Cryptic Fitness Advantage: Diploids Invade Haploid Populations Despite Lacking Any Apparent Advantage as Measured by Standard Fitness Assays
Notice bibliographique
Résumé
Ploidy varies tremendously within and between species, yet the factors that influence when or why ploidy variants are adaptive remains poorly understood. Our previous work found that diploid individuals repeatedly arose within ten replicate haploid populations of Saccharomyces cerevisiae, and in each case we witnessed diploid takeover within ~1800 asexual generations of batch culture evolution in the lab. The character that allowed diploids to rise in frequency within haploid populations remains unknown. Here we present a number of experiments conducted with the goal to determine what this trait (or traits) might have been. Experiments were conducted both by sampling a small number of colonies from the stocks frozen every two weeks (~ 93 generations) during the original experiment, as well through sampling a larger number of colonies at the two time points where polymorphism for ploidy was most prevalent. Surprisingly, none of our fitness component measures (lag phase, growth rate, biomass production) indicated an advantage to diploidy. Similarly, competition assays against a common competitor and direct competition between haploid and diploid colonies isolated from the same time point failed to indicate a diploid advantage. Furthermore, we uncovered a tremendous amount of trait variation among colonies of the same ploidy level. Only late-appearing diploids showed a competitive advantage over haploids, indicating that the fitness advantage that allowed eventual takeover was not diploidy per se but an attribute of a subset of diploid lineages. Nevertheless, the initial rise in diploids to intermediate frequency cannot be explained by any of the fitness measures used; we suggest that the resolution to this mystery is negative frequency-dependent selection, which is ignored in the standard fitness measures used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».