Mapping the Fitness Landscape of Gene Expression Uncovers the Cause of Antagonism and Sign Epistasis between Adaptive Mutations
Notice bibliographique
Résumé
How do adapting populations navigate the tensions between the costs of gene expression and the benefits of gene products to optimize the levels of many genes at once? Here we combined independently-arising beneficial mutations that altered enzyme levels in the central metabolism of Methylobacterium extorquens to uncover the fitness landscape defined by gene expression levels. We found strong antagonism and sign epistasis between these beneficial mutations. Mutations with the largest individual benefit interacted the most antagonistically with other mutations, a trend we also uncovered through analyses of datasets from other model systems. However, these beneficial mutations interacted multiplicatively (i.e., no epistasis) at the level of enzyme expression. By generating a model that predicts fitness from enzyme levels we could explain the observed sign epistasis as a result of overshooting the optimum defined by a balance between enzyme catalysis benefits and fitness costs. Knowledge of the phenotypic landscape also illuminated that, although the fitness peak was phenotypically far from the ancestral state, it was not genetically distant. Single beneficial mutations jumped straight toward the global optimum rather than being constrained to change the expression phenotypes in the correlated fashion expected by the genetic architecture. Given that adaptation in nature often results from optimizing gene expression, these conclusions can be widely applicable to other organisms and selective conditions. Poor interactions between individually beneficial alleles affecting gene expression may thus compromise the benefit of sex during adaptation and promote genetic differentiation.
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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 ».