Computer simulations of Template-Directed RNA Synthesis driven by temperature cycling in diverse sequence mixtures
Notice bibliographique
Résumé
We present simulations of non-enzymatic template-directed RNA synthesis that incorporate primer extension, ligation, melting, and reannealing. Strand growth occurs over multiple heating/cooling cycles, producing strands of several hundred nucleotides in length, starting with random oligomers of 4 to 10 nucleotides. A strand typically grows by only 1 or 2 nucleotides in each cycle. Therefore, a strand is copied from many different templates, not from one specific complementary strand. A diverse sequence mixture is produced, and there is no exact copying of sequences, even if single base additions are fully accurate (no mutational errors). It has been proposed that RNA systems may contain a virtual circular genome, in which sequences partially overlap in a way that is mutually catalytic. We show that virtual circles do not emerge naturally in our simulations, and that a system initiated with a virtual circle can only maintain itself if there are no mutational errors and there is no input of new sequences formed by random polymerization. Furthermore, if a virtual sequence and its complement contain repeated short words, new sequences can be produced that were not on the original virtual circle. Therefore the virtual circle sequence cannot maintain itself. Functional sequences with secondary structures contain complementary words on opposite sides of stem regions. Both these words are repeated in the complementary sequence; hence, functional sequences cannot be encoded on a virtual circle. Additionally, we consider sequence replication in populations of protocells. We suppose that functional ribozymes benefit the cell which contains them. Nevertheless, scrambling of sequences occurs, and the functional sequence is not maintained, even when under positive selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».