offer significant benefits for the environment, this potential will only be realized if landscape-scale issues are effectively managed and the whole chain of crop growth and utilization is placed within a regulatory framework where sustainability is a central driver. Land resource in the UK and throughout Europe will limit the contribution that crops can make to biofuel and other renewable targets, providing a strong driver to consider sustainability in a global context.

An increased understanding of leaf area development is important in a number of fields: in food and non-food crops, for example short rotation forestry as a biofuels feedstock, leaf area is intricately linked to biomass productivity; in paleontology leaf shape characteristics are used to reconstruct paleoclimate history. Such fields require measurement of large collections of leaves, with resulting conclusions being highly influenced by the accuracy of the phenotypic measurement process. We have developed LAMINA (Leaf shApe deterMINAtion), a new tool for the automated analysis of images of leaves. LAMINA has been designed to provide classical indicators of leaf shape (blade dimensions) and size (area), which are typically required for correlation analysis to biomass productivity, as well as measures that indicate asymmetry in leaf shape, leaf serration traits, and measures of herbivory damage (missing leaf area). In order to allow Principal Component Analysis (PCA) to be performed, the location of a chosen number of equally spaced boundary coordinates can optionally be returned. We demonstrate the use of the software on a set of 500 scanned images, each containing multiple leaves, collected from a common garden experiment containing 116 clones of Populus tremula (European trembling aspen) that are being used for association mapping, as well as examples of leaves from other species. We show that the software provides an efficient and accurate means of analysing leaf area in large datasets in an automated or semi-automated work flow.

Summary • Limited information on likely supply and spatial yield of bioenergy crops exists for the UK. Here, productivities are reported of poplar (Populus spp.) and willow (Salix spp.) grown as short-rotation coppice (SRC), using data from a large 49-site yield trial network. • A partial least-squares regression technique was used to upscale actual field trial observations across England and Wales. Spatial productivity was then assessed under different land-use scenarios. • Mean modelled yields ranged between 4.9 and 10.7 oven-dry tonnes (odt) ha−1 yr−1. Yields were generally higher in willow than in poplar, reflecting the susceptibility of older poplar genotypes to rust and their tendency for single stem dominance. Replacing 10% of arable land, 20% of improved grassland and 100% of set-aside grassland in England and Wales with the three most productive genotypes would yield 13 Modt of biomass annually (supplying 7% of UK electricity production or 48% of UK combined heat and power (CHP) production). • Results show existing SRC genotypes have the immediate potential to be an important component of a mixed portfolio of renewables and that, in future, as new and improved genotypes become available, higher yields could extend this potential further.

Abstract Gene regulatory and gene co-expression networks are powerful research tools for identifying biological signal within high-dimensional gene expression data. In recent years, research has focused on addressing shortcomings of these techniques with regard to the low signal-to-noise ratio, non-linear interactions and dataset dependent biases of published methods. Furthermore, it has been shown that aggregating networks from multiple methods provides improved results. Despite this, few usable and scalable software tools have been implemented to perform such best-practice analyses. Here, we present Seidr (stylized Seiðr), a software toolkit designed to assist scientists in gene regulatory and gene co-expression network inference. Seidr creates community networks to reduce algorithmic bias and utilizes noise corrected network backboning to prune noisy edges in the networks. Using benchmarks in real-world conditions across three eukaryotic model organisms, Saccharomyces cerevisiae , Drosophila melanogaster , and Arabidopsis thaliana , we show that individual algorithms are biased toward functional evidence for certain gene-gene interactions. We further demonstrate that the community network is less biased, providing robust performance across different standards and comparisons for the model organisms. Finally, we apply Seidr to a network of drought stress in Norway spruce ( Picea abies (L.) H. Krast) as an example application in a non-model species. We demonstrate the use of a network inferred using Seidr for identifying key components, communities and suggesting gene function for non-annotated genes.

Abstract Background Wood represents the majority of the biomass on land and constitutes a renewable source of biofuels and other bioproducts. However, wood is recalcitrant to bioconversion, raising a need for feedstock improvement in production of, for instance, biofuels. We investigated the properties of wood that affect bioconversion, as well as the underlying genetics, to help identify superior tree feedstocks for biorefining. Results We recorded 65 wood-related and growth traits in a population of 113 natural aspen genotypes from Sweden. These traits included three growth and field performance traits, 20 traits for wood chemical composition, 17 traits for wood anatomy and structure, and 25 wood saccharification traits as indicators of bioconversion potential. Glucose release after saccharification with acidic pretreatment correlated positively with tree stem height and diameter and the carbohydrate content of the wood, and negatively with the content of lignin and the hemicellulose sugar units. Most of these traits displayed extensive natural variation within the aspen population and high broad-sense heritability, supporting their potential in genetic improvement of feedstocks towards improved bioconversion. Finally, a genome wide association study (GWAS) revealed 13 genetic loci for saccharification yield (on a whole tree biomass basis), with six of them intersecting with associations for either height or stem diameter of the trees. Conclusions The simple growth traits of stem height and diameter were identified as good predictors of wood saccharification yield in aspen trees. GWAS elucidated the underlying genetics, revealing putative genetic markers for bioconversion of bioenergy tree feedstocks.

A central aim of evolutionary genomics is to identify the relative roles that various evolutionary forces have played in generating and shaping genetic variation within and among species. Here we use whole-genome re-sequencing data to characterize and compare genome-wide patterns of nucleotide polymorphism, site frequency spectrum and population-scaled recombination rates in three species of Populus: P. tremula, P. tremuloides and P. trichocarpa. We find that P. tremuloides has the highest level of genome-wide variation, skewed allele frequencies and population-scaled recombination rates, whereas P. trichocarpa harbors the lowest. Our findings highlight multiple lines of evidence suggesting that natural selection, both due to purifying and positive selection, has widely shaped patterns of nucleotide polymorphism at linked neutral sites in all three species. Differences in effective population sizes and rates of recombination are largely explaining the disparate magnitudes and signatures of linked selection we observe among species. The present work provides the first phylogenetic comparative study at genome-wide scale in forest trees. This information will also improve our ability to understand how various evolutionary forces have interacted to influence genome evolution among related species.

Abstract Recalcitrant adventitious root (AR) development is a major hurdle in propagating commercially important woody plants. Although significant progress has been made to identify genes involved in subsequent steps of AR development, the molecular basis of differences in apparent recalcitrance to form AR between easy-to-root and difficult-to-root genotypes remains unknown. To address this, we generated cambium tissue-specific transcriptomic data from stem cuttings of hybrid aspen, T89 (difficult-to-root) and hybrid poplar OP42 (easy-to-root) and used transgenic approaches to verify the role of several transcription factors (TF) in the control of adventitious rooting. Increased peroxidase activity is positively correlated with better rooting. We found differentially expressed genes encoding Reactive Oxygen Species (ROS) scavenging proteins to be enriched in OP42 compared to T89. A higher number of differentially expressed TF in OP42 compared to T89 cambium cells was revealed by a more intense transcriptional reprograming in the former. PtMYC2 , a potential negative regulator, was less expressed in OP42 compared to T89. Using transgenic approaches, we have demonstrated that PttARF17.1 and PttMYC2.1 negatively regulate adventitious rooting. Our results provide insights into the molecular basis of genotypic differences in AR and implicate differential expression of the master regulator MYC2 as a critical player in this process.

Trees represent the largest terrestrial carbon sink and a renewable source of ligno-cellulose. There is significant scope for yield and quality improvement in these largely undomesticated species, and efforts to engineer new, elite varieties will benefit from an improved understanding of the transcriptional network underlying cambial growth and wood formation. We generated high-spatial-resolution RNA Sequencing data spanning the secondary phloem, vascular cambium and wood forming tissues. The transcriptome comprised 28,294 expressed, previously annotated genes, 78 novel protein-coding genes and 567 long intergenic non-coding RNAs. Most paralogs originating from the Salicaceae whole genome duplication were found to have diverged expression, with the notable exception of those with high expression during secondary cell wall deposition. Co-expression network analysis revealed that the regulation of the transcriptome underlying cambial growth and wood formation comprises numerous modules forming a continuum of active processes across the tissues. The high spatial resolution enabled identification of novel roles for characterised genes involved in xylan and cellulose biosynthesis, regulators of xylem vessel and fiber differentiation and lignification. The associated web resource (AspWood, http://aspwood.popgenie.org) integrates the data within a set of interactive tools for exploring the expression profiles and co-expression network.

Aspen (Populus tremula L.) is a keystone species and a model system for forest tree genomics. We present an updated resource comprising a chromosome-scale assembly, population genetics and genomics data. Using the resource, we explore the genetic basis of natural variation in leaf size and shape, traits with complex genetic architecture. We generated the genome assembly using long-read sequencing, optical and high-density genetic maps. We conducted whole-genome resequencing of the Umeå Aspen (UmAsp) collection. Using the assembly and re-sequencing data from the UmAsp, Swedish Aspen (SwAsp) and Scottish Aspen (ScotAsp) collections we performed genome-wide association analyses (GWAS) using Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) for 26 leaf physiognomy phenotypes. We conducted Assay of Transposase Accessible Chromatin sequencing (ATAC-Seq), identified genomic regions of accessible chromatin, and subset SNPs to these regions, improving the GWAS detection rate. We identified candidate long non-coding RNAs in leaf samples, quantified their expression in an updated co-expression network, and used this to explore the functions of candidate genes identified from the GWAS. A GWAS found SNP associations for seven traits. The associated SNPs were in or near genes annotated with developmental functions, which represent candidates for further study. Of particular interest was a ~177-kbp region harbouring associations with several leaf phenotypes in ScotAsp. We have incorporated the assembly, population genetics, genomics, and GWAS data into the PlantGenIE.org web resource, including updating existing genomics data to the new genome version, to enable easy exploration and visualisation. We provide all raw and processed data to facilitate reuse in future studies.