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Enregistrement W3185040530 · doi:10.22215/etd/2021-14588

The Effect of Genetic Background and Environment on Plasmid Fitness and Persistence

2021· dissertation· en· W3185040530 sur OpenAlexaff
Amanda Carroll

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmidBiologyExtrachromosomal DNAGeneticsExperimental evolutionGeneSelection (genetic algorithm)Horizontal gene transferGenetic FitnessAntibiotic resistanceEvolutionary biologyHuman evolutionary geneticsGenomeAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is a major threat to public health, which, left unchecked, will have severe impacts on mortality.Plasmids are extrachromosomal DNA elements often capable of self-transmission to new hosts, and often carry AMR determinants.They are frequently deleterious and thus predicted to be lost to purifying selection.However, compensatory evolution, selection, and conjugation of the plasmid can stabilize it within populations, thus helping maintain AMR genes.In this thesis, I assess how bacterial hostplasmid fitness informs the strategies used for plasmid maintenance, compensatory evolution, and parallel evolution in a short-and long-term evolution experiment, as well as the impact of environment on plasmid fitness and resistance.In Chapter 3, I transferred the AMR plasmid pPB29 into six E. coli hosts and measured fitness before evolving each host-plasmid pair for 100 generations without antibiotic selection for the plasmid.I show that conjugation and compensatory evolution both contribute to plasmid maintenance, as conjugation of costly plasmids in mixed culture was frequent, and compensatory evolution was observed occasionally in monoculture.This shows the importance of fitness in determining how plasmids might be maintained within populations.In Chapter 4, I show that the fitness of three E. coli hosts carrying pPB29 increased over 500 generations following selection in varied concentrations of antibiotic, though fitness between cells evolved in those conditions did not vary significantly.I observed parallel evolution from phenotype to nucleotide level changes, with many transcription/translation-related mutations observed, suggesting a potential mechanism for the costliness of pPB29.Finally, in Chapter 5, I constructed six host-plasmid pairs with plasmids encoding either kanamycin or carbapenem resistance.I measured their iii fitness in twelve discrete environments where I varied three factors: the presence/absence of oxygen, pH, and glucose concentration.I found that gene-by-environment interactions were important determinants for fitness, and that environment can mediate resistance in these strains.These results highlight the importance of studying plasmids in a more integrated way, since various factors, like starting fitness, level of plasmid selection, and environment can all act to shape the trajectory of plasmid-carrying strains, and, ultimately, the threat they pose in the fight against AMR. Statement of ContributionThe thesis, "The Effect of Genetic Background and Environment on Plasmid Fitness and Persistence" is comprised of a review paper and three studies.Chapter 2, "Plasmid persistence: costs, benefits, and the plasmid paradox", is a review paper highlighting the main theory and results in the literature about plasmid maintenance.This was written by me with contributions from Dr. Alex Wong.This is a copy of the following paper: Carroll and Wong.2018.Plasmid persistence: costs, benefits, and the plasmid paradox.Can.J.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
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