Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce skryazhi
Sergey Kryazhimskiy
Sergey Kryazhimskiy
Sergey Kryazhimskiy
@skryazhi

Tweets

Sergey Kryazhimskiy

@skryazhi

Asst Prof at UC San Diego. Quantitative biology, evolution, organization of science.

San Diego, CA
sklab.science
Vrijeme pridruživanja: svibanj 2009.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
    • Prijavi Tweet

    Our new preprint “Higher fitness yeast genotypes are less robust to deleterious mutations” is out. @_miloj, an amazing PhD student in @MichaelMDesai lab, led this collaborative work. Alena Martsul from my lab also contributed. Please provide feedback!https://www.biorxiv.org/content/10.1101/675314v1 …

    14:35 - 20. lip 2019.
    • 44 proslijeđena tweeta
    • 76 oznaka „sviđa mi se”
    • Umber Dube haaaaa D. Ortiz-Barrientos Mike Thompson, MD, PhD, FASCO Said Muñoz Montero .bioit nishant narayanasamy Andrew Balmer Mark S. Hill James Pitt
    5 replies 44 proslijeđena tweeta 76 korisnika označava da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        Our starting point was the observation that more-fit genotypes are often less adaptable than less-fit genotypes. This is at least in part explained by “diminishing returns” epistasis: adaptive mutations provide smaller benefits in more-fit strains than in less-fit strains.

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 4 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        We wondered: Are more-fit strains more or less robust to deleterious mutations than less-fit strains? And does the fitness of the strain modulate the effects of deleterious mutations in a predictable way?

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        It might seem easy to answer these questions with existing data from double-deletion studies. However, unavoidable normalization in these data prevents us from measuring the distribution of fitness effects of mutations. Plus, these measurements are not very accurate.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        So, we developed an accurate and easy method for measuring the effects of the same set of mutations across many strains. We generated plasmid libraries with ~100 or ~1000 yeast genome fragments with barcoded transposon insertions in them.

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        When we transform a yeast strain with such library, we get a pool of uniquely barcoded mutants each of which carries a mutation at one of ~100 or ~1000 genomic loci. We measure fitness of all these mutants simultaneously by observing how barcode counts change over time.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        We applied this method to a collection of yeast “founder” strains that we got from @leonidkruglyak (thanks!). These founders are offspring of a cross between lab and wine strains. Founders differ from each other at thousands of loci and span a range of fitness in our media.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      8. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        We made three main observations. Observation 1. More-fit strains are less mutationally robust in the sense that the distribution of fitness effects of mutations (DFE) has a lower mean and is skewed more towards deleterious effects than the DFE in less-fit strains.pic.twitter.com/ZWJkzaxsTr

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      9. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        Observation 2. An individual deleterious mutation is typically more deleterious in a more-fit strain than in a less-fit strain. We call this “increasing cost” epistasis. This is not universal though: some mutations show other interesting patterns.pic.twitter.com/dX2mH7okCg

        1 proslijeđeni tweet 6 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      10. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        Observation 3. Fitness of the background strains alone explains about 27% of variation in the fitness effect of a typical deleterious mutation, but for some mutations it is as much as 90% or as little as 0%.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      11. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        We also find QTLs that explain variation in the effects of some mutations. When we take background fitness and these QTLs into account, we can explain 50-90% of variance in the fitness effects of most non-neutral mutations.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      12. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        Our main conclusion is that climbing up a fitness landscape is difficult because, as fitness increases, furthers uphill steps become flatter and/or change to downhill, and many downhill steps become steeper.

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      13. Sergey Kryazhimskiy‏ @skryazhi 20. lip 2019.
        • Prijavi Tweet

        I think this supports the idea (not ours) that true fitness peaks are unattainable. Populations stop adapting not because they reach a tall or flat fitness peak but because at an intermediate level of fitness beneficial and deleterious mutations balance each other out.

        1 reply 7 proslijeđenih tweetova 14 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      14. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima