Quantifying Competitive Fitness in Yeast with High‐Throughput Fluorescence Microscopy Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Competitive fitness is a fundamental concept in evolutionary biology that captures the ability of organisms to survive, reproduce, and compete for resources in their environment. Competitive fitness is typically assessed in the lab by growing two or more competitors together and measuring the frequency of each at multiple time points. Traditional microbial competitive fitness assays are labor intensive and involve plating on solid medium and counting colonies. Here, we describe a method to quantitatively measure competitive fitness using fluorescence microscopic imaging and machine-learning-enabled image analysis to directly count the number of cells from each competitor in the mixed population. This high-throughput, primarily automated, and efficient process gives accurate and reproducible results for competitive fitness. Here, we describe the entire process, from sample preparation through microscopy to quantification, and provide instructions and scripts for the image analysis, fitness calculations, and sample data visualizations. © 2025 The Author(s). Current Protocols published by Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Sample preparation Basic Protocol 2: Photographing fluorescing and non-fluorescing cells using an EVOS microscope Basic Protocol 3: Counting fluorescing and non-fluorescing cells with Orbit Image Analysis Basic Protocol 4: Getting the average cell counts per well and changing the file names Basic Protocol 5: Calculating competitive fitness using R.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».