Abstract

Predicting tree frost tolerance is critical to select adapted species according to both the current and predicted future climate. The relative change in water to carbohydrate ratio is a relevant trait to predict frost acclimation in branches from many tree species. The objective of this study is to demonstrate the interspecific genericity of this approach across nine tree species. In the studied angiosperm species, frost hardiness dynamics were best correlated to a decrease in water content at the early stage of acclimation (summer and early autumn). Subsequently, frost hardiness dynamics were more tightly correlated to soluble carbohydrate contents until spring growth resumption. Based on different model formalisms, we predicted frost hardiness at different clade levels (angiosperms, family, genus and species) with high to moderate accuracy (1.5–6.0 °C root mean squared error (RMSE)) and robustness (2.8–6.1 °C prediction RMSE). The TOT model, taking all soluble carbohydrate and polyols into account, was more effective and adapted for large scale studies aiming to explore frost hardiness across a wide range of species. The ISC model taking the individual contribution of each soluble carbohydrate molecule into account was more efficient at finer scale such as family or species. The ISC model performance also suggests that the role of solutes cannot be reduced to a ‘bulk’ osmotic effect as could be computed if all of them were located in a single, common, compartment. This study provides sets of parameters to predict frost hardiness in a wide range of species, and clues for targeting specific carbohydrate molecules to improve frost hardiness.

中文翻译：

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碳水化合物和水含量的季节性变化预测了各种温带树种的抗冻性动态

摘要

预测树木耐霜性对于根据当前和预测的未来气候选择适应物种至关重要。水与碳水化合物比例的相对变化是预测许多树种树枝霜冻驯化的相关特征。本研究的目的是证明这种方法在九种树种中的种间通用性。在所研究的被子植物物种中，抗寒性动态与适应早期（夏季和初秋）的含水量减少最相关。随后，在春季恢复生长之前，抗冻性动态与可溶性碳水化合物含量更紧密地相关。基于不同的模型形式，我们以高到中等的准确度预测了不同进化枝水平（被子植物、科、属和种）的抗冻性 (1. 5–6.0 °C 均方根误差 (RMSE)）和稳健性（2.8–6.1 °C 预测 RMSE）。考虑到所有可溶性碳水化合物和多元醇的 TOT 模型更有效，适用于旨在探索各种物种的抗冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。0 °C 均方根误差 (RMSE)）和稳健性（2.8–6.1 °C 预测 RMSE）。考虑到所有可溶性碳水化合物和多元醇的 TOT 模型更有效，适用于旨在探索各种物种的抗冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。0 °C 均方根误差 (RMSE)）和稳健性（2.8–6.1 °C 预测 RMSE）。考虑到所有可溶性碳水化合物和多元醇的 TOT 模型更有效，适用于旨在探索各种物种的抗冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。将所有可溶性碳水化合物和多元醇考虑在内，更有效，更适用于旨在探索各种物种的抗霜冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。将所有可溶性碳水化合物和多元醇考虑在内，更有效，更适用于旨在探索各种物种的抗霜冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗寒性，并提供了针对特定碳水化合物分子以提高抗寒性的线索。更有效，适用于旨在探索各种物种的抗霜冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。更有效，适用于旨在探索各种物种的抗霜冻性的大规模研究。考虑到每个可溶性碳水化合物分子的个体贡献的 ISC 模型在更精细的规模（例如家庭或物种）上更有效。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。ISC 模型性能还表明，如果所有溶质都位于一个单一的、共同的隔间中，那么溶质的作用不能被简化为“大量”渗透效应。这项研究提供了一组参数来预测各种物种的抗冻性，以及针对特定碳水化合物分子以提高抗冻性的线索。