Roles of Mutation, Ploidy, and Recombination in Adaptive Evolution in Divergent Model Yeasts <em>Saccharomyces cerevisiae</em> and the Human Pathogenic <em>Cryptococcus</em>
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation underlies the capacity of populations to adapt, yet what drives how this variation is generated and maintained in natural populations remains poorly understood. Fundamental processes such as mutation, ploidy, and recombination are known to shape genetic variation and adaptive potential but are typically studied in isolation and under controlled laboratory conditions. How these processes act together under varying environmental conditions to structure genetic variation across complex natural populations remains unresolved. In yeasts, these processes are dependent on reproductive mode, ploidy shifts, and environmental stressors which jointly shape genomic stability and adaptive potential. Here we review our current knowledge on the roles of mutation, ploidy, and recombination in adaptation in the model yeasts Saccharomyces cerevisiae and the human pathogenic Cryptococcus. We highlight heterogeneity in mutation rates, recombination, and ploidy states across strains, environments, and populations, challenging the assumption that these parameters are uniform. We argue that fluctuating environments, increasingly driven by climate change, are likely to intensify interactions among these processes in ways that remain difficult to predict. Integrating population genomics with ecologically realistic frameworks will be essential for understanding natural evolutionary dynamics and anticipating fungal adaptation and disease emergence.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».