Positive epistasis between co-infecting plasmids promotes plasmid survival in bacterial populations
Notice bibliographique
Résumé
Plasmids have a key role in the horizontal transfer of genes among bacteria. Although plasmids are catalysts for bacterial evolution, it is challenging to understand how they can persist in bacterial populations over the long term because of the burden they impose on their hosts (the 'plasmid paradox'). This paradox is especially perplexing in the case of 'small' plasmids, which are unable to self-transfer by conjugation. Here, for the first time, we investigate how interactions between co-infecting plasmids influence plasmid persistence. Using an experimental model system based on interactions between a diverse assemblage of 'large' plasmids and a single small plasmid, pNI105, in the pathogenic bacterium Pseudomonas aeruginosa, we demonstrate that positive epistasis minimizes the cost associated with carrying multiple plasmids over the short term and increases the stability of the small plasmid over a longer time scale. In support of these experimental data, bioinformatic analysis showed that associations between small and large plasmids are more common than would be expected owing to chance alone across a range of families of bacteria; more generally, we find that co-infection with multiple plasmids is more common than would be expected owing to chance across a wide range of bacterial phyla. Collectively, these results suggest that positive epistasis promotes plasmid stability in bacterial populations. These findings pave the way for future mechanistic studies aimed at elucidating the molecular mechanisms of plasmid-plasmid interaction, and evolutionary studies aimed at understanding how the coevolution of plasmids drives the spread of plasmid-encoded traits.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».