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Enregistrement W4410477123 · doi:10.1101/2025.05.16.654511

When is microbial cross-feeding evolutionarily stable?

2025· preprint· en· W4410477123 sur OpenAlexaff
Bo Liu, Zhiyuan Li, Mohamed S. Donia, Ned S. Wingreen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraPeking UniversityAspen Center for PhysicsGordon and Betty Moore FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyEvolutionary biologyBiological systemMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cross-feeding, a phenomenon in which organisms share metabolites, is frequently observed in microbial communities across the natural world. One of the most common forms is waste-product cross-feeding, a unidirectional interaction in which the waste products of one microbe support the growth of another. Despite its ubiquity, it is not well-understood why waste-product cross-feeding persists when a single organism could in principle perform both the producer and consumer role. To address this question, we first analyze cross-feeding evolution in a minimal model of microbial metabolism. The model describes multi-step extraction of energy from a substrate in a simple but thermodynamically correct formulation. Surprisingly, we find that cross-feeding is never evolutionarily stable in this model. By analyzing models with more complex growth functions, we identify a novel mechanism for the evolutionary stability of waste-product cross-feeding, namely, generalized intracellular metabolite toxicity. Such toxicity arises because, in excess, the same intracellular metabolites that cells require for metabolism can be detrimental to growth (e.g., due to osmotic stress). We show that some but not all forms of such toxicity can lead to evolutionarily stable consortia of microbes that cross-feed waste products. This stability results from the potential of such consortia to divide the burden of toxic metabolites among a larger population, allowing them to perform their collective metabolism more efficiently than non-cross-feeders. More generally, we predict that growth penalties that scale nonlinearly with intracellular metabolite levels promote cross-feeding. We find that this mechanism for cross-feeding evolutionary stability implies nontrivial population dynamics, such as a discontinuity in population biomass at the onset of cross-feeding. Significance statement The chemical reactions performed by microbes have large impacts on our world: from nitrification within the nitrogen cycle to the breakdown of fiber in animal digestive tracts. A striking commonality in many of these processes is that the chemical reactions are a collective effort, with the complete reaction subdivided between many microbes. This phenomenon is known as cross-feeding, and its origins are poorly understood. Understanding the eco-evolutionary forces promoting cross-feeding have the potential to not only enhance our understanding of natural ecosystems, but also improve our ability to engineer such distributed reactions in biotechnology. Here, we develop mathematical theory for the evolution of a common type of cross-feeding and provide predictions for what metabolic and environmental conditions promote this behavior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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