生物与非生物反应网络中的分子编码
分子网络
2011-05-26 v1
摘要
我们能否客观地区分能够处理有意义信息的化学系统与不适合信息处理的化学系统？在此，我们提出了一种评估化学反应网络语义容量的形式化方法。网络的语义容量可以通过分析网络实现分子编码的能力来衡量。我们分析了真实化学系统（火星大气化学和各种燃烧化学）、生化系统（基因表达、基因翻译和磷酸化信号级联）以及人工化学和随机网络的模型。我们的研究表明，不同的化学系统具有不同的语义容量。在火星大气化学和所有研究的燃烧化学以及高度连接的随机网络中，基本上没有发现语义容量，即在这些化学中无法实现分子编码。在生化系统以及二级反应数量等于物种数量的随机网络中发现了高语义容量。这些假设涉及生命的起源与演化。我们得出结论，我们的方法可用于评估化学系统的信息处理能力，因此可能成为理解有意义信息（例如生命起源时的信息）起源与演化的有用工具。
引用
@article{arxiv.1105.5033,
title = {Molecular Codes in Biological and Non-Biological Reaction Networks},
author = {Dennis Görlich and Peter Dittrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.5033},
year = {2011}
}