Horizontal gene transfer, segregation loss, and the speed of microbial adaptation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Microbial adaptation is driven by the circulation of mobile genetic elements (MGEs) among bacteria. On the one hand, MGEs can be viewed as selfish genes that spread like infectious diseases in a host population. On the other hand, the horizontal transfer and the loss of these MGEs are often viewed as a form of sexual reproduction that reshuffles genetic diversity in a way that may sometimes be adaptive for bacteria cells. Here, we show how these 2 perspectives can be reconciled using a single unified framework capturing the dynamics of multiple, interacting MGEs. We apply this framework to study how interactions between MGEs affecting rates of horizontal gene transfer and segregation loss shape the short- and long-term evolutionary dynamics of MGEs and the bacteria population. We show that these interactions produce nonrandom MGE associations that can speed up or slow down microbial adaptation depending on the evolutionary conflicts between MGEs as well as between MGEs and their bacterial hosts. Moreover, we show how these interactions affect the evolutionary potential of the bacteria population. We discuss the implications of these predictions for the community response to environmental stressors such as antibiotic treatment or vaccination campaigns as well as the evolution of accessory genomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle