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Enregistrement W2531524037 · doi:10.1371/journal.pgen.1006339

High-Throughput Identification of Adaptive Mutations in Experimentally Evolved Yeast Populations

2016· article· en· W2531524037 sur OpenAlexfundno aff
Célia Payen, Anna B. Sunshine, Giang T. Ong, Jamie L. Pogachar, Wei Zhao, Maitreya J. Dunham

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of General Medical SciencesDirectorate for Biological SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchRita Allen FoundationNational Cancer InstituteMarch of Dimes FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyIdentification (biology)ThroughputGeneticsAdaptive evolutionComputational biologyYeastMutationEvolutionary biologyGeneComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-throughput sequencing has enabled genetic screens that can rapidly identify mutations that occur during experimental evolution. The presence of a mutation in an evolved lineage does not, however, constitute proof that the mutation is adaptive, given the well-known and widespread phenomenon of genetic hitchhiking, in which a non-adaptive or even detrimental mutation can co-occur in a genome with a beneficial mutation and the combined genotype is carried to high frequency by selection. We approximated the spectrum of possible beneficial mutations in Saccharomyces cerevisiae using sets of single-gene deletions and amplifications of almost all the genes in the S. cerevisiae genome. We determined the fitness effects of each mutation in three different nutrient-limited conditions using pooled competitions followed by barcode sequencing. Although most of the mutations were neutral or deleterious, ~500 of them increased fitness. We then compared those results to the mutations that actually occurred during experimental evolution in the same three nutrient-limited conditions. On average, ~35% of the mutations that occurred during experimental evolution were predicted by the systematic screen to be beneficial. We found that the distribution of fitness effects depended on the selective conditions. In the phosphate-limited and glucose-limited conditions, a large number of beneficial mutations of nearly equivalent, small effects drove the fitness increases. In the sulfate-limited condition, one type of mutation, the amplification of the high-affinity sulfate transporter, dominated. In the absence of that mutation, evolution in the sulfate-limited condition involved mutations in other genes that were not observed previously-but were predicted by the systematic screen. Thus, gross functional screens have the potential to predict and identify adaptive mutations that occur during experimental evolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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