Here’s to the Losers: Evolvable Residents Accelerate the Evolution of High-Fitness Invaders
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has shown that evolvability plays a key role in determining the long-term population dynamics of asexual clones. However, simple considerations suggest that the evolvability of a focal lineage of bacteria should also be influenced by the evolvability of its competitors. First, evolvable competitors should accelerate evolution by impeding the fixation of the focal lineage through a clonal interference-like mechanism. Second, evolvable competitors should increase the strength of selection by rapidly degrading the environment, increasing selection for adaptive mutations. Here we tested these ideas by allowing a high-fitness clone of the bacterium Pseudomonas aeruginosa to invade populations of two low-fitness resident clones that differ in their evolvability. Both competition from mutations in the resident lineage and environmental degradation lead to faster adaptation in the invader through fixing single mutations with a greater fitness advantage. The results suggest that competition from mutations in both the successful invader and the unsuccessful resident shapes the adaptive trajectory of the invader through both direct competition and indirect environmental effects. Therefore, to predict evolutionary outcomes, it will be necessary to consider the evolvability of all members of the community and the effects of adaptation on the quality of the environment. This is particularly relevant to mixed microbial communities where lineages differ in their adaptive potential, a common feature of chronic infections.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».