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Synthèse de l'ARN dans des conditions prébiotiques : le défi de la formation des liaisons phosphoesters

2022· dissertation· W7151014184 sur OpenAlexaboutno aff
Matthias Bova Saint-André

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphodiester bondMucosal melanomaNetwork routing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La caractérisation de la formation de la liaison phosphodiester dans des conditions abiotiques est un enjeu majeur dans l’étude des origines de la vie. Cette liaison est présente dans de nombreux composés biologiques primordiaux pour le vivant [1], en particulier entant que liaison reliant les nucléotides de l’ARN et de l’ADN. Ainsi, en plus d’être apparue très tôt dans le processus évolutif, la liaison phosphodiester est au centre de l’hypothèse du monde à ARN [2], considéré comme l’un des scénarios les plus crédibles pour l’apparition de la vie sur Terre.Nous nous sommes intéressés à la réaction de phosphorylation entre un phosphate -mono ou dianionique et un méthanol. Malgré un nombre important d’études, les mécanismes de celle-ci n’ont toujours pas été clairement identifiés. Les barrières d’énergies étudiées sont élevées (entre 30-50kcal/mol) [3] et trop proches en énergie [4], rendant l’identification du chemin réactionnel difficilement accessible expérimentalement. Les études théoriques sont ainsi une approche complémentaire voire nécessaire pour une meilleure compréhension de la réaction et l’identification des étapes clefs à l’origine de ces hautes barrières, peu compatibles avec un scénario abiotique.Nous avons choisi d’utiliser la dynamique moléculaire ab initio [5]. Au contraire des calculs d’énergie au niveau quantique faits en phase gaz ou en solvant implicite, cette approche permet d’étudier les interactions avec le solvant, jusqu’ici négligées dans la littérature, et l’accès direct au paysage d’énergie libre (et non d’énergie), seul probant à température finie. L’inconvénient majeur reste un temps de calcul très conséquent; par conséquent, la description quantique est assurée par la Density Functional Tight Binding (DFTB) [6], une méthode semi-empirique qui rend les simulations plus accessibles en coût de calcul. Par ailleurs, l’étude des barrières d’énergie a nécessité l’emploi de méthodes d’échantillonnage avancé que sont la Métadynamique [7] et l’Umbrella Sampling [8]. Lors de cette thèse, nous avons étudié en détail et démontré l’importance des transferts de proton au cours de cette réaction. Même si les barrières expérimentales ne sont que qualitativement reproduites par notre approche, cette étude suggère que le mécanisme le plus favorable serait de type SN1 avec présence d’un intermédiaire métaphosphate.[1] Kitadai, N. Maruyama, S. Origins of building blocks of life: A Review. Geoscience Frontiers 9, 1117–1153. (2018). [2] Orgel, L. E. Prebiotic chemistry and the origin of the RNA World. Critical Reviews in Biochemistry and Molecular Biology 39, 99-123. (2004).[3] Hassan, H. A. et al. Effect of Protonation on the Mechanism of Phosphate Monoester Hydrolysis and Comparison with the Hydrolysis of Nucleoside Triphosphate in Biomolecular Motors. Biophysical Chemistry 230, 27 35. (2017).[4] Petrović, D., Szeler, K. & Kamerlin, S. C. L. Challenges and advances in the computational modeling of biological phosphate hydrolysis. Chemical Communications 54, 3077-3089.(2018).[5] Tuckerman, M. E. Ab initio molecular dynamics : basic concepts, current trends and novel applications. Journal of Physics : Condensed Matter 14, 1297-1355. (2002).[6] Gruden, M. et al. Benchmarking density functional tight binding models for barrier heights and reaction energetics of organic molecules. Journal of Computational Chemistry38, 2171-2185. (2017).[7] Barducci, A., Bonomi, M. S & S Parrinello, M. Metadynamics. Wiley Interdisciplinary Reviews : Computational Molecular Science 1, 826-843. (2011).[8] Torrie, G. M. & Valleau, J. Nonphysical sampling distributions in Monte Carlo free energy estimation : Umbrella Sampling. Journal of Computational Chemistry 23, 187.(1977).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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