This article has been published in the peer-reviewed journal PLOS Computational Biology (2016). Click to view the published version.

하이퍼사이클(화학)

Hypercycle (chemistry)
하이퍼사이클

화학에서, 하이퍼사이클은 순환적이고 자기 촉매적인 방식으로 연결된 자기 복제 분자의 추상적인 구성 모델이다.1971년[1] 노벨상 수상자 맨프레드 아이겐에 의해 상미분방정식(ODE) 형태로 도입되었고, 이후 피터 [2][3]슈스터와 협력하여 더욱 확장되었다.그것은 원시 지구에 가정적으로 존재하는 복제 분자의 모델링 중에 발생하는 오류 임계값 문제에 대한 해결책으로 제안되었다. (: 생물 발생 참조)이와 같이, 그것은 어떻게 지구상의 생명체가 모든 필수 정보를 [3]저장하기에는 너무 짧은 비교적 짧은 유전자 배열만을 사용하기 시작했는지 설명했다.하이퍼사이클은 리플리케이터 [4]방정식의 특별한 경우입니다.하이퍼사이클의 가장 중요한 특성은 사이클 간의 자기촉매 성장 경쟁, 한 번뿐인 선택적 행동, 작은 선택적 우위성의 활용, 신속한 진화 가능성, 정보 용량 증가 및 기생 지점에 [1]대한 선택이다.

중심 사상

하이퍼사이클은 연결된 자기 복제 고분자의 순환이다.하이퍼사이클에서, 모든 분자는 각각의 분자가 후속 분자의 생성을 촉매하고, 마지막 분자는 첫 번째 분자를 촉매하도록 연결되어 있습니다.이와 같이 사이클이 강화된다.또한 각 분자는 추가로 자기복제의 대상이다.그 결과 시스템은 협력과 이기심을 모두 갖춘 새로운 차원의 자기 조직이다.많은 유전적으로 동일하지 않은 분자들의 공존은 인구의 높은 유전적 다양성을 유지하는 것을 가능하게 한다.이는 이상적인 복제가 없는 시스템에서 과도한 돌연변이 이벤트는 정보를 전달하는 능력을 파괴하고 더 크고 적합한 고분자의 생성을 막는다는 오류 임계값 문제에 대한 해결책이 될 수 있습니다.또한 하이퍼사이클은 자연적으로 발생할 수 있으며 새로운 분자를 통합하면 확장될[citation needed] 수 있는 것으로 나타났습니다.하이퍼사이클도 진화의 영향을 받기 때문에 선택 프로세스를 거칠 수 있습니다.그 결과, 시스템은 정보를 얻을 뿐만 아니라, 그 정보 내용을 개선할 수 있다.진화론적 관점에서 보면 하이퍼사이클은 자기조직의 중간 상태이지만 최종 [1]해결책은 아닙니다.

수년간 하이퍼사이클 이론은 많은 개혁과 방법론적 접근을 경험했다.그 중에서 가장 주목할 만한 것은 편미분 방정식,[5] 세포 자동,[6][7][8][9] 아이겐 [10][11]문제의 확률적 공식의 적용이다.하이퍼사이클의 개념이 제시하는 많은 이점에도 불구하고, ODE를 사용하는 전통적인 모델 제작에는 기생충에 대한 취약성과 안정적인 하이퍼사이클의 [6][7][8][9][10][12][13]제한된 크기라는 몇 가지 문제가 있었다.2012년에 자가 조립 리보자임 조각들 사이의 협력 네트워크의 출현에 대한 첫 번째 실험 증거가 발표되어 자가 복제 [14]주기에 비해 그들의 장점을 입증했다.그러나 이 실험은 리보자임 서브네트워크 간의 협력이 존재한다는 것을 증명하지만, 이 협동 네트워크는 그 자체로 하이퍼사이클을 형성하지 않기 때문에 하이퍼사이클의 [15]실험적인 실증이 아직 부족하다.

모형 제작

모델 진화

  • 1971년(최종):Igen은 하이퍼사이클 개념을[1] 도입합니다.
  • 1977년(최종):아이겐과 슈스터는 하이퍼사이클 개념을 확장하고 하이퍼사이클 이론을 제안하며 쿼시종의[2] 개념을 도입한다.
  • 1982년(표준):리보자임 촉매 특성[16][17] 발견
  • 2001(2001) :부분 RNA 중합효소 리보자임은 유도[18] 진화를 통해 설계된다.
  • 2012년(2012년):리보자임이 집단 자기 촉매 세트를[15] 형성할 수 있다는 실험 시연

오류 임계값 문제

오류 임계값 문제 표시

복제 분자의 모델이 [1][2]만들어졌을 때, 정보의 효과적인 저장을 위해, 지구상의 고분자는 특정 역치를 초과할 수 없다는 것이 발견되었다.이 문제는 에러 임계값 문제로 알려져 있습니다.이는 복제가 불완전한 과정이기 때문에 발생하며, 각 복제 이벤트 동안 오류가 새로운 시퀀스에 포함되어 쿼시스종이 생성될 위험이 있습니다.고충실성 리플리케이트 및 오류 정정 메커니즘이 결여된 시스템에서는 높은 확률로 돌연변이가 발생한다.그 결과, 시퀀스에 격납되어 있는 정보는, 에러의 급속한 축적, 이른바 에러 대재앙에 의해서 없어질 가능성이 있습니다.또한, 어떤 유기체의 게놈 크기는 [19][20][21]복제당 부위당 돌연변이율의 역수와 거의 동일한 것으로 나타났다.따라서 높은 돌연변이율은 게놈 길이에 심각한 제한을 가한다.이를 극복하기 위해서는 유전정보를 보다 충실하게 복사할 수 있는 보다 전문적인 복제기계가 필요하다.맨프레드 아이겐은 단백질이 이 [1]과제를 달성하기 위해 필요하다고 제안했다.그러나 단백질처럼 복잡한 시스템을 인코딩하기 위해서는 더 긴 뉴클레오티드 배열이 필요하며, 이는 돌연변이의 확률을 더욱 높이고 훨씬 더 복잡한 복제 기구를 필요로 한다.존 메이나드 스미스와 외르즈 스자트마리는 이 악순환을 아이겐의 [22]역설이라고 명명했다.

현재의 추정에 따르면, 효소 없는 시스템에서 올바르게 재생산 및 유지 가능한 복제 사슬의 최대 길이는 약 100개이며, 이는 복제 기계를 인코딩하기에 불충분하다고 가정된다.이 관찰은 하이퍼사이클 [23]이론의 공식화에 동기가 되었다.

모델

각각의 작은 정보를 저장하는 여러 정보 전달자가 자신의 [1][2]집중력만 제어하도록 연결되면 더 크고, 더 복잡하고, 더 정확하게 복제된 분자를 만들고 유지하는 문제가 회피될 수 있다고 제안되었다.복제 분자를 설명하는 수학적 모델의 연구는 자기 복제 분자 사이의 협력적인 행동을 관찰하기 위해서는 [24][25][26]촉매 작용의 양의 피드백 루프로 연결되어야 한다는 것을 밝혀냈다.촉매 양피드백 루프로 연결된 자기 복제 실체로 구성된 이러한 종류의 폐쇄 네트워크를 초급 하이퍼사이클이라고 명명했습니다.이러한 개념에는 정보 용량의 증가와 별도로 또 다른 이점이 있습니다.자기 복제를 상호 촉매 작용과 연결하면 시스템의 비선형 성장이 발생할 수 있습니다.첫째, 시스템이 이른바 기생 브랜치에 대한 내성을 갖게 합니다.기생하는 가지는 순환의 재생산에 아무런 이점을 제공하지 않는 순환에 결합된 종으로, 순환을 무용지물로 만들고 계통의 선택 가치를 감소시킨다.둘째, 분자의 자기조직화를 하이퍼사이클로 강화하여 정보를 잃지 않고 시스템을 진화시켜 오류역치 [2]문제를 해결합니다.

번역 기능이 있는 하이퍼 사이클.

자연에서 최초의 하이퍼사이클을 형성할 수 있는 잠재적 분자의 분석은 정보 전달체 기능을 효소적 특성과 결합하는 아이디어를 촉진시켰다.하이퍼사이클 이론의 공식화 당시, 효소적 특성은 단백질에만 기인한 반면 핵산은 정보의 운반체로만 인식되었다.그 결과, 번역에 의한 하이퍼 사이클의 보다 복잡한 모델이 작성되었습니다.제안된 모델은 다수의 뉴클레오티드 배열 I(중간체)와 동일한 수의 폴리펩타이드 사슬 E(E는 효소를 나타냄)로 구성됩니다.시퀀스 I은 체인 길이가 제한적이며 촉매 체인 E를 구축하는 데 필요한 정보를 전달합니다.배열i I은 자신을 번식시키는 매트릭스와 단백질i E를 만드는 매트릭스를 제공한다.단백질i E는 사이클에서 다음 시퀀스인i+1 I을 생성하기 위한 촉매 지원을 제공합니다.자기복제 시퀀스 I은 주기적으로 자신을 번식시키는 양가닥과 음가닥으로 이루어진 순환을 형성한다.따라서, +/- 뉴클레오티드 집합체의 많은 주기는 E의 효소적 성질의 2차 주기에 의해 서로 연결되어 촉매적 하이퍼사이클을 형성한다.촉매 작용에 의해 제공되는 보조 루프가 없다면, 체인은 협력하는 대신 서로 경쟁하고 선택할 것입니다.I사슬에 인코딩된 번역 및 중합 기능 덕분에 재생이 가능합니다.그의 주요 연구에서 맨프레드 아이겐은 I 사슬에 의해 코드화된 E가 특정 중합효소 또는 뉴클레오티드 사슬 I의 후계자 형성에 유리하게 작용하는 보다 일반적인 중합효소의 증강제(또는 소음기)일 수 있다고 말했다.나중에, 그는 일반적인 중합효소가 시스템의 [2]사망으로 이어진다고 지적했다.또한 E가 정수 n > [1][2]1에 대해 I 형성을 촉매해야1 하기 때문에n 전체 사이클이 닫혀야 한다.

대체 개념

연구 기간 동안, 아이겐과 슈스터는 또한 하이퍼사이클 외에 단백질과 뉴클레오티드 결합의 유형을 고려했다.그러한 대안 중 하나는 중합효소 기능을 수행하는 하나의 복제 효소를 가진 모델이었고, 그것은 쿼시스 종에 존재하는 RNA 매트릭스 중 하나의 번역 산물이었다.이 RNA 의존성 RNA 중합효소는 이 복제효소에 의해 인식된 특정 모티브를 가진 배열의 복제를 촉매했다.다른 RNA 매트릭스, 또는 그 가닥 중 하나는 특정 안티코돈을 가지고 아미노산의 [2]독특한 할당과 운반을 담당하는 번역 제품을 제공했습니다.

아이겐과 슈스터가 고안한 또 다른 개념은 각 RNA 템플릿의 복제를 자체 번역 생성물에 의해 촉매하는 모델이었다. 동시에, 이 RNA 템플릿은 하나의 아미노산 유형에 대해 전달 기능을 수행했다.이러한 RNA 템플릿이 하나 이상 존재하면 번역이 [2]가능할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 두 가지 대안 개념 모두, 시스템은 구성 요소 간의 내부 경쟁으로 인해 존속하지 못할 것이다.이러한 시스템의 구성 요소 중 어느 것도 선택적으로 선호되지 않으며, 이는 잠재적으로 결합된 모든 분자의 공존을 가능하게 한다 하더라도, 그들은 그들의 특성을 공진화하고 최적화할 수 없다.그 결과, 시스템의 내부 안정성이 없어져, 존속할 수 없게 됩니다.생존할 수 없는 이유는 성분들의 [2]풍부함에 대한 상호 통제의 부족이다.

수학적 모형

초급 하이퍼사이클

기본 하이퍼사이클의 역학은 다음과 같은 미분 [3]방정식을 사용하여 모델링할 수 있다.

어디에

그 방정식 위에서 템플릿 Ii식의, 자이 집중하는 것;모든 템플릿을 강화하는 것이 총 농도, 템플릿 그것의 형성 수수 사이의 템플릿의 가수 분해로 대개 자기 복제와 그 저하 디에 의해 차이점 비결은 과잉 생산률, 템플릿 Ii식의 ki,j은 생산율 Ij에 의해 catalysed, 그리고 φ.는 희석된는이온 플럭스: 총 농도가 일정함을 보장합니다.생산 및 분해 속도는 단위 농도(xi = 1)에서 시간 단위당 분자 수로 표현된다.고농도 x에서는 k라는 용어를i 무시할 수 있으며 하이퍼사이클에서는 템플릿 자체와 사이클의 이전 멤버만 복제할 수 있다고 가정하면 방정식은 다음과 같이 [3]단순화할 수 있습니다.

여기서 순환 특성에 따라, 다음과 같이 가정할 수 있다.

하이퍼사이클(번역 포함)

폴리뉴클레오티드Ii(농도xi)와 폴리펩타이드Ei(농도yi)로 이루어진 번역 하이퍼사이클.뉴클레오티드 합성의 역학은 복합체의 농도를 무시할 수 없는 Michaelis-Menten-type 반응 체계를 따른다고 가정한다.복제 중에 분자는 복합체ii-1 IE를 형성한다(농도i z와 함께 발생).따라서, 분자i0(x와i0 y)의 총 농도는 복합체에 포함된 자유 분자와 분자의 합이 될 것이다.

변환을 수반하는 하이퍼사이클의 역학은 총 분자 수를 모델링하는 미분 방정식 시스템을 사용하여 설명할 수 있다.

어디에

상기 식에서 c 및I c는E 모든 폴리펩타이드 및 모든 폴리뉴클레오티드의 총농도, γx 및 γ는y 희석 플럭스, k는i 폴리뉴클레오티드i I에서 변환된 폴리펩타이드i E의 제조속도, f는i 복합ii-1 IE에서 합성된 폴리뉴클레오티드i I의 제조속도(복제 및 [3]중합에 의한 폴리뉴클레오티드 I의 제조속도)이다.

그러한 하이퍼사이클 모델에서 핵산과 단백질을 번역과 결합하는 것은 하이퍼사이클 구성의 기원을 위한 필수 조건으로서 번역 코드의 기원에 대한 적절한 모델을 필요로 했다.하이퍼사이클 이론의 공식화 당시, 번역 코드의 기원에 대한 두 가지 모델이 크릭과 그의 협력자들에 의해 제안되었다.이들은 첫 번째 코돈이 RRY 또는 RNY 체계에 따라 구성되었음을 나타내는 모델이었다. 여기서 R은 푸린 염기를, Y는 피리미딘을, N은 모든 염기를 나타내며 후자는 더 신뢰할 수 있다고 가정했다.오늘날에는 번역에 의한 하이퍼사이클 없이 리보자임을 활용함으로써 하이퍼사이클 모델을 실현할 수 있을 것으로 추정되고 있으며, 유전자 [27]코드의 기원에 대해서는 더 많은 이론이 있다.

진화

최초의 하이퍼 사이클의 형성

아이겐은 첫 번째 하이퍼사이클의 [2]형성을 이끈 조건에 대해 몇 가지 가정을 했다.그 중 일부는 리보자임에 대한 지식 부족의 결과였는데, 리보자임은 하이퍼사이클[16][17] 개념을 도입한 지 몇 년 후에 발견되었고 엄격한 의미에서 아이겐의 가정을 부정했다.그 중 가장 중요한 것은 하이퍼사이클의 형성은 두 가지 유형의 사슬을 모두 이용할 수 있어야 한다는 것이었다. 즉, 4종류의 집단을 형성하는 핵산과 효소 기능을 가진 단백질이다.오늘날 리보자임에 대한 지식을 고려하면, 쿼시스종 집단에서 하이퍼사이클의 구성원을 선택하고 RNA에 의해 효소 기능을 수행했을 가능성이 있다.하이퍼사이클 이론에 따르면, 최초의 원시 중합효소는 정확히 이 집단에서 나왔다.그 결과, 촉매 리플리케이션의 양이 비촉매 반응의 양을 넘어 시스템의 성장이 빨라질 가능성이 있습니다.그러나, 효소 기능을 가진 RNA의 상대적인 양에 대한 통제력을 잃을 수 있기 때문에, 이러한 급속한 성장은 새로운 시스템에 위협이 되었다.이 시스템은 예를 들어 필수 RNA의 결합을 양의 피드백 루프로 통합함으로써 구성 요소를 보다 신뢰할 수 있는 제어가 필요했다.이 피드백 루프가 없으면 복제 시스템이 손실됩니다.이러한 긍정적인 피드백 루프가 최초의 하이퍼 [2]사이클을 형성했습니다.

위에서 설명한 과정에서 최초의 하이퍼사이클이 쿼시스종 집단(유사 배열의 집단)에서 유래했다는 사실이 상당한 이점을 창출했다.다른 사슬 I을 연결할 수 있는 한 가지 가능성(쿼시종 특성을 고려해 비교적 쉽게 달성할 수 있음)은 하나의 사슬 I이 유사한 사슬 I의 합성을 개선한다는 것이다.이와 같이, 같은 쿼시종 집단에서 유래한 유사한 배열 I의 존재는 분자 I와 I'[2] 사이의 결합의 생성을 촉진한다.

진화 역학

형성 후 하이퍼사이클은 내부 평형 또는 각 유형의 체인 I의 진동 농도를 가지지만 모든 체인의 총 농도는 일정하게 유지되는 상태에 도달한다.이와 같이 모든 체인으로 구성된 시스템은 단일 통합 엔티티로 표현될 수 있습니다.하이퍼사이클이 형성되는 동안, 그들 중 몇 개는 비슷한 농도로 존재할 수 있지만, 곧 가장 높은 피트니스 값을 가진 하이퍼사이클이 [1]선택될 것이다.여기서 피트니스 값은 환경에 대한 하이퍼사이클의 적응을 나타내며, 이를 바탕으로 한 선택은 매우 날카롭다.한 대의 하이퍼사이클이 경쟁에서 이긴 후에는 새로운 하이퍼사이클이 승자보다 더 효율적이라고 해도 다른 하이퍼사이클이 그 자리를 차지할 가능성은 매우 낮습니다.보통, 내부 종의 수가 크게 변동하더라도 하이퍼사이클을 파괴할 만큼 약화시킬 수는 없습니다.하이퍼사이클의 경우, 우리는 단일 선택이라고 말할 수 있습니다. 이것은 고유한 변환 코드와 특정 [2]키랄리티의 존재를 책임집니다.

위에서 설명한 하이퍼사이클의 견고성에 대한 개념은 촉매 지원에 의해 야기된 구성 요소의 기하급수적인 성장에서 비롯됩니다.그러나 Eörs Szathmarry와 Irina Gladkih는 서브지수 또는 포물선 성장을 초래하는 비효소 템플릿 복제의 경우에도 무조건 공존을 얻을 수 있음을 보여주었다.이는 하이퍼사이클 형성에 필요한 촉매 복제 이전의 단계에서 관찰될 수 있다.다양한 비효소적으로 복제되는 배열의 공존은 나중에 촉매 [28]기능을 가진 분자를 만드는 데 사용되는 RNA 모듈의 충분한 다양성을 유지하는 데 도움을 줄 수 있다.

수학적 관점에서 여러 하이퍼사이클의 협력에 필요한 조건을 찾을 수 있다.그러나 실제로는 복잡한 다단계 생화학 메커니즘의 존재나 두 가지 이상의 분자의 결합이 필요하기 때문에 하이퍼사이클의 협력이 매우 어려울 것이다.두 조건 모두 매우 가능성이 없어 보입니다. 따라서, 커플링된 하이퍼사이클의 존재는 [2]실제로 불가능하다고 가정합니다.

하이퍼사이클의 진화는 내부 종의 돌연변이에 의한 새로운 구성 요소의 생성에서 비롯됩니다.돌연변이는 하이퍼사이클에 통합될 수 있으며, 두 가지 요구 사항이 충족되는 경우에만 확대됩니다.첫째, 돌연변이에 의해 만들어진 새로운 정보 전달체는new 이전에 인식된 체인i+1 I보다 하이퍼사이클의 구성원i I 중 한 명이 더 잘 인식해야 한다.둘째, 회로의 새로운 구성원new I은 이전i I의 생성물에 의해 이전에 촉매되었던 폴리뉴클레오티드i+1 I의 형성을 더 잘 촉매해야 한다.이론적으로, 두 번째 조건을 만족시키지 못하는 하이퍼사이클 돌연변이에 통합될 수 있다.이들은 자체 복제에 시스템을 사용하지만 시스템 전체에는 기여하지 않는 기생 분기를 형성합니다.그러나 이러한 돌연변이는 하이퍼사이클의 다른 성분이 비선형적으로 성장하여 기생하는 가지가 커지는 것을 [2]방해하기 때문에 하이퍼사이클에 위협이 되지 않는 것으로 나타났다.

진화 역학: 수학적 모델

하이퍼사이클의 정의에 따르면 비선형 동적계이며, 가장 간단한 경우에는 2차 미분방정식계에 의해 결정되는 속도로 성장한다고 가정할 수 있다.그런 다음, 진화하는 하이퍼사이클 간의 경쟁을 미분 [3]방정식을 사용하여 모델링할 수 있습니다.

어디에

여기서 C는l 하이퍼사이클l H에 속하는 모든 폴리뉴클레오티드 사슬의 총농도, C는l 모든 하이퍼사이클에 속하는 폴리뉴클레오티드 사슬의 총농도, q는 성장속도, θ는 총농도가 일정함을 보증하는 희석플럭스이다.상기 모델에 따르면 초기 단계에서는 여러 개의 하이퍼 사이클이 존재할 때 q 값이 가장l 큰 하이퍼 사이클이 선택된다.한 개의 하이퍼사이클이 선택권을 획득하고 모집단을 지배하면, 훨씬 높은 성장률을 가진 하이퍼사이클을 사용하더라도 이를 대체하기가 매우 어렵다.[3]

구획화 및 게놈 통합

하이퍼사이클 이론은 하이퍼사이클이 조직의 최종 상태가 아니며, 하이퍼사이클을 일종의 [2]막으로 감싸는 것으로 더 복잡한 시스템의 개발이 가능하다고 제안했다.구획의 진화 후, 하이퍼사이클의 게놈 통합은 그 구성원을 게놈의 전조를 이루는 단일 사슬에 연결함으로써 진행될 수 있다.그 후, 개별화 및 구획화된 하이퍼 사이클 전체가 단순한 자기 복제 엔티티처럼 동작할 수 있다.구획화는 유닛 간의 연계가 이미 확립된 시스템에 몇 가지 이점을 제공합니다.구획이 없다면 게놈 통합은 공간과 자원을 제한함으로써 경쟁을 촉진할 것이다.게다가 적응 진화는 유전자의 덜 효율적인 복제를 돕지 않기 위해 유리한 돌연변이를 위한 전염 가능한 정보의 패키지를 필요로 한다.첫 번째 장점은 높은 국소적인 분자 농도를 유지하여 국소적으로 합성 속도를 증가시키는 데 도움을 준다는 것입니다.둘째, 돌연변이의 영향을 국소적으로 유지하면서 동시에 전체 구획에 영향을 미칩니다.이것은 유익한 돌연변이가 퍼지는 것을 막기 때문에 보존하는 것을 선호한다.동시에, 유해한 돌연변이는 막에 둘러싸여 있으면 시스템 전체를 오염시킬 수 없습니다.대신 오염된 구획만 파괴되고 다른 구획에는 영향을 미치지 않습니다.이와 같이 구획화는 유전자형 돌연변이를 선택할 수 있게 한다.셋째, 막은 고중량 분자 또는 자외선 조사에 대한 장벽을 구성하기 때문에 환경 요인으로부터 보호한다.마지막으로 막 표면은 [3]촉매로서 기능할 수 있다.

위의 이점에도 불구하고 구분된 하이퍼사이클과 관련된 잠재적인 문제도 있습니다.이러한 문제에는 재료의 반입 및 반출의 어려움, 하이퍼사이클 구성요소의 새로운 복사본의 합성의 동기화, 포장 [2]문제와 관련된 성장 구획의 분할 등이 포함됩니다.

첫 번째 작품에서 구획화는 초순환적 조직의 진화적 결과라고 언급되었다.카스텐 브레쉬와 동료들은 칸막이를 [29]고려한다면 초순환적 구성이 필요하지 않다고 이의를 제기했다.그들은 한 종류의 중합효소만으로도 충분하고 특별한 인식 모티브를 포함하는 모든 폴리뉴클레오티드 사슬을 복제하는 이른바 패키지 모델을 제안했다.그러나 저자들이 지적한 바와 같이 그러한 패키지는 (하이퍼 사이클에 반하여) 유해한 돌연변이와 변동 심연에 취약하며, 결과적으로 필수 RNA 분자 중 하나가 결여된 패키지가 된다.아이겐과 동료들은 단순한 유전자 패키지는 정보 통합 문제를 해결할 수 없고 하이퍼사이클은 단순히 구획으로 대체될 수 없지만 구획은 하이퍼사이클을 지원할 [30]수 있다고 주장했다.그러나 이 문제는 더 많은 이의를 제기했고, Eörs Szathmarry와 Laszlo Demeter는 하이퍼사이클을 구획으로 포장하는 것이 진화의 필수 중간 단계인지 다시 고려했다.그들은 복제 템플릿이 구획 내에서 경쟁하고 이러한 구획의 선택적 값은 템플릿의 내부 구성에 의존한다고 가정한 확률적 보정 모델을[10] 발명했다.수치 시뮬레이션에 따르면 확률적 영향을 고려할 때, 구분은 하이퍼사이클 구성 없이도 경쟁 복제자에 분산된 정보를 통합하기에 충분하다.게다가, 구분된 하이퍼사이클은 경쟁 유전자의 단순한 패키지보다 유해한 돌연변이의 입력에 더 민감한 것으로 나타났다.그러나 패키지 모델에서는 원래 [31]하이퍼사이클의 동기를 부여한 오류 임계값 문제가 해결되지 않습니다.

리보자임

하이퍼사이클 이론 공식화 당시 리보자임은 알려지지 않았다.1982년 [16][17]RNA의 촉매 특성을 발견한 후, RNA는 단백질과 뉴클레오티드 사슬 특성을 하나의 개체로 통합할 수 있는 능력을 가지고 있다는 것이 밝혀졌다.잠재적으로 복제의 템플릿 및 촉매 역할을 하는 리보자임은 번역 과정을 발명할 필요 없이 하이퍼 사이클로 자가 조직될 수 있는 쿼시스 종의 구성요소로 간주될 수 있다.2001년, 부분 RNA 중합효소 리보자임이 직접 [18]진화를 통해 설계되었다.그럼에도 불구하고, 그것은 200 뉴클레오티드의 길이임에도 불구하고 약 14 뉴클레오티드의 크기를 가진 사슬의 중합만을 촉매할 수 있었다.이 중합효소의 최신 버전은 2013년에 [32]나타났다.긴 염기서열의 중합은 촉매작용이 가능하지만, 긴 RNA 템플릿의 2차 구조를 횡단할 수 없고, 염기서열 일반성의 결여로 인해 스스로 복제할 수 없다.그러나, 그러한 제한은 원칙적으로 몇 개의 짧은 RNA [33]가닥으로부터 활성 중합효소 리보자임을 조립함으로써 극복될 수 있는 것으로 최근에 나타났다.2014년에는 교차 키랄 RNA 중합효소 리보자임이 [34]입증되었다.기질 형상에 기초한 효소와 기질 사이에 새로운 인식 모드를 제공하고 왓슨-크릭 쌍을 피할 수 있으므로 더 큰 배열 일반성을 제공할 수 있다는 가설이 있었다.다양한 다른 실험들은 중합효소 특성을 갖는 것 외에도, 리보자임은 신타아제, 리가아제 또는 아미노아실라아제 [18]활성과 같은 다른 종류의 진화적으로 유용한 촉매 활성을 발달시킬 수 있다는 것을 보여주었다.펩타이드 결합을 형성하는 능력을 가진 리보자일 아미노아실레이터와 리보자임은 번역 발명에 결정적이었을 수 있다.RNA 연결효소는, 차례로, 유전체 통합의 과정을 시작하며, 쿼시종의 다양한 구성 요소들을 하나의 사슬에 연결할 수 있다.합성효소 또는 합성효소 활성을 가진 RNA는 구획을 만들고 RNA와 단백질 사슬, 그리고 다른 유형의 분자를 성장시키기 위한 구성 요소를 제공하는 데 매우 중요할 수 있습니다.펩티딜전달효소 리보자임,[35] 리가아제 [36][37]및 뉴클레오티드 합성효소를 포함한 이러한 종류의 리보자임의 [38]많은 예가 현재 알려져 있다.2013년에 기술된 트랜스아미노아실레이터는 트랜스아미노 아실화 [39]반응에 충분한 5개의 뉴클레오티드를 가지고 있으며 지금까지 발견된 리보자임 중 가장 작은 리보자임이다.그것은 아미노산을 tRNA 분자에 연결하는 현대 과정의 전조가 될 수 있는 펩티딜-RNA 합성을 지원한다.93개의 뉴클레오티드로 구성된 RNA 연결효소의 촉매 도메인은 두 RNA [40]사슬 사이의 결합 반응을 촉매하기에 충분한 것으로 입증되었다.마찬가지로 아실전달효소 리보자임 82 뉴클레오티드는 아실전달 [41]반응을 하기에 충분했다.RNA 리가아제 촉매도메인과 아실전달효소 리보자임에 관한 결과는 오차역치 문제에 의해 설정된 100뉴클레오티드의 추정 상한과 일치한다.그러나 추정 첫 번째 RNA 의존성 RNA 중합효소가 더 길다고 추정되더라도(최소 RNA 의존성 중합효소 리보자임은 165 뉴클레오티드 길이[18]) 한 번에 발생할 필요가 없다는 가설을 세웠다.첫 번째 RNA 연결효소에 의해 수행된 더 작은 RNA 사슬의 결찰은 원하는 촉매 활성 중합효소 [42]도메인과 더 긴 사슬을 낳았다.

하이퍼사이클에 [1]관한 Manfred Igen의 주요 연구가 발표된 지 40년 후, Nilesh Vaidya와 동료들은 리보자임이 새로운 [14]구성원을 통합함으로써 촉매 사이클과 크기를 확장할 수 있는 네트워크를 형성할 수 있다는 것을 실험적으로 보여주었다.단, 이는 정의에 따른 하이퍼사이클이 아니라 집합적 자기촉매 [15]집합의 예시이다.이전의 컴퓨터 시뮬레이션에서는 분자 네트워크가 발생, 진화 및 기생 RNA [43]분지에 대한 내성을 보일 수 있었습니다.그들의 실험에서, 바이디야 외 연구진.Azoarcus group I intron 리보자임을 사용하였으며, 이 리보자임은 조각화되었을 때 자기 촉매 방식으로 재결합 반응을 촉매하여 자가조립할 수 있는 능력을 가지고 있다.그들은 리보자임(즉, 내부 가이드 배열 또는 IGS)의 반대쪽 끝에서 표적 배열의 인식을 담당하는 3뉴클레오티드 길이의 배열과 이러한 표적 배열을 돌연변이시켰다.일부 유전자형은 다른 리보자임들의 표적 배열을 인식하여 그들의 공유 결합을 촉진함으로써 협력을 도입할 수 있는 반면, 다른 이기적인 유전자형은 자기 결합만 할 수 있었다.이와는 별도로 이기적인 서브시스템은 협력적인 서브시스템보다 빠르게 성장했습니다.이기적 리보자임을 협동적 리보자임과 혼합한 후, 합병된 모집단에서 협동적 행동의 출현을 관찰하여 자가 조립 하위 시스템을 능가했다.게다가 이기적인 리보자임은 반응 네트워크에 통합되어 성장을 뒷받침했다.이러한 결과는 또한 ODE 모델과 그 분석에 의해 분석적으로 설명되었다.그것들은 진화 [44]역학에서 얻은 결과와 상당히 다르다.진화역학 이론에 따르면 이기적인 하부조직의 성장률이 협동체 성장률보다 낮더라도 이기적인 분자가 시스템을 지배해야 한다.또한, Vaidya 등은 더 많은 조각으로 분할될 때 자가 조립이 가능한 리보자임이 촉매 사이클을 형성할 수 있을 뿐만 아니라 실제로 유리하다는 것을 증명했다.Vaidya 등의 실험에서 얻은 결과는 짧은 올리고머만을 합성할 수 있는 비효율적인 프리바이오틱 중합효소가 생명 전 단계에서 어떻게 생명을 점화하기에 충분할 수 있는지를 보여 주었다.이것은 첫 번째 리보자일 중합효소에 의한 짧은 RNA 조각의 합성을 자가조립이 가능한 시스템에 결합함으로써 더 긴 시퀀스를 구축할 수 있을 뿐만 아니라 재조합 과정을 사용하여 적합 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있기 때문에 발생할 수 있다.Hannes Mutschler [33]등에 의해 수행된 또 다른 실험은 앞서 설명한 네 개의 비활성 올리고뉴클레오티드 조각에서 아조아르쿠스 리보자임을 재결합하는 것과 유사하게, 그들이 설명한 RNA 중합효소 리보자임이 네 개의 작은 조각의 결찰로부터 제 자리에서 합성될 수 있다는 것을 보여주었다.생명체의 기원에 대한 연구에 대한 위의 실험들의 실질적인 공헌을 제외하면, 그들은 [45]실험적으로 하이퍼사이클의 존재를 증명하지 못했다.

관련 문제 및 개혁

하이퍼사이클 개념은 그 기원부터 지속적으로 연구되어 왔다.아이겐과 슈스터가 하이퍼사이클에 [2]관한 그들의 주요 연구를 발표한 직후, 존 메이나드 스미스는 다른 분자들에게 주어지는 복제에 대한 촉매적 [46]지지가 이타적이라고 이의를 제기했다.따라서 시스템에서 선택 및 유지보수가 불가능합니다.그는 또한 기생충에 대한 하이퍼사이클의 취약성을 강조했다. 기생충은 선택에 의해 선호되기 때문이다.나중에, 요제프 호프바우어와 칼 지그문트는[47] 실제로 하이퍼사이클은 5명 미만의 멤버만 유지할 수 있다고 지적했다.아이겐과 슈스터의 주요 분석과 일치하여, 그들은 5종 이상의 시스템이 제한적이고 불안정한 순환 행동을 보인다고 주장했다. 왜냐하면 일부 종은 확률적 사건으로 멸종하고 하이퍼사이클을 유지하는 양의 피드백 고리를 깨뜨릴 수 있기 때문이다.그 후 하이퍼사이클의 소멸이 뒤따른다.또한 최대 4개의 하이퍼사이클 크기가 너무 작아서 정보 [2]임계값을 초과하기에 충분한 양의 정보를 유지할 수 없다는 점도 강조되었습니다.

여러 연구자가 명시적으로 또는[6][13][48][49] 구획 [10][29]내 공간 분리 형태로 초기 모델에 공간을 도입함으로써 이러한 문제에 대한 해결책을 제안했다.브레쉬 [29]등은 기생충 문제의 해결책으로 패키지 모델을 제안했다.나중에 Szathmarry와 Demeter는[10] 확률적 보정기 모델을 제안했다.두 개의 구분된 시스템은 기생충에 대해 튼튼하다는 것이 입증되었다.그러나 패키지 모델에서는 하이퍼사이클의 개념을 원래 동기 부여한 오류 임계값 문제가 해결되지 않습니다.몇 년 후, Maarten Boerlijst와 Paulien Hogeweg, 그리고 후에 Nobuto Takenuchi는 편미분[5] 방정식과 세포 자동 모델,[6][7][9] 즉 다른 [50][51]응용 분야에서 이미 성공했음을 증명한 방법을 사용하여 복제자 방정식을 연구하였다.그들은 시스템의 공간적 자기구조화가 대규모 시스템의 지구적 멸종과 부분적으로는 [13]기생충 문제를 완전히 해결한다는 것을 증명했다.후자는 또한 로버트 메이에 의해 분석되었는데, 로버트 [12]메이는 세포 자동자에 대해 수행된 컴퓨터 시뮬레이션 중에 관찰된 새로운 회전 나선형 파형 패턴이 안정적이고, 만약 기생충이 파핵에서 어느 정도 거리에 나타난다면 기생충의 침입에서 살아남을 수 있다는 것이 입증되었다.불행하게도 이 경우, 하이퍼사이클 구성원의 수가 증가함에 따라 회전 속도가 느려지며, 이는 선택이 하이퍼사이클에 저장되는 정보의 양을 감소시키는 경향이 있음을 의미합니다.게다가 시스템에 새로운 정보를 추가하는 것도 문제가 있다.보존되기 위해서는 새로운 정보가 나선형의 중심 부근에 나타나야 한다.그러나 이는 시스템을 기생충에 취약하게 만들고 결과적으로 하이퍼사이클이 안정적이지 않을 것이다.따라서 안정된 나선파는 1회만 선택하는 것이 특징이며, 한편으로 한 번 시스템에 정보를 추가하면 쉽게 포기할 수 없고, 다른 한편으로 [12]새로운 정보를 추가할 수 없다는 제약이 있다.

세포 오토마타에 기초한 또 다른 모델은 연속적으로 변이하는 기생충의 단순한 복제 네트워크와 하나의 복제 효소 종과의 상호작용을 고려하여 Takeuchi와 Hogeweg에[7] 의해 제안되어 새로운 이동파 패턴을 나타냈다.놀랍게도, 이동파는 기생충의 돌연변이율이 너무 높지 않다면 중간 정도의 강한 기생충에 대해 안정적일 뿐만 아니라 기생충과 복제효소 종 사이의 상호작용의 결과로 발생 패턴 자체가 생성되었다.복합체 [52]형성을 포함하는 시스템을 모델링하는 데 동일한 기술이 사용되었습니다.마지막으로, 3차원으로 확장되는 하이퍼사이클 시뮬레이션은 나선파의 3차원 아날로그, 즉 스크롤파의 [53]출현을 보여주었다.

다른 생명 이론과의 비교

하이퍼사이클은 티보르 간티의 케모톤[54], 로버트 로젠의 (M,R) 시스템[55][56], 훔베르토 마투라나와 프란시스코 바렐라의 (또는 자기 생성),[57] 그리고 [59]다이슨의 초기 제안과 유사한 스튜어트 카우프만의 자기 촉매 세트를[58] 포함한 몇몇 현재의 생명 이론들 중 하나일 뿐이다.이 모든 것(하이퍼사이클 포함)은 에르빈 슈뢰딩거의 책 "[60]삶이란 무엇인가?"에서 영감을 얻었지만, 처음에는 서로 공통점이 거의 없는 것처럼 보인다. 왜냐하면 주로 저자들이 서로 의사소통을 하지 않았고, 그들 중 누구도 주요 출판물에서 다른 이론들에 대해 언급하지 않았기 때문이다.그럼에도 불구하고, 간티와 [61]로젠 사이에는 첫눈에 보이는 것보다 더 많은 유사점이 있다.최근까지[62][63][64] 서로 다른 이론을 비교하고 함께 논의하려는 시도는 거의 없었다.

최종 범용 공통 조상(LUCA)

몇몇 작가들은 생명의 기원의 모델을 현존하는 모든 [65]생명의 마지막 공통 조상인 LUCA와 동일시한다.이는 L이 첫 번째 조상이 아닌 마지막 공통 조상을 지칭한다는 것을 인식하지 못했기 때문에 발생하는 심각한 오류입니다. 이는 [66]LUCA가 출현하기 전에 많은 양의 진화가 발생했기 때문입니다.

Gill과 Forterre는 다음과 [67]같이 요점을 표현했다.

LUCA는 첫 번째 세포와 혼동해서는 안 되지만 오랜 진화의 산물이었다."마지막"이 된다는 것은 LUCA가 오래된 "고대인"들을 오랫동안 이어왔다는 것을 의미합니다.

레퍼런스

이 문서는 CC BY 4.0 라이센스(2016)에 따라 다음 소스에서 수정되었습니다(리뷰어 보고서). Natalia Szostak; Szymon Wasik; Jacek Blazewicz (7 April 2016). "Hypercycle". PLOS Computational Biology. 12 (4): e1004853. doi:10.1371/JOURNAL.PCBI.1004853. ISSN 1553-734X. PMC 4824418. PMID 27054759. Wikidata Q34521204.

  1. ^ a b c d e f g h i j Eigen, Manfred (October 1971). "Selforganization of matter and the evolution of biological macromolecules". Die Naturwissenschaften. 58 (10): 465–523. Bibcode:1971NW.....58..465E. doi:10.1007/BF00623322. PMID 4942363. S2CID 38296619.
  2. ^ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t Schuster, M. Eigen ; P. (1979). The Hypercycle : a principle of natural self-organization (Reprint. ed.). Berlin [West] [u.a.]: Springer. ISBN 9783540092933.
  3. ^ a b c d e f g h Eigen, M.; Schuster, P. (1982). "Stages of emerging life — Five principles of early organization". Journal of Molecular Evolution. 19 (1): 47–61. Bibcode:1982JMolE..19...47E. doi:10.1007/BF02100223. PMID 7161810. S2CID 31907187.
  4. ^ Schuster, Peter; Sigmund, Karl (February 1983). "Replicator dynamics". Journal of Theoretical Biology. 100 (3): 533–538. Bibcode:1983JThBi.100..533S. doi:10.1016/0022-5193(83)90445-9.
  5. ^ a b Boerlijst, Maarten C.; Hogeweg, Pauline (November 1995). "Spatial gradients enhance persistence of hypercycles". Physica D: Nonlinear Phenomena. 88 (1): 29–39. Bibcode:1995PhyD...88...29B. CiteSeerX 10.1.1.15.6408. doi:10.1016/0167-2789(95)00178-7.
  6. ^ a b c d Boerlijst, M.C.; Hogeweg, P. (February 1991). "Spiral wave structure in pre-biotic evolution: Hypercycles stable against parasites". Physica D: Nonlinear Phenomena. 48 (1): 17–28. Bibcode:1991PhyD...48...17B. doi:10.1016/0167-2789(91)90049-F.
  7. ^ a b c d Hogeweg, Paulien; Takeuchi, Nobuto (2003). "Multilevel Selection in Models of Prebiotic Evolution: Compartments and Spatial Self-organization". Origins of Life and Evolution of the Biosphere. 33 (4/5): 375–403. Bibcode:2003OLEB...33..375H. doi:10.1023/A:1025754907141. PMID 14604183. S2CID 12046666.
  8. ^ a b Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien; Stormo, Gary D. (16 October 2009). "Multilevel Selection in Models of Prebiotic Evolution II: A Direct Comparison of Compartmentalization and Spatial Self-Organization". PLOS Computational Biology. 5 (10): e1000542. Bibcode:2009PLSCB...5E0542T. doi:10.1371/journal.pcbi.1000542. PMC 2757730. PMID 19834556.
  9. ^ a b c Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien (September 2012). "Evolutionary dynamics of RNA-like replicator systems: A bioinformatic approach to the origin of life". Physics of Life Reviews. 9 (3): 219–263. Bibcode:2012PhLRv...9..219T. doi:10.1016/j.plrev.2012.06.001. PMC 3466355. PMID 22727399.
  10. ^ a b c d e Szathmáry, Eörs; Demeter, László (1987). "Group selection of early replicators and the origin of life". Journal of Theoretical Biology. 128 (4): 463–486. Bibcode:1987JThBi.128..463S. doi:10.1016/S0022-5193(87)80191-1. PMID 2451771.
  11. ^ Musso, Fabio (16 March 2010). "A Stochastic Version of the Eigen Model". Bulletin of Mathematical Biology. 73 (1): 151–180. arXiv:0901.3666. doi:10.1007/s11538-010-9525-4. PMID 20232170. S2CID 2493437.
  12. ^ a b c May, Robert M. (17 October 1991). "Hypercycles spring to life". Nature. 353 (6345): 607–608. Bibcode:1991Natur.353..607M. doi:10.1038/353607a0. S2CID 4366996.
  13. ^ a b c MC Boerlijst, P Hogeweg(1991) "자기구조화 및 선택: 선생물진화를 위한 기판으로서의 나선파"컨퍼런스 페이퍼 인공 생명 II
  14. ^ a b Vaidya, Nilesh; Manapat, Michael L.; Chen, Irene A.; Xulvi-Brunet, Ramon; Hayden, Eric J.; Lehman, Niles (17 October 2012). "Spontaneous network formation among cooperative RNA replicators". Nature. 491 (7422): 72–77. Bibcode:2012Natur.491...72V. doi:10.1038/nature11549. PMID 23075853. S2CID 4303752.
  15. ^ a b c Szathmáry, Eörs (2013). "On the propagation of a conceptual error concerning hypercycles and cooperation". Journal of Systems Chemistry. 4 (1): 1. doi:10.1186/1759-2208-4-1.open access
  16. ^ a b c Kruger, Kelly; Grabowski, Paula J.; Zaug, Arthur J.; Sands, Julie; Gottschling, Daniel E.; Cech, Thomas R. (1982). "Self-splicing RNA: Autoexcision and autocyclization of the ribosomal RNA intervening sequence of tetrahymena". Cell. 31 (1): 147–157. doi:10.1016/0092-8674(82)90414-7. ISSN 0092-8674. PMID 6297745. S2CID 14787080.
  17. ^ a b c Guerrier-Takada, Cecilia; Gardiner, Katheleen; Marsh, Terry; Pace, Norman; Altman, Sidney (1983). "The RNA moiety of ribonuclease P is the catalytic subunit of the enzyme". Cell. 35 (3): 849–857. doi:10.1016/0092-8674(83)90117-4. ISSN 0092-8674. PMID 6197186. S2CID 39111511.
  18. ^ a b c d Johnston, W. K. (18 May 2001). "RNA-Catalyzed RNA Polymerization: Accurate and General RNA-Templated Primer Extension". Science. 292 (5520): 1319–1325. Bibcode:2001Sci...292.1319J. CiteSeerX 10.1.1.70.5439. doi:10.1126/science.1060786. PMID 11358999. S2CID 14174984.
  19. ^ Drake, J. W. (1 May 1993). "Rates of spontaneous mutation among RNA viruses". Proceedings of the National Academy of Sciences. 90 (9): 4171–4175. Bibcode:1993PNAS...90.4171D. doi:10.1073/pnas.90.9.4171. PMC 46468. PMID 8387212.
  20. ^ Drake, JW; Charlesworth, B; Charlesworth, D; Crow, JF (April 1998). "Rates of spontaneous mutation". Genetics. 148 (4): 1667–86. doi:10.1093/genetics/148.4.1667. PMC 1460098. PMID 9560386.
  21. ^ STADLER, BÄRBEL M. R.; STADLER, PETER F. (March 2003). "Molecular Replicator Dynamics". Advances in Complex Systems. 06 (1): 47–77. CiteSeerX 10.1.1.71.7635. doi:10.1142/S0219525903000724.
  22. ^ Maynard Smith, J.; Szathmáry, E. (1995). The Major Transitions in Evolution. Oxford University Press. ISBN 978-0198502944.
  23. ^ Eigen, Manfred; Schuster, Peter (1977). "The hypercycle. A principle of natural self-organization. Part A: Emergence of the hypercycle". Naturwissenschaften. 64 (11): 541–565. Bibcode:1977NW.....64..541E. doi:10.1007/BF00450633. PMID 593400. S2CID 42131267.
  24. ^ Hofbauer, J.; Schuster, P.; Sigmund, K.; Wolff, R. (April 1980). "Dynamical Systems Under Constant Organization II: Homogeneous Growth Functions of Degree $p = 2$". SIAM Journal on Applied Mathematics. 38 (2): 282–304. doi:10.1137/0138025.
  25. ^ Hofbauer, J.; Schuster, P.; Sigmund, K. (February 1981). "Competition and cooperation in catalytic selfreplication". Journal of Mathematical Biology. 11 (2): 155–168. doi:10.1007/BF00275439. S2CID 120702804.
  26. ^ Schuster, P; Sigmund, K; Wolff, R (June 1979). "Dynamical systems under constant organization. III. Cooperative and competitive behavior of hypercycles". Journal of Differential Equations. 32 (3): 357–368. Bibcode:1979JDE....32..357S. doi:10.1016/0022-0396(79)90039-1.open access
  27. ^ Crick, F. H. C.; Brenner, S.; Klug, A.; Pieczenik, G. (December 1976). "A speculation on the origin of protein synthesis". Origins of Life. 7 (4): 389–397. Bibcode:1976OrLi....7..389C. doi:10.1007/BF00927934. PMID 1023138. S2CID 42319222.
  28. ^ Szathmáry, Eörs; Gladkih, Irina (May 1989). "Sub-exponential growth and coexistence of non-enzymatically replicating templates". Journal of Theoretical Biology. 138 (1): 55–58. Bibcode:1989JThBi.138...55S. doi:10.1016/S0022-5193(89)80177-8. PMID 2483243.
  29. ^ a b c Bresch, C.; Niesert, U.; Harnasch, D. (1980). "Hypercycles, parasites and packages". Journal of Theoretical Biology. 85 (3): 399–405. Bibcode:1980JThBi..85..399B. doi:10.1016/0022-5193(80)90314-8. ISSN 0022-5193. PMID 6893729.
  30. ^ Eigen, M.; Gardiner, W.C.; Schuster, P. (August 1980). "Hypercycles and compartments". Journal of Theoretical Biology. 85 (3): 407–411. doi:10.1016/0022-5193(80)90315-X. PMID 6160360.
  31. ^ ZINTZARAS, ELIAS; SANTOS, MAURO; SZATHMÁRY, EÖRS (July 2002). ""Living" Under the Challenge of Information Decay: The Stochastic Corrector Model vs. Hypercycles". Journal of Theoretical Biology. 217 (2): 167–181. Bibcode:2002JThBi.217..167Z. doi:10.1006/jtbi.2002.3026. PMID 12202111.
  32. ^ Attwater, James; Wochner, Aniela; Holliger, Philipp (20 October 2013). "In-ice evolution of RNA polymerase ribozyme activity". Nature Chemistry. 5 (12): 1011–1018. Bibcode:2013NatCh...5.1011A. doi:10.1038/nchem.1781. PMC 3920166. PMID 24256864.
  33. ^ a b Mutschler, Hannes; Wochner, Aniela; Holliger, Philipp (4 May 2015). "Freeze–thaw cycles as drivers of complex ribozyme assembly". Nature Chemistry. 7 (6): 502–508. Bibcode:2015NatCh...7..502M. doi:10.1038/nchem.2251. PMC 4495579. PMID 25991529.
  34. ^ Sczepanski, Jonathan T.; Joyce, Gerald F. (29 October 2014). "A cross-chiral RNA polymerase ribozyme". Nature. 515 (7527): 440–442. Bibcode:2014Natur.515..440S. doi:10.1038/nature13900. PMC 4239201. PMID 25363769.
  35. ^ Cech, Thomas R.; Zhang, Biliang (6 November 1997). "Peptide bond formation by in vitro selected ribozymes". Nature. 390 (6655): 96–100. Bibcode:1997Natur.390...96Z. doi:10.1038/36375. PMID 9363898. S2CID 4398830.
  36. ^ Robertson, MP; Hesselberth, JR; Ellington, AD (April 2001). "Optimization and optimality of a short ribozyme ligase that joins non-Watson-Crick base pairings". RNA. 7 (4): 513–23. doi:10.1017/s1355838201002199. PMC 1370105. PMID 11345430.open access
  37. ^ Paul, N.; Joyce, G. F. (18 September 2002). "A self-replicating ligase ribozyme". Proceedings of the National Academy of Sciences. 99 (20): 12733–12740. Bibcode:2002PNAS...9912733P. doi:10.1073/pnas.202471099. PMC 130529. PMID 12239349.
  38. ^ Bartel, David P.; Unrau, Peter J. (17 September 1998). "RNA-catalysed nucleotide synthesis". Nature. 395 (6699): 260–263. Bibcode:1998Natur.395..260U. doi:10.1038/26193. PMID 9751052. S2CID 9734076.
  39. ^ Bianconi, Ginestra; Zhao, Kun; Chen, Irene A.; Nowak, Martin A.; Doebeli, Michael (9 May 2013). "Selection for Replicases in Protocells". PLOS Computational Biology. 9 (5): e1003051. Bibcode:2013PLSCB...9E3051B. doi:10.1371/journal.pcbi.1003051. PMC 3649988. PMID 23671413.open access
  40. ^ Ekland, E.; Szostak, J.; Bartel, D. (21 July 1995). "Structurally complex and highly active RNA ligases derived from random RNA sequences". Science. 269 (5222): 364–370. Bibcode:1995Sci...269..364E. doi:10.1126/science.7618102. PMID 7618102.
  41. ^ Suga, Hiroaki; Lee, Nick; Bessho, Yoshitaka; Wei, Kenneth; Szostak, Jack W. (1 January 2000). "Ribozyme-catalyzed tRNA aminoacylation". Nature Structural Biology. 7 (1): 28–33. doi:10.1038/71225. PMID 10625423. S2CID 1831912.
  42. ^ Costanzo, G.; Pino, S.; Ciciriello, F.; Di Mauro, E. (2 October 2009). "Generation of Long RNA Chains in Water". Journal of Biological Chemistry. 284 (48): 33206–33216. doi:10.1074/jbc.M109.041905. PMC 2785163. PMID 19801553.
  43. ^ Szathmary, E. (29 October 2006). "The origin of replicators and reproducers". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 361 (1474): 1761–1776. doi:10.1098/rstb.2006.1912. PMC 1664675. PMID 17008217.open access
  44. ^ Nowak, Martin A. (2006). Evolutionary dynamics : exploring the equations of life. Cambridge, Mass. [u.a.]: Belknap Press of Harvard Univ. Press. ISBN 9780674023383.
  45. ^ Hayden, Eric J.; Lehman, Niles (August 2006). "Self-Assembly of a Group I Intron from Inactive Oligonucleotide Fragments". Chemistry & Biology. 13 (8): 909–918. doi:10.1016/j.chembiol.2006.06.014. PMID 16931340.open access
  46. ^ Smith, John Maynard (9 August 1979). "Hypercycles and the origin of life". Nature. 280 (5722): 445–446. Bibcode:1979Natur.280..445S. doi:10.1038/280445a0. PMID 460422. S2CID 7157215.
  47. ^ Sigmund, Josef Hofbauer; Karl (1992). The theory of evolution and dynamical systems : mathematical aspects of selection (Repr. ed.). Cambridge [u.a.]: Cambridge Univ. Press. ISBN 978-0-521-35838-5.
  48. ^ McCaskill, J.S.; Füchslin, R.M.; Altmeyer, S. (30 January 2001). "The Stochastic Evolution of Catalysts in Spatially Resolved Molecular Systems". Biological Chemistry. 382 (9): 1343–63. doi:10.1515/BC.2001.167. PMID 11688718. S2CID 23010511.
  49. ^ Szabó, Péter; Scheuring, István; Czárán, Tamás; Szathmáry, Eörs (21 November 2002). "In silico simulations reveal that replicators with limited dispersal evolve towards higher efficiency and fidelity". Nature. 420 (6913): 340–343. Bibcode:2002Natur.420..340S. doi:10.1038/nature01187. PMID 12447445. S2CID 4425961.
  50. ^ Wasik, Szymon; Jackowiak, Paulina; Krawczyk, Jacek B.; Kedziora, Paweł; Formanowicz, Piotr; Figlerowicz, Marek; Błażewicz, Jacek (2010). "Towards Prediction of HCV Therapy Efficiency". Computational and Mathematical Methods in Medicine. 11 (2): 185–199. doi:10.1080/17486700903170712. PMID 20461597.
  51. ^ Wasik, Szymon; Jackowiak, Paulina; Figlerowicz, Marek; Blazewicz, Jacek (February 2014). "Multi-agent model of hepatitis C virus infection". Artificial Intelligence in Medicine. 60 (2): 123–131. doi:10.1016/j.artmed.2013.11.001. PMID 24309221.
  52. ^ Takeuchi, Nobuto; Hogeweg, Paulien (23 October 2007). "The Role of Complex Formation and Deleterious Mutations for the Stability of RNA-Like Replicator Systems". Journal of Molecular Evolution. 65 (6): 668–686. Bibcode:2007JMolE..65..668T. doi:10.1007/s00239-007-9044-6. PMID 17955153. S2CID 1277339.
  53. ^ S Altmeyer, C Wilke, T Martinetz(2008) "제3회 인공생명체 워크숍에서 하이퍼사이클 시스템에서 구조물은 얼마나 빨리 출현하는가?"
  54. ^ Gánti, Tibor (2003). Eörs Száthmary; James Griesemer (eds.). The Principles of Life. Oxford University Press. ISBN 9780198507260.
  55. ^ Rosen, R. (1958). "The representation of biological systems from the standpoint of the theory of categories". Bull. Math. Biophys. 20 (4): 317–341. doi:10.1007/BF02477890.
  56. ^ Rosen, R. (1991). Life Itself: a comprehensive inquiry into the nature, origin, and fabrication of life. New York: Columbia University Press.
  57. ^ Maturana, H. R.; Varela, F. (1980). Autopoiesis and cognition: the realisation of the living. Dordrecht: D. Reidel Publishing Company.
  58. ^ Kauffman, S. A. (1969). "Metabolic stability and epigenesis in randomly constructed genetic nets". J. Theor. Biol. 22 (3): 437–467. doi:10.1016/0022-5193(69)90015-0. PMID 5803332.
  59. ^ Dyson, F. J. (1982). "A model for the origin of life". J. Mol. Evol. 18 (5): 344–350. doi:10.1007/bf01733901. S2CID 30423925.
  60. ^ Schrödinger, Erwin (1944). What is Life?. Cambridge University Press.
  61. ^ Cornish-Bowden, A. (2015). "Tibor Gánti and Robert Rosen: contrasting approaches to the same problem". J. Theor. Biol. 381: 6–10. doi:10.1016/j.jtbi.2015.05.015. PMID 25988381.
  62. ^ Letelier, J C; Cárdenas, M L; Cornish-Bowden, A (2011). "From L'Homme Machine to metabolic closure: steps towards understanding life". J. Theor. Biol. 286 (1): 100–113. doi:10.1016/j.jtbi.2011.06.033. PMID 21763318.
  63. ^ Igamberdiev, A.U. (2014). "Time rescaling and pattern formation in biological evolution". BioSystems. 123: 19–26. doi:10.1016/j.biosystems.2014.03.002. PMID 24690545.
  64. ^ Cornish-Bowden, A; Cárdenas, M L (2020). "Contrasting theories of life: historical context, current theories. In search of an ideal theory". BioSystems. 188: 104063. doi:10.1016/j.biosystems.2019.104063. PMID 31715221. S2CID 207946798.
  65. ^ Jheeta, S.; Chatzitheodoridis, E.; Devine, Kevin; Block, J. (2021). "The Way forward for the Origin of Life: Prions and Prion-Like Molecules First Hypothesis". Life. 11 (9): 872. doi:10.3390/life11090872. PMC 8467930. PMID 34575021.
  66. ^ Cornish-Bowden, A; Cárdenas, M L (2017). "Life before LUCA". J. Theor. Biol. 434: 68–74. doi:10.1016/j.jtbi.2017.05.023. PMID 28536033.
  67. ^ Gill, S.; Forterre, P. (2016). "Origin of life: LUCA and extracellular membrane vesicles (EMVs)". Int. J. Astrobiol. 15 (1): 7–15. doi:10.1017/S1473550415000282. S2CID 44428292.

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