Experimental evolution of the grain of metabolic specialization in yeast
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation to any given environment may be accompanied by a cost in terms of reduced growth in the ancestral or some alternative environment. Ecologists explain the cost of adaptation through the concept of a trade-off, by which gaining a new trait involves losing another trait. Two mechanisms have been invoked to explain the evolution of trade-offs in ecological systems, mutational degradation, and functional interference. Mutational degradation occurs when a gene coding a specific trait is not under selection in the resident environment; therefore, it may be degraded through the accumulation of mutations that are neutral in the resident environment but deleterious in an alternative environment. Functional interference evolves if the gene or a set of genes have antagonistic effects in two or more ecologically different traits. Both mechanisms pertain to a situation where the selection and the alternative environments are ecologically different. To test this hypothesis, we conducted an experiment in which 12 experimental populations of wild yeast were each grown in a minimal medium supplemented with a single substrate. We chose 12 different carbon substrates that were metabolized through similar and different pathways in order to represent a wide range of ecological conditions. We found no evidence for trade-offs between substrates on the same pathway. The indirect response of substrates on other pathways, however, was consistently negative, with little correlation between the direct and indirect responses. We conclude that the grain of specialization in this case is the metabolic pathway and that specialization appears to evolve through mutational degradation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».