The SHAPE of logistic growth shows that serial passaging biases fixation probability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forward time simulation tool rSHAPE (R-package for Simulated Haploid Asexual Population Evolution) was designed to complement the theoretical and empirical study of evolution. Included with rSHAPE are functions to programmatically build, run, and initially process results of an evolutionary experiment defined by the range of experimental conditions. As experimental evolution often studies both the emergence and fate of de novo mutants, I validated rSHAPE by confirming its ability to replicate seminal theoretical expectations concerning changes in fitness through time and the fixation probability of mutants. As an example of how rSHAPE can support both theoretical and empirical research, I applied rSHAPE to study how the laboratory protocol of serial passaging, common in microbial experimental evolution, affects the fixation probability of de novo mutants. Unlike related theoretical work which modelled growth as effectively exponential (Wahl et al. , 2002), this study considered populations experiencing logistic growth which is common to microbes undergoing serial passaging. In contrast to exponential growth, when a population undergoes logistic growth the probability of a mutant arising and eventually fixing depends upon when a mutant arises during a growth phase. Users can download software and documentation for rSHAPE through CRAN at https://cran.r-project.org/web/packages/rSHAPE/index.html , or via GitHub at https://www.github.com/Jdench/SHAPE_library/ .
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 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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».