Evolution of Bacterial Gene Transfer Agents
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial gene transfer agents (GTAs) are small virus-like particles that package DNA fragments and inject them into cells. They are encoded by gene clusters resembling defective prophages, with genes for capsid head and tail components. These gene clusters are usually assumed to be maintained by selection for the benefits of GTA-mediated recombination, but this has never been tested. We rigorously examined the potential benefits of GTA-mediated recombination, considering separately transmission of GTA-encoding genes and recombination of all chromosomal genes. In principle GTA genes could be directly maintained if GTA particles spread them to GTA– cells often enough to compensate for the loss of GTA-producing cells. However careful bookkeeping showed that losses inevitably exceed gains for two reasons. First, cells must lyse to release particles to the environment. Second, GTA genes are not preferentially replicated before DNA is packaged. A simulation model was then used to search for conditions where recombination of chromosomal genes makes GTA+ populations fitter than GTA– populations. Although the model showed that both synergistic epistasis and some modes of regulation could generate fitness benefits large enough to overcome the cost of lysis, these benefits neither allowed GTA+ cells to invade GTA– populations, nor allowed GTA+ populations to resist invasion by GTA– cells. Importantly, the benefits depended on highly improbable assumptions about the efficiencies of GTA production and recombination. Thus the selective benefits that maintain GTA gene clusters over many millions of years must arise from consequences other than transfer of GTA genes or recombination of chromosomal genes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».