Combining experimental evolution and field population assays to study the evolution of host range breadth
Notice bibliographique
Résumé
Adapting to specific hosts often involves trade-offs that limit performance on other hosts. These constraints may either lead to narrow host ranges (i.e. specialists, able to exploit only one host type) or wide host ranges often leading to lower performance on each host (i.e. generalists). Here, we combined laboratory experiments on field populations with experimental evolution to investigate the impact of adaptation to the host on host range evolution and associated performance over this range. We used the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, a model organism for studies on the evolution of specialization. Field mite populations were sampled on three host plant species: tomato, citrus tree and rosebay (Nerium oleander). Testing these populations in the laboratory revealed that tomato populations of mites could exploit tomato only, citrus populations could exploit citrus and tomato whereas Nerium populations could exploit all three hosts. Besides, the wider niche ranges of citrus and Nerium populations came at the cost of low performance on their non-native hosts. Experimental lines selected to live on the same three host species exhibited similar patterns of host range and relative performance. This result suggests that adaptation to a new host species may lead to wider host ranges but at the expense of decreased performance on other hosts. We conclude that experimental evolution may reliably inform on evolution in the field.
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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 ».