楼主: mingdashike22
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[定量生物学] 遗传密码进化的动力学:普遍性的出现 [推广有奖]

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-3-7 08:40:00 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
我们研究遗传密码进化的动力学。Vetsigian等人的模型。[1]和Vetsigian[2]使用水平基因转移的机制来证明遗传密码收敛到一个接近普遍的解。我们将算法作为一个动态系统进行再现和分析。模型中使用的所有参数都是不同的,以评估它们对收敛性和最优性得分的影响。我们证明,通过允许特定参数随时间变化,解表现出吸引子动力学。最后,我们研究了由该模型引起的遗传密码的自同构。我们用它来检验解的缩放,以便重新检验普遍性,并发现有一个直接的联系突变率。
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英文标题:
《Dynamics of genetic code evolution: The emergence of universality》
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作者:
John-Antonio Argyriadis, Yang-Hui He, Vishnu Jejjala, Djordje Minic
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最新提交年份:
2020
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分类信息:

一级分类:Quantitative Biology        数量生物学
二级分类:Other Quantitative Biology        其他定量生物学
分类描述:Work in quantitative biology that does not fit into the other q-bio classifications
不适合其他q-bio分类的定量生物学工作
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英文摘要:
  We study the dynamics of genetic code evolution. The model of Vetsigian et al. [1] and Vetsigian [2] uses the mechanism of horizontal gene transfer to demonstrate convergence of the genetic code to a near universal solution. We reproduce and analyze the algorithm as a dynamical system. All the parameters used in the model are varied to assess their impact on convergence and optimality score. We show that by allowing specific parameters to vary with time, the solution exhibits attractor dynamics. Finally, we study automorphisms of the genetic code arising due to this model. We use this to examine the scaling of the solutions in order to re-examine universality and find that there is a direct link to mutation rate.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1909.10405
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关键词:动力学 普遍性 Quantitative QUANTITATIV Convergence 密码 得分 study dynamics 动力学

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