Genomic analysis of laboratory-evolved, heat-adapted <i>Escherichia coli</i> strains
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Adaptive laboratory evolution to high incubation temperatures represents a complex evolutionary problem, and each study to date performed in Escherichia coli has resulted in a different set of mutations. We performed adaptive laboratory evolution of E. coli to heat by passaging a culture at elevated temperatures for 150 days. Throughout the adaptive evolution we expressed a set of genes that induce hyper-mutagenesis. These growth conditions yielded a strain with a maximum growth temperature approximately 2 °C above that of the parental strain. We preserved evolved isolates weekly and obtained and analyzed whole-genome sequencing data for three isolates from different time points. We identified hundreds of mutations, including mutations in components of the RNA polymerase (RpoB, RpoC and RpoD), Rho, and the heat shock proteins GroES, GroEL, DnaK, ClpB, IbpA and HslU. We compared the proteomes of the starting strain and final strain grown at 37 °C and 42.5 °C and identified changes in abundance between samples for GroESL, HslVU, DnaK, ClpB and other important proteins. This study details a distinct evolutionary route towards enhanced thermotolerance, contributes to our understanding of adaptation to heat in Escherichia coli and may provide insights into heat adaptation in other organisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».