MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415706476 · doi:10.1016/j.biosystems.2025.105634

Homeostatic set-points are physical and foundational to organism autonomy

2025· article· en· W4415706476 sur OpenAlexfundno aff
Keith D. Farnsworth

Notice bibliographique

RevueBiosystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésAllosteric regulationEffectorLiving systemsOrganismTopology (electrical circuits)CyberneticsAllosteric enzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living systems pose the problem of how a physical system not only maintains itself in a ‘far from equilibrium’ state, but how it determines what state that should be and how it could take the initiative over setting the state, in an act of autonomy that confounds standard physical description. Here I show that the homeostatic set-point is physical information embodied in the structure of evolved enzymes, acting through a series of code and cypher transformations from gene translation, through single molecule dynamics, reaction kinetics, to control system topology and finally physical control. In ‘kinetic regulation’, network topology is determined by the parameters of reaction kinetics and jointly with them, specifies the set-point. Control is added via allosteric manipulation of enzymes based on evolved, not physically inevitable, relationships with effector molecules. This way, enzyme properties alone can determine the set-point. Thus the allosteric enzyme is to homeostasis what the adaptor molecule is to biological code. All the parameters of biochemical regulation result from the way protein structure determines binding affinity and dissociation rates via the shape of electrical forcefields, especially around active sites and effector pockets. In general, the set-point is a highly evolved phenotype having a complicated, but logically inevitable dependence on genotype. By embodying particularising information (the set-point) and using it to do organisational work (homeostasis), even the simplest living system enacts cybernetic independence, characterised by goal-directed behaviour, not found in natural abiotic systems. • Homeostatic set-points are information encoded by system topology plus molecular form. • System topology is encoded by molecular forms fitting together like jigsaw pieces. • Molecular forms are physical information translated by genetic code and folding. • Allosteric enzymes are to homeostasis what adaptor molecules are to biological code. • Set-points are the primary physical information of self-control in living systems.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,379

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiosystemsMême sujetOrigins and Evolution of LifeTravaux en français237 207