Measuring Microbial Mutation Rates with the Fluctuation Assay
Notice bibliographique
Résumé
Fluctuation assays are widely used for estimating mutation rates in microbes growing in liquid environments. Many cultures are each inoculated with a few thousand cells, each sensitive to a selective marker that can be assayed phenotypically. These parallel cultures grow for many generations in the absence of the phenotypic marker. A subset of cultures is used to estimate the total number of cells at risk of mutations (i.e., the population size at the end of the growth period, or Nt). The remaining cultures are plated onto the selective agar. The distribution of observed resistant mutants among parallel cultures is then used to estimate the expected number of mutational events, m, using a mathematical model. Dividing m by Nt gives the estimate of the mutation rate per locus per generation. The assay has three critical aspects: the chosen phenotypic marker, the chosen volume of parallel cultures, and ensuring that the surface on the selective agar is completely dry before the incubation. The assay is relatively inexpensive and only needs standard laboratory equipment. It is also less laborious than alternative approaches, such as mutation accumulation and single-cell assays. The assay works on organisms that go through many generations rapidly and it depends on assumptions about the fitness effects of markers and cell death. However, recently developed tools and theoretical studies mean these issues can now be addressed analytically. The assay allows mutation rate estimation of different phenotypic markers in cells with different genotypes growing in isolation or in a community. By conducting multiple assays in parallel, assays can be used to study how an organism's environmental context affects spontaneous mutation rate, which is crucial for understanding antimicrobial resistance, carcinogenesis, aging, and evolution.
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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 | 0,000 | 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 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 ».