Survival of RNA Replicators Is Much Easier in Protocells Than in Surface-Based, Spatial Systems
Notice bibliographique
Résumé
In RNA-World scenarios for the origin of life, replication is catalyzed by polymerase ribozymes. Replicating RNA systems are subject to invasion by non-functional parasitic strands. It is well-known that there are two ways to avoid the destruction of the system by parasites: spatial clustering in models with limited diffusion, or group selection in protocells. Here, we compare computational models of replication in spatial models and protocells as closely as possible in order to determine the relative importance of these mechanisms in the RNA World. For the survival of the polymerases, the replication rate must be greater than a minimum threshold value, kmin, and the mutation rate in replication must be less than a maximum value, Mmax, which is known as the error threshold. For the protocell models, we find that kmin is substantially lower and Mmax is substantially higher than for the equivalent spatial models; thus, the survival of polymerases is much easier in protocells than on surfaces. The results depend on the maximum number of strands permitted in one protocell or one lattice site in the spatial model, and on whether replication is limited by the supply of monomers or the population size of protocells. The substantial advantages that are seen in the protocell models relative to the spatial models are robust to changing these details. Thus, cooperative polymerases with limited accuracy would have found it much easier to operate inside lipid compartments, and this suggests that protocells may have been a very early step in the development of life. We consider cases where parasites have an equal replication rate to polymerases, and cases where parasites multiply twice as fast as polymerases. The advantage of protocell models over spatial models is increased when the parasites multiply faster.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».