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Enregistrement W4313472489 · doi:10.3390/life13010112

The Formation of RNA Pre-Polymers in the Presence of Different Prebiotic Mineral Surfaces Studied by Molecular Dynamics Simulations

2022· article· en· W4313472489 sur OpenAlexafffund
Alix Dujardin, Sebastian Himbert, Ralph E. Pudritz, Maikel C. Rheinstädter

Notice bibliographique

RevueLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoOntario Ministry of Economic Development and InnovationMcMaster University
Mots-clésNucleotidePhosphodiester bondHydrogen bondMoleculePolymerChemistryMolecular dynamicsRNACrystallographyOrganic chemistryBiochemistryComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used all-atom Molecular Dynamics (MD) computer simulations to study the formation of pre-polymers between the four nucleotides in RNA (AMP, UMP, CMP, GMP) in the presence of different substrates that could have been present in a prebiotic environment. Pre-polymers are C3'-C5' hydrogen-bonded nucleotides that have been suggested to be the precursors of phosphodiester-bonded RNA polymers. We simulated wet-dry cycles by successively removing water molecules from the simulations, from ~60 to 3 water molecules per nucleotide. The nine substrates in this study include three clay minerals, one mica, one phosphate mineral, one silica, and two metal oxides. The substrates differ in their surface charge and ability to form hydrogen bonds with the nucleotides. From the MD simulations, we quantify the interactions between different nucleotides, and between nucleotides and substrates. For comparison, we included graphite as an inert substrate, which is not charged and cannot form hydrogen bonds. We also simulated the dehydration of a nucleotide-only system, which mimics the drying of small droplets. The number of hydrogen bonds between nucleotides and nucleotides and substrates was found to increase significantly when water molecules were removed from the systems. The largest number of C3'-C5' hydrogen bonds between nucleotides occurred in the graphite and nucleotide-only systems. While the surface of the substrates led to an organization and periodic arrangement of the nucleotides, none of the substrates was found to be a catalyst for pre-polymer formation, neither at full hydration, nor when dehydrated. While confinement and dehydration seem to be the main drivers for hydrogen bond formation, substrate interactions reduced the interactions between nucleotides in all cases. Our findings suggest that small supersaturated water droplets that could have been produced by geysers or springs on the primitive Earth may play an important role in non-enzymatic RNA polymerization.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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