The impact of genetic background during laboratory evolution of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> in a cystic fibrosis-like environment
Notice bibliographique
Résumé
Genetic background has the potential to influence both the tempo and trajectory of adaptive change: Different genotypes of a given species may adopt varied solutions to the same environmental challenge, or they may approach the same solution at different rates. Laboratory selection has been widely used to experimentally examine the evolutionary consequences of variation in genetic background, although largely using genotypes differing by only a few mutations. Here, we leverage natural variation in the bacterium Pseudomonas aeruginosa to investigate whether different adaptive solutions are accessible from distant points of departure on an adaptive landscape. We evolved 17 diverse genotypes in a laboratory medium that partially mimics the lung sputum of cystic fibrosis patients, and we measured changes in 10 phenotypes as well as in fitness. Using phylogenetically informed analyses, we found that genetic background impacted the tempo, but not the trajectory, of phenotypic evolution: Different starting genotypes converged toward similar phenotypes, but at varying rates. Our findings add to a growing body of evidence supporting widespread diminishing return epistasis during adaptation. The importance of genetic background toward the trajectory of adaptation remains inconsistent across experimental systems and conditions.
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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 ».