Evolution of cross-tolerance to metals in yeast
Notice bibliographique
Résumé
Organisms often face multiple selective pressures simultaneously (e.g., mine tailings with multiple heavy metal contaminants), yet we know little about when adaptation to one stressor provides cross-tolerance or cross-intolerance to other stressors. To explore the potential for cross-tolerance, we adapted Saccharomyces cerevisiae to high concentrations of six single metals in a short-term evolutionary rescue experiment. We then measured cross-tolerance of each metal-adapted line to the other five metals. We tested three predictors for the degree of cross-tolerance, based on similarity in 1) the physiochemical properties of each metal pair, 2) the overlap in genes known to impact tolerance to both metals, and 3) their co-occurrence in the environment. None of these predictors explained significant variation in cross-tolerance. Instead, the strongest predictor was the metal in which adaptation occurred: Cobalt-adapted lines performed well in most metals (generalists) while manganese-adapted lines typically performed poorly (specialists). To determine the genetic basis, we sequenced the genomes of 109 metal-adapted lines. Broader cross-tolerance characterized lines bearing mutations affecting phosphorus metabolism, with three genes related to phosphate metabolism bearing several independent mutations ( PHO84 , SIW14 , VTC4 ). Thus, while a genome-wide analysis failed to predict cross-tolerance, a subset of genes facilitated growth in multiple metals. We also observed two “mutator” lines (both in manganese) and report evidence that cadmium, cobalt, and manganese altered the mutation spectrum. While it is challenging to predict how evolutionary adaptation to one stressor will impact tolerance to other stresses, our work helps reveal the environments and pathways that contribute to cross-tolerance among metals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».