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Enregistrement W2565457688 · doi:10.1101/096701

A network theory of the origin of life

2016· preprint· en· W2565457688 sur OpenAlexaff
Geoffrey W. Hoffmann

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleationEvent (particle physics)Context (archaeology)AbiogenesisBiologyComputer scienceEvolutionary biologyStatistical physicsPhysicsGeneticsPaleontologyAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The origin of life may have been a low probability event that involved both RNA and polypeptides. While such an event would occur with low probability, the probability is not too low in the context of the number of nucleation opportunities on the primitive Earth. The probability for the nucleation event is too small if needed components occur as frequently as disruptive components do, without specific interactions between the two classes. However, if many of the needed components contribute by inhibiting otherwise disruptive components, a high probability for a complex nucleation as the beginning of life event emerges. RNA interference and long non-coding RNAs are ascribed roles in inhibiting components that would otherwise be disruptive in the context of a nucleation event. The theory likewise provides an inhibitory role for the large fraction of proteins (35% to 40%) that have no known function in both prokaryotes and eukaryotes. It is suggested that volcanic ash could provide the large number of random shapes needed as the basis for the nucleation event. Experiments based on that hypothesis are proposed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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