Evolution of cross-tolerance to metals in yeast
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organisms often face multiple selective pressures simultaneously (e.g., mine tailings with multiple heavy metal contaminants), yet we know little about when adaptation to one stressor provides cross-tolerance or cross-intolerance to other stressors. To explore the potential for cross-tolerance, we first adapted Saccharomyces cerevisiae to high concentrations of six single metals in a short-term evolutionary rescue experiment. We then measured the cross-tolerance of each metal-adapted line in the other five metals. We generated and tested three predictors for the degree of cross-tolerance, based on the similarity between pairs of metal environments in (1) their physiochemical properties, (2) the overlap in genes known to impact tolerance to both metals, and (3) their co-occurrence in the environment. None of these predictors explained significant variation in cross-tolerance. Instead, we observed that adapted lines in one metal were frequently cross-tolerant to certain metals (manganese and nickel) and intolerant to others (cobalt and zinc). Furthermore, cross-tolerance between pairs of metals was not reciprocal, with mutations accumulating in one metal (e.g., copper) providing adaptation to another metal (e.g., manganese), but not vice versa . Evolved lines also differed in their degree of specialization, with lines evolved in manganese or copper more specialized to that metal, but lines evolved in cobalt or zinc more generally tolerant. To determine the genetic basis of these metal adaptations, we sequenced the genomes of 109 metal-adapted yeast lines. The SNP mutation spectrum was significantly different in cadmium, cobalt, and manganese than expected in a mutation accumulation experiment in S. cerevisiae . In addition, two lines were highly mutated, bearing defects in DNA repair genes (both in manganese). Thirteen genes exhibited parallel adaptation to different metals; three of these genes generated broad cross-tolerance. Several mutations were found in vacuolar transporter genes, suggesting an important role for vacuolar proteins in adapting to metal stress. Our results with these metal-adapted lines indicate that cross-tolerance is challenging to predict, depending on the combined stressors experienced and the nature of the mutations involved.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».