Effect of Salt Stress on Mutation and Genetic Architecture for Fitness Components in<i>Saccharomyces cerevisiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mutations shape genetic architecture and thus influence the evolvability, adaptation and diversification of populations. Mutations may have different and even opposite effects on separate fitness components, and their rate of origin, distribution of effects and variance-covariance structure may depend on environmental quality. We performed an approximately 1,500-generation mutation-accumulation (MA) study in diploids of the yeast Saccharomyces cerevisiae in stressful (high-salt) and normal environments (50 lines each) to investigate the rate of input of mutational variation (Vm) as well as the mutation rate and distribution of effects on diploid and haploid fitness components, assayed in the normal environment. All four fitness components in both MA treatments exhibited statistically significant mutational variance and mutational heritability. Compared to normal-MA, salt stress increased the mutational variance in growth rate by more than sevenfold in haploids derived from the MA lines. This increase was not detected in diploid growth rate, suggesting masking of mutations in the heterozygous state. The genetic architecture arising from mutation (M-matrix) differed between normal and salt conditions. Salt stress also increased environmental variance in three fitness components, consistent with a reduction in canalization. Maximum-likelihood analysis indicated that stress increased the genomic mutation rate by approximately twofold for maximal growth rate and sporulation rate in diploids and for viability in haploids, and by tenfold for maximal growth rate in haploids, but large confidence intervals precluded distinguishing these values between MA environments. We discuss correlations between fitness components in diploids and haploids and compare the correlations between the two MA environmental treatments.
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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 ».