The Repeatability of Adaptive Radiation During Long-Term Experimental Evolution of Escherichia coli in a Multiple Nutrient Environment
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive radiations occur when a species diversifies into different ecological specialists due to competition for resources and trade-offs associated with the specialization. The evolutionary outcome of an instance of adaptive radiation cannot generally be predicted because chance (stochastic events) and necessity (deterministic events) contribute to the evolution of diversity. With increasing contributions of chance, the degree of parallelism among different instances of adaptive radiations and the predictability of an outcome will decrease. To assess the relative contributions of chance and necessity during adaptive radiation, we performed a selection experiment by evolving twelve independent microcosms of Escherichia coli for 1000 generations in an environment that contained two distinct resources. Specialization to either of these resources involves strong trade-offs in the ability to use the other resource. After selection, we measured three phenotypic traits: 1) fitness, 2) mean colony size, and 3) colony size diversity. We used fitness relative to the ancestor as a measure of adaptation to the selective environment; changes in colony size as a measure of the evolution of new resource specialists because colony size has been shown to correlate with resource specialization; and colony size diversity as a measure of the evolved ecological diversity. Resource competition led to the rapid evolution of phenotypic diversity within microcosms. Measurements of fitness, colony size, and colony size diversity within and among microcosms showed that the repeatability of adaptive radiation was high, despite the evolution of genetic variation within microcosms. Consistent with the observation of parallel evolution, we show that the relative contributions of chance are far smaller and less important than effects due to adaptation for the traits investigated. The two-resource environment imposed similar selection pressures in independent populations and promoted parallel phenotypic adaptive radiations in all independently evolved microcosms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».