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Enregistrement W4408608516 · doi:10.1101/2025.03.14.643354

Osmotic conditions shape fitness gains and resistance mechanisms during <i>E. coli</i> and T4 phage co-evolution

2025· preprint· en· W4408608516 sur OpenAlexaff
Michael Hunter, E G Hermione Lyall, Kriti Verma, Carolina Tropini

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)BiologyEvolutionary biologyGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental conditions strongly influence interactions between bacteria and bacterio-phages (phages). Here, we examined how osmolality (solute concentration) shapes the in vitro co-evolution of T4 phage and its host Escherichia coli during serial passage. When evolved independently, we observed substantial fitness gains in both bacteria and phages, particularly in high osmotic conditions. During co-evolution, however, fitness gains were limited, bacterial populations consistently evolved phage resistance, and several phage populations went extinct. Furthermore, the resistance mechanisms varied by osmolality. In lower osmolalities, mutations disrupted phage binding sites, conferring strong resistance. In higher osmolalities, mutations led to increased colonic acid production, producing a mucoid phenotype with weaker resistance. Because mucoidy has been associated with increased bacterial virulence, these findings suggest that gut-relevant osmotic conditions may constrain evolutionary trajectories, favoring resistance strategies that are less effective against phage but potentially more virulent, with important implications for phage therapy design. Significance Phages offer a promising alternative to antibiotics, but their safety and efficacy strongly depends on the environmental conditions where the bacteria and phages interact. In the human gut, for instance, solute concentrations can vary widely due to factors like food intolerances or laxative use. In this study, we show that such variations significantly impact how bacteria and phages co-evolve. In particular, we find that in higher osmolalities, bacteria evolve phage resistance through mucoidy – a phenotype linked with increased bacterial virulence – rather than receptor loss. This highlights the need to consider environmental factors when developing phage therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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