Abstract Despite the importance in understanding the impact of climate change, the genetics of rapid response to changing environments and its role in adaptive evolution remains elusive. Here, we studied flowering time response to environment changes using 514 Arabidopsis thaliana worldwide accessions with re-sequencing genomes and flowering time measurements from ten unique environments with variable temperature, drought, daylight and competition stresses. We revealed a polygenic basis of flowering time mean and plasticity, underpinned by 52 mean and plasticity QTL. Widespread interaction between mean QTL, polygenic background and surrounding environments considerably altered the amount of additive genetic variance and allelic effects of detected QTL. This caused variability in phenotype plasticity and across environment variation in genetic variance, resulting in rapid flowering time response to environment perturbations. In addition, the plastic alleles showed a higher correlation with the environment factors than that from randomly sampled alleles, suggesting a potential role in climate adaptation. We therefore proposed a polygenic interaction model, whereby large effect QTL and polygenic background simultaneously interacted with the surrounding environment, underlying rapid response to changing environments. Results from our study thus provided deeper insights into the genetics of plasticity, with potential benefit in genomic selection of crops in heterogeneous environments and predicting changes in species distribution and the evolutionary trajectory of wild populations.

Abstract Nicotiana tabacum is a model organism in plant molecular and pathogenic research and has significant potential in the production of biofuels and active pharmaceutical compounds in synthetic biology. Because of the large allotetraploid genome of tobacco, its genomic features, genetic diversity and genetic regulation of many complex traits remain unknown. In this study, we present a nearly complete chromosome-scale assembly of N. tabacum and provide evidence that homoeologous exchange between subgenomes and epigenetic remodelling are likely mechanisms of genome stabilization and subgenome coordination following polyploidization. By leveraging GenBank-scale sequencing and phenotyping data from 5196 lines, geography at the continent scale, rather than types assigned on the basis of curing crop practices, was found to be the most important correlate of genetic structure. Using 178 marker□trait associations detected in genome-wide association analysis, a reference genotype-to-phenotype map was built for 39 morphological, developmental, and disease-resistance traits. A novel gene, auxin response factor 9 ( Arf9 ), associated with wider leaves after being knocked out, was fine-mapped to a single nucleotide polymorphism (SNP). This point mutation alters the translated amino acid from Ala 203 to Pro 203 , likely preventing homodimer formation during DNA binding. Our analysis also revealed signatures of positive and polygenic selection for multiple traits during the process of selective breeding. Overall, this study demonstrated the power of leveraging GenBank genomics to gain insights into the genomic features, genetic diversity, and regulation of complex traits in N. tabacum , laying a foundation for future research on plant functional genomics, crop breeding, and the production of biopharmaceuticals and biofuels.

Abstract By analyzing 1771 RNA-seq datasets from seven tissues in a maize diversity panel, we explored the landscape of multi-tissue transcriptome variation and evolution patterns of tissue-specific genes, and built a comprehensive multi-tissue gene regulation atlas to understand the genetic regulation of maize complex trait. Using transcriptome-wide association analysis, we linked tissue-specific expression variation of 45 genes to variation of 11 agronomic traits. Through integrative analyses of tissue-specific gene regulatory variation with genome-wide association studies, we detected relevant tissue types and candidate genes for a number of agronomic traits, including leaf during the day for anthesis-silking interval ( GRMZM2G093210 ), leaf during the day for kernel Zeinoxanthin level ( GRMZM2G143202 ), and root for ear height ( GRMZM2G700665 ), highlighting the contribution from tissue-specific gene expression to variation of agronomic trait. Our findings provide novel insights into the genetic and biological mechanisms underlying complex traits in maize, and the multi-tissue regulatory atlas serves as a primary source for biological interpretation, functional validation, and genomic improvement of maize.

Photosynthesis is the most important reaction underlying carbon fixation. Despite its potential in boosting carbon assimilation, nature variations underlying genes in photosynthesis pathway and their role in adaptive traits variation remains elusive. In this study, we investigated the genetic, transcriptomic variation of 1103 genes in photosynthesis associated pathways, including 82 photosynthesis core genes, 24 plastid-encoded RNA polymerase related genes, 2 nucleus-encoded RNA polymerase-related genes, 34 photomorphogenesis-related genes, 40 genes involved in transcription and translation (TAC) and 938 other nuclear-encoded chloroplast-targeted genes. By de novo assembling the chloroplast genomes of 28 representative accessions and leveraging whole-genome, transcriptome sequencing data from the 1001 Genome Project, we revealed extensive natural genetic and transcriptome variations these genes in worldwide Arabidopsis thaliana population. 34.0% of them were identified with regulatory variations in expression quantitative locus mapping (eQTL) mapping, including key components of Rubisco (RBCS1B, RBCS2B), and Rubisco activase (RCA). Genome-wide and transcriptome-wide association analysis (GWAS/TWAS) showed that these genetic and transcriptomic variations made considerable contribution to variation of adaptive traits. Overall, our study provides insight into the natural genetic variation of these genes among worldwide Arabidopsis thaliana accessions and their role in complex traits variation and adaptation.

Abstract Phenotypic plasticity is the property of a given genotype to produce multiple phenotypes in response to changing environmental conditions. Understanding the genetic basis of phenotypic plasticity and establishing a predictive model is highly relevant for future agriculture under changing climate. Here, we investigated the genetic basis of leaf width plasticity in a tobacco MAGIC population across four different environments. Environmental changes not only resulted in differences in leaf width mean but also in leaf width plasticity. A total of 45 QTL were identified, including 14 QTL for leaf width mean and 43 for leaf width plasticity, with 12 overlap. Changes in the environment affected the magnitude of several QTL, thereby influencing phenotypic plasticity. We identified a QTL, qLW14, associated with leaf width plasticity and leaf width mean at Zhucheng, but had no significant impact at Guiyang, indicating that changes in the environment contributed to variations in leaf width plasticity. By integrating genetic diversity, environmental variation, and their interactions into a unified model, we were able to build a model for cross-environment predictions, and improved prediction accuracy by 7.2%. Overall, this study reveals complex genetic basis involving multiple alleles, and genotype interactions underlying variations of leaf width mean and plasticity. These findings contribute to assessing the role of plasticity in responding to climate or other environmental changes.