生化学反応では、ダイナミックスクールはエラー補正のメカニズムであり、ジョンホップフィールドとジャックニグノが提案した概念です。彼らの研究は、酵素反応中に、正しい産物と間違った産物の間の選択性は、活性化エネルギーの違いに基づいて推測されると予想されるものよりもはるかに高いことを指摘しています。この発見により、生体分子合成の精度を再考するだけでなく、生化学的エラー率の理解も挑戦しました。
ダイナミックスクーリングは、不可逆的な手順を導入しているため、間違った製品の反応中間体が事前に反応経路を出ることを容易にします。簡単に言えば、反応経路の次のステップに比べて不可逆的な出口ステップが迅速である場合、正しい製品の特異性を大幅に改善できます。このプロセスは、特異性をさらに強化するために何度も繰り返すことができますが、同時に生産率を下げることができます。
たとえば、薬物を生産する生産ラインが空の箱を生産することがあり、ラインをアップグレードできない場合、ラインの端に巨大なファンを配置することで、空のボックスをより簡単に吹き飛ばすことができます(より高い出口を使用できますレート)、それにより、完全なボックスの比率が増加します。
ただし、タンパク質合成にはいわゆる特異性のパラドックスがあります。リボソームがtRNAの抗anti-codonをmRNAのコドンに一致させると、エラー率は10^-4と高くなります。つまり、リボソームはほとんど常に相補的なシーケンスを正しく一致させることができます。ホップフィールドは、これは、正しいマトリックスと間違ったマトリックスの違いが非常に微妙であり、したがってエネルギーの違いによってのみ決定できるためだと指摘しています。
このエラー率は、一段階のメカニズムでは不可能です。
ソリューションは動的補正であり、エネルギーを適用して不可逆的なステップを導入し、それにより反応のダイナミクスを変えます。たとえば、TRNAのアミノ酸充電中、アミノ酸TRNAシンテターゼは高エネルギー中間状態を使用して反応の精度を改善します。
さらに、相同組換えなどの他の生化学的プロセスでは、RecAタンパク質がDNAに沿って凝集して相同DNA配列を検索し、このプロセスでも動的補正も適用されます。これは、動的学校教育は孤立したプロセスではなく、相互に関連する生化学的ネットワークのセットであることを示唆しています。
いくつかのDNA修復メカニズムでは、DNAポリメラーゼは間違ったヌクレオチドを認識し、すぐに加水分解することができます。
理論的には、この動作は多くの異なる生化学ネットワークを通じて達成でき、大規模なダイナミックな学校は、普遍的で指数関数的な形状完了時間に近いことを示しています。さらに、このプロセスのトポロジ構造は、特異性の改善に密接に関連しています。
動的補正の発見は、ライフプロセスの理解を深めるだけでなく、これらのプロセスを最適化する方法に関する一連の研究にもつながります。科学技術の開発により、これらの生化学的メカニズムを将来より深く探求することができ、医療とバイオテクノロジーの分野で実用的なアプリケーションの機会さえ見つけることができます。
さらに、生化学プロセスのこれらの原則を使用して、人間の生活の質を改善し、拡大し続けるバイオエンジニアリングの世界でのエラー率を減らすにはどうすればよいですか?