ADAPTIVE LANDSCAPES IN EVOLVING POPULATIONS OF PSEUDOMONAS FLUORESCENS
Notice bibliographique
Résumé
The repeatability of adaptive evolution depends on the ruggedness of the underlying adaptive landscape. We contrasted the relative ruggedness of two adaptive landscapes by measuring the variance in fitness and metabolic phenotype within and among genetically distinct strains of Pseudomonas fluorescens in two environments differing only in the carbon source provided (glucose vs. xylose). Fitness increased in all lines, plateauing in one environment but not the other. The pattern of variance in fitness among replicate lines was unique to the selection environment; it increased over the course of the experiment in xylose but not in glucose. Metabolic phenotypes displayed two results: (1) populations adapted via changes that were distinctive to their selection environment, and (2) endpoint phenotypes were less variable in glucose than in xylose. These results indicate that although the response to selection is highly repeatable at the level of fitness, the underlying genetic routes taken were different for each environment and more variable in xylose. We suggest that this reflects a more rugged adaptive landscape in xylose compared to glucose. Our study demonstrates the utility of using replicate selection lines with different evolutionary starting points to try and quantify the relative ruggedness of adaptive landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».