Protein thermodynamics can be predicted directly from biological growth rates.
Protein thermodynamics can be predicted directly from biological growth rates.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0096100
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Ross T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Corkrey R;McMeekin TA;Bowman JP;Ratkowsky DA;Olley J;Ross T
地球上的生命能够在远低于冰点的温度下生长到水的沸点以上，有些生物更喜欢较冷的环境，有些则更喜欢较热的环境。每种生物的生长速度最终取决于其细胞内的化学反应。在这里，我们表明，一个单一的，限速的，酶催化反应的基础上的热力学模型准确地描述了人口增长率在230个不同的单细胞和多细胞生物菌株。总的来说，这些代表了生命的所有三个领域，从嗜冷到极端嗜热，包括迄今为止观察到的最高生长温度（122°C）。结果提供了可靠的估计的热力学性质的蛋白质和获得，纯粹从生物体的内在生长速率数据，以前确定的实验参数之间的关系，从而弥合生物化学和整个生物体生物学之间的差距。我们发现单细胞和多细胞生命形式的生长速率可以用相同的温度依赖模型来描述。该模型的结果提供了一个高度保守的反应存在于最后的普遍共同祖先（LUCA）的强有力的支持。这是值得注意的，因为它意味着在地质时间跨度上进化的单细胞和多细胞生命形式的生长速率对温度的依赖可以用同一模型来解释。
Life on Earth is capable of growing from temperatures well below freezing to above the boiling point of water, with some organisms preferring cooler and others hotter conditions. The growth rate of each organism ultimately depends on its intracellular chemical reactions. Here we show that a thermodynamic model based on a single, rate-limiting, enzyme-catalysed reaction accurately describes population growth rates in 230 diverse strains of unicellular and multicellular organisms. Collectively these represent all three domains of life, ranging from psychrophilic to hyperthermophilic, and including the highest temperature so far observed for growth (122°C). The results provide credible estimates of thermodynamic properties of proteins and obtain, purely from organism intrinsic growth rate data, relationships between parameters previously identified experimentally, thus bridging a gap between biochemistry and whole organism biology. We find that growth rates of both unicellular and multicellular life forms can be described by the same temperature dependence model. The model results provide strong support for a single highly-conserved reaction present in the last universal common ancestor (LUCA). This is remarkable in that it means that the growth rate dependence on temperature of unicellular and multicellular life forms that evolved over geological time spans can be explained by the same model.
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