Synthèse de l'ARN dans des conditions prébiotiques : le défi de la formation des liaisons phosphoesters
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».