THE DYNAMICS OF DIVERSIFICATION IN EVOLVING PSEUDOMONAS POPULATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Determining the mechanisms that promote the evolution of diversity is a central problem in evolutionary biology. Previous studies have demonstrated that diversification occurs in complex environments and that genotypes specialized on alternative resources can be maintained over short time scales. Here, we describe a selection experiment that has tracked the dynamics of adaptive diversification within selection lines of the asexual bacteria Pseudomonas fluorescens over about 900 generations. We cultured experimental populations from the same two isogenic ancestral strains in simple, single-substrate environments or in complex, four-substrate environments. Following selection we assayed the growth of genotypes from each population on each substrate individually. We estimated mutational heritability, Vm/VE, as 1 x 10(-3) per generation in simple environments and 3 x 10(-3) per generation in complex environments. These values are roughly consistent with estimates reported in other systems. Populations selected in complex environments evolved into genetically diverse communities. Genotypes exhibited greater metabolic differentiation from other genotypes in their own population than to genotypes evolving in other populations, presumably as a result of resource competition. In populations selected in simple environments, little genetic diversity evolved, and genotypes shared very similar phenotypes. Our findings suggest that ecological opportunity provided by environmental complexity plays a major role in the evolution and maintenance of diversity.
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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 ».