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Enregistrement W4412707371 · doi:10.1101/2025.07.21.665848

Live and let die: lysis time variability and resource limitation shape lytic bacteriophage fitness

2025· preprint· en· W4412707371 sur OpenAlexaff
Aaron A. Smith, Michael Hunter, Somenath Bakshi, Diana Fusco

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLytic cycleBacteriophageLysogenic cycleBiologyCompetition (biology)ReplicateLysisPopulationIsolation (microbiology)LysinPhage therapyExperimental evolutionGeneticsVirusStatisticsEcologyMicrobiologyDemographyGeneMathematicsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bacteriophages (phages) play a critical role in controlling bacterial populations, both in nature and as potential therapeutic agents. Their ability to replicate, compete against each other, and eradicate target cell populations is usually understood through a number of ‘life history parameters’, traditionally measured by population-level assays, which implicitly average the parameter’s value across a large number of infection events. Recent experiments suggest that bacteriophage life history parameters are subject to considerable heterogeneity, raising the question of whether experimental and modelling efforts that do not account for this variability may overlook important factors in phage’s behaviour, competitive fitness or therapeutic viability. Here, using agent-based simulations, we investigate the importance of stochasticity in lysis time and burst size of lytic bacteriophages in two common laboratory competition experiments: serial passage of well-mixed populations and plaque expansion across a bacterial lawn. We find that a phage’s analytic growth rate in isolation can be a poor predictor of its fitness advantage in simulated competition experiments. Specifically, when lysis times are tightly distributed, we identify a novel effect we name “population resonance”, through which a bacteriophage can display a significant fitness advantage over a competitor with a much greater growth rate in isolation. Our simulations also show that both serial passage and plaque expansion reward variability in lysis time more than expected, by increasing the phage resilience when resources are scarce. Author Summary Bacteriophages (viruses that infect bacteria) can be described by a set of attributes called ‘life history parameters’. Historically, these parameters could only be measured on-average over large populations. Recent experimental advancements, however, have enabled their quantification at the single-cell-single-virus level, and have revealed that these traits are subject to inherent variability, even for genetically identical viruses infecting genetically identical cells. Here, we explore whether the degree of variability in one particular life history parameter, the lysis time (the time taken for a bacteriophage to infect and kill its host bacteria) might be subject to natural selection, by quantifying its effects on phage’s fitness in two simulated competition experiments: serial passage and plaque expansion. Surprisingly, we find that lysis time variability is advantageous in competition even when it reduces the phage’s growth rate in isolation. This finding opens the door to future computational and experimental work, as it demonstrates that mean values alone are not sufficient to describe or predict a bacteriophage efficacy, and that models that ignore this variability can overlook viable evolutionary strategies.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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