Гиперцикл (химия) - Hypercycle (chemistry) - Wikipedia

Гиперцикл

В химия, а гиперцикл это абстрактная модель организации самовоспроизводящийся молекулы соединены в циклический, автокаталитический манера. Он был введен в обыкновенное дифференциальное уравнение (ODE) формой Лауреат Нобелевской премии Манфред Эйген в 1971 г.^[1] и впоследствии расширен в сотрудничестве с Питер Шустер.^[2][3] Это было предложено как решение порог ошибки проблема, возникающая при моделировании репликативных молекул, которые гипотетически существовали на изначальной Земле (см .: абиогенез ). Таким образом, он объяснил, как жизнь на земной шар можно было начать использовать только относительно короткие генетические последовательности, которые теоретически были слишком короткими, чтобы хранить всю важную информацию.^[3] Гиперцикл - это частный случай уравнение репликатора.^[4] Наиболее важными свойствами гиперциклов являются автокаталитическая конкуренция между циклами роста, раз и навсегда избирательное поведение, использование небольшого селективного преимущества, быстрая эволюционируемость, повышенная информационная емкость, и выбор против паразитический ветви.^[1]

Гиперцикл - это цикл связанных, самовоспроизводящихся макромолекулы. В гиперцикле все молекулы связаны таким образом, что каждая из них катализирует создание своего преемника, причем последняя молекула катализирует первую. Таким образом цикл укрепляется. Кроме того, каждая молекула дополнительно подвергается саморепликации. Результирующий система это новый уровень самоорганизация это включает в себя сотрудничество и эгоизм. Сосуществование множества генетически неидентичных молекул позволяет поддерживать высокий уровень генетическое разнообразие из численность населения. Это может быть решением проблемы порога ошибки, которая гласит, что в системе без идеального репликация, избыток событий мутации разрушит способность нести Информация и предотвратить создание более крупных и подходящих макромолекул. Более того, было показано, что гиперциклы могут возникать естественным образом и что включение новых молекул может их удлинить.^{[источник?]}. Гиперциклы также подлежат эволюция и, как таковой, может пройти процесс выбора. В результате не только система получает информацию, но и ее информационное содержание может быть улучшена. С эволюционной точки зрения гиперцикл - это промежуточное состояние самоорганизации, но не окончательное решение.^[1]

За прошедшие годы теория гиперцикла претерпела множество переформулировок и методологических подходов. Среди них наиболее заметными являются приложения уравнения в частных производных,^[5] клеточные автоматы,^[6][7][8][9] и стохастический формулировки проблемы Эйгена.^[10][11] Несмотря на множество преимуществ, которые дает концепция гиперциклов, были также некоторые проблемы, связанные с традиционной формулировкой модели с использованием ODE: уязвимость для паразитов и ограниченный размер стабильных гиперциклов.^{[6][7][8][9][10][12][13]} В 2012 году было получено первое экспериментальное доказательство появления кооператив сеть среди фрагментов самосборка рибозимы был опубликован, демонстрируя их преимущества перед самовоспроизводящимися циклами.^[14] Однако, хотя этот эксперимент доказывает наличие сотрудничества между рекомбиназа рибозимных подсетей, эта кооперативная сеть не образует гиперцикл как таковой, поэтому нам все еще не хватает экспериментальной демонстрации гиперциклов.^[15]

Формулировка модели

Эволюция модели

• 1971 (1971): Эйген представляет концепцию гиперцикла^[1]
• 1977 (1977): Эйген и Шустер расширяют концепцию гиперцикла, предлагают теорию гиперцикла и вводят понятие квазивиды^[2]
• 1982 (1982): Открытие каталитических свойств рибозима^[16][17]
• 2001 (2001): Рибозим с частичной РНК-полимеразой создан путем направленной эволюции^[18]
• 2012 (2012): Экспериментальная демонстрация того, что рибозимы могут коллективно образовывать автокаталитические наборы^[15]

Проблема с порогом ошибки

Представление проблемы порога ошибки

Когда была создана модель реплицирующихся молекул,^[1][2] Было установлено, что для эффективного хранение информации, макромолекулы на пребиотическая Земля не может превышать определенную пороговую длину. Эта проблема известна как проблема порога ошибки. Он возникает из-за того, что репликация - несовершенный процесс, и во время каждого события репликации существует риск включения ошибки в новый последовательность, что привело к созданию квазивиды. В системе, лишенной высокой точности репликации и механизмы исправления ошибок, мутации происходят с большой вероятностью. Как следствие, информация, хранящаяся в последовательности, может быть потеряна из-за быстрого накопления ошибок, так называемого ошибка катастрофа. Более того, было показано, что размер генома любого организма примерно равен обратной скорости мутации на сайт на репликацию.^[19][20][21] Таким образом, высокая частота мутаций серьезно ограничивает длину генома. Чтобы преодолеть эту проблему, необходим более специализированный механизм репликации, способный копировать генетическую информацию с более высокой точностью. Манфред Эйген предположил, что белки необходимы для выполнения этой задачи.^[1] Однако для кодирования такой сложной системы, как белок, необходимы более длинные нуклеотидные последовательности, что еще больше увеличивает вероятность мутации и требует еще более сложного механизма репликации. Этот порочный круг известен как парадокс Эйгена.^[3]

По текущим оценкам, максимальная длина реплицируемой цепочки, которая может быть правильно воспроизведена и сохранена в фермент -бесплатных систем около 100 базы, что считается недостаточным для кодирования механизма репликации. Это наблюдение послужило мотивацией для формулировки теории гиперцикла.^[22]

Модели

Было высказано предположение, что проблему создания и поддержания более крупных, более сложных и более точно воспроизводимых молекул можно обойти, если несколько носителей информации, каждый из которых хранит небольшой фрагмент информации, будут соединены таким образом, что они будут управлять только своими собственными. концентрация.^[1][2] Исследования математической модели, описывающей реплицирующиеся молекулы, показали, что для наблюдения кооперативного поведения самовоспроизводящихся молекул они должны быть связаны петля положительной обратной связи из каталитический действия.^[23][24][25] Такая замкнутая сеть, состоящая из самовоспроизводящихся объектов, связанных каталитической петлей положительной обратной связи, была названа элементарным гиперциклом. Такая концепция, помимо повышенной информационной емкости, имеет еще одно преимущество. Связывание саморепликации с взаимным катализом может производить нелинейный рост системы. Это, во-первых, делает систему устойчивой к так называемым паразитическим ветвям. Паразитарные ветви разновидность связаны с циклом, которые не дают никаких преимуществ при воспроизведении цикла, что, в свою очередь, делает их бесполезными и снижает избирательную ценность системы. Во-вторых, он усиливает самоорганизацию молекул в гиперцикл, позволяя системе развиваться без потери информации, что решает проблему порога ошибки.^[2]

Гиперцикл с переводом.

Анализ потенциальных молекул, которые могут образовывать первые гиперциклы в природе, натолкнул на идею объединения функции носителя информации с ферментативными свойствами. Во время формулировки теории гиперцикла ферментативные свойства приписывались только белки, пока нуклеиновые кислоты были признаны только носителями информации. Это привело к формулировке более сложной модели гиперцикла с перевод. Предлагаемая модель состоит из ряда нуклеотидные последовательности я (я означает промежуточный) и такое же количество полипептидные цепи E (E обозначает фермент). Последовательности я имеют ограниченную длину цепи и несут информацию, необходимую для построения каталитических цепей E. Последовательность я_я обеспечивает матрицу для самовоспроизведения и матрицу для построения белка E_я. Протеин E_я дает каталитическую поддержку для построения следующей последовательности в цикле, я_я+1. Самовоспроизводящиеся последовательности я образуют цикл, состоящий из положительные и отрицательные пряди которые периодически воспроизводятся. Следовательно, многие циклы +/- нуклеотидных коллективов связаны вместе циклом второго порядка ферментативных свойств E, образуя каталитический гиперцикл. Без вторичного контура, обеспечиваемого катализом, я сети будут конкурировать и выбирать друг друга вместо того, чтобы сотрудничать. Воспроизведение возможно благодаря функциям перевода и полимеризации. закодированный в я цепи. В своей основной работе Манфред Эйген заявил, что E закодировано я цепочка может быть конкретной полимераза или усилитель (или глушитель ) более общей полимеразы, действующей в пользу образования преемника нуклеотидной цепи я. Позже он указал, что общая полимераза приводит к гибели системы.^[2] Причем должен быть замкнут весь цикл, чтобы E_п должен катализировать я₁ формирование для некоторого целого числа п > 1.^[1][2]

Альтернативные концепции

В ходе своих исследований Эйген и Шустер также рассматривали типы связывания белков и нуклеотидов, отличные от гиперциклов. Одной из таких альтернатив была модель с одной репликазой, которая выполняла функции полимеразы и являлась продуктом трансляции одного из РНК матрицы, существующие среди квазивидов. Этот РНК-зависимая РНК-полимераза катализирует репликацию последовательностей, имеющих специфические мотивы распознается этой репликазой. Другие матрицы РНК или только одна из их цепей обеспечивали продукты трансляции, которые имели специфические антикодоны и отвечали за уникальное назначение и транспорт аминокислот.^[2]

Другой концепцией, разработанной Эйгеном и Шустером, была модель, в которой репликация каждой матрицы РНК катализируется ее собственным трансляционным продуктом; в то же время эта РНК-матрица выполняла транспортную функцию для одного типа аминокислот. Наличие более чем одного такого шаблона РНК может сделать возможной трансляцию.^[2]

Тем не менее, в обеих альтернативных концепциях система не выживет из-за внутренней конкуренции между ее составляющими. Даже если ни один из компонентов такой системы не является селективным, что потенциально допускает сосуществование всех связанных молекул, они не могут совместно эволюционировать и оптимизировать свои свойства. В результате система теряет внутреннюю устойчивость и не может жить дальше. Причина неспособности выжить - отсутствие взаимного контроля составляющих изобилие.^[2]

Математическая модель

Элементарный гиперцикл

В динамика элементарного гиперцикла можно смоделировать с помощью следующих дифференциальное уравнение:^[3]

${\displaystyle {\dot {x_{i}}}=x_{i}\left(k_{i}+\sum _{j}k_{i,j}x_{j}-{\frac {1}{x}}\phi \right)}$

куда

${\displaystyle {\begin{aligned}x&=\sum _{i}x_{i},\\k_{i}&=f_{i}-d_{i}.\end{aligned}}}$

В приведенном выше уравнении Икс_я это концентрация шаблона я_я; Икс - общая концентрация всех шаблонов; k_я это избыточная производительность шаблона я_я, что является разницей между формированием ж_я путем самовоспроизведения шаблона и его деградации d_я, обычно гидролиз; k_я,j скорость изготовления шаблона я_я катализируется я_j; и φ это разбавление поток; что гарантирует постоянство общей концентрации. Скорость образования и разложения выражается в количестве молекул в единицу времени при единице концентрации (Икс_я = 1). Предполагая, что при высокой концентрации Икс период, термин k_я можно пренебречь, и, более того, в гиперцикле шаблон может быть воспроизведен только сам по себе и предыдущий член цикла, уравнение можно упростить до:^[3]

${\displaystyle {\dot {x_{i}}}=x_{i}\left(k_{i,i-1}x_{i-1}-{\frac {1}{x}}\phi \right)}$

где в соответствии с циклическими свойствами можно считать, что

${\displaystyle {\begin{aligned}k_{i,0}&=k_{i,n},\\x_{0}&=x_{n}.\end{aligned}}}$

Гиперцикл с переводом

Гиперцикл с трансляцией состоит из полинуклеотидов я_я (с концентрацией Икс_я) и полипептиды E_я (с концентрацией у_я). Предполагается, что кинетика синтеза нуклеотидов следует Тип Михаэлиса – Ментен схема реакции, в которой нельзя пренебрегать концентрацией комплексов. Во время репликации молекулы образуют комплексы я_яE_я-1 (происходит с концентрацией z_я). Таким образом, общая концентрация молекул (Икс_я⁰ и у_я⁰) будет суммой свободных молекул и молекул, входящих в комплекс:

${\displaystyle {\begin{aligned}x_{i}^{0}&=x_{i}+z_{i},\\y_{i}^{0}&=y_{i}+z_{i+1}.\end{aligned}}}$

Динамику гиперцикла с трансляцией можно описать с помощью системы дифференциальных уравнений, моделирующих общее количество молекул:

${\displaystyle {\begin{aligned}{\dot {x}}_{i}^{0}&=f_{i}z_{i}-{\frac {x_{i}^{0}}{c_{I}}}\phi _{x},\\{\dot {y}}_{i}^{0}&=k_{i}x_{i}-{\frac {y_{i}^{0}}{c_{E}}}\phi _{y}\end{aligned}}}$

куда

${\displaystyle {\begin{aligned}c_{I}&=\sum _{i}x_{i}^{0},\\c_{E}&=\sum _{i}y_{i}^{0}.\end{aligned}}}$

В приведенных выше уравнениях c_E и c_я - общие концентрации всех полипептидов и всех полинуклеотидов, φ_Икс и φ_у потоки разбавления, k_я скорость продукции полипептида E_я переводится из полинуклеотида я_я, и ж_я скорость продукции полинуклеотида я_я синтезируется комплексом я_яE_я-1 (путем репликации и полимеризации).^[3]

Связывание нуклеиновых кислот с белками в такой модели гиперцикла с трансляцией требовало соответствующей модели происхождения кода трансляции как необходимого условия происхождения организации гиперцикла. Во время формулировки теории гиперциклов Крик и его сотрудники предложили две модели происхождения кода перевода. Это были модели, утверждающие, что первые кодоны были сконструированы в соответствии со схемой RRY или RNY, в которой R означает пуриновое основание, Y для пиримидина и N для любого основания, причем последнее считается более надежным. В настоящее время предполагается, что модель гиперцикла может быть реализована с использованием рибозимов без необходимости гиперцикла с трансляцией, и существует еще много теорий о происхождение генетического кода.^[26]

Эволюция

Формирование первых гиперциклов

Эйген сделал несколько предположений об условиях, которые привели к образованию первых гиперциклов.^[2] Некоторые из них были следствием недостатка знаний о рибозимах, которые были обнаружены через несколько лет после введения концепции гиперцикла.^[16][17] и отрицал предположения Эйгена в строгом смысле слова. Основным из них было то, что для образования гиперциклов требовалось наличие обоих типов цепей: нуклеиновых кислот, образующих квазивидовую популяцию, и белков с ферментативными функциями. В настоящее время, принимая во внимание знания о рибозимах, вполне возможно, что члены гиперцикла были выбраны из популяции квазивидов, а ферментативную функцию выполняла РНК. Согласно теории гиперцикла, первая примитивная полимераза произошла именно из этой популяции. Как следствие, катализированная репликация может превышать некаталитические реакции, и система может расти быстрее. Однако такой быстрый рост представлял угрозу для возникающей системы, поскольку вся система могла потерять контроль над относительным количеством РНК с ферментативной функцией. Система требовала более надежного контроля ее компонентов - например, путем включения связывания основных РНК в петлю положительной обратной связи. Без этого цикла обратной связи система репликации была бы потеряна. Эти петли положительной обратной связи сформировали первые гиперциклы.^[2]

В описанном выше процессе тот факт, что первые гиперциклы возникли из популяции квазивидов (популяции схожих последовательностей), создавал значительное преимущество. Одна возможность связать разные цепи я- чего относительно легко добиться с учетом свойств квазивидов - это то, что одна цепь я улучшает синтез подобной цепи я'. Таким образом, существование подобных последовательностей я происходящие из той же популяции квазивидов, способствует созданию связи между молекулами я и я’.^[2]

Эволюционная динамика

После образования гиперцикл достигает либо внутреннего равновесие или государство с колеблющийся концентрации каждого типа цепи я, но при неизменной общей концентрации всех цепей. Таким образом, система, состоящая из всех цепочек, может быть выражена как единый интегрированный объект. Во время образования гиперциклов некоторые из них могут присутствовать в сопоставимых концентрациях, но очень скоро выделение гиперциклов с наибольшей значение пригодности состоится.^[1] Здесь значение пригодности выражает адаптацию гиперцикла к среда, и выделение на его основе очень четкое. После победы в соревновании одного гиперцикла очень маловероятно, что его место займет другой, даже если новый гиперцикл окажется более эффективным, чем победитель. Обычно даже большие колебания количества внутренних видов не могут ослабить гиперцикл настолько, чтобы разрушить его. В случае гиперцикла мы можем говорить о единовременном выборе, который отвечает за существование уникального кода перевода и определенного хиральность.^[2]

Описанная выше идея устойчивости гиперцикла является результатом экспоненциального роста его составляющих, вызванного каталитической подложкой. Тем не мение, Эёрс Сатмари и Ирина Гладких показали, что безусловное сосуществование может быть получено даже в случае неферментативной репликации матрицы, которая приводит к субэкспоненциальному или параболическому росту. Это можно наблюдать на стадиях, предшествующих каталитической репликации, которые необходимы для образования гиперциклов. Сосуществование различных неферментативно реплицирующихся последовательностей может помочь поддерживать достаточное разнообразие модулей РНК, используемых позже для создания молекул с каталитическими функциями.^[27]

С математической точки зрения можно найти условия, необходимые для взаимодействия нескольких гиперциклов. Однако в действительности взаимодействие гиперциклов было бы чрезвычайно затруднительным, потому что для этого требовалось существование сложного многоступенчатого биохимического механизма или включения более двух типов молекул. Оба условия кажутся очень маловероятными; поэтому на практике существование связанных гиперциклов считается невозможным.^[2]

Эволюция гиперцикла происходит в результате создания новых компонентов путем мутации его внутренних видов. Мутации могут быть включены в гиперцикл, увеличивая его, если и только если выполняются два требования. Во-первых, новый носитель информации я_новый созданный мутацией, должен лучше распознаваться одним из членов гиперцикла я_я чем цепь я_я+1 что ранее было признано им. Во-вторых, новый участник я_новый цикла должен лучше катализировать образование полинуклеотида я_я+1 который ранее был катализатором продукта его предшественника я_я. Теоретически возможно включение в гиперцикл мутаций, не удовлетворяющих второму условию. Они образуют паразитические ветви, которые используют систему для своей собственной репликации, но не вносят вклад в систему в целом. Однако было замечено, что такие мутанты не представляют угрозы для гиперцикла, поскольку другие составляющие гиперцикла растут нелинейно, что препятствует росту паразитических ветвей.^[2]

Эволюционная динамика: математическая модель

Согласно определению гиперцикла, это нелинейная динамическая система, и в простейшем случае можно предположить, что она растет со скоростью, определяемой системой квадратных дифференциальных уравнений. Затем конкуренцию между развивающимися гиперциклами можно смоделировать с помощью дифференциального уравнения:^[3]

${\displaystyle {\dot {C_{l}}}=q_{l}C_{l}^{2}-C_{l}{\frac {\phi }{C}}}$

куда

${\displaystyle C=\sum _{l}C_{l}.}$

Здесь, C_л это общая концентрация всех полинуклеотидных цепей, принадлежащих гиперциклу ЧАС_л, C - общая концентрация полинуклеотидных цепей, принадлежащих всем гиперциклам, q_л скорость роста, а φ представляет собой поток разбавления, который гарантирует постоянство общей концентрации. Согласно модели, описанной выше, на начальном этапе, когда существует несколько гиперциклов, выбор гиперцикла с наибольшим q_л значение имеет место. Когда один гиперцикл побеждает в отборе и доминирует в популяции, его очень сложно заменить даже гиперциклом с гораздо более высокой скоростью роста. q.^[3]

Компартментализация и интеграция генома

Теория гиперциклов предполагала, что гиперциклы не являются конечным состоянием организации, и дальнейшее развитие более сложных систем возможно за счет включения гиперциклов в некую форму. мембрана.^[2] После эволюции отсеки, интеграция гиперцикла в геном может происходить путем связывания его членов в единую цепь, которая образует предшественник геном. После этого весь индивидуализированный и разделенный на части гиперцикл может вести себя как простая самовоспроизводящаяся сущность. Компартментализация дает некоторые преимущества системе, в которой уже установлена ​​связь между подразделениями. Без компартментов интеграция генома повысит конкуренцию за счет ограничения пространства и ресурсов. Более того, адаптивная эволюция требует пакета передаваемой информации о полезных мутациях, чтобы не помогать менее эффективным копиям гена. Первое преимущество состоит в том, что он поддерживает высокую локальную концентрацию молекул, что помогает локально увеличить скорость синтеза. Во-вторых, он сохраняет эффект мутаций локальным, в то же время затрагивая весь компартмент. Это способствует сохранению полезных мутаций, поскольку предотвращает их распространение. В то же время вредные мутации не могут загрязнять всю систему, если они заключены в мембрану. Вместо этого уничтожается только зараженный отсек, не затрагивая другие отсеки. Таким образом, компартментализация позволяет производить отбор по генотипическим мутациям. В-третьих, мембраны защищают от факторов окружающей среды, потому что они создают барьер для молекул большого веса или УФ-облучение. Наконец, поверхность мембраны может работать как катализатор.^[3]

Несмотря на вышеупомянутые преимущества, существуют также потенциальные проблемы, связанные с секционированными гиперциклами. Эти проблемы включают трудности с транспортировкой ингредиентов внутрь и наружу, синхронизацию синтеза новых копий компонентов гиперцикла и разделение отделения выращивания, связанное с проблемой упаковки.^[2]

В первоначальных работах компартментализация была заявлена ​​как эволюционное следствие гиперциклической организации. Карстен Бреш и коллеги возразили, что гиперциклическая организация не является необходимой, если принимать во внимание компартменты.^[28] Они предложили так называемую модель пакета, в которой достаточно одного типа полимеразы и копирует все полинуклеотидные цепи, содержащие особый мотив узнавания. Однако, как указывали авторы, такие пакеты - в отличие от гиперциклов - уязвимы для вредных мутаций, а также к бездне флуктуаций, что приводит к пакетам, в которых отсутствует одна из основных молекул РНК. Эйген и его коллеги утверждали, что простой пакет генов не может решить проблему интеграции информации, а гиперциклы нельзя просто заменить компартментами, но компартменты могут помочь гиперциклам.^[29] Эта проблема, однако, вызвала больше возражений, и Эёрс Сатмари и Ласло Деметер пересмотрели вопрос о том, является ли упаковка гиперциклов в отсеки необходимой промежуточной стадией эволюции. Они изобрели модель стохастического корректора.^[10] это предполагает, что репликативные матрицы конкурируют внутри компартментов, и селективные значения этих компартментов зависят от внутреннего состава матриц. Численное моделирование показало, что при учете стохастических эффектов компартментализации достаточно для интеграции информации, рассредоточенной в конкурирующих репликаторах, без необходимости в организации гиперцикла. Более того, было показано, что компартментализованные гиперциклы более чувствительны к входу вредных мутаций, чем простой пакет конкурирующих генов. Тем не менее, модели пакетов не решают проблему порога ошибки, которая изначально была причиной гиперцикла.^[30]

Рибозимы

Во время формулировки теории гиперцикла рибозимы не были известны. После прорыва в открытии каталитических свойств РНК в 1982 году,^[16][17] стало понятно, что РНК обладает способностью объединять свойства белка и нуклеотидной цепи в одно целое. Рибозимы, потенциально служащие матрицами и катализаторами репликации, можно рассматривать как компоненты квазивидов, которые могут самоорганизовываться в гиперцикл без необходимости изобретать процесс трансляции. В 2001 г. был разработан частичный рибозим РНК-полимеразы. направленная эволюция.^[18] Тем не менее, он был способен катализировать только полимеризацию цепи, имеющей размер примерно 14 нуклеотидов, даже если она была длиной 200 нуклеотидов. Самая последняя версия этой полимеразы была показана в 2013 году.^[31] Хотя он обладает способностью катализировать полимеризацию более длинных последовательностей, даже своей собственной длины, он не может реплицироваться из-за отсутствия общности последовательностей и своей неспособности к поперечным вторичным структурам длинных матриц РНК. Однако недавно было показано, что эти ограничения в принципе могут быть преодолены путем сборки активных полимеразных рибозимов из нескольких коротких цепей РНК.^[32] В 2014 году был продемонстрирован рибозим кросс-хиральной РНК-полимеразы.^[33] Была выдвинута гипотеза, что он предлагает новый способ распознавания между ферментом и субстратами, который основан на форме субстрата и позволяет избежать Спаривание Уотсона-Крика и, следовательно, может обеспечить большую универсальность последовательности. Различные другие эксперименты показали, что, помимо свойств полимеразы, рибозимы могли развивать другие виды эволюционно полезной каталитической активности, такие как синтаза, лигаза, или же аминоацилаза виды деятельности.^[18] Рибозимальные аминоациляторы и рибозимы, способные образовывать пептидные связи мог иметь решающее значение для изобретения перевода. РНК-лигаза, в свою очередь, могла связывать различные компоненты квазивидов в одну цепочку, начиная процесс интеграции генома. РНК с синтазной или синтетазной активностью может иметь решающее значение для построения компартментов и обеспечения строительных блоков для выращивания РНК и белковых цепей, а также других типов молекул. В настоящее время известно множество примеров этого вида рибозима, включая пептидилтрансфераза рибозим,^[34] лигаза,^[35][36] и нуклеотидсинтетаза.^[37] Трансаминоацилятор, описанный в 2013 году, имеет пять нуклеотидов,^[38] что достаточно для трансамино ацилирование реакция и делает его наименьшим из обнаруженных рибозимов. Он поддерживает синтез пептидил-РНК, который может быть предшественником современного процесса связывания аминокислот с молекулами тРНК. Каталитический домен РНК-лигазы, состоящий из 93 нуклеотидов, оказался достаточным, чтобы катализировать реакцию связывания между двумя цепями РНК.^[39] Точно так же ацилтрансфераза Длина 82 нуклеотидов рибозима была достаточной для проведения реакции переноса ацила.^[40] В целом результаты, касающиеся каталитического домена РНК-лигазы и рибозима ацилтрансферазы, согласуются с предполагаемым верхним пределом в 100 нуклеотидов, установленным проблемой порога ошибки. Однако была выдвинута гипотеза, что даже если предполагаемые первые РНК-зависимые РНК-полимеразы, по оценкам, будут длиннее, наименьший из известных современных рибозимов РНК-зависимой полимеразы имеет длину 165 нуклеотидов.^[18]- они не должны были возникать за один шаг. Более вероятно, что перевязка меньших цепей РНК, выполняемых первыми РНК-лигазами, приводило к более длинной цепи с желаемым каталитически активным полимеразным доменом.^[41]

Спустя сорок лет после публикации основной работы Манфреда Эйгена, посвященной гиперциклам,^[1] Нилеш Вайдья и его коллеги экспериментально показали, что рибозимы могут образовывать каталитические циклы и сети, способные увеличиваться в размерах за счет включения новых членов.^[14] Однако это не демонстрация гиперцикла в соответствии с его определением, а пример коллективного автокаталитический набор.^[15] Более раннее компьютерное моделирование показало, что молекулярные сети могут возникать, развиваться и быть устойчивыми к паразитарная РНК ветви.^[42] В своих экспериментах Vaidya et al. использовал Азоаркус рибозим интрона группы I, который при фрагментировании обладает способностью к самосборке, катализируя реакции рекомбинации автокаталитическим способом. Они мутировали трехнуклеотидные последовательности, ответственные за распознавание целевых последовательностей на противоположном конце рибозима (а именно, внутренние направляющие последовательности или IGS), а также эти целевые последовательности. Некоторые генотипы могут вводить сотрудничество распознавая целевые последовательности других рибозимов, способствуя их ковалентное связывание, в то время как другие эгоистичные генотипы могли только самоорганизовываться. При разделении эгоистичная подсистема росла быстрее, чем кооперативная. После смешивания эгоистичных рибозимов с кооперативными, наблюдалось появление кооперативного поведения в объединенной популяции, превосходящего по эффективности самособирающиеся подсистемы. Более того, эгоистичные рибозимы были интегрированы в сеть реакций, поддерживая ее рост. Эти результаты также были объяснены аналитически моделью ODE и ее анализом. Они существенно отличаются от результатов, полученных в эволюционная динамика.^[43] Согласно теории эволюционной динамики, эгоистичные молекулы должны доминировать в системе, даже если скорость роста изолированной эгоистичной подсистемы ниже, чем скорость роста кооперативной системы. Более того, Vaidya et al. Доказано, что, будучи фрагментированными на большее количество частей, рибозимы, способные к самосборке, могут не только образовывать каталитические циклы, но и даже благоприятствовать им. Результаты, полученные в результате экспериментов Vaidya et al. дали представление о том, насколько неэффективны пребиотические полимеразы, способные синтезировать только короткие олигомеры, может быть достаточным на стадии до рождения, чтобы зажечь жизнь. Это могло произойти из-за того, что сочетание синтеза коротких фрагментов РНК первыми рибозимальными полимеразами с системой, способной к самосборке, не только позволяет строить более длинные последовательности, но также позволяет более эффективно использовать фитнес-пространство с использованием рекомбинация процесс. Другой эксперимент, проведенный Ханнесом Мучлером и соавт.^[32] показали, что описанный ими рибозим РНК-полимеразы может быть синтезирован in situ путем лигирования четырех меньших фрагментов, подобно рекомбинации рибозима Azoarcus из четырех неактивных олигонуклеотидных фрагментов, описанных ранее. Помимо существенного вклада вышеупомянутых экспериментов в исследование происхождения жизни, они не доказали существование гиперциклов экспериментально.^[44]

Связанные проблемы и переформулировки

Концепция гиперцикла непрерывно изучается с момента ее возникновения. Вскоре после того, как Эйген и Шустер опубликовали свою основную работу о гиперциклах,^[2] Джон Мейнард Смит высказал возражение, что каталитическая поддержка репликации, предоставляемая другим молекулам, является альтруистической.^[45] Следовательно, его нельзя выбрать и поддерживать в системе. Он также подчеркнул уязвимость гиперциклов для паразитов, поскольку им способствует отбор. Позже Йозеф Хофбауэр и Карл Зигмунд^[46] указал, что в действительности гиперцикл может содержать менее пяти членов. В соответствии с основным анализом Эйгена и Шустера они утверждали, что системы с пятью или более видами проявляют ограниченные и неустойчивый циклическое поведение, потому что некоторые виды могут вымереть из-за случайные события и разорвать петлю положительной обратной связи, которая поддерживает гиперцикл. Затем следует исчезновение гиперцикла. Также было подчеркнуто, что размер гиперцикла до четырех слишком мал, чтобы поддерживать объем информации, достаточный для преодоления информационного порога.^[2]

Некоторые исследователи предложили решение этих проблем, введя пространство в исходную модель либо явно^{[6][13][47][48]} или в виде пространственной сегрегации внутри отсеков.^[10][28] Bresch et al.^[28] предложил пакетную модель как решение проблемы паразитов. Позже Сатмари и Деметра^[10] предложена модель машины стохастического корректора. Обе раздельные системы оказались устойчивыми к паразитам. Однако модели пакетов не решают проблему пороговых значений ошибок, которая изначально послужила причиной идеи гиперцикла. Спустя несколько лет Маартен Бурлейст и Полин Хогевег, а позже Нобуто Такеучи, исследовали уравнения репликатора с помощью уравнений в частных производных^[5] и модели клеточных автоматов,^[6][7][9] методы, которые уже оказались успешными в других приложениях.^[49][50] Они продемонстрировали, что пространственное самоструктурирование системы полностью решает проблему глобального вымирания больших систем и, частично, проблему паразитов.^[13] Последний также был проанализирован Роберт Мэй,^[12] кто заметил, что возникающий вращающийся спиральная волна pattern, which was observed during computational simulations performed on cellular automata, proved to be stable and able to survive the invasion of parasites if they appear at some distance from the wave core. Unfortunately, in this case, rotation decelerates as the number of hypercycle members increases, meaning that selection tends toward decreasing the amount of information stored in the hypercycle. Moreover, there is also a problem with adding new information into the system. In order to be preserved, the new information has to appear near to the core of the spiral wave. However, this would make the system vulnerable to parasites, and, as a consequence, the hypercycle would not be stable. Therefore, stable spiral waves are characterized by once-for-ever selection, which creates the restrictions that, on the one hand, once the information is added to the system, it cannot be easily abandoned; and on the other hand, new information cannot be added.^[12]

Another model based on cellular automata, taking into account a simpler replicating network of continuously mutating parasites and their interactions with one replicase species, was proposed by Takeuchi and Hogeweg^[7] and exhibited an emergent travelling wave pattern. Surprisingly, travelling waves not only proved to be stable against moderately strong parasites, if the parasites' mutation rate is not too high, but the emergent pattern itself was generated as a result of interactions between parasites and replicase species. The same technique was used to model systems that include formation of complexes.^[51] Finally, hypercycle simulation extending to three dimensions showed the emergence of the three-dimensional analogue of a spiral wave, namely, the scroll wave.^[52]

Смотрите также

• Chemoton

Рекомендации

Эта статья была адаптирована из следующего источника под CC BY 4.0 лицензия (2016 ) (отчеты рецензента ): "Hypercycle", PLOS вычислительная биология, 12 (4): e1004853, 7 April 2016, Дои:10.1371/JOURNAL.PCBI.1004853, ISSN  1553-734X, ЧВК  4824418, PMID  27054759, Викиданные  Q34521204

1. Eigen, Manfred (October 1971). "Selforganization of matter and the evolution of biological macromolecules". Die Naturwissenschaften. 58 (10): 465–523. Bibcode:1971NW.....58..465E. Дои:10.1007/BF00623322. PMID  4942363.
2. Schuster, M. Eigen ; P. (1979). The Hypercycle : a principle of natural self-organization (Перепечатка. Ред.). Berlin [West] [u.a.]: Springer. ISBN  9783540092933.
3. Eigen, M.; Schuster, P. (1982). "Stages of emerging life — Five principles of early organization". Журнал молекулярной эволюции. 19 (1): 47–61. Bibcode:1982JMolE..19...47E. Дои:10.1007/BF02100223. PMID  7161810.
4. Schuster, Peter; Sigmund, Karl (February 1983). "Replicator dynamics". Журнал теоретической биологии. 100 (3): 533–538. Дои:10.1016/0022-5193(83)90445-9.
5. Boerlijst, Maarten C.; Hogeweg, Pauline (November 1995). "Spatial gradients enhance persistence of hypercycles". Physica D: нелинейные явления. 88 (1): 29–39. Bibcode:1995PhyD...88...29B. CiteSeerX  10.1.1.15.6408. Дои:10.1016/0167-2789(95)00178-7.
6. Boerlijst, M.C.; Hogeweg, P. (February 1991). "Spiral wave structure in pre-biotic evolution: Hypercycles stable against parasites". Physica D: нелинейные явления. 48 (1): 17–28. Bibcode:1991PhyD...48...17B. Дои:10.1016/0167-2789(91)90049-F.
7. Hogeweg, Paulien; Takeuchi, Nobuto (2003). "Multilevel Selection in Models of Prebiotic Evolution: Compartments and Spatial Self-organization". Истоки жизни и эволюция биосферы. 33 (4/5): 375–403. Bibcode:2003OLEB...33..375H. Дои:10.1023/A:1025754907141. PMID  14604183.
8. Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien; Stormo, Gary D. (16 October 2009). "Multilevel Selection in Models of Prebiotic Evolution II: A Direct Comparison of Compartmentalization and Spatial Self-Organization". PLOS вычислительная биология. 5 (10): e1000542. Bibcode:2009PLSCB...5E0542T. Дои:10.1371/journal.pcbi.1000542. ЧВК  2757730. PMID  19834556.
9. Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien (September 2012). "Evolutionary dynamics of RNA-like replicator systems: A bioinformatic approach to the origin of life". Обзоры физики жизни. 9 (3): 219–263. Bibcode:2012PhLRv...9..219T. Дои:10.1016/j.plrev.2012.06.001. ЧВК  3466355. PMID  22727399.
10. Szathmáry, Eörs; Demeter, László (1987). "Group selection of early replicators and the origin of life". Журнал теоретической биологии. 128 (4): 463–486. Дои:10.1016/S0022-5193(87)80191-1. PMID  2451771.
11. Musso, Fabio (16 March 2010). "A Stochastic Version of the Eigen Model". Вестник математической биологии. 73 (1): 151–180. arXiv:0901.3666. Дои:10.1007/s11538-010-9525-4. PMID  20232170.
12. May, Robert M. (17 October 1991). "Hypercycles spring to life". Природа. 353 (6345): 607–608. Bibcode:1991Natur.353..607M. Дои:10.1038/353607a0.
13. MC Boerlijst, P Hogeweg (1991) "Self-structuring and selection: Spiral Waves as a Substrate for Prebiotic Evolution". Conference Paper Artificial Life II
14. Vaidya, Nilesh; Manapat, Michael L.; Чен, Ирен А .; Xulvi-Brunet, Ramon; Hayden, Eric J.; Lehman, Niles (17 October 2012). "Spontaneous network formation among cooperative RNA replicators". Природа. 491 (7422): 72–77. Bibcode:2012Natur.491...72V. Дои:10.1038/nature11549. PMID  23075853.
15. Szathmáry, Eörs (2013). "On the propagation of a conceptual error concerning hypercycles and cooperation". Journal of Systems Chemistry. 4 (1): 1. Дои:10.1186/1759-2208-4-1.
16. Kruger, Kelly; Grabowski, Paula J.; Zaug, Arthur J.; Sands, Julie; Gottschling, Daniel E.; Cech, Thomas R. (1982). "Self-splicing RNA: Autoexcision and autocyclization of the ribosomal RNA intervening sequence of tetrahymena". Клетка. 31 (1): 147–157. Дои:10.1016/0092-8674(82)90414-7. ISSN  0092-8674. PMID  6297745.
17. Guerrier-Takada, Cecilia; Gardiner, Katheleen; Марш, Терри; Pace, Norman; Altman, Sidney (1983). «Фрагмент РНК рибонуклеазы P является каталитической субъединицей фермента». Клетка. 35 (3): 849–857. Дои:10.1016/0092-8674(83)90117-4. ISSN  0092-8674. PMID  6197186.
18. Johnston, W. K. (18 May 2001). "RNA-Catalyzed RNA Polymerization: Accurate and General RNA-Templated Primer Extension". Наука. 292 (5520): 1319–1325. Bibcode:2001Sci...292.1319J. CiteSeerX  10.1.1.70.5439. Дои:10.1126/science.1060786. PMID  11358999.
19. Drake, J. W. (1 May 1993). "Rates of spontaneous mutation among RNA viruses". Труды Национальной академии наук. 90 (9): 4171–4175. Bibcode:1993PNAS...90.4171D. Дои:10.1073/pnas.90.9.4171. ЧВК  46468. PMID  8387212.
20. Drake, JW; Чарльзуорт, B; Charlesworth, D; Crow, JF (April 1998). "Rates of spontaneous mutation". Генетика. 148 (4): 1667–86. ЧВК  1460098. PMID  9560386.
21. STADLER, BÄRBEL M. R.; STADLER, PETER F. (March 2003). "Molecular Replicator Dynamics". Достижения в сложных системах. 06 (1): 47–77. CiteSeerX  10.1.1.71.7635. Дои:10.1142/S0219525903000724.
22. Эйген, Манфред; Schuster, Peter (1977). "The hypercycle. A principle of natural self-organization. Part A: Emergence of the hypercycle". Naturwissenschaften. 64 (11): 541–565. Bibcode:1977NW ..... 64..541E. Дои:10.1007/BF00450633. PMID  593400.
23. Hofbauer, J.; Schuster, P.; Sigmund, K.; Wolff, R. (April 1980). "Dynamical Systems Under Constant Organization II: Homogeneous Growth Functions of Degree $p = 2$". Журнал SIAM по прикладной математике. 38 (2): 282–304. Дои:10.1137/0138025.
24. Hofbauer, J.; Schuster, P.; Sigmund, K. (February 1981). "Competition and cooperation in catalytic selfreplication". Journal of Mathematical Biology. 11 (2): 155–168. Дои:10.1007/BF00275439.
25. Schuster, P; Sigmund, K; Wolff, R (June 1979). "Dynamical systems under constant organization. III. Cooperative and competitive behavior of hypercycles". Journal of Differential Equations. 32 (3): 357–368. Bibcode:1979JDE....32..357S. Дои:10.1016/0022-0396(79)90039-1.
26. Crick, F.H.C .; Brenner, S .; Klug, A.; Pieczenik, G. (December 1976). "A speculation on the origin of protein synthesis". Origins of Life. 7 (4): 389–397. Bibcode:1976OrLi....7..389C. Дои:10.1007/BF00927934. PMID  1023138.
27. Szathmáry, Eörs; Gladkih, Irina (May 1989). "Sub-exponential growth and coexistence of non-enzymatically replicating templates". Журнал теоретической биологии. 138 (1): 55–58. Дои:10.1016/S0022-5193(89)80177-8. PMID  2483243.
28. Bresch, C.; Niesert, U.; Harnasch, D. (1980). "Hypercycles, parasites and packages". Журнал теоретической биологии. 85 (3): 399–405. Дои:10.1016/0022-5193(80)90314-8. ISSN  0022-5193. PMID  6893729.
29. Eigen, M.; Gardiner, W.C.; Schuster, P. (August 1980). "Hypercycles and compartments". Журнал теоретической биологии. 85 (3): 407–411. Дои:10.1016/0022-5193(80)90315-X. PMID  6160360.
30. ZINTZARAS, ELIAS; SANTOS, MAURO; SZATHMÁRY, EÖRS (July 2002). ""Living" Under the Challenge of Information Decay: The Stochastic Corrector Model vs. Hypercycles". Журнал теоретической биологии. 217 (2): 167–181. Дои:10.1006/jtbi.2002.3026. PMID  12202111.
31. Attwater, James; Wochner, Aniela; Holliger, Philipp (20 October 2013). "In-ice evolution of RNA polymerase ribozyme activity". Химия природы. 5 (12): 1011–1018. Bibcode:2013NatCh...5.1011A. Дои:10.1038/nchem.1781. ЧВК  3920166. PMID  24256864.
32. Mutschler, Hannes; Wochner, Aniela; Holliger, Philipp (4 May 2015). "Freeze–thaw cycles as drivers of complex ribozyme assembly". Химия природы. 7 (6): 502–508. Bibcode:2015NatCh...7..502M. Дои:10.1038/nchem.2251. ЧВК  4495579. PMID  25991529.
33. Sczepanski, Jonathan T.; Joyce, Gerald F. (29 October 2014). "A cross-chiral RNA polymerase ribozyme". Природа. 515 (7527): 440–442. Bibcode:2014Natur.515..440S. Дои:10.1038/nature13900. ЧВК  4239201. PMID  25363769.
34. Cech, Thomas R.; Zhang, Biliang (6 November 1997). "Peptide bond formation by in vitro selected ribozymes". Природа. 390 (6655): 96–100. Bibcode:1997Natur.390...96Z. Дои:10.1038/36375. PMID  9363898.
35. Robertson, MP; Hesselberth, JR; Ellington, AD (April 2001). "Optimization and optimality of a short ribozyme ligase that joins non-Watson-Crick base pairings". РНК. 7 (4): 513–23. Дои:10.1017/s1355838201002199. ЧВК  1370105. PMID  11345430.
36. Paul, N .; Joyce, G. F. (18 September 2002). "A self-replicating ligase ribozyme". Труды Национальной академии наук. 99 (20): 12733–12740. Bibcode:2002PNAS...9912733P. Дои:10.1073/pnas.202471099. ЧВК  130529. PMID  12239349.
37. Bartel, David P.; Unrau, Peter J. (17 September 1998). "RNA-catalysed nucleotide synthesis". Природа. 395 (6699): 260–263. Bibcode:1998Natur.395..260U. Дои:10.1038/26193. PMID  9751052.
38. Bianconi, Ginestra; Zhao, Kun; Чен, Ирен А .; Nowak, Martin A.; Doebeli, Michael (9 May 2013). "Selection for Replicases in Protocells". PLOS вычислительная биология. 9 (5): e1003051. Bibcode:2013PLSCB...9E3051B. Дои:10.1371/journal.pcbi.1003051. ЧВК  3649988. PMID  23671413.
39. Ekland, E.; Szostak, J.; Bartel, D. (21 July 1995). "Structurally complex and highly active RNA ligases derived from random RNA sequences". Наука. 269 (5222): 364–370. Bibcode:1995Sci...269..364E. Дои:10.1126/science.7618102. PMID  7618102.
40. Suga, Hiroaki; Lee, Nick; Bessho, Yoshitaka; Wei, Kenneth; Szostak, Jack W. (1 January 2000). "Ribozyme-catalyzed tRNA aminoacylation". Структурная биология природы. 7 (1): 28–33. Дои:10.1038/71225. PMID  10625423.
41. Costanzo, G.; Pino, S.; Ciciriello, F.; Di Mauro, E. (2 October 2009). "Generation of Long RNA Chains in Water". Журнал биологической химии. 284 (48): 33206–33216. Дои:10.1074/jbc.M109.041905. ЧВК  2785163. PMID  19801553.
42. Szathmary, E. (29 October 2006). "The origin of replicators and reproducers". Философские труды Королевского общества B: биологические науки. 361 (1474): 1761–1776. Дои:10.1098/rstb.2006.1912. ЧВК  1664675. PMID  17008217.
43. Новак, Мартин А. (2006). Evolutionary dynamics : exploring the equations of life. Cambridge, Mass. [u.a.]: Belknap Press of Harvard Univ. Нажмите. ISBN  9780674023383.
44. Hayden, Eric J.; Lehman, Niles (August 2006). "Self-Assembly of a Group I Intron from Inactive Oligonucleotide Fragments". Химия и биология. 13 (8): 909–918. Дои:10.1016/j.chembiol.2006.06.014. PMID  16931340.
45. Smith, John Maynard (9 August 1979). "Hypercycles and the origin of life". Природа. 280 (5722): 445–446. Bibcode:1979Natur.280..445S. Дои:10.1038/280445a0. PMID  460422.
46. Sigmund, Josef Hofbauer; Karl (1992). The theory of evolution and dynamical systems : mathematical aspects of selection (Ред. Ред.). Кембридж [u.a.]: Cambridge Univ. Нажмите. ISBN  978-0-521-35838-5.
47. McCaskill, J.S.; Füchslin, R.M.; Altmeyer, S. (30 January 2001). "The Stochastic Evolution of Catalysts in Spatially Resolved Molecular Systems". Биологическая химия. 382 (9): 1343–63. Дои:10.1515/BC.2001.167. PMID  11688718.
48. Szabó, Péter; Scheuring, István; Czárán, Tamás; Szathmáry, Eörs (21 November 2002). "In silico simulations reveal that replicators with limited dispersal evolve towards higher efficiency and fidelity". Природа. 420 (6913): 340–343. Bibcode:2002Natur.420..340S. Дои:10.1038/nature01187. PMID  12447445.
49. Wasik, Szymon; Jackowiak, Paulina; Krawczyk, Jacek B.; Kedziora, Paweł; Formanowicz, Piotr; Figlerowicz, Marek; Błażewicz, Jacek (2010). "Towards Prediction of HCV Therapy Efficiency". Computational and Mathematical Methods in Medicine. 11 (2): 185–199. Дои:10.1080/17486700903170712. PMID  20461597.
50. Wasik, Szymon; Jackowiak, Paulina; Figlerowicz, Marek; Blazewicz, Jacek (February 2014). "Multi-agent model of hepatitis C virus infection". Искусственный интеллект в медицине. 60 (2): 123–131. Дои:10.1016/j.artmed.2013.11.001. PMID  24309221.
51. Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien (23 October 2007). "The Role of Complex Formation and Deleterious Mutations for the Stability of RNA-Like Replicator Systems". Журнал молекулярной эволюции. 65 (6): 668–686. Bibcode:2007JMolE..65..668T. Дои:10.1007/s00239-007-9044-6. PMID  17955153.
52. S Altmeyer, C Wilke, T Martinetz (2008) "How fast do structures emerge in hypercycle-systems?" в Third German Workshop on Artificial Life

внешняя ссылка

• J. Padgett's Hypercycle model implemented in repast