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10.3: El dogma central - Biología

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Los resultados del aprendizaje

Identificar el dogma central de la vida.

Como ha aprendido, el flujo de información en un organismo tiene lugar desde el ADN al ARN y a la proteína:

  • El ADN se transcribe a ARN a través de reglas de emparejamiento de bases complementarias (pero con U en lugar de T en la transcripción)
  • La transcripción de ARN, específicamente el ARNm, se traduce luego a un polipéptido de aminoácido.
  • El plegamiento final y las modificaciones del polipéptido conducen a proteínas funcionales que realmente hacen cosas en las células.

Esto se conoce como Dogma central de la vida, que es válido para todos los organismos.

Figura 1. Haga clic para ver una imagen más grande. Las instrucciones sobre el ADN se transcriben en el ARN mensajero. Los ribosomas son capaces de leer la información genética inscrita en una hebra de ARN mensajero y utilizar esta información para encadenar los aminoácidos en una proteína.

Se puede encontrar un enlace a elementos interactivos al final de esta página.

Haga clic aquí para obtener una versión de solo texto de la actividad.


Dogma central

El dogma central fue propuesto por Francis Crick a finales de la década de 1950. Esta teoría pionera sugirió que la información genética fluye principalmente de los ácidos nucleicos en forma de ADN y ARN a proteínas funcionales durante el proceso de expresión génica. Lo que hace que el dogma central sea tan innovador es su nivel de corrección en un momento en que la investigación del genoma apenas estaba comenzando. El dogma central de la genética no describe la mecánica de la síntesis de proteínas, pero nos dice que la expresión génica sigue un patrón casi predecible.


Más allá del dogma central: llevar la epigenética al aula

Dina Drits-Esser, Molly Malone, Nicola C. Barber, Louisa A. Stark Más allá del dogma central: llevar la epigenética al aula. El profesor de biología estadounidense 1 de agosto de 2014 76 (6): 365–369. doi: https://doi.org/10.1525/abt.2014.76.6.3

La epigenética es el estudio de cómo los factores externos y las señales celulares internas pueden conducir a cambios en el empaquetado y procesamiento de las secuencias de ADN, alterando así la expresión de genes y rasgos. Explorar el epigenoma presenta a los estudiantes las influencias ambientales en nuestros genes y las complejidades de la expresión genética. Un módulo de plan de estudios complementario desarrollado por el Centro de Aprendizaje de Ciencias Genéticas (GSLC) de la Universidad de Utah lleva la epigenética a las aulas de la escuela secundaria y de pregrado a través de una variedad de actividades en línea y en papel. Describimos estas actividades y proporcionamos estrategias para incorporar materiales introductorios y más avanzados que exploran la "memoria celular", la herencia epigenética, la nutrición y las conexiones emergentes entre el epigenoma y el comportamiento. Finalmente, describimos el alcance reciente en los logros de aprendizaje de los estudiantes utilizando el módulo de epigenética de GSLC y proporcionamos conexiones con los Estándares de Ciencias de la Próxima Generación.

El ADN de cada una de nuestras células portadoras de núcleos es idéntico a menos que haya sufrido una mutación. Sin embargo, los factores externos y las señales celulares internas pueden influir en los cambios en el empaquetado y procesamiento de estas secuencias de ADN idénticas, alterando así la expresión de genes y rasgos. La epigenética es el estudio de estos cambios y cómo pueden conducir a una variación en la expresión génica sin cambios en la secuencia de nucleótidos del ADN (la raíz griega epi significa “más” o “más arriba”).

En eucariotas, dos tipos de modificaciones epigenéticas, la metilación del ADN y la modificación de histonas, influyen en si los genes se activan o desactivan. La activación genética - y, por lo tanto, la transcripción - se bloquea cuando las metiltransferasas de ADN se unen a moléculas de metilo al ADN en sitios donde una citosina y una guanina están unidas por un fosfato. La metilación normal de CpG silencia ciertos genes durante la formación de óvulos y espermatozoides. La mayoría de estas etiquetas se restablecen después de la fertilización, pero los genes impresos mantienen sus etiquetas epigenéticas para que solo una copia del gen esté activa. Esta impronta es necesaria para el desarrollo normal. Los errores de impresión pueden provocar enfermedades como los síndromes de Prader-Willi y Angelman.

Aproximadamente el 40% de los genes de mamíferos contienen una sección en su región promotora, denominada "isla CpG", donde & gt55% de los pares de bases son CG. Los niveles de metilación en estas islas son normalmente muy bajos, pero las células cancerosas humanas muestran niveles anormales de metilación más altos. Sin embargo, el mecanismo por el cual este cambio está involucrado en la transformación de una célula de normal a maligna no está claro. La metilación del ADN puede desempeñar diferentes funciones en diferentes tipos de cáncer.

Los nucleosomas alrededor de los cuales se envuelve el ADN están compuestos por ocho proteínas histonas que tienen colas de lisina que sobresalen. Este complejo ADN-nucleosoma se conoce como "cromatina". Las histonas se pueden modificar de varias formas. La adición de moléculas de acetilo a las colas de lisina hace que los nucleosomas se separen más, desenrollando el ADN y haciéndolo accesible para la transcripción. Este ADN activo también está marcado por la metilación de una lisina específica (K4) en una histona particular (H3). Cuando las moléculas de acetilo no están unidas a las histonas, el ADN se enrolla firmemente alrededor de ellas y es inaccesible para la traducción. El ADN inactivo está marcado por la metilación de una lisina diferente (K9) en la histona H3. El cromosoma X inactivado en las hembras de mamíferos contiene este tipo de modificación epigenética. Como resultado, tanto los hombres como las mujeres tienen las mismas cantidades de productos génicos del cromosoma X.

Explorar la epigenética proporciona a los estudiantes un ejemplo tangible de las influencias ambientales en los genes. Por tanto, puede ayudarles a visualizar los factores que regulan la expresión génica. El Centro de Aprendizaje de Ciencias Genéticas (GSLC) de la Universidad de Utah ha desarrollado un módulo de plan de estudios complementario gratuito que presenta la epigenética a estudiantes de secundaria y de pregrado. Disponible en el sitio web Learn.Genetics (http://learn.genetics.utah.edu), esta colección de actividades interactivas en línea y en papel proporciona una comprensión básica del epigenoma y cómo instruye al ADN. Debido a que los materiales están diseñados para un nivel introductorio, se enfocan en dos modificaciones epigenéticas cuyas funciones pueden explicarse claramente: la metilación del ADN y la acetilación de histonas. Además, para reducir la carga de vocabulario y la posible confusión entre las palabras "nucleosoma" y "núcleo", los materiales simplifican los nucleosomas a proteínas histonas. El módulo también analiza nuestra comprensión emergente de las conexiones entre el epigenoma, el medio ambiente y el comportamiento, así como los descubrimientos sobre la herencia epigenética. Los materiales de apoyo para los educadores incluyen objetivos de aprendizaje y ejemplos de preguntas de evaluación para cada actividad, sugerencias de los maestros que participaron en el desarrollo del módulo sobre las formas de vincular la epigenética con los planes de estudio existentes y una charla grabada en video impartida por un investigador de epigenética durante el proceso de desarrollo del módulo. El módulo de epigenética se ha probado en el campo en las aulas de la escuela secundaria. Los resultados mostraron que los estudiantes que utilizaron la unidad GSLC obtuvieron un conocimiento significativamente mayor que los de un grupo de control.

Las actividades del módulo se pueden utilizar individualmente para complementar su unidad genética, o juntas como una "mini unidad" de epigenética para una visión más detallada del epigenoma. Aquí, proporcionamos una breve descripción general de cada actividad, organizada en un marco sugerido sobre cómo las actividades podrían agruparse para proporcionar exploraciones básicas y más avanzadas de la epigenética (Tabla 1). Además, describimos la alineación del módulo con AMarco para la educación científica K-12: prácticas, conceptos transversales e ideas centrales (Consejo Nacional de Investigación [NRC], 2011) y el Estándares de ciencia de próxima generación (NGSS) (Estados líderes de NGSS, 2013), junto con los hallazgos de la investigación sobre la implementación del módulo por parte de los maestros y el aprendizaje de los estudiantes.

Actividades del módulo de epigenética para usar al abordar temas específicos, secuencia de actividades sugerida y conexiones con otros conceptos de genética.


Resultados

Los genes que combinan alta transcripción y baja traducción están agotados

Estimamos la transcripción βmetro y traducción βpag tasas, así como tasas de descomposición de ARNm y proteínas, para miles de genes de experimentos previos de mRNAseq y perfiles de ribosomas (RP) en S. cerevisiae 29 , M. musculus, H. sapiens 30, y E. coli 3 (métodos). Todos los datos se recopilaron en condiciones de rápido crecimiento.

Encontramos, de acuerdo con estudios previos 3,26,32,33, que las tasas de transcripción y traducción en células de crecimiento rápido varían mucho más de un gen a otro que las tasas de descomposición de ARNm y proteínas. Las tasas de transcripción y traducción varían en un rango de 1000 veces en comparación con un rango de 10 veces para las tasas de desintegración de ARNm y proteínas (Fig. 1a-d complementaria). Teniendo en cuenta las tasas de desintegración de proteínas y ARNm específicos de genes, solo tiene un pequeño impacto en la posición de los genes en el espacio de Crick 2D (Fig. 1e-g complementaria, Métodos). Por lo tanto, simplificamos nuestra discusión considerando un espacio 2D Crick, formado por tasas de transcripción y traducción.

Reducir el espacio Crick de 4 dimensiones a dos dimensiones descuida aspectos de la biología celular como la dinámica de la regulación génica en respuesta a perturbaciones ambientales 34,35, pero nos permite enfocarnos en las tasas más variables al establecer la abundancia de proteínas en estado estacionario en células en crecimiento, transcripción y traducción, y pregunte qué reglas pueden subyacer en ellas. Además, la reducción a dos dimensiones produce una imagen más completa del espacio de Crick (las tasas de desintegración de ARNm y proteínas se han medido típicamente para el 20-50% de los genes) y evita la preocupación de que las tasas de desintegración se hayan medido en estudios separados, a diferencia de la síntesis tarifas para S. cerevisiae, E. coli, y H. sapiens (Métodos).

Al trazar las tasas de transcripción y traducción de genes en cuatro organismos modelo, observamos límites comunes en el espacio de Crick (Fig. 2). En primer lugar, la traducción máxima es 10 3.6 –10 4 proteínas por ARNm por hora, un enlace que puede explicarse a partir de la velocidad de translocación del ribosoma (métodos). En segundo lugar, observamos límites inferiores en la tasa de transcripción y en el producto de la transcripción y la traducción. Estos límites se derivan de los límites técnicos de los ensayos (Fig. 2a complementaria).

Los genes que combinan una alta transcripción y una baja traducción se agotan del espacio Crick a través de los organismos. aD Hay una región agotada en el espacio Crick de cuatro organismos modelo. Las tasas de transcripción y traducción se estimaron a partir del perfil de ribosomas y los datos de secuenciación de ARNm. El percentil superior de las tasas de traducción ( left (< beta _p ^ << rm>>> right) ) se representa como una línea discontinua horizontal. El límite observado de la región agotada (línea punteada diagonal) tiene pendiente 1 y es tal que el 99% de los genes tienen una relación de traducción / transcripción mayor. La exclusión del 1% de los genes de esta manera hace que la línea límite sea menos sensible a los errores de medición y a los genes atípicos, algunos de los cuales están resaltados. El límite predicho de la región agotada (línea roja) está de acuerdo con la teoría presentada más adelante en este artículo. Las limitaciones técnicas explican la ausencia de genes a bajas tasas de transcripción y traducción (región marcada como "no muestreada"). S. cerevisiae datos (a) de Weinberg et al. 29. M. musculus (B) y H. sapiens (C) datos de Eichhorn et al. 30. E. coli datos (D) de Li et al. 3. mi Tasas de transcripción y traducción de 3744 E. coli genes (puntos grises) y de 7624 construcciones sintéticas (puntos rojos) de Kosuri et al. 38. La aparente correlación negativa entre las tasas de transcripción y traducción en este conjunto de datos se debe a los límites en el rango lineal de las mediciones de citometría de flujo que conduce a la censura de proteínas de baja y alta abundancia 38. F Leyenda de la figura que resume el significado de las diferentes líneas en ami. Véase también la Fig.2 complementaria.

Inesperadamente, y lo más importante para el presente estudio, hubo una falta de genes que combinaran una alta transcripción con una baja traducción (regiones azules en la Fig. 2). Llamamos a esta región la región empobrecida del espacio Crick. Esta región empobrecida constituye aproximadamente la mitad del espacio de Crick y está limitada por una línea de relación constante entre la transcripción βmetro y traducción βpag, a saber βpag/βmetro = k, con k = 1,1 ± 0,1, 14 ± 3, 44 ± 3 y 66 ± 4 pulg. S. cerevisiae, E. coli, M. musculus, y H. sapiens, respectivamente (± representa el error estándar, Tabla 1). En ejes logarítmicos, el límite de la región empobrecida tiene pendiente 1 e intercepto log (k). Por eso, k determina el límite de la región agotada.

En E. coli, el límite de la región agotada tiene una estructura adicional. Partiendo de la distribución principal de genes hay un conjunto de 59 genes con tasas de transcripción y traducción muy altas (βmetro & gt 80 h −1 y βpag & gt 1000 ARNm -1 h -1, indicado por una flecha en la Fig. 2d). Aproximadamente el 90% de estos genes son proteínas ribosómicas. El resto son proteínas de alta abundancia como la enzima glucólisis. gapA (los E. coli equivalente de Gapdh), la subunidad de la ATP sintasa c y las proteínas de la membrana externa (OMP). La mayoría de los genes de este conjunto son esenciales para la viabilidad celular, como lo indican los experimentos de eliminación (Fig. 2b complementaria). Si se eliminan los genes esenciales de los datos, el límite de la región agotada se desplaza hacia arriba y se ajusta perfectamente al resto de los genes con una intersección más alta, k = 44 ± 9. Esta intersección más alta para genes no esenciales se predice mediante la teoría que se presenta a continuación (Fig. 2b complementaria, Métodos).

También se encuentra una región empobrecida cuando estimamos la transcripción y traducción de dos conjuntos de datos proteómicos y mRNAseq en H. sapiens y M. musculus (Fig. Complementaria 2c, d). Finalmente, observamos la región empobrecida al trazar la tasa de ráfaga de transcripción contra el tamaño de ráfaga de traducción 36,37 inferida de las mediciones de abundancia de proteína de una sola célula 17 (Fig. 2e complementaria).

Evaluamos la significación estadística de la región empobrecida barajando las tasas de transcripción y traducción mientras se conservaban las distribuciones de abundancia de proteínas y tasas de traducción (Fig. 2f-h complementaria). Encontramos que ninguno de los 104 conjuntos de datos mezclados muestra una región empobrecida comparable en el espacio de Crick (igual o menor número de genes con βpag/βmetro & lt k, pag & lt 10 −4).

Los genes pueden lograr mecánicamente una alta transcripción y una baja traducción.

Una posible explicación para la región agotada es que una restricción bioquímica (posiblemente aún desconocida) evita una alta transcripción combinada con una baja traducción. Para probar esta posibilidad, volvimos a analizar las mediciones de Kosuri et al. 38 sobre genes sintéticos que proporcionaron una amplia gama de velocidades de transcripción y traducción. En ese estudio, GFP se expresó en E. coli bajo el control de 114 promotores y 111 sitios de unión ribosómica (RBS) de diferentes fuerzas. A continuación, se cuantificó la abundancia relativa del ARNm y la proteína de GFP mediante mRNAseq y citometría de flujo.

Las tasas de transcripción y traducción de las construcciones sintéticas se superponen en gran medida con las de E. coli genes (Fig. 2e, Fig. complementaria 2i). Sin embargo, en contraste con E. coli genes, una gran fracción de las construcciones sintéticas logran una combinación de altas tasas de transcripción y baja traducción. 25% de los genes sintéticos caen en la región empobrecida vista para endógenos E. coli genes. En S. cerevisiae además, el 32% de los promotores sintéticos de la biblioteca de Sharon et al. 39 caen en la región empobrecida (Fig. Complementaria 2j).

Esta observación apoya la conclusión de que, en principio, la bioquímica de la expresión génica puede lograr una alta transcripción y una baja traducción. En apoyo de este argumento, de hecho existen ejemplos de tales genes en la región empobrecida de los cuatro organismos. Estos incluyen el factor de maduración del ribosoma. rimM en E. coli, el regulador de la respuesta de aminoácidos GCN4 en S. cerevisiaey la proteína de la homeostasis del hierro Fth1 en M. musculus y H. sapiens (Fig. 2a – d). Por lo tanto, los resultados de este trabajo se refieren a

99% de los genes, con el resto

1% requiere análisis adicional (ver discusión para efectos sugeridos para estos genes).

Con una abundancia constante de proteínas, el aumento de la transcripción aumenta tanto la precisión como el costo de la expresión génica.

Debido a que las limitaciones bioquímicas no parecen explicar la falta de genes que combinen una alta transcripción con una baja traducción, nos preguntamos si las compensaciones evolutivas podrían explicarlo.

Se podría plantear la hipótesis de que las células evitan combinar una alta transcripción con una baja traducción para minimizar el costo de la síntesis de ARNm. En S. cerevisiae creciendo en medio rico, el costo de aptitud del ARNm es Cmetro

10 −9 por nucleótido transcrito (métodos) 21. Sintetizar un ARNm no beneficioso de longitud lmetro conduce a una penalización en la tasa de crecimiento ΔFmetro que es lineal con la tasa de transcripción 21, ΔFmetro = Cmetrolmetroβmetro. Para un ARNm típico de longitud lmetro = 1300 nucleótidos transcritos a una velocidad βmetro = 30 ARNm h −1, el costo de aptitud de la transcripción es por lo tanto Cmetroβmetrolmetro ≃ 4 × 10 −5 por hora (Fig. 3a, Métodos), que se puede seleccionar 18,21. El costo del ARNm también se puede seleccionar en E. coli 20,22 .

El aumento de la transcripción con abundancia de proteínas constante aumenta el costo de la transcripción y disminuye las fluctuaciones estocásticas en la abundancia de proteínas. S. cerevisiae tasas de Weinberg et al. 29. Las líneas de puntos diagonales son líneas de abundancia constante de proteínas de 10 a 105 proteínas por célula. a La pérdida de aptitud Cmetroβmetrolmetro debido a la transcripción (líneas negras) es lineal en las tasas de transcripción βmetro y la longitud del ARNm lmetro. El factor lineal Cmetro (presentado en la siguiente sección) reescala los flujos de transcripción [nt h −1] en pérdida de aptitud [h −1]. En S. cerevisiae, lmetro = 1300 nt, Cmetro = 10 −9 nt −1. B Escala de coeficientes de variación (CV, líneas negras) con tasas de transcripción. Aplicamos suavizado gaussiano 2D en CV (métodos). S. cerevisiae datos: CV de Newman et al. 17, perfiles de ribosomas y datos de ARNm de Weinberg et al. 29. C La precisión en la expresión génica aumenta con la transcripción, mientras que la abundancia de proteínas depende tanto de la transcripción como de la traducción. Por lo tanto, con una abundancia de proteína dada, el aumento de la transcripción aumenta la precisión de la expresión génica a expensas de mayores costos de transcripción. Véase también la Fig.3 complementaria.

Además de su costo, las altas tasas de transcripción también tienen beneficios en la reducción del ruido 13,14,15,16. Por lo tanto, aumentar la tasa de transcripción manteniendo fija la abundancia de proteínas debería disminuir las fluctuaciones estocásticas en la abundancia de proteínas.

Para probar si esta predicción se mantiene en todo el genoma a través de la diversidad de contextos cromosómicos y promotores, utilizamos medidas de variaciones de célula a célula en la abundancia de proteínas en S. cerevisiae 17 y E. coli 40. Las variaciones de una célula a otra en la abundancia de proteínas se pueden cuantificar mediante el coeficiente de variación (CV). Determinamos los contornos del CV en función de la tasa de transcripción y traducción mediante el suavizado gaussiano (métodos) y los comparamos con los contornos de la abundancia de proteínas. Ambos en S. cerevisiae (Fig. 3b) y E. coli (Fig. 3a complementaria), el CV disminuye con el aumento de la transcripción y la disminución de la traducción en cada línea equi-proteica. El CV escala principalmente con la transcripción, como predice la teoría 15 (Métodos).

Por lo tanto, las tasas de transcripción y traducción impactan tanto en la precisión de la expresión génica como en la economía del ARNm. Con una abundancia de proteína dada, las relaciones de traducción / transcripción altas conducen a la economía, pero también a un ruido de expresión génica más alto, mientras que las relaciones de traducción / transcripción bajas producen una alta precisión a expensas de un mayor costo de ARNm (Fig. 3c). La falta de genes que combinen una alta transcripción y una baja traducción podría explicarse por este compromiso: para los genes ubicados en la región empobrecida, los beneficios de una mayor precisión pueden ser menores que los costos de transcripción.

La compensación de la economía de precisión y el piso de ruido explican la región agotada del espacio de Crick

Para probar cuantitativamente si una compensación entre precisión y economía puede explicar la región agotada, desarrollamos un modelo matemático mínimo del costo de aptitud y el beneficio de la transcripción y traducción (Fig. 4). El modelo tiene dos predicciones principales: primero, que la relación óptima entre las tasas de traducción y transcripción βpag/βmetro se establece por la relación del costo de transcripción por molécula de ARNm C y la sensibilidad del gen al ruido Q (definido a continuación). La segunda predicción es una fórmula analítica para el límite de la región agotada: el límite inferior k sobre el βpag/βmetro ratio: basado en parámetros fundamentales.

Un compromiso entre precisión y economía puede explicar el agotamiento de genes que combinan una alta transcripción con una baja traducción. a La carga de ruido ΔFruido es la pérdida de aptitud debido a fluctuaciones estocásticas en la abundancia de proteínas. B El óptimo βpag/βmetro depende del costo de transcripción por ARNm (C) y sobre la sensibilidad al ruido (Q

|F''(pag *) |) el gen es. Los genes sensibles al ruido tienen funciones de aptitud más limitadas (|F''(pag *) | grande). Para una dada pag *, mayor transcripción βmetro Disminuye las fluctuaciones en la abundancia de proteínas. Genes sensibles al ruido (Q grande) debería tener una relación de traducción / transcripción baja. Por otro lado, la precisión es menos crítica para genes con funciones de fitness planas (Q pequeña). Estos genes deberían tener mayor βpag/βmetro para mantener bajos los costos de transcripción. C La precisión de la expresión genética está limitada por el ruido de fondo Cv0. Los datos de abundancia de proteínas y CV se trazaron de nuevo a partir de Taniguchi et al. 40. El piso de ruido también se encuentra en el E. coli mediciones de Silander et al. 41 (Fig. 4b complementaria). D Genes con funciones de acondicionamiento físico más estrechas que el piso de ruido Cv0 tienen un estado físico promedio negativo ( left (< left langle f right rangle & lt , 0> right) ). Los genes con aptitud negativa no se pueden seleccionar. Por lo tanto, el piso de ruido Cv0 evita la selección de funciones de fitness estrechas y sensibles al ruido. mi La máxima sensibilidad al ruido seleccionable Qmax determina la posición k del límite de la región agotada. Las proteínas que se encuentran en el límite tienen la máxima sensibilidad al ruido Q = Qmax. Las combinaciones factibles de transcripción y traducción corresponden a genes que son menos sensibles al ruido. Q & lt Qmax. F La teoría de la compensación de la economía de precisión predice la posición k de la región empobrecida en organismos desde bacterias hasta mamíferos. Las barras de error representan intervalos de confianza del 95%. los pag-el valor se calcula utilizando la prueba de Pearson en 4 organismos (de dos caras). La correlación entre las mediciones y la teoría es robusta para variar la fracción de genes utilizados en la definición de la región agotada (Fig. 4e complementaria). Véase también la Fig.4 complementaria.

Para determinar el óptimo βpag/βmetro relación bajo la compensación de economía de precisión, primero modelamos cómo el βpag/βmetro La relación afecta la economía y la precisión del ARNm. Luego modelamos cómo la economía y la precisión del ARNm afectan la aptitud. Finalmente, determinamos una expresión analítica para el óptimo βpag/βmetro proporción.

Para calcular cómo βpag/βmetro relación afecta la economía, modelamos el costo de aptitud de la transcripción 21 mediante la función lineal ΔFmetro = Cmetrolmetroβmetro dónde lmetro es la longitud (pre) mRNA y Cmetro es la penalización de aptitud por nucleótido transcrito. Cmetro se puede estimar a partir de la tasa de crecimiento μ y la producción transcripcional total (< sum> < kern 1pt> beta _m ) si asumimos que los ARNm no beneficiosos se transcriben a expensas de los ARNm que codifican proteínas beneficiosas. Si se transcribe un total de (< sum> < kern 1pt> beta _ml_m ) nucleótidos en una célula, la contribución de aptitud promedio de cada nucleótido es ( mu < mathrm> < sum> < kern 1pt> beta _ml_m ). Esta es también la aptitud perdida por nucleótido de transcribir un ARNm no beneficioso a expensas de un ARNm beneficioso. Por lo tanto, el costo de aptitud por nucleótido transcrito es

Esto proporciona Cmetro

10 −9 por nucleótido en S. cerevisiae que concuerda bien con las mediciones experimentales mencionadas anteriormente (métodos).

Aunque el costo de la transcripción es típicamente menor que el costo de la traducción 18,20,21, no es necesario modelar el costo de la traducción aquí. Para ver por qué, tenga en cuenta que el costo de la traducción de un gen depende de cuántas proteínas se produzcan, independientemente de si las proteínas se sintetizan a partir de pocos ARNm o de muchos ARNm. Así, siempre que pag Se necesitan copias de proteínas, la compensación se determina por transcripción, es decir, si se fabrican muchos o pocos ARNm para suministrar el pag copias. El costo relevante es, por lo tanto, el costo de la transcripción.

Para ver como βpag/βmetro y la precisión afectan la aptitud, consideramos una proteína de abundancia pag. La proteína aporta una cantidad F(pag) a la aptitud del organismo (Fig. 4a). Debido a que la abundancia de proteínas fluctúa alrededor de la expresión promedio ( left langle p right rangle = p ^ ast ), la célula no experimenta la máxima aptitud Fmax sino más bien una aptitud media más baja ( left langle right rangle ). La aptitud perdida debido a fluctuaciones estocásticas en la abundancia de proteínas ΔFruido se llama carga de ruido 24,25 (Fig. 4a). Ampliando la función fitness F a segundo orden y promediando las fluctuaciones en la abundancia de proteínas, podemos calcular la carga de ruido:

La carga de ruido aumenta con la curvatura de las funciones de aptitud ( left | right)> right | ) y con ruido σ.

Para encontrar como βmetro y βpag afectan la aptitud a través de la precisión de la expresión génica, observamos que βmetro y βpag afectar el nivel de ruido σ 2 de una manera bien caracterizada. La teoría y los experimentos 15,16,17,40 indican que la varianza de la abundancia de proteínas está dada por

dónde αpag es la tasa de desintegración de proteínas y Cv0 es el piso de ruido (métodos). El piso de ruido es la cantidad mínima de variación de célula a célula en la abundancia de proteínas en poblaciones clonales 17,40,41,42.

Ahora podemos determinar las tasas óptimas de transcripción y traducción. βmetro y βpag que minimizan la combinación del costo de transcripción ΔFmetro y de la carga de ruido ΔFruido (Métodos),

dónde C = Cmetrolmetroαmetro = Cmetrolmetroβmetro/metro cuantifica el costo de la transcripción por molécula de ARNm metro para este gen, y (Q = frac <1> <2> left | right)> right | p ^ ast ) es la sensibilidad del gen al ruido. Genes con funciones de fitness más estrechas (más grande ( left | right)> right | )) son más sensibles al ruido porque el ruido empuja la abundancia de proteínas más lejos del óptimo. La sensibilidad de un gen al ruido también depende de la abundancia de proteínas. pag * porque el ruido generalmente aumenta con la abundancia de proteínas σ 2

Por tanto, el modelo predice una relación entre βpag/βmetro proporciones y la forma de las funciones de aptitud (Fig. 4b). Las funciones amplias de fitness deben tener grandes βpag/βmetro porque los genes con amplias funciones de aptitud no son sensibles al ruido. Para ellos, la alta precisión proporciona pocos beneficios y es mejor maximizar la economía reduciendo la transcripción. Por otro lado, los genes con funciones de aptitud limitadas son sensibles al ruido. Para ellos, los requisitos de alta precisión para mantener baja la carga de ruido dominan el costo de la transcripción. Por lo tanto, los genes con funciones de fitness limitadas deberían tener pequeñas βpag/βmetro ratios.

Comparamos la predicción del modelo para la curvatura de la función de aptitud cerca de su pico con la medición reciente de las funciones de aptitud de 21 genes en S. cerevisiae 43. Encontramos que las curvaturas predichas a partir de βpag/βmetro están dentro de un orden de magnitud de las curvaturas medidas sin ningún parámetro de ajuste (Fig. 4a complementaria). Las predicciones y las mediciones se correlacionan positivamente (r = 0,39). Una prueba de barajado sugiere que la concordancia entre las predicciones y las mediciones es poco probable debido al azar (pag = 0.04, métodos). Sin embargo, la variabilidad en las mediciones experimentales impide una comparación concluyente.

Para encontrar un límite inferior k sobre βpag/βmetro y explicar el límite de la región agotada, observamos que hay un límite en lo pequeño que puede ser el ruido en la expresión génica. Este límite, llamado piso de ruido Cv0, se revela mediante mediciones de la variación de célula a célula de la abundancia de proteínas en poblaciones clonales 17, 40, 41, 42 (Fig. 4c, Fig. 4b complementaria, c). La causa del ruido de fondo es un tema de investigación actual 12 y se ha propuesto que se debe al ruido extrínseco 40 o un tamaño de ráfaga transcripcional mayor de proteínas de alta abundancia 42. El piso de ruido pone un límite superior Qmax sobre cómo pueden ser los genes sensibles al ruido: si un gen tuviera una función de aptitud más estrecha que este límite (Q & gt Qmax), la carga de ruido dominaría el beneficio de expresar el gen (Fig. 4d), lo que conduciría a una aptitud negativa. Porque genes con Q & gt Qmax no se puede seleccionar, todos los genes expresados ​​deben satisfacer Q & lt Qmax. El límite de la región empobrecida βpag/βmetro = k por lo tanto, corresponde a los genes con mayor sensibilidad al ruido. Qmax (Figura 4e). La región empobrecida βpag/βmetro & lt k corresponde a tasas de transcripción y traducción que son óptimas para genes con funciones de aptitud demasiado estrechas dado el piso de ruido.

Encontrar knosotros sustituimos Q = Qmax en la ecuación. (4) para el óptimo βpag/βmetro proporción y reescritura k en términos del piso de ruido y otras constantes de biología celular (métodos):

donde (< sum> < kern 1pt> beta _m ) es la salida transcripcional combinada de todos los genes.

Esta expresión proporciona una intuición de los parámetros celulares que establecen el límite de la región empobrecida del espacio de Crick. Por ejemplo, un piso de ruido más grande Cv0 eleva el límite porque hay menos beneficio en tener una alta transcripción. Una producción transcripcional aumentada (< sum> < kern 1pt> beta _m ) reduce el límite porque los ARNm individuales son menos costosos, lo que permite una mayor precisión en la expresión génica.

Esta fórmula para k predice con precisión el límite de la región agotada del espacio de Crick (Fig.4f líneas rojas en la Fig.2) a pesar de que k varía en casi dos órdenes de magnitud entre organismos (Tabla 1). Por lo tanto, la región empobrecida se puede explicar en términos de parámetros fundamentales como el piso de ruido, la tasa de traducción máxima, la salida de transcripción total y la tasa media de desintegración de proteínas. Las constantes celulares individuales por sí solas no pueden predecir con precisión k (Figura complementaria 4d). Tampoco puede k ser predicho por el ruido solo sin considerar la economía, como la hipótesis de que la región agotada está hecha de todos βmetro y βpag para lo cual el aumento de la transcripción proporciona poca precisión adicional en relación con el piso de ruido (métodos).


10.3: El dogma central - Biología

Un paradigma es un ejemplo o patrón en el que "todos" están de acuerdo y que describe algún concepto. El paradigma de la biología molecular es el dogma central. Esta hipótesis fue descrita por Crick en 1958. En 1953, Watson y Crick fueron los primeros en determinar la verdadera estructura cristalina del ADN (aunque había algunas teorías en competencia antes que ellos), utilizando la construcción de modelos y luego la cristalografía de rayos X. Una vez que se determinó la estructura del ADN, los mecanismos detrás de la herencia, el flujo de información y la función de los genes encajaron en su lugar. En general, el flujo de información se describe como: ADN -> ARN -> proteína. Tanto el ADN como el ARN se pueden replicar (es decir, el ADN se sintetiza a partir del ADN y el ARN a partir del ARN). Se puede producir ARN o transcrito del ADN. Se llama transcripción porque el mismo tipo de "lenguaje" se usa en el ADN y el ARN, es decir, los ácidos nucleicos. En algunos casos, se puede usar ARN para producir ADN (es decir, "transcripción inversa") usando una enzima particular llamada transciptasa inversa. La proteína se sintetiza a partir del ARN por traducción. Se llama traducción, porque esencialmente se usa un "lenguaje" diferente, es decir, aminoácidos (en lugar de ácidos nucleicos). Una vez que la proteína se ha sintetizado a partir del ARN, la información queda atrapada. En otras palabras, no se conoce ningún mecanismo que permita que la información fluya de regreso al ARN desde la proteína. Al menos, eso era lo que se pensaba. Los "priones" recientemente descubiertos indican que, de hecho, existe un mecanismo para un tipo de replicación de proteínas, y esto va en contra del dogma central. Esencialmente, el mecanismo se descompone de la siguiente manera. Un organismo (digamos, un ser humano), tiene una proteína "de tipo salvaje" (o una proteína "normal" con una forma específica para su correcto funcionamiento), que es un homólogo de un prión. Cuando el ser humano está infectado, el prión interactúa con el homólogo de tipo salvaje y hace que se pliegue incorrectamente (es decir, el prión hace que la proteína de tipo salvaje cambie su forma a prión). Por lo tanto, existe un mecanismo simple por el cual ciertas proteínas pueden replicarse. Sin embargo, este dogma central del flujo de información todavía se mantiene hasta cierto punto.

Esencialmente, el dogma central describe la siguiente vía: El ADN produce ARN produce proteínas produce células. Esto sugiere que la vida se puede rastrear hasta el ADN. Desafortunadamente, la ruta de la información se acorta a El ADN hace la célula, que en última instancia conduce a la creencia omnis forma ex ADN (todo se forma a partir del ADN). Para dar un ejemplo rápido, el aparato molecular para la traducción o la transcripción es muy complejo y requiere muchas moléculas de ARN y proteínas diferentes. El ADN por sí solo no puede producir una célula.

Con la reciente finalización de la secuenciación del genoma humano, parece ser una noción popular que ahora tenemos un mapa de un ser humano. The genome is often described as a "blue-print" for making a human (or other organism), however, this analogy is a bad one. The "genome as a blue-print" analogy is bad, because an organism is much more than just genes. Let's be clear: a genetic map is a map that shows where genes lie on chromosomes. However, it is the products of those genes that interact with each other in the context of a cell (or more appropriately, in the context of a whole organism -- unicellular or multicellular). A blue-print for a building is designed so that someone can point to one location on the map, and be able to find the actual location in the building. The blue-print shows where a particular thing is in relation to everything else. In eukaryotes, certain gene products are targetted to particular compartments within the cell (e.g. organelles, such as mitochondria, chloroplasts, golgi bodies, endoplasmic reticulum, etc). One might be able to predict where a particular gene product will go, based on the signal sequence that is encoded by the gene. However, a genetic map by itself cannot describe how gene products will interact with one another. Just because an organism is traceable to DNA, doesn't mean that the organism is created by DNA. Alternatively, just because life is traceable to the Big Bang, doesn't mean that the Big Bang created life (i.e. there were many other events that occurred between the Big Bang and the origin of life, such as the formation of atoms, stars, galaxies, planets, etc).

One of the tenets from cell theory directly opposes the gene-centric view: "all cells come from pre-existing cells". In general, this is true, but for the one exception of when life first arose on Earth. DNA alone cannot make a cell. DNA cannot even make a protein by itself. Other molecules are required, such as chaperones which direct the folding of large newly synthesized proteins. Ribosomes and proteins are required in the actual translation mechanism to make more proteins. Certain eukaryotic structures are inherited, but not encoded by any genes (i.e. organelles). In particular, mitochondria come from preexisting mitochondria. If all the mitochondria are removed from a cell, that cell can't make new mitochondria -- the mitochondrial structure is not encoded in any gene or any number of genes. The same is true for chloroplasts, the endoplasmic reticulum, centrioles, and golgi bodies. This is known as "structural inheritance" (or cytoplasmic inheritance).

Work by Sonneborn and others in the 1960s and 1970s demonstrated the importance of structural inheritance with ciliates (ref. 1). One example, is the inheritance of ciliary rows. Patches of ciliary rows were inverted 180 degrees on the cell surface of Paramecio. These inverted patches retained their normal structure, function, and development. They only differed in their orientation and they were inherited as such -- progeny had the same inverted regions of cilia. Ciliary number may also be inherited (e.g. 8 rows are inherited as 8 rows and 9 rows as 9 rows). Another example in Paramecio, is the inheritance of doublets and of singlets. Doublets (i.e. two cells permanently joined together) can form by the failure of conjugating cells to separate. Sonneborn showed that doublets are maintained as doublets, and singlets as singlets, and that the basis of this inheritance pattern resided in the cell cortex -- a phenomenon of structural organization, rather than of genetics.

Another point of opposition against the gene centric paradigm can arise from symbiosis. For example, elephants are made of much more than just "elephant cells" and "elephant chromosomes". Elephants also contain communities of microbes. These microbes are picked up from the environment, and not inherited through the germ line. The same is true for other metazoans (multi-cellular animals), as well as for other symbiotic relationships.


Central Dogma of Biology – the Conspiracy

If three nucleotides are lost, the reading frame will nevertheless be maintained but it can bring about serious pathological problems. In case the sequence search space proved much larger, it might be really tricky to even find the codons of note. The huge area of the proof you’ve got to believe is there.

The crucial principle that dominates molecular biology is known as the Central Dogma. The translation component of the central dogma is contained in protein synthesis, but the transcription part isn’t. It plays a vital role in the cell.

Likewise, there are lots of different processes that result in protein synthesis, but they’re not directly linked to the story of the central dogma. As a matter of true fact, it’s the gene expression which changed. Hox genes play a major role in learning the gender of an organism.

So, here is one particular idea you may try. There are all types of things that do change the true sequence of DNA. Regardless of how remarkably important it’s to life on Earth today, DNA at the same time didn’t exist.

For starters, the appropriate folding procedure is complex and vitally important. At this present moment, you’re of no use to them, but this will change when you make your very own super powers by changing up your DNA. It is vital.


Refuting Lamarckism and Interpreting ‘Adaptive’ Mutation

In 1988, John Cairns, Julie Overbaugh and Stephan Miller published a provocative paper in Naturaleza entitled ‘The origin of mutants’. Until their study, it was generally accepted that alterations in DNA (mutations) occurred randomly, as a consequence of the repair of chemical damage or due to errors arising during replication. These variants might be transmitted to progeny, and thus individuals in large populations would be expected to harbour slight differences in DNA sequences. If the environment changed dramatically, individuals with alterations that were advantageous under the new circumstances would be expected to thrive, and might come to outnumber the individuals with the ‘nonmutant’ alleles. This paradigm had been established in the 1940s by elegant experiments of Salvador Luria and Max Delbrück using bacterial populations. Normal bacteria will be killed if exposed to a particular bacterial virus. However, in a population of bacteria, mutations can be acquired that have the effect of protecting the host from being killed by the virus. Luria and Delbrück showed that exposing the bacteria to the virus did not increase the likelihood that the bacteria would acquire the beneficial mutation. Instead, the virus ‘selected’ the bacteria with the protective mutation (they survived), and instantly killed the rest. See also Mutations: Origin, Nature and Impact, Adaptation and Natural Selection: Overview, L uria, S alvador E , and Delbrück, Max Ludwig Henning

Cairns and his colleagues accepted this demonstration that some mutations arise spontaneously, but they wondered if others might arise in a ‘directed’ fashion. They decided to examine a bacterial population in which an essential nutrient could not be used by the ‘normal’ bacteria (no cells were being killed – they simply could not grow or divide). They found that some of the mutations that permitted the cells to use the nutrient occurred after the cells were exposed to that nutrient! Furthermore, mutations that would not assist in metabolizing the rate-limiting nutrient did not appear to accumulate in the experiments. This was a serious challenge to the central dogma. It appeared that mutations were not strictly ‘random’, but could in fact be ‘directed’. The environment appeared to be influencing the genotype so that advantageous traits were being acquired and transmitted to progeny. The authors postulated that errors in transcribing the DNA into messenger RNA might result in a variety of proteins. Production of a favoured protein might trigger a reverse transcriptase complex to produce a DNA copy of the variant RNA, and the genome could be altered by established recombination mechanisms. Thus, information could, in theory, flow from protein to DNA without the requirement for the molecular ‘back-translation’ machinery. See also Mutation–Selection Balance, and Adaptation: Genetics

The paper unleashed a flood of commentary and further experimentation. Appropriately, Cairns himself (with Patricia Foster) provided an elegant disproof of their ‘reverse transcriptase’ model by showing that some of the advantageous revertants arose in other components of the translation machinery, and thus could not have arisen by reverse transcription of the ‘favourable’ messenger RNA. In fact, all experiments designed to ask if the mutations were in fact ‘directed’ revealed that instead, they arose in a nondirected way, although the net result was that they were advantageous to the cell under the particular circumstances (thus, they were ‘adaptive’). In looking back over the controversy, the flurry of papers and published arguments underscores the wisdom of using theories to selectively ignore extraneous complexity. Some authors behaved as though they would discount the conclusions of a well-constructed series of experiments if the mechanism underlying the surprising observations was not yet understood. Other authors proposed general models to predict how the phenomenon might work, which freed them to test parts of the models. The step-by-step approach was again productive: it now appears that a mutagenic process involving breaks in DNA and recombinational repair of the breaks with error-prone DNA synthesis occur in a small number of nondividing cells. If an ensuing ‘randomly’ generated mutation permits the cell to grow and divide, the new genotype will be selected and those individuals will quickly outnumber the others in the population (including those with newly arising mutations that are not immediately beneficial, explaining why these were hard to detect in the initial experiments). See also DNA Repair


Why is the central dogma of biology important?

to RNA ? , to make a functional product, a protein ? . los central dogma suggests that DNA contains the information needed to make all of our proteins, and that RNA is a messenger that carries this information to the ribosomes ? .

Also Know, what is the central dogma of protein synthesis? los central dogma is a framework to describe the flow of genetic information from DNA to RNA to proteína. When amino acids are joined together to make a proteína molecule, it's called protein synthesis. Cada proteína has its own set of instructions, which are encoded in sections of DNA, called genes.

Consequently, what is the exception to the central dogma?

Exceptions to the central dogma The biggest revolution in the central dogma was the discovery of retroviruses, which transcribe RNA into DNA through the use of a special enzyme called reverse transcriptase has resulted in an exception to the central dogma RNA &rarr DNA &rarr RNA &rarr protein.

What are the 3 processes of central dogma?

Replication, Transcription, and Translation are the Tres principal procesos used by all cells to maintain their genetic information and to convert the genetic information encoded in DNA into gene products, which are either RNAs or proteins, depending on the gene.


THE CENTRAL DOGMA OF MOLECULAR BIOLOGY

The central framework of molecular biology otherwise known as the “central dogma” is the starting point for the actual course of movement of genetic information within the cell’s nucleus of an organism. The transfer of genetic information within the cell of an organism (i.e. in the nucleus) from deoxyribonucleic acid (DNA) to ribonucleic acid (RNA) and then to proteins is generally known as the central dogma of molecular biology. DNA, RNA and proteins are generally known as macromolecules and in contrast to other macromolecules, these informational macromolecules contain genetic information or gene sequences that control the day to day activities of the cell and the whole organism. The transmission of these informational macromolecules of life commonly follows this path of central dogma.

Central dogma is the main center-piece of molecular biology and genetics in particular (Figure 1). After the cellular machinery of the ribosome translates the RNA molecule transcripts from the DNA molecule to form specific amino acid chains that makeup protein molecules through the processes of translation and transcription respectively, the protein molecules so synthesized has unique biochemical and physiological functions within the cell and each of these proteins is further expressed in the cell as observable physical traits or phenotypes in the whole organism. The phenotypes showcases the actual genetic information encoded by the DNA or genes of the organism and it is these traits that help molecular biologists to decipher defects or mutation that occur in the whole organism after a particular gene or DNA molecule have been completely expressed.

Figura 1. Schema of central dogma. The central dogma of molecular biology generally describes the process of traducción of a gene to a protein. And in this process, specific sequences of DNA act as a template to synthesize mRNA in a process called transcripción in the nucleus of a cell. This mRNA is then exported from the nucleus into the cytoplasm (location of the ribosome in the cell), and it acts as a plantilla to synthesize protein through translation. A template is a macromolecule whose structure serves as pattern for the synthesis of another macromolecule.

Despite the fact that the ADN is the actual genetic blueprint of the cell, it is the protein molecules that actually carry out all of the metabolic processes that go on in the cell of an organism. Therefore, the DNA provides the genetic information or instruction for work while the proteins of the cell do the work. Proteínas are informational macromolecules that comprises of long chains of amino acids and they are the most important components of the physiological and biochemical metabolic pathways of the cell of an organism. They are mainly responsible for growth and the repair of worn out tissues.

Central dogma describes the genetic process in which the information encoded by a gene or DNA is transcribed into messenger ribonucleic acid (mRNA) that act as a template and is further translated into specific protein molecules in the ribosome of a cell. It is mainly comprised of two main processes which are transcripción y traducción and these shall be highlighted in this section. The illustration of the central dogma is shown in Figura 1 and it is a descriptive analysis of the genetic code of belief especially as it pertains to the pattern in which hereditary or genetic materials are inherited and/or passed from parent progenitor cells to their offspring. It shows how the 3 most important informational macromolecules (DNA, RNA & protein) of a cell or the whole organism are synthesized. The DNA of eukaryotic cells is often wrapped in specialized protein molecules known as histones, and this orientation forms the chromosome of the cell. However, in prokaryotic cells, the DNA is wrapped with non-histone proteins to form the cells chromosome. DNA is the main genetic material of the cell, and genetic information flows from it to the RNA which is expressed in the cell (as directed by the genetic sequence encoded by the DNA) to form proteins. Central dogma shows how genetic information flows from one macromolecule to another in a controlled manner within the cell of living organisms.

The three important processes of this flow of genetic information shall be highlighted in this section.

  1. Transcripción
  2. Traducción
  3. Replicación de ADN
  • Transcripciónis the synthesis of an RNA molecule (mRNA in particular) that is complementary to one of the 2 single strands (ss) of a double-stranded DNA molecule (dsDNA). It is catalyzed by RNA polymerase. The genetic information or gene sequence required to synthesize the ribonucleic acid (RNA) molecule is encoded by the DNA molecule. Thus for the RNA molecule to be synthesized, genetic information has to be transferred in a controlled fashion to the messenger RNA (mRNA) through the process of transcription.
  • Traducciónis the synthesis of protein molecules using the genetic information in the messenger RNA (mRNA) as a template. Amino acids are the building blocks or main units of protein molecules, and they are arranged in the form of a polypeptide. The mRNA encodes one or more polypeptides, and this is dependent on the specific sequence of bases in the mRNA. It is noteworthy that each group of 3 bases on an mRNA actually codes for a single amino acid (e.g. tryptophan). Such triplets of bases are known as codons. Codonesare sequences of 3 bases in an mRNA that encodes specific amino acids.

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How the Central Dogma of Molecular Biology Points to Design

From time to time, biochemists make discoveries that change the way we think about how life works. In a recent paper, Ian S. Dunn, a researcher at CytoCure, argues that biomolecules (such as DNA, RNA, and proteins) comprised of “molecular alphabets” (such as nucleotides and amino acids) are a universal requirement for life. 1

Dunn’s work has far reaching implications. Perhaps the most significant relates to the central dogma of molecular biology (the organizing framework for biochemistry). First proposed by Francis Crick in 1956, the central dogma states that biochemical information flows from DNA through RNA to proteins.

The RNA world hypothesis, a leading evolutionary explanation for life’s origin, supposes that the central dogma of molecular biology is an unintended outcome of chemical evolution. This hypothesis posits that initial biochemistry was built exclusively around RNA and only later did evolutionary processes transform the RNA world into the familiar DNA-protein world of contemporary organisms. Thus, the DNA-protein world is merely an accident, the contingent outcome of evolutionary history.

Origin-of-life researchers claimed support for the RNA world with the discovery of ribozymes in the 1980s. These RNA molecules possess functional capabilities. In other words, RNA not only harbors information like DNA, it also carries out cellular functions like proteins. Researchers presumed that RNA biochemistry’s dual capabilities later apportioned between DNA (information storage) and proteins (function). Origin-of-life researchers often point to RNA’s intermediary role in the central dogma of molecular biology as further evidence for the RNA world hypothesis. In this view, RNA’s reduced role is a vestige of evolutionary history and RNA is viewed as a sort of molecular fossil.

However, if Dunn is correct and molecular alphabets are a universal requirement for life, it follows that the central dogma of molecular biology cannot be an accidental outcome of chemical evolution—a commonplace assumption on the part of many life scientists. Instead, it seems to be more appropriate to view this process as part of the Creator’s well-planned design.

Chemical Complexity and Life

Chemical complexity is a defining feature of life. In fact, the cellular operations fundamental to biology require chemical complexity. According to Dunn, this complexity can be achieved only through a large ensemble of macromolecules, each one carrying out a specific task in the cell. However, the macromolecules must be assembled from molecular alphabets because only molecular alphabets allow for the plethora of combinatorial possibilities needed to give macromolecules the range of structural variability that makes possible the functional diversity required for life.

Proteins help illustrate Dunn’s point regarding combinatorial potential. Built from an alphabet that consists of 20 different amino acids, proteins are the workhorses of life. Each protein carries out a specific role in the cell. A typical protein might consist of 300 amino acids. So, for a protein of that size, the number of possible amino acid sequences is (20) 300 . Each sequence has the potential to form a distinct structure and, consequently, perform a distinct function. It is impossible to achieve this kind of complexity using small molecules or uniquely specified macromolecules.

Two Types of Molecular Alphabets

Another defining feature of life is its ability to replicate. For a cell to reproduce it must duplicate the information that specifies the functional macromolecules’ alphabet sequences and then pass it on to the daughter cells. Based on this requirement, Dunn identifies a need for primary and secondary molecular alphabets.

Macromolecules comprised of a primary molecular alphabet must be able to replicate themselves. This requirement, however, places constraints on the macromolecules, preventing them from being able to carry out the full range of functional activities needed to support the chemical complexity required for life. A secondary alphabet is needed to overcome this restriction. Specified by the primary alphabet, the secondary alphabet possesses the full range of functional possibilities because it is not constrained by the need to replicate.

DNA harbors the information a cell’s machinery needs to produce proteins and also possesses the ability to replicate. Therefore, DNA’s nucleotide sequence serves as a primary molecular alphabet while proteins’ amino acid sequences comprise a secondary molecular alphabet, enabling proteins to serve as the cell’s workhorse molecules.

Molecular Alphabets and the Central Dogma of Molecular Biology

According to the central dogma of molecular biology, the information stored in DNA is functionally expressed through the amino acid sequence and protein activity. When it is time for the cell’s machinery to produce a particular protein, it copies the appropriate information from the DNA alphabet and produces a molecule called messenger RNA(mRNA). Once assembled, mRNA migrates to the ribosome and directs the synthesis of proteins.

In effect, the central dogma embodies the roles assumed by the primary and secondary molecular alphabets. Information in the cell’s primary molecular alphabet (DNA) is constrained by the need to replicate and so specifies the production of the cell’s secondary molecular alphabet (proteins) with the maximal amount of functional diversity. The translation from primary to secondary alphabet requires a decoding apparatus, which in the cell is comprised of RNA and ribosomes.

The key point is that the central dogma appears to be a fundamental requirement for life—a universal property, a necessary embodiment of life’s requisite chemical complexity. In this sense, it is reasonable to view the central dogma of molecular biology as part of the elegant, sophisticated, well-designed processes characteristic of biochemistry. Conversely, the central dogma of molecular biology can no longer be viewed as an accidental outcome of chemical evolution.

Undermining the RNA World Hypothesis

In the RNA world, the molecular alphabet that comprises RNA is a primary alphabet. But based on Dunn’s work, RNA would also have been constrained in its range of functional capabilities because of its need to replicate. Because of this restriction, the ribozymes of the RNA world cannot provide the chemical complexity necessary to sustain life. Dunn’s insight into the universal character of molecular alphabets unwittingly undercuts the RNA world scenario. Thus, it seems the central dogma of molecular biology (from DNA to RNA to proteins) had to be in place at the point that life originated.


Ver el vídeo: El Dogma Central de la Biología: ADN, ARN y Proteínas. (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Kayleb

    En principio, no sé mucho sobre esta publicación, pero trataré de entender de todos modos.

  2. Bardalph

    Creo que no tienes razón. Estoy seguro. Vamos a discutir. Escríbeme en PM, hablaremos.

  3. Krany

    Creo que no tienes razón. Estoy seguro. Puedo probarlo.

  4. Naim

    ¿Cómo parafrasear esto?



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