Understanding microbial cooperation.
Understanding microbial cooperation.
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DOI：
10.1016/j.jtbi.2011.03.008
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发表时间：
2012-04-21
影响因子：
2
通讯作者：
Gore, Jeff
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Damore, James A.;Gore, Jeff
在过去的十年中，微生物合作的领域有了巨大的发展，导致了实验技术的改进和对微生物集体行为的日益认识。不幸的是，我们许多理解合作的理论工具和概念都没有考虑到微生物世界的特殊性，即强大的选择优势，独特的种群结构和非线性动力学。更糟糕的是，常见的口头辩论往往与所涉及的数学相去甚远，导致混乱和错误。在这里，我们回顾了普赖斯方程，汉密尔顿的规则，和多级选择的一般数学形式，因为它们被应用到微生物，并提供了一些直觉，否则这些抽象的公式。然而，这些有时过于笼统的方程可能缺乏特异性和预测能力，最终迫使我们提倡更直接的建模技术。
The field of microbial cooperation has grown enormously over the last decade, leading to improved experimental techniques and a growing awareness of collective behavior in microbes. Unfortunately, many of our theoretical tools and concepts for understanding cooperation fail to take into account the peculiarities of the microbial world, namely strong selection strengths, unique population structure, and non-linear dynamics. Worse yet, common verbal arguments are often far removed from the math involved, leading to confusion and mistakes. Here, we review the general mathematical forms of Price’s equation, Hamilton’s rule, and multilevel selection as they are applied to microbes and provide some intuition on these otherwise abstract formulas. However, these sometimes overly general equations can lack specificity and predictive power, ultimately forcing us to advocate for more direct modeling techniques.
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DOI：
10.1073/pnas.0606053103
发表时间：
2006-09-05
影响因子：
11.1
作者：
Axelrod, Robert;Axelrod, David E.;Pienta, Kenneth J.
通讯作者：
Pienta, Kenneth J.
影响因子：
1.4
作者：
CAVALLISFORZA, LL;FELDMAN, MW
通讯作者：
FELDMAN, MW
DOI：
10.1098/rsbl.2003.0083
发表时间：
2004-02-07
影响因子：
4.7
作者：
Greig, D;Travisano, M
通讯作者：
Travisano, M
DOI：
10.1098/rspb.2004.2916
发表时间：
2005-01-07
影响因子：
4.7
作者：
Dugatkin, LA;Perlin, M;Atlas, R
通讯作者：
Atlas, R
DOI：
10.1073/pnas.0702723104
发表时间：
2007-05-22
影响因子：
11.1
作者：
Gilbert, Owen M.;Foster, Kevin R.;Queller, David C.
通讯作者：
Queller, David C.