Abstract Water deficit is a major limiting factor for wheat ( Triticum sp.) development and productivity. One approach to increase water stress adaptation in wheat is incorporating novel alleles from the drought-adapted wheat progenitor, wild emmer ( T. turgidum ssp. dicoccoides ). We explored this idea in the context of vegetative growth by examining the phenotypic consequence of a series of wild emmer ( acc . Zavitan) introgressions into elite durum wheat ( cv . Svevo) under water-limited conditions. Using image-based phenotyping we cataloged divergent (from Svevo) growth responses to water stress ranging from high plasticity to high stability among the introgression lines. We identified an introgression line (IL20) that exhibits a highly plastic response to water stress by shifting its root-to-shoot biomass ratio for detailed characterization. By combining genotypic information with root transcriptome analysis, we propose several candidate genes (including a root-specific kinase) that can confer the shoot-to-root carbon resource allocation in IL20 under water stress. Discovery of high plasticity trait in IL20 in response to water stress highlights the potential of wild introgressions for enhancing stress adaptation via mechanisms that may be absent or rare in elite breeding material.

Abstract Drought intensity as experienced by plants depends upon soil moisture status and atmospheric variables such as temperature, radiation, and air vapour pressure deficit (VPD). Although the role of shoot architecture with these edaphic and atmospheric factors is well-characterized, the extent to which shoot and root dynamic interactions as a continuum are controlled by genotypic variation is less known. Here, we targeted these interactions using a wild emmer introgression line (IL20) with a distinct drought-induced shift in the shoot-to-root ratio and its drought-sensitive recurrent parent Svevo. Using a gravimetric platform, we show that IL20 maintained higher root water influx and gas exchange under drought stress, which supported a greater growth. Interestingly, the advantage of IL20 in root water influx and transpiration was expressed earlier during the daily diurnal cycle under lower VPD and therefore supported higher transpiration efficiency. Application of structural equation model indicates that under drought, VPD and radiation are antagonistic to transpiration rate, whereas the root water influx operates as feedback for the higher atmospheric responsiveness of leaves. Collectively, our results suggest that a drought-induced shift in root-to-shoot ratio can improve plant water uptake potential in a short preferable time window determined by both water and atmospheric parameters.

SUMMARY Studying the genetic basis of leaf wax composition and its correlation with leaf cuticular conductance ( g c ) is crucial for improving crop water-use efficiency. The leaf cuticle, which comprises a cutin matrix and various waxes, functions as an extracellular hydrophobic layer, protecting against water loss upon stomatal closure. To address the limited understanding of genes associated with the natural variation of leaf cuticular waxes and their connection to g c , we conducted statistical genetic analyses using leaf transcriptomic, metabolomic, and physiological data sets collected from a maize ( Zea mays L.) panel of ∼300 inbred lines. Through a random forest analysis with 60 cuticular wax traits, it was shown that high molecular weight wax esters play an important role in predicting g c . Integrating results from genome-wide and transcriptome-wide studies (GWAS and TWAS) via a Fisher’s combined test revealed 231 candidate genes detected by all three association tests. Among these, 11 genes exhibit known or predicted roles in cuticle-related processes. Throughout the genome, multiple hotspots consisting of GWAS signals for several traits from one or more wax classes were discovered, identifying four additional plausible candidate genes and providing insights into the genetic basis of correlated wax traits. Establishing a partially shared genetic architecture, we identified 35 genes for both g c and at least one wax trait, with four considered plausible candidates. Our study uncovered the genetic control of maize leaf waxes, establishing a link between wax composition and g c , with implications for potentially breeding more water-use efficient maize. SIGNIFICANCE STATEMENT We exploited natural variation in the abundance of maize leaf cuticular waxes to identify genetic determinants of wax composition and its relationship to cuticle function as a barrier against water loss. We identified a set of strongly supported candidate genes with plausible functions in cuticular wax biosynthesis or deposition and added to the evidence for wax esters as the most important wax for water barrier function, offering new tools for modification of cuticle-dependent traits.

Abstract To meet the ever-growing global population necessities, it is needed to identify climate change-relevant plant traits to integrate into breeding programs. Developing new tools for fast and accurate estimation of chlorophyll parameters, chlorophyll a (Chl-a), chlorophyll b (Chl-b) content, and their ratio (Chl-a/b), can promote breeding programs of wheat with enhanced climate adaptively. Spectral reflectance of leaves is affected by changes in pigments concentration and can be used to estimate chlorophyll parameters. The current study identified and validated the top spectral indices known and developed new vegetation indices (VIs) for Chl-a and Chl-b content estimation and used them to non-destructively estimate Chl-a/b values and compare them to hyperspectral estimations. Three wild emmer introgression lines, with contrasting drought stress responsiveness dynamics, were selected. Well and limited irrigation irrigation regimes were applied. The wheat leaves were spectrally measured with a handheld spectrometer to acquire their reflectance at the 330 to 790 nm range. Regression models based on calculated VIs as well as all hyperspectral curves were calibrated and validated against chlorophyll extracted values. The developed VIs resulted in high accuracy of Chl-a and Chl-b estimation allowing indirect non-destructive estimation of Chl-a/b with root mean square error (RMSE) values that could fit 6 to 10 times in the range of the measured values. They also performed similarly to the hyperspectral models. Altogether, we present here a new tool for a non-destructive estimation of Chl-a/b which can serve as a basis for future breeding efforts of climate-resilience wheat as well as other crops.