Новый метод LUMOS помогает отличить жизнь от неживой материи по аминокислотам
Аминокислоты считаются важнейшими молекулами в поисках жизни за пределами Земли, поскольку они играют центральную роль в биологических процессах и могут сохраняться на протяжении миллионов лет. Тем не менее, эти молекулы могут образовываться не только в живых организмах, но и в результате абиогенных процессов, например, на астероидах и в метеоритах. Это создает сложности в определении их истинного происхождения.
На помощь пришел новый статистический метод, названный LUMOS (Life Unveiled via Molecular Orbital Signatures), который позволяет различать биотические и абиотические образцы на основе анализа энергетических зазоров между высшими занятой и низшими свободными молекулярными орбиталями (HOMO-LUMO gap, HLG) аминокислот. В живых системах наблюдается широкий диапазон значений HLG, что указывает на способность жизни контролировать химическую реактивность. В то же время, в абиогенных образцах диапазон HLG оказывается значительно уже, что связано с ограниченностью синтетических процессов и невозможностью восстановить утраченные молекулы.
Для проверки нового метода учёные создали обширную базу данных, в которую вошли 87 образцов биотических и 102 абиотических, а также 43 симуляции в лабораторных условиях. Квантово-химические вычисления показали, что аминокислоты из биотических образцов имеют HLG ниже 10 эВ, а диапазон их значений почти в два раза шире, чем у абиотических. Статистический анализ подтвердил высокую точность метода: более 95% образцов были правильно классифицированы.
Отдельное внимание было уделено концентрациям аминокислот, так как взвешенные показатели HLG ещё больше усилили различия между классами. Применение машинного обучения к этим данным показало, что для точной классификации достаточно одного параметра — взвешенной дисперсии HLG. Метод LUMOS может быть использован с существующими инструментами, такими как масс-спектрометрия, и имеет потенциал для применения в будущих исследованиях, направленных на поиск жизни на таких объектах, как Марс или Энцелад. Он не зависит от конкретной биохимии и способен обнаруживать признаки жизни даже в неземных экосистемах.
На помощь пришел новый статистический метод, названный LUMOS (Life Unveiled via Molecular Orbital Signatures), который позволяет различать биотические и абиотические образцы на основе анализа энергетических зазоров между высшими занятой и низшими свободными молекулярными орбиталями (HOMO-LUMO gap, HLG) аминокислот. В живых системах наблюдается широкий диапазон значений HLG, что указывает на способность жизни контролировать химическую реактивность. В то же время, в абиогенных образцах диапазон HLG оказывается значительно уже, что связано с ограниченностью синтетических процессов и невозможностью восстановить утраченные молекулы.
Для проверки нового метода учёные создали обширную базу данных, в которую вошли 87 образцов биотических и 102 абиотических, а также 43 симуляции в лабораторных условиях. Квантово-химические вычисления показали, что аминокислоты из биотических образцов имеют HLG ниже 10 эВ, а диапазон их значений почти в два раза шире, чем у абиотических. Статистический анализ подтвердил высокую точность метода: более 95% образцов были правильно классифицированы.
Отдельное внимание было уделено концентрациям аминокислот, так как взвешенные показатели HLG ещё больше усилили различия между классами. Применение машинного обучения к этим данным показало, что для точной классификации достаточно одного параметра — взвешенной дисперсии HLG. Метод LUMOS может быть использован с существующими инструментами, такими как масс-спектрометрия, и имеет потенциал для применения в будущих исследованиях, направленных на поиск жизни на таких объектах, как Марс или Энцелад. Он не зависит от конкретной биохимии и способен обнаруживать признаки жизни даже в неземных экосистемах.
Читайте также:
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+EnterЧитайте также:
.jpg)
