Fitness distribution and transgressive segregation across 40 environments in a hybrid progeny population of the human-pathogenic yeast<i>Cryptococcus neoformans</i>
Notice bibliographique
Résumé
The opportunistic human fungal pathogen Cryptococcus neoformans includes two varieties, C. neoformans var. grubii and C. neoformans var. neoformans, which correspond to serotypes A and D, respectively. Recent population genetic studies revealed that multiple natural hybridizations have occurred recently between these two divergent lineages. However, the biological effects of such hybridizations are little understood. In this study, we used colony size as a proxy for vegetative fitness to examine the phenotypic effects of hybridization between these two lineages in a laboratory cross. Two genetically diverged parental strains that differed in their growth at different temperatures and on different media as well as in their susceptibility to the common antifungal drug fluconazole were chosen. A total of 269 progeny were obtained and their vegetative growth was determined in 40 environments that differed in nutrients, temperature, and fluconazole concentration. Our analyses indicated little evidence for outbreeding depression or heterosis in the average vegetative fitness of the hybrid progeny population. The progeny, each of the three environmental variables, and their two-way, three-way, and four-way interactions all contributed significantly to the overall vegetative fitness variation. Interestingly, a variable number of progeny displayed evidence of transgressive segregation in vegetative fitness among the tested environments. Our study suggests that hybridization could play a significant role in the phenotypic evolution of this important human-pathogenic fungus.
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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 ».