Experimental Adaptive Radiation in<i>Pseudomonas</i>
Notice bibliographique
Résumé
We studied the importance of selection and constraint in determining the limits of adaptive radiation and the consequences of adaptive radiation in an experimental system. We propagated four replicate lines of the bacterium Pseudomonas fluorescens derived from a single ancestral clone in 95 environments, where growth was limited by the availability of a single carbon source for 1,000 generations. We then assayed the growth of the ancestral clone and the evolved lines in all 95 environments. Evolved lines increased their performance in almost every selection environment and invaded 70% of the novel environments as a direct response to selection. Direct responses tended to be larger in environments where growth was initially poor. Although evolved lines lost the ability to grow on about three substrates that their ancestor could readily grow on, the correlated response to selection was, on average, positive. The correlated response allowed all of our evolved populations to expand their niches and to occupy collectively the remaining novel habitats. This is inconsistent with classical theories of niche evolution. In the most extreme cases, adaptation occurred through "roundabout selection": lineages became adapted to an environment through selection in another environment but not through selection in the environment itself. Our results indicate that mutation accumulation by neutral drift was responsible for generating the majority of costs of adaptation.
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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 ».