The role of environmental stress in promoting mutators through evolutionary rescue: quantitative predictions
Notice bibliographique
Résumé
The role of mutation rate in evolutionary rescue has been extensively explored, but little work has investigated how evolutionary rescue can promote mutators, lineages with higher mutation rates. Under complete linkage, we investigate the likelihood of evolutionary rescue on a mutator background that either emerges de novo or pre-exists in the population prior to a severe environmental change. If such an evolutionary rescue event occurs, the mutator lineage sweeps into the population, and thus the environmental stress has promoted mutators. Our findings indicate that mutation rate evolution can substantially boost rescue probabilities, but stronger mutators are most effective when the wildtype has a low mutation rate, while their advantage diminishes for higher wildtype mutation rates. Interestingly, at intermediate wildtype mutation rates, emerging mutators can be almost equally likely to sweep no matter how slowly or quickly the environment changes. However, at low wildtype mutation rates, mutators are only likely to sweep for very slow environmental changes due to the sequential nature of necessary mutations for such sweeps to occur. Finally, we show that pre-existing mutators can be significantly more likely to rescue the population compared with the wildtype, provided the wildtype's mutation rate is relatively low. This research opens new avenues for investigating mutator dynamics in response to environmental stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».