Genomics of experimental diversification of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> in cystic fibrosis lung-like conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pseudomonas aeruginosa is among the most problematic opportunistic pathogens for adults with cystic fibrosis (CF), causing repeated and resilient infections in the lung and surrounding airways. Evidence suggests that long-term infections are associated with diversification into specialized types but the underlying cause of that diversification and the effect it has on the persistence of infections remains poorly understood. Here, we use evolve and resequence experiments to investigate the genetic changes accompanying rapid, de novo phenotypic diversification in lab environments designed to mimic two aspects of human lung ecology: spatial structure and complex nutritional content. After ∼220 generations of evolution, we find extensive genetic variation present in all environments, including those that most closely resemble the CF lung, attributable to a combination of high mutation supply rates resulting from large population sizes and the complex ecological conditions imposed by resource complexity and spatial structure. We use the abundance and frequency of nonsynonymous and synonymous mutations to estimate the ratio of mutations that are selectively neutral (hitchhikers) to those that are under selection (drivers). A significantly lower proportion of driver mutations in spatially structured populations suggests that reduced dispersal generates subpopulations with reduced effective population size, decreasing the supply of beneficial mutations and causing more divergent evolutionary trajectories. The genes most commonly mutated tend to impact regulatory functions linked to a range of CF-associated phenotypes, including one gene that confers antibiotic resistance despite the absence of antibiotic selection in our experiment, but do not appear to be specific to CF-like conditions arising from antimicrobial treatment, immune system suppression, or competition from other microbial species. Our results are consistent with models of adaptation that see the first mutations fixed during adaptation to a stressful environment being those that are broadly beneficial across a range of environments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».