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Enregistrement W2734572107 · doi:10.1093/gbe/evx116

Adaptive Prediction Emerges Over Short Evolutionary Time Scales

2017· article· en· W2734572107 sur OpenAlexafffund
Adrián López García de Lomana, Amardeep Kaur, Serdar Turkarslan, Karlyn D. Beer, Fred D. Mast, Jennifer J. Smith, John D. Aitchison, Nitin S. Baliga

Notice bibliographique

RevueGenome Biology and Evolution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyOrganismYeastAdaptive evolutionAdaptation (eye)Model organismAdaptive responseComputational biologyGeneticsGeneNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive prediction is a capability of diverse organisms, including microbes, to sense a cue and prepare in advance to deal with a future environmental challenge. Here, we investigated the timeframe over which adaptive prediction emerges when an organism encounters an environment with novel structure. We subjected yeast to laboratory evolution in a novel environment with repetitive, coupled exposures to a neutral chemical cue (caffeine), followed by a sublethal dose of a toxin (5-FOA), with an interspersed requirement for uracil prototrophy to counter-select mutants that gained constitutive 5-FOA resistance. We demonstrate the remarkable ability of yeast to internalize a novel environmental pattern within 50-150 generations by adaptively predicting 5-FOA stress upon sensing caffeine. We also demonstrate how novel environmental structure can be internalized by coupling two unrelated response networks, such as the response to caffeine and signaling-mediated conditional peroxisomal localization of proteins.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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