Neutral drift upon threshold-like selection promotes variation in antibiotic resistance phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Heritable phenotypic variation plays a central role in evolution by conferring rapid adaptive capacity to populations. Mechanisms that can explain genetic diversity by describing connections between genotype and organismal fitness have been described. However, the difficulty of acquiring comprehensive data on genotype-phenotype-environment relationships has hindered the efforts to explain how the ubiquitously observed phenotypic variation in populations emerges and is maintained. To address this challenge, we establish an experimental system where we can examine the genotype-phenotype relationships in a controlled environment. We perform long-term experimental evolution on VIM-2 β-lactamase, an antibiotic-resistance enzyme, to explore the conditions that promote the emergence and maintenance of phenotypic variation. We found that evolution in a static environment with low antibiotic concentrations can promote and maintain significant phenotypic variation within populations. Notably, evolution of VIM-2 under selection with a low antibiotic concentration led to variants that conferred resistance to over 100-fold higher antibiotic concentrations than used in selection. A model based on the previously described threshold-like relationship between enzyme phenotype and fitness generated using VIM-2's all single amino acid variants, sufficiently explains the emergence of standing phenotypic variation under static environmental conditions. Overall, our approach provides a tractable model for studying phenotypic variation and evolvability at the population level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».