Minimizing Product Inhibition in DNA Self‐Replication: Insights for Prebiotic Replication from the Role of the Enzyme in Lesion‐Induced DNA Amplification**
Notice bibliographique
Résumé
Self-replication of nucleic acids in the absence of enzymes represents an important and poorly understood step in the origin of life as such reported systems are strongly hindered by product inhibition. Studying one of the few successful examples of enzymatic DNA self-replication based on a simple ligation chain reaction, lesion-induced DNA amplification (LIDA), can shed light on how this fundamental process may have originally evolved. To identify the unknown factors that lead LIDA to overcome product inhibition we have employed isothermal titration calorimetry and global fitting of time-dependent ligation data to characterize the individual steps of the amplification process. We find that incorporating the abasic lesion into one of the four primers substantially decreases the stability difference between the product and intermediate complexes compared with complexes without the abasic group. In the presence of T4 DNA ligase this stability gap is further reduced by two orders of magnitude revealing that the ligase also helps overcome product inhibition. Kinetic simulations reveal that the intermediate complex stability and the magnitude of the ligation rate constant significantly impact the rate of self-replication, suggesting that catalysts that both facilitate ligation and stabilize the intermediate complex might be a route to efficient nonenzymatic replication.
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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 | 0,001 | 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 ».