Spatial Structure of Ecological Opportunity Drives Adaptation in a Bacterium
Notice bibliographique
Résumé
Abundant ecological opportunity is thought to drive adaptation and diversification. The presence of multiple opportunities leads to divergent selection, which can slow adaptation when niche-specific beneficial mutations have antagonistically pleiotropic effects. Alternately, competition for multiple opportunities can generate divergent selection, which leads to high rates of adaptive differentiation. Which outcome occurs may depend on the spatial structure of those ecological opportunities. In a mixture of resources, competition for multiple opportunities can drive divergent selection; however, if each resource is available in a spatially distinct patch, simultaneous competition for multiple opportunities cannot occur. We report the effects of the extent and spatial structure of ecological opportunity on the evolutionary dynamics of populations of Pseudomonas fluorescens over 1,000 generations. We varied the extent of ecological opportunity by varying the number of sugar resources (mannose, glucose, and xylose), and we varied spatial structure by providing resources in either mixtures or spatially distinct patches. We saw that a particularly novel resource (xylose) drove the rate of adaptation when provided in a mixture but had no effect on diversity. Instead, we saw the evolution of a single adaptive strategy that differed with respect to phenotype and degree of specialization, depending on both the extent and the spatial structure of ecological opportunity.
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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 ».