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Enregistrement W4410267570 · doi:10.1093/ismejo/wraf091

Chromosomal capture of beneficial genes drives plasmids toward ecological redundancy

2025· article· en· W4410267570 sur OpenAlexfundno aff
R. Craig MacLean, Cédric Lood, Rachel M. Wheatley

Notice bibliographique

RevueThe ISME Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHORIZON EUROPE Framework ProgrammeOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityQueen's UniversityQueen's University BelfastUK Research and Innovation
Mots-clésPlasmidBiologyGeneGeneticsChromosomeGenomePhenotypeEcological nicheEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmids are a ubiquitous feature of bacterial genomes, but the forces driving genes and phenotypes to become associated with plasmids are poorly understood. To address this problem, we compared the fitness effects of chromosomal and plasmid genes in the plant symbiont Rhizobium leguminosarum. The relative abundance of beneficial genes on plasmids was very low compared to the chromosome across niches that reflect key steps in plant colonization. Two lines of evidence support the hypothesis that this pattern emerges because evolutionary processes drive beneficial genes to move from plasmids to the bacterial chromosome. First, weakly beneficial genes that increased fitness in a single niche were evenly distributed between plasmids and the chromosome, whereas the chromosome was enriched for strongly beneficial genes that increased fitness across multiple niches. Second, beneficial genes were more prevalent on recently acquired plasmids compared to ancient plasmids. Our findings support a model in which bacterial lineages initially acquire plasmids due to the beneficial genes that they carry, but the movement of beneficial genes to the chromosome gradually erodes the ecological value of plasmids. These findings reconcile existing models of plasmids and highlight the challenge of understanding how plasmids can persist over the long term.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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