Negative frequency-dependent selection and asymmetrical transformation stabilise multi-strain bacterial population structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Streptococcus pneumoniae can be split into multiple strains, each with a characteristic combination of core and accessory genome variation, able to co-circulate and compete within the same hosts. Previous analyses of epidemiological datasets suggested the short-term vaccine-associated dynamics of S. pneumoniae strains may be mediated through multi-locus negative frequency-dependent selection (NFDS), acting to maintain accessory loci at equilibrium frequencies. To test whether this model could explain how such multi-strain populations were generated, it was modified to incorporate recombination. The outputs of simulations featuring symmetrical recombination were compared with genomic data on locus frequencies and distributions between genotypes, pairwise genetic distances and tree shape. These demonstrated NFDS prevented the loss of variation through neutral drift, but generated unstructured populations of diverse isolates. Making recombination asymmetrical, favouring deletion of accessory loci over insertion, alongside multi-locus NFDS significantly improved the fit to genomic data. In a population at equilibrium, structuring into multiple strains was stable due to outbreeding depression, resulting from recombinants with reduced accessory genomes having lower fitness than their parental genotypes. As many bacteria inhibit the integration of insertions into their chromosomes, this combination of asymmetrical recombination and multi-locus NFDS may underlie the co-existence of strains within a single ecological niche.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».