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Enregistrement W3142971625 · doi:10.1101/2021.04.05.438545

Phenotypic heterogeneity is adaptive for microbial populations under starvation

2021· preprint· en· W3142971625 sur OpenAlexafffund
Monika Opalek, Bogna J. Smug, Michael Doebeli, Dominika Wloch‐Salamon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejNarodowym Centrum Nauki
Mots-clésStarvationBiologyPopulationPhenotypeYeastMonocultureCell biologyEcologyGeneticsGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To persist in variable environments populations of microorganisms have to survive periods of starvation and be able to restart cell division in nutrient-rich conditions. Typically, starvation signals initiate a transition to a quiescent state in a fraction of individual cells, while the rest of the cells remain non-quiescent. It is widely believed that, while quiescent cells (Q) help the population to survive long starvation, the non-quiescent cells (NQ) are a side effect of imperfect transition. We analysed regrowth of starved monocultures of Q and NQ cells compared to mixed, heterogeneous cultures in simple and complex starvation environments. Our experiments, as well as mathematical modelling, demonstrate that Q monocultures benefit from better survival during long starvation, and from a shorter lag phase after resupply of rich medium. However, when the starvation period is very short, the NQ monocultures outperform Q and mixed cultures, due to their short lag phase. In addition, only NQ monocultures benefit from complex starvation environments, where nutrient recycling is possible. Our study suggests that phenotypic heterogeneity in starved populations could be a form of bet hedging, which is adaptive when environmental determinants, such as the length of the starvation period, the length of the regrowth phase, and the complexity of the starvation environment vary over time. Importance Non-genetic cell heterogeneity is present in glucose starved yeast populations in the form of quiescent (Q) and nonquiescent (NQ) phenotypes. There is evidence that Q cells help the population to survive long starvation. However, the role of the NQ cell type is not known, and it has been speculated that the NQ phenotype is just a side effect of imperfect transition to the Q phenotype. Here we show that, in contrast, there are ecological scenarios in which NQ cells perform better than monocultures of Q cells or naturally occuring mixed populations containing both Q and NQ. NQ cells benefit when the starvation period is very short and environmental conditions allow nutrient recycling during starvation. Our experimental and mathematical modeling results suggest a novel hypothesis: the presence of both Q and NQ phenotypes within starved yeast populations may reflect a form of bet hedging, where different phenotypes provide fitness advantages depending on environmental conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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