Patchiness in a microhabitat chip affects evolutionary dynamics of bacterial cooperation
Notice bibliographique
Résumé
Localized interactions are predicted to favour the evolution of cooperation amongst individuals within a population. One important factor that can localize interactions is habitat patchiness. We hypothesize that habitats with greater patchiness (greater edge-to-area ratio) can facilitate the maintenance of cooperation. This outcome is believed to be particularly relevant in pathogenic microbes that can inhabit patchy habitats such as the human respiratory tract. To test this hypothesis in a simple but spatially controlled setting, we designed a transparent microhabitat chip (MHC) with multiple patchiness treatments at the 100 micron scale. The MHC is a closed system that sustains bacterial replication and survival for up to 18 hours, and allows spatial patterns and eco-evolutionary dynamics to be observed undisturbed. Using the opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa, we tracked the growth of wild-type cooperators, which produce the public good pyoverdin, in competition with mutant defectors or cheaters that use, but do not produce, pyoverdin. We found that while defectors on average outperformed cooperators in all habitats, habitat patchiness significantly alleviated the ecological pressure against cooperation due to defection, leading to coexistence. Our results confirmed that habitat-level spatial heterogeneity can be important for cooperation. The MHC enables novel experiments, allows multiple parameters to be precisely varied and studied simultaneously, and will help uncover dynamical features of spatial ecology and the evolution of pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».