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Enregistrement W2540333892 · doi:10.1101/084467

Ploidy tug-of-war: evolutionary and genetic environments influence the rate of ploidy drive in a human fungal pathogen

2016· preprint· en· W2540333892 sur OpenAlexfundno aff
Aleeza C. Gerstein, Heekyung Lim, Judith Berman, Meleah A. Hickman

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Minnesota
Mots-clésPloidyBiologyGenome sizePolyploidGenomeGeneticsEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Variation in baseline ploidy is seen throughout the tree of life, yet the factors that determine why one ploidy level is selected over another remain poorly understood. Experimental evolution studies using asexual fungal microbes with manipulated ploidy levels intriguingly reveals a propensity to return to the historical baseline ploidy, a phenomenon that we term ‘ploidy drive’. We evolved haploid, diploid, and polyploid strains of the human fungal pathogen Candida albicans under three different nutrient limitation environments to test whether these conditions, hypothesized to select for low ploidy levels, could counteract ploidy drive. Strains generally maintained or acquired smaller genome sizes in minimal medium and under phosphorus depletion compared to in a complete medium, while mostly maintained or acquired increased genome sizes under nitrogen depletion. Surprisingly, improvements in fitness often ran counter to changes in total nuclear genome size; in a number of scenarios lines that maintained their original genome size often increased in fitness more than lines that converged towards diploidy. Combined, this work demonstrates a role for both the environment and genotype in determination of the rate of ploidy drive, and highlights questions that remain about the force(s) that cause genome size variation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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