Survivability of Biomolecules Under Energetic Processes for the Identification of Biosignatures on Mars
Notice bibliographique
Résumé
Missions on Mars have already demonstrated its past habitability (Arvidson et al., 2014; Fornaro et al., 2018a; Grotzinger et al., 2014) and the search for biosignatures, such as the identification of organic molecules, has become one of the main goals of exploration programs (Fornaro et al., 2020; Horneck et al., 2016). Specifically, data collected by the SAM instrument showed the presence of thiophenes, aromatics, aliphatic and thiol derivatives in the Murray and Sheepbed mudstones, similar to the analysis of the Tissint Mars meteorite (Eigenbrode et al., 2018). However, organics on the surface of Mars are continuously exposed to harsh environmental conditions. Among them, the UV and ion radiation is known for its critical implications on the organic matter present in the soil.Thus, an understanding of the environment in which organic matter evolves on the Martian surface is important. Specifically, minerals play a crucial role in the processes experienced by organic molecules on Mars, influencing their chemical evolution. The preservation state of organic molecules is often regulated by their interaction with the mineral phase in which they are embedded. Investigations on the catalytic and protective properties of different Martian minerals under Mars-like conditions have been carried out (Fornaro et al. 2018b), who concluded that in several paleoenvironments on Earth, the long-term preservation of terrestrial biosignatures is attributed to sedimentary materials, in particular phosphates, silica, clays, carbonates and metalliferous materials. However, the simple classification of Martian minerals as catalytic or protective is not possible because the behaviour of minerals under Martian conditions depends on the organic molecules involved and their specific interactions with the mineral surface sites. It is therefore important to study the response of specific molecule-mineral complexes to UV and ion irradiation.In this work, we investigated the likelihood that amino acids and fatty acids biomarker embedded in minerals would be preserved despite Martian chemical weathering by energetic irradiation, and therefore be observable by analytical techniques on board of Rosalind Franklin rover.ReferencesArvidson RE, Squyres SW, Bell JF, et al. Ancient Aqueous Environments at Endeavour Crater, Mars. Science 2014;343(6169):1248097; doi: 10.1126/science.1248097. Eigenbrode JL, Summons RE, Steele A, et al. Organic Matter Preserved in 3-Billion-Year-Old Mudstones at Gale Crater, Mars. Science 2018;360(6393):1096–1101; doi: 10.1126/science.aas9185. Fornaro T, Steele A and Brucato JR. Catalytic/Protective Properties of Martian Minerals and Implications for Possible Origin of Life on Mars. Life 2018a; 8(4):56; doi: 10.3390/life8040056. Fornaro T, Boosman A, Brucato JR, et al. UV Irradiation of Biomarkers Adsorbed on Minerals under Martian-like Conditions: Hints for Life Detection on Mars. Icarus 2018b; 313:38–60; doi: 10.1016/j.icarus.2018b.05.001. Fornaro T, Brucato J, Poggiali G, et al. UV Irradiation and Near Infrared Characterization of Laboratory Mars Soil Analog Samples: The Case of Phthalic Acid, Adenosine 5-Monophosphate, L-Glutamic Acid and L-Phenylalanine Adsorbed onto the Clay Mineral Montmorillonite in the Presence of Magnesium Perchlorate. 2020; doi: 10.20944/preprints202003.0172.v1. Grotzinger JP, Sumner DY, Kah LC, et al. A Habitable Fluvio-Lacustrine Environment at Yellowknife Bay,Gale Crater, Mars. Science 2014;343(6169):1242777; doi: 10.1126/science.1242777. Horneck G, Walter N, Westall F, et al. AstRoMap European Astrobiology Roadmap. Astrobiology 2016;16(3):201.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».