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10.3: O Dogma Central - Biologia

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Resultados de Aprendizagem

Identifique o dogma central da vida

Como você aprendeu, o fluxo de informações em um organismo ocorre do DNA ao RNA e à proteína:

  • O DNA é transcrito para RNA por meio de regras de emparelhamento de bases complementares (mas com U em vez de T na transcrição)
  • O transcrito de RNA, especificamente mRNA, é então traduzido para um polipeptídeo de aminoácido
  • O dobramento final e as modificações do polipeptídeo levam a proteínas funcionais que realmente fazem coisas nas células

Isso é conhecido como Dogma Central da Vida, o que vale para todos os organismos.

Figura 1. Clique para ampliar a imagem. As instruções sobre o DNA são transcritas para o RNA mensageiro. Os ribossomos são capazes de ler a informação genética inscrita em uma fita de RNA mensageiro e usar essa informação para unir aminoácidos em uma proteína.

Um link para elementos interativos pode ser encontrado na parte inferior desta página.

Clique aqui para obter uma versão somente de texto da atividade.


Dogma central

O dogma central foi proposto por Francis Crick no final dos anos 1950. Essa teoria pioneira sugere que a informação genética flui principalmente dos ácidos nucléicos na forma de DNA e RNA para proteínas funcionais durante o processo de expressão gênica. O que torna o dogma central tão inovador é seu nível de correção em uma época em que a pesquisa do genoma estava apenas começando. O dogma central da genética não descreve a mecânica da síntese de proteínas, mas nos diz que a expressão do gene segue um padrão quase previsível.


Além do dogma central: trazendo epigenética para a sala de aula

Dina Drits-Esser, Molly Malone, Nicola C. Barber, Louisa A. Stark Além do Dogma Central: Trazendo Epigenética para a Sala de Aula. The American Biology Teacher 1 de agosto de 2014 76 (6): 365–369. doi: https://doi.org/10.1525/abt.2014.76.6.3

Epigenética é o estudo de como fatores externos e sinais celulares internos podem levar a mudanças no empacotamento e processamento de sequências de DNA, alterando assim a expressão de genes e características. Explorar o epigenoma apresenta aos alunos as influências ambientais em nossos genes e as complexidades da expressão gênica. Um módulo de currículo suplementar desenvolvido pelo Genetic Science Learning Center (GSLC) da University of Utah traz a epigenética para as salas de aula do ensino médio e de graduação por meio de uma variedade de atividades online e em papel. Descrevemos essas atividades e fornecemos estratégias para incorporar materiais introdutórios e mais avançados que exploram a “memória celular”, herança epigenética, nutrição e conexões emergentes entre o epigenoma e o comportamento. Por fim, destacamos o alcance recente dos ganhos de aprendizagem dos alunos usando o módulo de epigenética do GSLC e fornecemos conexões com os Padrões de Ciência da Próxima Geração.

O DNA em cada uma de nossas células portadoras do núcleo é idêntico, a menos que tenha sofrido mutação. No entanto, fatores externos e sinais celulares internos podem influenciar mudanças no empacotamento e processamento dessas sequências de DNA idênticas, alterando assim a expressão de genes e características. Epigenética é o estudo dessas mudanças e como elas podem levar à variação na expressão do gene sem mudanças na sequência de nucleotídeos do DNA (a raiz grega epi significa "acima" ou "acima").

Em eucariotos, dois tipos de modificações epigenéticas, metilação de DNA e modificação de histonas, influenciam se os genes são ativados ou desativados. A ativação do gene - e, portanto, a transcrição - é bloqueada quando as metiltransferases de DNA ligam moléculas de metila ao DNA em locais onde uma citosina e uma guanina estão ligadas por um fosfato. A metilação CpG normal silencia certos genes durante a formação de óvulos e espermatozoides. A maioria dessas marcas é reiniciada após a fertilização, mas os genes impressos mantêm suas marcas epigenéticas para que apenas uma cópia do gene fique ativa. Esta impressão é necessária para o desenvolvimento normal. Erros de impressão podem resultar em doenças como as síndromes de Prader-Willi e Angelman.

Cerca de 40% dos genes de mamíferos contêm uma seção em sua região promotora, chamada de "ilha CpG", onde & gt55% dos pares de bases são CG. Os níveis de metilação nessas ilhas são normalmente muito baixos, mas as células cancerosas humanas apresentam níveis anormais de metilação. No entanto, o mecanismo pelo qual essa mudança está envolvida na transformação de uma célula de normal para maligno não está claro. A metilação do DNA pode desempenhar papéis diferentes em diferentes tipos de câncer.

Os nucleossomos em torno dos quais o DNA está envolvido são compostos de oito proteínas histonas com caudas de lisina salientes. Este complexo DNA-nucleossomo é conhecido como "cromatina". As histonas podem ser modificadas de várias maneiras. A adição de moléculas de acetil às caudas de lisina faz com que os nucleossomos se afastem mais, desenrolando o DNA e tornando-o acessível para transcrição. Este DNA ativo também é marcado pela metilação de uma lisina específica (K4) em uma histona particular (H3). Quando as moléculas de acetila não estão ligadas às histonas, o DNA fica firmemente enrolado em torno delas e fica inacessível para tradução. O DNA inativo é marcado pela metilação de uma lisina diferente (K9) na histona H3. O cromossomo X inativado em fêmeas de mamíferos contém esse tipo de modificação epigenética. Como resultado, tanto homens quanto mulheres têm as mesmas quantidades de produtos do gene do cromossomo X.

Explorar a epigenética fornece aos alunos um exemplo tangível de influências ambientais nos genes. Assim, pode ajudá-los a visualizar os fatores que regulam a expressão gênica. O Genetic Science Learning Center (GSLC) da Universidade de Utah desenvolveu um módulo curricular suplementar gratuito que apresenta a epigenética a alunos do ensino médio e de graduação. Disponível no site Learn.Genetics (http://learn.genetics.utah.edu), esta coleção de atividades interativas online e em papel fornece uma compreensão básica do epigenoma e como ele instrui o DNA. Como os materiais são projetados para um nível introdutório, eles se concentram em duas modificações epigenéticas cujas funções podem ser claramente explicadas: metilação do DNA e acetilação das histonas. Além disso, para reduzir a carga de vocabulário e a confusão potencial entre as palavras “nucleossomo” e “núcleo”, os materiais simplificam os nucleossomos em proteínas histonas. O módulo também discute nossa compreensão emergente das conexões entre o epigenoma, o ambiente e o comportamento, bem como as descobertas sobre a herança epigenética. Os materiais de apoio para educadores incluem objetivos de aprendizagem e exemplos de perguntas de avaliação para cada atividade, sugestões dos professores envolvidos no desenvolvimento do módulo sobre maneiras de vincular a epigenética aos currículos existentes e uma palestra gravada em vídeo por um pesquisador de epigenética durante o processo de desenvolvimento do módulo. O módulo de epigenética foi testado em campo em salas de aula do ensino médio. Os resultados mostraram que os alunos que usaram a unidade GSLC tiveram um ganho de conhecimento significativamente maior do que aqueles em um grupo de controle.

As atividades do módulo podem ser usadas individualmente para complementar sua unidade genética ou juntas como uma "mini unidade" de epigenética para uma visão mais detalhada do epigenoma. Aqui, fornecemos uma breve visão geral de cada atividade, organizada em uma estrutura sugerida de como as atividades podem ser agrupadas para fornecer explorações básicas e mais avançadas de epigenética (Tabela 1). Além disso, descrevemos o alinhamento do módulo para UMAEstrutura para o ensino de ciências do ensino fundamental e médio: práticas, conceitos transversais e ideias centrais (National Research Council [NRC], 2011) e o Padrões de ciência da próxima geração (NGSS) (NGSS Lead States, 2013), juntamente com os resultados da pesquisa sobre a implementação do módulo pelos professores e a aprendizagem dos alunos.

Atividades do módulo de epigenética para usar na abordagem de tópicos específicos, sequência de atividades sugeridas e conexões com outros conceitos de genética.


Resultados

Os genes que combinam alta transcrição e baixa tradução estão esgotados

Estimamos a transcrição βm e tradução βp taxas, bem como taxas de decaimento de mRNA e proteína, para milhares de genes de mRNAseq anteriores e experimentos de perfil de ribossomo (RP) em S. cerevisiae 29 , M. musculus, H. sapiens 30, e E. coli 3 (Métodos). Todos os dados foram coletados em condições de rápido crescimento.

Encontramos, de acordo com estudos anteriores 3,26,32,33, que as taxas de transcrição e tradução em células de crescimento rápido variam muito mais de gene para gene do que as taxas de mRNA e de decaimento de proteínas. As taxas de transcrição e tradução variam em uma faixa de 1000 vezes em comparação com uma faixa de 10 vezes para taxas de decaimento de mRNA e proteína (Fig. 1a-d suplementar). Levar em consideração o mRNA específico do gene e as taxas de decaimento da proteína tem apenas um pequeno impacto na posição dos genes no espaço de Crick 2D (Fig. 1e-g suplementar, Métodos). Portanto, simplificamos nossa discussão considerando um espaço de Crick 2D, formado por taxas de transcrição e tradução.

Reduzir o espaço de Crick 4-dimensional para duas dimensões negligencia aspectos da biologia celular, como a dinâmica da regulação gênica em resposta a perturbações ambientais 34,35, mas nos permite focar nas taxas mais variáveis ​​ao definir a abundância de proteínas em estado estacionário em células em crescimento, transcrição e tradução, e pergunte quais regras podem estar por trás delas. Além disso, a redução para duas dimensões produz uma imagem mais completa do espaço de Crick (as taxas de decaimento de proteínas e mRNA foram normalmente medidas para 20-50% dos genes) e evita a preocupação de que as taxas de decaimento tenham sido medidas em estudos separados, ao contrário da síntese taxas para S. cerevisiae, E. coli, e H. sapiens (Métodos).

Traçando as taxas de transcrição e tradução de genes em quatro organismos modelo, observamos limites comuns no espaço de Crick (Fig. 2). Primeiro, a tradução máxima é de 10 3,6 –10 4 proteínas por mRNA por hora, um limite que pode ser explicado a partir da velocidade de translocação do ribossomo (Métodos). Em segundo lugar, observamos limites inferiores na taxa de transcrição e no produto da transcrição e tradução. Esses limites decorrem dos limites técnicos dos ensaios (Fig. 2a complementar).

Os genes que combinam alta transcrição e baixa tradução são esgotados do espaço de Crick em todos os organismos. umad Há uma região esgotada no espaço de Crick de quatro organismos modelo. As taxas de transcrição e tradução foram estimadas a partir de perfis de ribossomos e dados de sequenciamento de mRNA. O percentil superior das taxas de tradução ( left (< beta _p ^ << rm>>> right) ) é representado como uma linha tracejada horizontal. O limite observado da região esgotada (linha tracejada diagonal) tem declive 1 e é tal que 99% dos genes têm uma razão de tradução / transcrição maior. Excluir 1% dos genes desta forma torna a linha de fronteira menos sensível a erros de medição e a genes discrepantes, alguns dos quais são destacados. O limite previsto da região esgotada (linha vermelha) está de acordo com a teoria apresentada posteriormente neste artigo. Restrições técnicas explicam a ausência de genes em baixas taxas de transcrição e tradução (região marcada como “não amostrada”). S. cerevisiae dados (uma) de Weinberg et al. 29 M. musculus (b) e H. sapiens (c) dados de Eichhorn et al. 30 E. coli dados (d) de Li et al. 3 e Taxas de transcrição e tradução de 3744 E. coli genes (pontos cinza) e de 7624 construções sintéticas (pontos vermelhos) de Kosuri et al. 38 A correlação negativa aparente entre as taxas de transcrição e tradução neste conjunto de dados é devido aos limites na faixa linear de medidas de citometria de fluxo que leva à censura de proteínas de baixa e alta abundância 38. f Legenda da figura resumindo o significado das diferentes linhas em umae. Veja também a Fig. 2 suplementar

Inesperadamente, e mais importante para o presente estudo, houve uma falta de genes combinando alta transcrição com baixa tradução (regiões azuis na Fig. 2). Chamamos essa região de região esgotada do espaço de Crick. Esta região esgotada constitui cerca de metade do espaço de Crick e é delimitada por uma linha de razão constante entre a transcrição βm e tradução βp, a saber βp/βm = k, com k = 1,1 ± 0,1, 14 ± 3, 44 ± 3 e 66 ± 4 pol. S. cerevisiae, E. coli, M. musculus, e H. sapiens, respectivamente (± representa o erro padrão, Tabela 1). Em eixos logarítmicos, o limite da região esgotada tem inclinação 1 e log de interceptação (k) Portanto, k determina o limite da região esgotada.

No E. coli, o limite da região esgotada tem estrutura adicional. Partindo da distribuição principal de genes está um conjunto de 59 genes com taxas de transcrição e tradução muito altas (βm & gt 80 h -1 e βp & gt 1000 mRNA −1 h −1, indicado por uma seta na Fig. 2d). Cerca de 90% desses genes são proteínas ribossomais. O resto são proteínas de alta abundância, como a enzima glicólise gapA (a E. coli Equivalente a Gapdh), a subunidade c da ATP sintase e proteínas da membrana externa (OMPs). A maioria dos genes neste conjunto é essencial para a viabilidade celular, conforme indicado por experimentos de nocaute (Fig. Suplementar 2b). Se alguém remove genes essenciais dos dados, o limite da região esgotada muda para cima e se ajusta perfeitamente ao resto dos genes com uma interceptação mais alta, k = 44 ± 9. Esta interceptação superior para genes não essenciais é prevista pela teoria introduzida abaixo (Fig. 2b Complementar, Métodos).

Uma região esgotada também é encontrada quando estimamos a transcrição e tradução de dois conjuntos de dados proteômicos e mRNAseq em H. sapiens e M. musculus (Fig. 2c, d suplementar). Finalmente, observamos a região esgotada ao traçar a taxa de burst de transcrição contra o tamanho de burst de tradução 36,37 inferido a partir de medições de abundância de proteína de célula única 17 (Fig. 2e suplementar).

Avaliamos a significância estatística da região esgotada misturando as taxas de transcrição e tradução, ao mesmo tempo em que conservamos as distribuições de abundância de proteínas e taxas de tradução (Fig. Suplementar 2f-h). Descobrimos que nenhum dos 10 4 conjuntos de dados embaralhados mostra uma região empobrecida comparável no espaço de Crick (número igual ou menor de genes com βp/βm & lt k, p & lt 10 −4).

Os genes podem atingir mecanicamente alta transcrição e baixa tradução

Uma possível explicação para a região esgotada é que uma restrição bioquímica (possivelmente ainda desconhecida) impede a alta transcrição combinada com a baixa tradução. Para testar essa possibilidade, reanalisamos as medidas de Kosuri et al. 38 em genes sintéticos que forneceram uma ampla gama de taxas de transcrição e tradução. Nesse estudo, GFP foi expresso em E. coli sob o controle de 114 promotores e 111 sítios de ligação ribossômica (RBSs) de intensidades variadas. Abundância relativa do GFP mRNA e proteína foi então quantificada por mRNAseq e citometria de fluxo.

As taxas de transcrição e tradução das construções sintéticas se sobrepõem amplamente às de E. coli genes (Fig. 2e, Fig. 2i suplementar). No entanto, em contraste com E. coli genes, uma grande fração das construções sintéticas alcançam uma combinação de altas taxas de transcrição e baixas taxas de tradução. 25% dos genes sintéticos caem na região depletada observada para endógenos E. coli genes. No S. cerevisiae bem como, 32% dos promotores sintéticos da biblioteca de Sharon et al. 39 caem na região esgotada (Fig. 2j Complementar).

Essa observação apóia a conclusão de que a bioquímica da expressão gênica pode atingir, em princípio, alta transcrição e baixa tradução. Em apoio a esse argumento, existem de fato exemplos de tais genes na região depletada para todos os quatro organismos. Estes incluem o fator de maturação do ribossomo rimM no E. coli, o regulador de resposta de aminoácidos GCN4 no S. cerevisiae, e a proteína da homeostase do ferro Fth1 no M. musculus e H. sapiens (Fig. 2a-d). Assim, os resultados neste artigo dizem respeito

99% dos genes, com o restante

1% requer análise adicional (consulte a discussão para efeitos sugeridos para esses genes).

Em abundância constante de proteínas, o aumento da transcrição aumenta a precisão e o custo da expressão gênica

Como as restrições bioquímicas não parecem explicar a falta de genes combinando alta transcrição com baixa tradução, perguntamos se os trade-offs evolutivos poderiam explicar isso.

Pode-se supor que as células evitam combinar alta transcrição com baixa tradução, a fim de minimizar o custo da síntese de mRNA. No S. cerevisiae crescendo em meio rico, o custo de adequação do mRNA é cm

10-9 por nucleotídeo transcrito (Métodos) 21. Sintetizando um mRNA não benéfico de comprimento eum leva a uma penalidade de taxa de crescimento Δfm que é linear com a taxa de transcrição 21, Δfm = cmeumβm. Para um mRNA típico de comprimento eum = 1300 nucleotídeos transcritos a uma taxa βm = 30 mRNA h -1, o custo de adequação da transcrição é, portanto, cmβmeum ≃ 4 × 10 −5 por hora (Fig. 3a, Métodos), que é selecionável 18,21. O custo do mRNA também é selecionável em E. coli 20,22 .

O aumento da transcrição em abundância constante de proteínas aumenta o custo de transcrição e diminui as flutuações estocásticas na abundância de proteínas. S. cerevisiae taxas de Weinberg et al. 29 As linhas diagonais pontilhadas são linhas de abundância constante de proteínas de 10 a 10 5 proteínas por célula. uma A perda de aptidão cmβmeum devido à transcrição (linhas pretas) é linear nas taxas de transcrição βm e o comprimento do mRNA eum. O fator linear cm (apresentado na próxima seção) redimensiona os fluxos de transcrição [nt h −1] em perda de aptidão [h −1]. No S. cerevisiae, eum = 1300 nt, cm = 10 −9 nt −1. b Escala de coeficientes de variação (CV, linhas pretas) com taxas de transcrição. Aplicamos suavização Gaussiana 2D em CVs (Métodos). S. cerevisiae dados: CVs de Newman et al. 17, perfil de ribossomo e dados de mRNAseq de Weinberg et al. 29 c A precisão na expressão gênica aumenta com a transcrição, enquanto a abundância de proteínas depende tanto da transcrição quanto da tradução. Assim, para uma dada abundância de proteína, aumentar a transcrição aumenta a precisão da expressão do gene às custas de custos de transcrição mais elevados. Veja também a Fig. 3 suplementar

Além do custo, altas taxas de transcrição também trazem benefícios na redução do ruído 13,14,15,16. Aumentar a taxa de transcrição enquanto mantém fixa a abundância de proteínas deve, portanto, diminuir as flutuações estocásticas na abundância de proteínas.

Para testar se essa previsão se aplica a todo o genoma em toda a diversidade de contexto cromossômico e promotores, usamos medições de variações de célula a célula na abundância de proteínas em S. cerevisiae 17 e E. coli 40 As variações de célula para célula na abundância de proteínas podem ser quantificadas pelo coeficiente de variação (CV). Determinamos os contornos do CV como uma função da taxa de transcrição e tradução usando suavização de Gauss (Métodos), e os comparamos aos contornos da abundância de proteínas. Ambos em S. cerevisiae (Fig. 3b) e E. coli (Suplementar Fig. 3a), o CV diminui com o aumento da transcrição e diminuição da tradução em cada linha equi-proteína. O CV escala principalmente com transcrição, conforme previsto pela teoria 15 (Métodos).

Portanto, as taxas de transcrição e tradução afetam a precisão da expressão gênica e a economia de mRNA. Em uma dada abundância de proteína, altas razões de tradução / transcrição levam à economia, mas também maior ruído de expressão gênica, enquanto as baixas relações de tradução / transcrição geram alta precisão às custas de maior custo de mRNA (Fig. 3c). A falta de genes combinando alta transcrição e baixa tradução pode ser explicada por esta compensação: para genes localizados na região depletada, os benefícios do aumento da precisão podem ser menores do que os custos de transcrição.

O trade-off de economia de precisão e o nível de ruído explicam a região esgotada do espaço de Crick

Para testar quantitativamente se um trade-off entre precisão e economia pode explicar a região esgotada, desenvolvemos um modelo matemático mínimo do custo adaptativo e benefício da transcrição e tradução (Fig. 4). O modelo tem duas previsões principais: primeiro, que a proporção ideal entre as taxas de tradução e transcrição βp/βm é definido pela razão de custo de transcrição por molécula de mRNA C e a sensibilidade do gene ao ruído Q (definido abaixo). A segunda previsão é uma fórmula analítica para o limite da região esgotada - o limite inferior k no βp/βm proporção - com base em parâmetros fundamentais.

Um trade-off entre precisão e economia pode explicar o esgotamento de genes combinando alta transcrição com baixa tradução. uma A carga de ruído Δfbarulho é a perda de aptidão devido a flutuações estocásticas na abundância de proteínas. b O ótimo βp/βm depende do custo de transcrição por mRNA (C) e como é sensível ao ruído (Q

|f ′ ′(p *) |) o gene é. Genes sensíveis ao ruído têm funções de aptidão mais restritas (|f ′ ′(p *) | ampla). Para um dado p *, transcrição superior βm diminui as flutuações na abundância de proteínas. Genes que são sensíveis ao ruído (Q grande) deve, portanto, ter baixa taxa de tradução / transcrição. Por outro lado, a precisão é menos crítica para genes com funções de aptidão planas (Q pequena). Esses genes deveriam ter maior βp/βm para manter baixos os custos de transcrição. c A precisão da expressão gênica é limitada pelo piso de ruído cv0. Abundância de proteína e dados de CV re-plotados de Taniguchi et al. 40 O nível de ruído também é encontrado no E. coli medições de Silander et al. 41 (Fig. 4b complementar). d Genes com funções de fitness mais estreitas do que o nível de ruído cv0 tem aptidão média negativa ( left (< left langle f right rangle & lt , 0> right) ). Os genes com aptidão negativa não são selecionáveis. Assim, o nível de ruído cv0 impede a seleção de funções de fitness estreitas e sensíveis ao ruído. e A máxima sensibilidade ao ruído selecionável Qmax determina a posição k da fronteira da região esgotada. As proteínas situadas na fronteira têm sensibilidade máxima ao ruído Q = Qmax. Combinações viáveis ​​de transcrição e tradução correspondem a genes que são menos sensíveis ao ruído Q & lt Qmax. f A teoria do trade-off de economia de precisão prevê a posição k da região empobrecida em organismos de bactérias a mamíferos. Barras de erro representam intervalos de confiança de 95%. o p-valor é calculado usando o teste de Pearson em 4 organismos (dois lados). A correlação entre as medições e a teoria é robusta para variar a fração de genes usados ​​na definição da região depletada (Suplementar Fig. 4e). Veja também a Fig. 4 suplementar

Para determinar o ótimo βp/βm razão sob o trade-off de economia de precisão, primeiro modelamos como o βp/βm a proporção afeta a economia e a precisão do mRNA. Em seguida, modelamos como a economia e a precisão do mRNA afetam a aptidão. Finalmente, determinamos uma expressão analítica para o ótimo βp/βm Razão.

Para calcular como o βp/βm razão afeta a economia, modelamos o custo de adequação da transcrição 21 pela função linear Δfm = cmeumβm Onde eum é o comprimento (pré-) do mRNA e cm é a penalidade de aptidão por nucleotídeo transcrito. cm pode ser estimado a partir da taxa de crescimento µ e a produção transcricional total (< sum> < kern 1pt> beta _m ) se assumirmos que o mRNA não benéfico é transcrito à custa dos mRNAs que codificam proteínas benéficas. Se um total de (< sum> < kern 1pt> beta _ml_m ) nucleotídeos são transcritos em uma célula, a contribuição de aptidão média de cada nucleotídeo é ( mu < mathrm> < sum> < kern 1pt> beta _ml_m ). Esta também é a aptidão perdida por nucleotídeo da transcrição de um mRNA não benéfico às custas de um mRNA benéfico. Assim, o custo de adequação por nucleotídeo transcrito é

Isso fornece cm

10 -9 por nucleotídeo em S. cerevisiae o que concorda bem com as medidas experimentais mencionadas acima (Métodos).

Embora o custo da transcrição seja normalmente menor do que o custo da tradução 18,20,21, o custo da tradução não precisa ser modelado aqui. Para ver por quê, observe que o custo da tradução de um gene depende de quantas proteínas são feitas, independentemente de as proteínas serem sintetizadas a partir de poucos ou de muitos mRNAs. Assim, desde que p cópias de proteínas são necessárias, a troca é determinada pela transcrição, ou seja, se muitos ou poucos mRNAs são feitos para fornecer o p cópias. O custo relevante é, portanto, o custo da transcrição.

Para ver como βp/βm e a precisão afetam a aptidão, consideramos uma proteína de abundância p. A proteína contribui com uma quantidade f(p) para a aptidão do organismo (Fig. 4a). Como a abundância de proteínas oscila em torno da expressão média ( left langle p right rangle = p ^ ast ), a célula não experimenta a aptidão máxima fmax mas sim uma aptidão média inferior ( left langle right rangle ). A aptidão perdida devido a flutuações estocásticas na abundância de proteínas Δfbarulho é chamada de carga de ruído 24,25 (Fig. 4a). Expandindo a função de fitness f para a segunda ordem e calculando a média das flutuações na abundância de proteínas, podemos calcular a carga de ruído:

A carga de ruído aumenta com a curvatura das funções de fitness ( left | right)> right | ) e com ruído σ.

Para descobrir como βm e βp afetam a aptidão através da precisão da expressão gênica, notamos que βm e βp afetam o nível de ruído σ 2 de forma bem caracterizada. Teoria e experimentos 15,16,17,40 indicam que a variância da abundância de proteínas é dada por

Onde αp é a taxa de decaimento da proteína e cv0 é o piso de ruído (Métodos). O piso de ruído é a quantidade mínima de variação célula a célula na abundância de proteínas em populações clonais 17,40,41,42.

Agora podemos determinar as taxas ideais de transcrição e tradução βm e βp que minimizam a combinação do custo de transcrição Δfm e da carga de ruído Δfbarulho (Métodos),

Onde C = cmeumαm = cmeumβm/m quantifica o custo de transcrição por molécula de mRNA m para este gene, e (Q = frac <1> <2> left | right)> right | p ^ ast ) é a sensibilidade do gene ao ruído. Genes com funções de aptidão mais restritas (maior ( left | right)> right | )) são mais sensíveis ao ruído porque o ruído afasta a abundância de proteínas do ideal. A sensibilidade de um gene ao ruído também depende da abundância de proteínas p * porque o ruído geralmente escala com a abundância de proteínas σ 2

O modelo, portanto, prevê uma relação entre βp/βm proporções e a forma das funções de aptidão (Fig. 4b). As funções de fitness amplas devem ter grandes βp/βm porque os genes com amplas funções de aptidão não são sensíveis ao ruído. Para eles, a alta precisão oferece poucos benefícios e é melhor maximizar a economia reduzindo a transcrição. Por outro lado, genes com funções de aptidão estreitas são sensíveis ao ruído. Para esses, requisitos de alta precisão para manter a carga de ruído baixa dominam o custo da transcrição. Genes com funções de aptidão estreitas devem, portanto, ter pequenos βp/βm índices.

Comparamos a previsão do modelo para a curvatura da função de aptidão perto de seu pico com a medição recente das funções de aptidão de 21 genes em S. cerevisiae 43 Descobrimos que as curvaturas previstas a partir de βp/βm estão dentro de uma ordem de magnitude das curvaturas medidas sem quaisquer parâmetros de ajuste (Suplementar Fig. 4a). As previsões e medições se correlacionam positivamente (r = 0,39). Um teste de embaralhamento sugere que o acordo entre as previsões e medições é improvável devido ao acaso (p = 0,04, Métodos). No entanto, a variabilidade nas medições experimentais impede uma comparação conclusiva.

Para encontrar um limite inferior k sobre βp/βm e explicar o limite da região esgotada, notamos que há um limite para o quão pequeno o ruído na expressão do gene pode ser. Este limite, chamado de piso de ruído cv0, é revelado por medições da variação célula a célula da abundância de proteínas em populações clonais 17,40,41,42 (Fig. 4c, Fig. 4b, c suplementar). A causa do piso de ruído é um tópico de pesquisa atual 12 e tem sido proposto que é devido ao ruído extrínseco 40 ou tamanho de explosão transcricional maior de proteínas de alta abundância 42. O nível de ruído coloca um limite superior Qmax sobre como os genes sensíveis ao ruído podem ser: se um gene tivesse uma função de aptidão mais estreita do que este limite (Q & gt Qmax), a carga de ruído dominaria o benefício de expressar o gene (Fig. 4d), levando a uma aptidão negativa. Porque genes com Q & gt Qmax não pode ser selecionado para, todos os genes expressos devem satisfazer Q & lt Qmax. O limite da região esgotada βp/βm = k portanto, corresponde a genes com maior sensibilidade ao ruído Qmax (Fig. 4e). A região esgotada βp/βm & lt k corresponde a taxas de transcrição e tradução que são ótimas para genes com funções de adequação muito estreitas devido ao nível de ruído.

Encontrar k, nós substituímos Q = Qmax na Eq. (4) para o ótimo βp/βm propor e reescrever k em termos de nível de ruído e outras constantes de biologia celular (Métodos):

onde (< sum> < kern 1pt> beta _m ) é a saída transcricional combinada de todos os genes.

Esta expressão fornece uma intuição para os parâmetros celulares que definem o limite da região esgotada do espaço de Crick. Por exemplo, um piso de ruído maior cv0 aumenta o limite porque há menos benefícios em ter uma alta transcrição. Um aumento na produção transcricional (< sum> < kern 1pt> beta _m ) reduz o limite porque os mRNAs individuais são menos caros, permitindo maior precisão na expressão gênica.

Esta fórmula para k prevê com precisão o limite da região esgotada do espaço de Crick (Fig. 4f linhas vermelhas na Fig. 2), apesar do fato de que k varia em quase duas ordens de magnitude entre os organismos (Tabela 1). Assim, a região esgotada pode ser explicada em termos de parâmetros fundamentais, como o nível de ruído, a taxa máxima de tradução, a produção total da transcrição e a taxa média de decaimento da proteína. As constantes celulares individuais sozinhas não podem prever com precisão k (Fig. 4d complementar). Nem pode k ser previsto apenas pelo ruído sem considerar a economia, como a hipótese de que a região esgotada é composta de todos βm e βp para o qual o aumento da transcrição fornece pouca precisão extra em relação ao piso de ruído (Métodos).


10.3: O Dogma Central - Biologia

Um paradigma é um exemplo ou padrão com o qual "todos" concordam e que descreve algum conceito. O paradigma da Biologia Molecular é The Central Dogma. Essa hipótese foi descrita por Crick em 1958. Em 1953, Watson e Crick foram os primeiros a determinar a verdadeira estrutura cristalina do DNA (embora houvesse algumas teorias concorrentes antes deles), usando a construção de modelos e depois a cristalografia de raios-X. Depois que a estrutura do DNA foi determinada, os mecanismos por trás da herança, do fluxo de informações e da função do gene se encaixaram. No geral, o fluxo de informações é descrito como: DNA -> RNA -> proteína. Tanto o DNA quanto o RNA podem ser replicados (isto é, o DNA é sintetizado a partir do DNA e o RNA a partir do RNA). O RNA pode ser feito ou transcrito do DNA. É chamado de transcrição, uma vez que o mesmo tipo de "linguagem" é usado no DNA e no RNA - ou seja, ácidos nucléicos. Em alguns casos, o RNA pode ser usado para fazer DNA (ou seja, "transcrição reversa") usando uma enzima específica chamada transciptase reversa. A proteína é sintetizada a partir de RNA por tradução. É chamado de tradução, porque essencialmente uma "linguagem" diferente é usada - isto é, aminoácidos (em vez de ácidos nucleicos). Uma vez que a proteína foi sintetizada a partir do RNA, a informação é capturada. Em outras palavras, não há nenhum mecanismo conhecido que permita que as informações fluam de volta para o RNA da proteína. Pelo menos, foi o que se pensou. Os "príons" recentemente descobertos indicam que existe de fato um mecanismo para um tipo de replicação de proteínas, e isso vai contra o dogma central. Essencialmente, o mecanismo se decompõe da seguinte maneira. Um organismo (digamos, um ser humano), possui uma proteína "selvagem" (ou uma proteína "normal" com uma forma específica para seu funcionamento adequado), que é homóloga a um príon. Quando o humano é infectado, o príon interage com o homólogo de tipo selvagem e faz com que ele se dobre incorretamente (ou seja, o príon faz com que a proteína de tipo selvagem mude sua forma para um príon). Assim, existe um mecanismo simples pelo qual certas proteínas podem se replicar. No entanto, esse dogma central do fluxo de informações ainda é mantido em algum grau.

Essencialmente, o dogma central descreve o seguinte caminho: DNA faz RNA faz Proteínas faz Célula. Isso sugere que a vida é rastreável ao DNA. Infelizmente, o caminho da informação é encurtado para DNA faz celular, o que acaba levando à crença omnis forma ex DNA (todas as formas do DNA). Para dar um exemplo rápido, o aparato molecular para tradução ou transcrição é muito complexo e requer muitas moléculas e proteínas de RNA diferentes. O DNA por si só não pode formar uma célula.

Com a recente conclusão do sequenciamento do genoma humano, parece ser uma noção popular que agora temos um mapa de um 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 Paramecium. 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 Paramecium, 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 Natureza 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 ? . o 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? o 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 síntese proteíca. 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 três a Principal processos 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 tradução 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 transcrição 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 modelo 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 DNA 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 transcrição e tradução 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. Transcrição
  2. Tradução
  3. Replicação de DNA
  • Transcriçãois 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.
  • Traduçãois 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. Códonsare 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.


Assista o vídeo: 6N Dogma central de la Biología (Agosto 2022).