The role of multilevel selection in host microbiome evolution
Notice bibliographique
Résumé
Animals are associated with a microbiome that can affect their reproductive success. It is, therefore, important to understand how a host and its microbiome coevolve. According to the hologenome concept, hosts and their microbiome form an integrated evolutionary entity, a holobiont, on which selection can potentially act directly. However, this view is controversial, and there is an active debate on whether the association between hosts and their microbiomes is strong enough to allow for selection at the holobiont level. Much of this debate is based on verbal arguments, but a quantitative framework is needed to investigate the conditions under which selection can act at the holobiont level. Here, we use multilevel selection theory to develop such a framework. We found that selection at the holobiont level can in principle favor a trait that is costly to the microbes but that provides a benefit to the host. However, such scenarios require rather stringent conditions. The degree to which microbiome composition is heritable decays with time, and selection can only act at the holobiont level when this decay is slow enough, which occurs when vertical transmission is stronger than horizontal transmission. Moreover, the host generation time has to be short enough compared with the timescale of the evolutionary dynamics at the microbe level. Our framework thus allows us to quantitatively predict for what kind of systems selection could act at the holobiont level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».