3.Синтез пептидов

Если рассмотреть начальный период развития жизни, то проблема 'оптимизации' встретилась и на этапе появления белкового синтеза. Повторяющиеся 'коды' белковых последовательностей заставили RNA-DNA систему разработать 'оптимизированный код' для эффективной работы механизма синтеза белков. И, видимо, все еще существует 'альтернативный синтез белка ' (RNA Driving Peptides 'RNA-DP'), исполняемый только RNA, видимо, подобными ncRNA или rRNA + ионами металлов (видимо: Ca, Mg) и АТФ, АДФ, АМФ). Такой синтез, наверное, работал для основных 'древних' аминокислот, предположительно кодируемых только A и U(T) основаниями:

AAA – Lisine, AAU-Asparagine, AUA-Isoleucine, AUU- Start , UUU-Phenylalanine, UUA- Leucine, UAU-Tyrosine, UAA-Stop; (предположительно и UCU(A)-Serine, CCU(A)-Proline, CAU-Pethidine, CAA-Glutamine, ACU(A)- Threonine.

Для случая промежуточного 'кодирования' пептидов, уравнение (4) опять будет справедливо, только код будет состоять из трех нуклеотидов четверичной системы (A,U,C,G) .

(20) Np = e^Bc

где: Np – число кодируемых функций.

Bc = 3

Получаем: Np ~ 20,1, по таблице кодонов имеем: 20 аминокислот + 6 дополнительных функций, что намного ближе к истине, чем простое: 4³ = 64.

Таким образом, можно с уверенностью утверждать, что одной из движущих сил эволюции генома является удовлетворение критерию 'оптимального' кодирования.

Отличие мутационной подвижности в различных частях кластеров может достигать десяти порядков! Это косвенно указывает на общую нестабильность геномов и их высокую пластичность.

Эволюция геномов явно управляется общим довлеющим фактором – увеличение компактности информации в геноме. Это достигается в основном уравновешением соотношения A,T/C,G (Что позволяет легко реализовать принцип оптимальности и компактности). А также оптимизацией размера адресных векторов, которые таким образом, является основным кодирующим размером генома. Сам механизм `мягкого` воздействия этого фактора и является одним из инструментов эволюции.

4. Выводы

Геном представляет из себя информационное пространство, подобное вычислительной машине с вложенной программой работы. Сложные и продвинутые в эволюции геномы имеют «избыточность», которая позволяет им использовать сложноорганизованные адресные векторы. Информация представляет из себя кодируемые в пептиды и не кодируемые в пептиды последовательности. Эволюция геномов явно управляется общим довлеющим вектором – увеличение компактности информации в геноме. Это достигается в основном уравновешением соотношения A,T/C,G, а также оптимизацией размеров мультиплетов. Сам механизм `мягкого` воздействия этого фактора, лежит явно в кинетике процессов воспроизводства и самого процессинга в геноме.

Таким образом, развитие преследует набор многообразных целей. Часть из них связана с информационным совершенством генома:

1. Максимальное использование информационного размера генома.

2. Оптимизация размеров кодирования функций .

3. Оптимизация группы размеров (генов и кластеров).

4. Подтверждается общий вероятностный характер векторов развития генома.

Дополнительная информация.

Описание графиков:

Разложение мультиплетов в координатах –Ln (ni) - Ni

Описание метода разложения на мультиплеты:

Во всей последовательности выбранного секвенса генома последовательно проводился, с помощью специальной программы, подсчёт числа встречающихся мультиплетов (АА.., Т…, С… и так далее). Начинался подсчёт с самого длинного мультиплета, они вырезаются из данной последовательности по мере их подсчёта. С каждым из нуклеотидов подсчёт проводился отдельно.

А+Т и С +G – простые суммы i-х мультиплетов соответственно Аi и Тi , Сi и Gi.

АТ и CG – проводился с предварительной заменой «Т» на «А» и «С» на «G» в секвенсе исследуемого генома, с целью сделать не чувствительной программу подсчёта к разнице между: Т и А, С и G.

Граф.1 А - Ehctericia Coli O157H7, В – Encephalitozoon cunculi (хром. 4), С – Giardia lamblia (хром. 1).

Граф. 2 А – Condida (хром. J), В – Saccharomyces cerevisae(хром. IV), С –Yarrowia lipolyca(хром. f)

Граф. 3 А – Tripanosoma brucei(хром. 2), Plasmodium falciparum(хром.6).

Граф. 4 А – Carnorhabditis Elegans(хром. IV), В – Drosophila melanogaster(хром. 3L), Arabidopsis thaliana(хром. 1)

Граф. 5 А - Drosophila melanogaster (геном – 2R,2L,3R,3L,X,4)

Граф. 6 А – Fugu (fish) cluster (320 мегаНО), Human(хром. 7), Mouse(хром. 4).

Граф. 8 А – Leishmania major, B – Leishmania infant, C - Tularemia

Примеры получения углов наклона на отдельных участках графиков разложений мультиплетов.

Граф. 7 А - Ehctericia Coli O157H7, В - Plasmodium falciparum

Таблица 1 – В первой колонке величина Q (- информационное совершенство) геномов приведённых в графиках 1-8. Данные по тангенсам углов наклона в вышеприведённых графиках, на различных участках Ni .