Why Cyanobacteria Produce Toxins? Evolutionary Game Theory Suggests the Key
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria are a source of potent toxins among which the microcystin (a hepatotoxic peptide encoded by the mcy gene cluster of Microcystis spp.) is a frequent cause of poisoning in inland waters worldwide. Although the molecular basis of microcystin production is known, its role is still unknown. It was suggested that microcystin production have a metabolic cost that could be offset by some benefit (e.g. protection from grazing). We check that: i) microcystin-producing and non-producing strains occurs simultaneously in the Microcystis spp. blooms, ii) evolutionary forces (mutation, genetic drift) control frequencies of microcystin production and non-production strains, and iii) microcystin producing strains have diminished fitness compared with non-producing strains. We employ evolutionary game theory to explain the maintaining of microcystin-producing genotypes in natural populations of Microcystis spp. A two-strategy (to produce or not microcystin), two-players game of cooperators (microcystin-producing genotypes) and cheaters (non-producing genotypes) explains the coexistence of both genotypes in the same bloom. A bloom composed mostly by the microcystin-producing “cooperators” genotype, the “temptation of defection” (increase of non-producing genotypes) is counteracted by kin selection, which enable that natural selection can favour the cooperators. The closest related individuals occur within cyanobacteria blooms, cyanobacteria reproduces asexually providing sets of clones.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».