Nézze meg a sporthíreket is
Iratkozzon fel hírlevelünkre Nézze meg a sporthíreket is
A genetikai kódok működésének megértése a genetikai mérnökség és a szintetikus biológia alapja. De még sok megoldatlan rejtély van, mint például, hogy miért olyan fontos a kód a különböző biológiai folyamatokhoz, mint például a fehérje összehajtáshoz.
Subhash Kak aki a biológia és a fizika határfelületén dolgozik az információelméletet alkalmazza néhány ilyen kérdés tanulmányozásához. Ahogy a számítógépeknek bináris kódsorokra van szükségük a működéshez, a biológiai folyamatok is információ darabokra hagyatkoznak.
Legutóbbi tanulmányában azt proponálja, hogy az optimáláselmélet potenciális magyarázatot adhat a régóta fennálló rejtélyre, az aminosavak kódolásában lévő bizonyos redundanciára.
A genetikai kódkönyv 4 betűből álló szavakból készült: A, C, G, U. Az egyes betűk különböző kémiai építőkockák, az úgynevezett nukleotidok helyén állnak, ezek az adenin, citozin, guanin, uracil. Egy molekuláris gép, a riboszóma olvassa a kódkönyvet, hogy proteinekre fordítsa a géneket. A riboszómák 3 betűs szavakat olvasnak: ezek a kodonok, és a 4 betűnek 64 különböző kombinációja, amik különböző kodonokat hoznak létre.. Ezen a 64 szavas listán 61 kódolja az aminosavakat, és 3 jelzi a riboszómának, hogy álljon le a protein szintézissel a sejtben. Például az AUG kódolja a metionin aminosavat és jelzi egy protein elindítását.
De mint minden más nyelvben, vannak szinonímák - különböző kodonok ugyanazt az aminosavat kódolják. Mivel csak 20 aminosav, de 61 különböző szó van a kódolásukra, meglehetősen sok az átfedés. Egy aminosavat 1-6 különböző kodon kódolhatja. Csak két aminosav van, aminek pontosan egy kodonja van, a metionin és a triptofán.
Ez a redundancia segít a roboszómáknak helyesen elvégezni a feladataikat, még akkor is, amikor hiba van a genetikai kódban.
Évtizedek óta töprengenek a tudósok azon a rejtélyen, hogy bizonyos aminosavaknak miért van több szinonímája, mint a többinek. Van valami mintázat erre a variabilitásra, vagy véletlenszerű? Hogy megválaszolják a kérdést, a tudósok a természet döntéshozatalát irányító szabályokat tanulmányozzák.
Ha egy emberi mérnök tervezné a genetikai kódot, biztosítani akarná, hogy minden egyes aminosavnak hasonló fokú rendundanciája legyen, hogy megvédje a hibáktól és segítse az egységességet. A 61 kód leképezése a 20 aminosavra nagyjából egyenlő lenne, minden egyes aminosav 3 kodonhoz lenne hozzárendelve. De a természetnek mások a prioritásai. A természetes rendszerek – mint a baktériumok - evolúciós modelljei bizonyítják, hogy a természet mindig az optimalizálásra törekszik. Nem csak egy protein végső formája kell optimális legyen, hanem a köztes formáknak is. Az optimalizálás biztosítja, hogy a természetes rendszerek alkalmazkodjanak a különböző környezetekhez.
A tudósok értenek néhány a természetá altal a genetikai kód tervezésekor követett irányelvet. Például az atomok és molekulák térbeli elrendeződése a genetikai kódon belül és környékén hatással van a működésére, és más celluláris rendszerek koevolúciója, amik közreműködnek a protein létrehozásában.
Subhash Kak kutatása azt mutatja, hogy két másik jelentős faktor is lehet, amit a természetes rendszerek tekintetbe vesznek: a genetikai kód információteoretikus természete és a maximum entrópia elve.
Ahogy a számítógép feldolgozza 0-ákból és 1-esekből álló adatokat, az élet az A, C, G, U betűket tartalmazó adatokon alapuló genetikai kódot dolgozza fel.
Matematikailag azonban az adatok reprezentálásának leghatékonyabb módja nem a bináris, amit a számítógép alkalmaz, hanem az e-alapú. Az Euler szám egy irracionális szám, körülbelül 2.718. A természet affinitása az Euler szám használatával való optimálásra felelős a végtelenül ismétlődő fraktálokért, amiket az egynetlen partvonalakban, páfránylevelekben, hópelyhekben és fákban látni.
A biológián kívül az Euler-számmal való optimálást alkalmazzák a matematikában és a kozmológiában is.
Egy másik elv, ami a természetes világban működik a maximum entrópia. Az elv azt állítja, hogy a rendszerek a nagyobb rendezetlenség állapotához fejlődnek. Ez az elv lehetővé teszi a kutatóknak, hogy korlátozott adatokból következtetéseket vonjanak le és felhasználták annak magyarázatára, hogy az aminosavak hogyan lépnek kölcsönhatásba a proteinekben.
A kodon csoportosulások kontextusában a maximum entrópia elve arra vonatkozik, hogy a természet rejtjelezi/összekuszálja az adatokat, amennyire lehet – ez azt jelenti, hogy a függvényt ami a kodon csoportosulás eloszlását leírja matematikailag nehéz visszavonni. Annak tanulmányozása, hogyan maximalizáljuk ennek a függvénynek a matematikai komplexitását feltárja a kodon csoportosulások alapjául szolgáló potenciális mintázatokat.
Subhash Kak úgy véli, hogy ez a két elv segíthet leírni a genetikai kódban lévő kodon csoportok eloszlását és rámutat a matematika hasznosságára a természetes rendszerek elemzésében. Bár sok biológiai rejtély van, amit a tudósok még nem oldottak meg, az információelmélet erőteljes eszköz lehet a genetikai kód feltöréséhez.
(Forrás: The Conversation: https://theconversation.com/)
