Experimental evolution of bet hedging under manipulated environmental uncertainty in <i>Neurospora crassa</i>
Notice bibliographique
Résumé
All organisms are faced with environmental uncertainty. Bet-hedging theory expects unpredictable selection to result in the evolution of traits that maximize the geometric-mean fitness even though such traits appear to be detrimental over the shorter term. Despite the centrality of fitness measures to evolutionary analysis, no direct test of the geometric-mean fitness principle exists. Here, we directly distinguish between predictions of competing fitness maximization principles by testing Cohen's 1966 classic bet-hedging model using the fungus Neurospora crassa. The simple prediction is that propagule dormancy will evolve in proportion to the frequency of 'bad' years, whereas the prediction of the alternative arithmetic-mean principle is the evolution of zero dormancy as long as the expectation of a bad year is less than 0.5. Ascospore dormancy fraction in N. crassa was allowed to evolve under five experimental selection regimes that differed in the frequency of unpredictable 'bad years'. Results were consistent with bet-hedging theory: final dormancy fraction in 12 genetic lineages across 88 independently evolving samples was proportional to the frequency of bad years, and evolved both upwards and downwards as predicted from a range of starting dormancy fractions. These findings suggest that selection results in adaptation to variable rather than to expected environments.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».