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Enregistrement W4401341384 · doi:10.1021/acs.accounts.4c00254

Protocellular Heme and Iron–Sulfur Clusters

2024· review· en· W4401341384 sur OpenAlexafffund
Daniele Rossetto, Nemanja Cvjetan, Peter Walde, Sheref S. Mansy

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueMetalloenzymes and iron-sulfur proteins
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di TrentoEidgenössische Technische Hochschule ZürichNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionAlfred P. Sloan FoundationUniversity of AlbertaGordon and Betty Moore FoundationSimons Foundation
Mots-clésSulfurHemeChemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Conspectus Central to the quest of understanding the emergence of life is to uncover the role of metals, particularly iron, in shaping prebiotic chemistry. Iron, as the most abundant of the accessible transition metals on the prebiotic Earth, played a pivotal role in early biochemical processes and continues to be indispensable to modern biology. Here, we discuss our recent contributions to probing the plausibility of prebiotic complexes with iron, including heme and iron–sulfur clusters, in mediating chemistry beneficial to a protocell. Laboratory experiments and spectroscopic findings suggest plausible pathways, often facilitated by UV light, for the synthesis of heme and iron–sulfur clusters. Once formed, heme displays catalytic, peroxidase-like activity when complexed with amphiphiles. This activity could have been beneficial in two ways. First, heme could have catalytically removed a molecule (H 2 O 2 ) that could have had degradative effects on a protocell. Second, heme could have helped in the synthesis of the building blocks of life by coupling the reduction of H 2 O 2 with the oxidation of organic substrates. The necessity of amphiphiles to avoid the formation of inactive complexes of heme is telling, as the modern-day electron transport chain possesses heme embedded within a lipid membrane. Conversely, prebiotic iron–sulfur peptides have yet to be reported to partition into lipid membranes, nor have simple iron–sulfur peptides been found to be capable of participating in the synthesis of organic molecules. Instead, iron–sulfur peptides span a wide range of reduction potentials complementary to the reduction potentials of hemes. The reduction potential of iron–sulfur peptides can be tuned by the type of iron–sulfur cluster formed, e.g., [2Fe-2S] versus [4Fe-4S], or by the substitution of ligands to the metal center. Since iron–sulfur clusters easily form upon stochastic encounters between iron ions, hydrosulfide, and small organic molecules possessing a thiolate, including peptides, the likelihood of soluble iron–sulfur clusters seems to be high. What remains challenging to determine is if iron–sulfur peptides participated in early prebiotic chemistry or were recruited later when protocellular membranes evolved that were compatible with the exploitation of electron transfer for the storage of energy as a proton gradient. This problem mirrors in some ways the difficulty in deciphering the origins of metabolism as a whole. Chemistry that resembles some facets of extant metabolism must have transpired on the prebiotic Earth, but there are few clues as to how and when such chemistry was harnessed to support a (proto)cell. Ultimately, unraveling the roles of hemes and iron–sulfur clusters in prebiotic chemistry promises to deepen our understanding of the origins of life on Earth and aids the search for life elsewhere in the universe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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