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Enregistrement W3027037305 · doi:10.1093/ve/veaa042

When to be temperate: on the fitness benefits of lysis vs. lysogeny

2020· article· en· W3027037305 sur OpenAlexaff
Guanlin Li, Michael H. Cortez, Jonathan Dushoff, Joshua S. Weitz

Notice bibliographique

RevueVirus Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSimons Foundation
Mots-clésLytic cycleLysogenic cycleBiologyProphageBacteriophageTemperatenessGenomeHuman viromeLysogenGeneticsContext (archaeology)VirusVirologyEvolutionary biologyMicrobiologyGeneEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial viruses, that is 'bacteriophage' or 'phage', can infect and lyse their bacterial hosts, releasing new viral progeny. In addition to the lytic pathway, certain bacteriophage (i.e. 'temperate' bacteriophage) can also initiate lysogeny, a latent mode of infection in which the viral genome is integrated into and replicated with the bacterial chromosome. Subsequently, the integrated viral genome, that is the 'prophage', can induce and restart the lytic pathway. Here, we explore the relationship among infection mode, ecological context, and viral fitness, in essence asking: when should viruses be temperate? To do so, we use network loop analysis to quantify fitness in terms of network paths through the life history of an infectious pathogen that start and end with infected cells. This analysis reveals that temperate strategies, particularly those with direct benefits to cellular fitness, should be favored at low host abundances. This finding applies to a spectrum of mechanistic models of phage-bacteria dynamics spanning both explicit and implicit representations of intra-cellular infection dynamics. However, the same analysis reveals that temperate strategies, in and of themselves, do not provide an advantage when infection imposes a cost to cellular fitness. Hence, we use evolutionary invasion analysis to explore when temperate phage can invade microbial communities with circulating lytic phage. We find that lytic phage can drive down niche competition amongst microbial cells, facilitating the subsequent invasion of latent strategies that increase cellular resistance and/or immunity to infection by lytic viruses-notably this finding holds even when the prophage comes at a direct fitness cost to cellular reproduction. Altogether, our analysis identifies broad ecological conditions that favor latency and provide a principled framework for exploring the impacts of ecological context on both the short- and long-term benefits of being temperate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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