Modeling functional specialization of a cell colony under different fecundity and viability rates and resource constraint
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Notice bibliographique
Résumé
The emergence of functional specialization is a core problem in biology. In this work we focus on the emergence of reproductive (germ) and vegetative viability-enhancing (soma) cell functions (or germ-soma specialization). We consider a group of cells and assume that they contribute to two different evolutionary tasks, fecundity and viability. The potential of cells to contribute to fitness components is traded off. As embodied in current models, the curvature of the trade-off between fecundity and viability is concave in small-sized organisms and convex in large-sized multicellular organisms. We present a general mathematical model that explores how the division of labor in a cell colony depends on the trade-off curvatures, a resource constraint and different fecundity and viability rates. Moreover, we consider the case of different trade-off functions for different cells. We describe the set of all possible solutions of the formulated mathematical programming problem and show some interesting examples of optimal specialization strategies found for our objective fitness function. Our results suggest that the transition to specialized organisms can be achieved in several ways. The evolution of Volvocalean green algae is considered to illustrate the application of our model. The proposed model can be generalized to address a number of important biological issues, including the evolution of specialized enzymes and the emergence of complex organs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle