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　　翻译时如何确保选择正确 tRNA？

　　云销雨霁挖0.01个以太坊，业余生物工程师

　　这个问题其实想到了很数人忽略的一个要点。

　　在中学生物学，甚至是本科生物学，标准答案都是“碱基互补配对”。这个答案 其实不太经得住推敲。

　　碱基互补配对，是说携带氨基酸的 tRNA 上面三碱基的反密码子与 mRNA 上面三碱基的密码子互补配对，从而选择得到正确的 tRNA。

　　暂时不考虑简并的情况，试想，如果只有一个碱基发生了错配，会有什么影响？

　　这个要考虑能量的差异，也就是说，三碱基配对的自由能变化

　　和只有两个碱基配对

　　之间的差异。这个差异非常小，只有~5.5kcal/mol，在这种能量差异下，对 tRNA 的选择大约会有 1% 的错误率。一般的蛋白质平均有几百个氨基酸，那么，如果核糖体真的是单纯依靠碱基互补配对选择 tRNA，那么蛋白的错误率是非常高的，几乎没有蛋白能够完全正确的合成出来。这种情况下，蛋白质的成品率过低，即使存在质量控制，也很难得到具有正确序列的蛋白质。

　　与此对应的，实验测定的核糖体的错误率小于 0.01%，远远小于碱基互补配对的能量差异所能达到的值。

　　实际上，碱基互补配对是一个被过分应用的概念，很多时候碱基互补配对是一个基础，但是并不是最重要的决定因素。DNA 合成的发生错误的概率大约是

　　，而碱基互补配对的能量差异同样是小的可怜，只能保证大约 1% 的突变率（DNA 合成之后会有额外的校对和修复，能够达到

　　的突变率，这里只考虑 DNA 聚合酶合成 DNA 这一步的准确率）。这个如果只考虑碱基互补配对的话，是完全无法解释的。

　　保证生物系统极高准确率的核心，在于结构而非序列。

　　就像生活中的很多例子一样，如果一次操作准确率不能保障，那么可以二次筛选。对于 tRNA 选择问题来说，生物体是先从众多 tRNA 中挑选一个，然后再从选中的 tRNA 中再选一遍，每一次挑选中，挑中错误的 tRNA 的概率都是能量差异决定的 1%，两次挑选之后就变成了 0.01%。

　　那么，怎样实现多轮挑选呢？

　　必须要保证，任何反应物（tRNA）只有通过了第一轮筛选，才能进入第二轮。 在微观世界，这种方法只有一个，就是利用额外的能量输入。这个问题最早是 Hopfield 在 1974 年解决的，挖0.01个以太坊他提出了 kinetic proofreading 的概念，并发表在 PNAS 杂志，随后 Ninio 在 1975 年又作出了额外的阐释。

　　具体到核糖体选择 tRNA 上面，核糖体选择 tRNA 的过程，可以表示成下面这个结合反应

　　T 是 tRNA，R 是核糖体。

　　所有的 tRNA 都是非常相似的，那么不同的 tRNA 结合到核糖体上面的速率是近似相等的，也就是

　　但是由于结合能量的差异（只有两个碱基配对的结合不如三个碱基全部配对的结合紧密），解离速率有所不同，即

　　如果 tRNA 在结合核糖体之后，核糖体立即催化肽键的生成，即

　　P 代表新生的蛋白质。那么，错误 tRNA 被装配的概率就是能量差确定的 1%

　　但是，如果核糖体不是立即催化多肽的合成，而是等一段时间。而且保证，在等待的时间内，新的 tRNA 不能进入核糖体，但是现在结合的 tRNA 可以离开核糖体，即

　　最后一步解离是单向箭头，那么，由于解离反应的速率差异，在等待相同的时间之后，正确的 tRNA 的比例会大幅上升。

　　这张图来自维基百科，解离反应近似是指数衰减。如果把横坐标看作是时间，那么纵坐标就是这一时刻仍然保持结合的比例。如果把图中的红线当作是正确的 tRNA 的解离曲线，绿线当作错误的 tRNA 的解离曲线，那么可以看到，随着时间推移，在每一个横坐标（时间）上， 红线的纵坐标对绿线的纵坐标的比值在不断上升。回到核糖体上，就是随着等待时间的延长，存留下来的 tRNA 的正确率在上升。

　　当然，这种等待也有副作用，很多 tRNA，即使是正确的 tRNA，也都离开了挖0.01个以太坊；但是只要再从头开始结合就可以再继续合成反应，这样合成蛋白质的效率变低了，但是正确率大大提高。

　　那么如何保证核糖体，暂时不合成蛋白，不再接受新的 tRNA，同时还能让现在 tRNA 自由解离呢？

　　生物体使用了几个称为为 EF 的蛋白，这个蛋白做的事情很简单，就是结合到 tRNA 上面，把 tRNA 送进核糖体。核糖体的结构保证了 tRNA 自己进不去，必须要 EF 协助才能进入，这样就保证了不会有 tRNA 不请自来；EF 会缓慢的水解 GTP，在 GTP 没有被水解之前，EF 抑制核糖体的进一步合成；而水解 GTP 的这段时间就是核糖体的等待时间，tRNA 可以随时解离。

　　当 GTP 水解之后，EF 发生构象变化而离开，核糖体合成下一个肽键。这整个过程由于 GTP 水解释放了大量能量，因而是不可逆的。

　　所以，碱基互补配对仅仅是提供了一个最基础的区分，但是正确率最重要的决定因素，是 EF 上面 GTP 水解的速率。从指数衰减曲线可以看到，GTP 水解越慢，正确率越高；但是如果 GTP 水解过慢，正确的 tRNA 也会大量解离，降低合成蛋白质的效率。生物体就是在正确率和反应效率之间取了一个折中。

　　从这个里面也可以看到，蛋白合成的速率实际是由 GTP 水解速率控制的，虽然 GTP 水解并不直接参与催化肽键的形成。这样就给了进化一个机会：影响正确率的突变，并不会直接干扰合成反应，于是这两个步骤可以在一定程度上独立演化。

　　对于 DNA 复制和 RNA 转录，类似的过程也在进行，这些酶的催化效率都远没有达到化学上可能的最高速率。 值得一提的是，在细菌中，由于 RNA 的转录和蛋白质的合成是同时进行的，蛋白质的合成速率成为了整个基因表达里面的限速步骤——只要 RNA 转录速率不慢于蛋白合成就不算拖后腿。而 RNA 转录越慢，mRNA 的正确率越高，所以在细菌中，RNA 聚合酶的延伸速率和核糖体合成蛋白的速率是几乎一致的。

　　Kinetic proofreading 几乎被用到了生物体内所有需要甄别相近的分子的步骤中。DNA 复制，RNA 转录，tRNA 合成，蛋白质合成，T 细胞识别抗原，SRP 识别信号肽…………而这一切的准确率竟然只需要微调一个独立于反应本身的速率常数就可以调控，实在可谓是一个极为精巧的设计。

　　来源：daily.zhihu.com