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Enregistrement W4313854856 · doi:10.22541/au.167330464.48160133/v1

The robustness of thermal performance curves limits adaptation in growth rate of wild bacterial strains

2023· preprint· en· W4313854856 sur OpenAlexaff
Azenor Bideault, Stéphanie Préfontaine, Matthieu Barbier, Michel Loreau, Dominique Gravel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Experimental evolutionGrowth rateRobustness (evolution)ThermalBiologyGrowth curve (statistics)Biological systemEvolutionary biologyStatisticsGeneticsThermodynamicsMathematicsPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal adaptation of organisms is a property emerging from the complex interplay of biophysical constraints and selective forces. The shape of thermal performance curves has been well investigated but we lack knowledge of how they may evolve. Two extreme cases can be expected: i) under the hypothesis of local adaptation, species should shift their thermal performance curves and have an optimum at the temperature at which they evolve, or ii) under the hypothesis of thermodynamical constraints, universal biophysical rules dictate a fixed performance curve with an optimum at warm temperatures. We perform an evolutionary experiment to test these two hypotheses on the thermal response of bacteria growth rate, expecting a strong evolutionary response of the thermal performance curve. We use four wild bacterial strains and allow them to evolve at ten different temperatures (ranging from 8.5 to 40°C) to subsequently measure their growth rate at these ten temperatures. We investigate the difference in growth rate between evolved lines and their ancestors. We observe signs of adaptation, as growth rates of evolved and ancestral strains exhibit small but significant differences. Our analysis shows however that the shape of the thermal performance curves does not systematically vary between evolved and ancestral strains, and none of the evolved lines have an optimal growth rate at the evolution temperature. One strain grows significantly faster than its ancestor at the temperature of evolution, but we find that for other strains, evolution leads to faster as well as slower growth rates. These differences are repeated between evolutionary replicates, suggesting they are selected. Our study demonstrates that adaptation does not always overcome thermodynamical constraints on growth rates, and helps to better understand how microbes will respond to temperature changes.

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)0,003
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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