Experimental Evolution of <i>Pseudomonas fluorescens</i> in Simple and Complex Environments
Notice bibliographique
Résumé
In complex environments that contain several substitutable resources, lineages may become specialized to consume only one or a few of them. Here we investigate the importance of environmental complexity in determining the evolution of niche width over approximately 900 generations in a chemically defined experimental system. We propagated 120 replicate lines of the bacterium Pseudomonas fluorescens in environments of different complexity by using between one and eight carbon substrates in each environment. Genotypes from populations selected in complex environments evolved greater mean and variance in fitness than those from populations selected in simple environments. Thus, lineages were able to adapt to several substrates simultaneously without any appreciable loss of function with respect to other substrates present in the media. There was greater genetic and genotype-by-environment interaction variance for fitness within populations selected in complex environments. It is likely that genetic variance in populations grown on complex media was maintained because the identity of the fittest genotype varied among carbon substrates. Our results suggest that evolution in complex environments will result neither in narrow specialists nor in complete generalists but instead in overlapping imperfect generalists, each of which has become adapted to a certain range of substrates but not to all.
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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 ».