MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969018916 · doi:10.1088/1478-3975/10/2/026001

Stress-induced hypermutation as a physical property of life, a force of natural selection and its role in four thought experiments

2013· article· en· W1969018916 sur OpenAlexaff
Lennart Hilbert

Notice bibliographique

RevuePhysical Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic hypermutationMutation rateEvolvabilityNatural selectionBiologyMutationGeneticsGenomeAdaptation (eye)Replication (statistics)MutantMutation AccumulationSelection (genetic algorithm)GeneNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The independence of genetic mutation rate from selection is central to neo-Darwinian evolutionary theory. However, it has been continuously challenged for more than 30 years by experimental evidence of genetic mutation rate transiently increasing in response to stress (stress-induced hypermutation, SIH). The prominent concept of evolved evolvability (EE) explains that natural selection for strategies more competitive at evolutionary adaptation itself gives rise to mechanisms dynamically adjusting mutation rates to environmental stress. Here, we theoretically investigate the alternative (not mutually exclusive) hypothesis that SIH is an inherent physical property of all genetically reproducing life. We define stress as any condition lowering the capability of utilizing metabolic resources for genome storage and replication. This thermodynamical analysis indicates stress-induced increases in the genetic mutation rate in genome storage and in genome replication as inherent physical properties of genetically reproducing life. Further integrating SIH into an overall organismic thermodynamic budget identifies SIH as a force of natural selection, alongside death rate, replication rate and constitutive mutation rate differences. We execute four thought experiments with a non-recombinant lesion mutant strain to predict experimental observations due to SIH in response to different stresses and stress combinations. We find (1) acceleration of adaptation over models without SIH, (2) possibility of adaptation at high stresses which are not explicable by mutation in genome replication alone and (3) different adaptive potential under high growth-inhibiting versus high lethal stresses. The predictions are directly comparable to culture experiments (colony size time courses, antibacterial resistance assay and occurrence of lesion-reversion mutant colonies) and genome sequence analysis. Considering suggestions of drug-mediated disruption of SIH and attempts to target mutation-associated sites with chemotherapeutic agents to prevent resistance, our findings seem to be relevant knowledge for resistance-averse drug development and administration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical BiologyMême sujetEvolution and Genetic DynamicsTravaux en français237 207