Evolüsyonun İstatistiksel Mekaniği: Rna Ve Proteinlerin Birlikte Seçiliminin Termodinamiği Ve Eşeyli Üremenin Stokastik Bit-dizi Modeli

Abstract

Bu çalışmada, hızlı katlanan ve entropi farkları büyük olan proteinler ve RNA ların birlikte seçilimi için yaşam öncesi dünyada kaya gözenekleri içinde gerçekleşen bir soğutma çevrimi senaryosu önerilmektedir. Önerilen çevrim, literatürde manyetik soğutma olarak bilinen ve malzemeleri çok düşük sıcaklıklara indirmek için kullanıılan bir yöntemin benzeridir. Bu senaryo madde ve ısı taşınım, ve kimyasal reaksiyon denklemleriyle tasvir edilmekte, proteinlerin kaya yüzeylerinde katlanmasını modelleyen iki durumlu bir Hamiltonyen önerilmektedir. Daha sonra, zamanda bir milyar yıl kadar ileriye gidilerek, sadece eşeysiz üreyen milyarlarca bakteriden oluşan bir topluluktan eşeyli üremenin evrimsel süreçte ortaya çıkması incelenmektedir. Eşeyli üremeye geçisi betimleyen senaryolar sunulmakta ve bu modellerin davranışları hem bilgisayar simulasyonları, hem de ortalama alan denklemleri ile araştırılmaktadır. Ayrıca, bu denklem sistemlerinin davranışları lineer olmayan bir yaklaşımla da incelenmiştir.

In this study we are going to propose a scenario for the co-evolution of fast folding proteins with large entropy gaps and of RNAs observed today, by means of a refrigeration mechanism, within the porous rocks of prebiotic earth. This is analogous to the process known as magnetic cooling, which is a standard procedure used to attain very low temperatures. We are going to quantify this scenario by mass and heat transport, and chemical reaction equations, and develop a two-state Hamiltonian to model the folding of proteins on rock surfaces. Later, we will go forward in time one billion years and investigate the evolution of sexual reproduction from a pure asexual population of billions of bacteria. We will develop some models and present the results of both simulations and mean-field equations for our scenarios of conversion to sex. We will also investigate the behaviour of this system of equations from a nonlinear dynamics of point of view.