今天給大家介紹Agnieszka Wołos等人在Science上發表的文章“Synthetic connectivity, emergence, and self-regeneration in the network of prebiotic chemistry”。前生命化學的挑戰是追蹤少數原始底物的生命關鍵構件的合成。作者在文章中報告了一種正向合成算法，該算法可以生成一個完整的前生命化學的反應網絡，該網絡可以在普遍接受的條件下從這些基質中獲得。這個網絡包含了已報道的和以前未被發現的通往生物目标的途徑，以及非生物分子的合理合成。它還表現出三種形式的非平凡的化學出現，因為網絡内的分子可以作為下遊反應類型的催化劑；形成功能性的化學系統，包括自我再生循環；并産生與原始形式的生物分化相關的表面活性劑。為了支援這些說法，通過實驗驗證了計算機預測的幾種生物分子的前生物合成以及亞氨基二乙酸的多步驟、自我再生循環。
前生命化學網絡(Network of prebiotic chemistry) …
計算模拟可信的前生物反應，建立了一個可從前生物底物中合成的分子網絡，并建立了多個未報道的，但現在實驗驗證的前生物目标的合成以及自我再生循環。示意圖中，淺藍色節點代表非生物分子，深藍色節點代表新發現的尿酸和檸檬酸的前生物合成的分子，紅色節點代表其他生物分子。
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背景
雖然數百種有機反應已經在共識的前生物條件下得到了驗證，但對于這些單獨的步驟如何結合成完整的合成途徑以産生生命的構件，其他非生物分子也可能形成，獨立的反應如何産生化學體系，以及封裝這些體系的膜如何産生，研究人員仍然隻有零碎的了解。要回答這樣的問題，需要考慮非常多的可能的合成途徑，甚至從幾個原始底物(如H2O、N2、HCN、NH3、CH4和H2S)開始，生物前可合成分子的數量迅速增長到數萬個。對這一空間及其合成連接配接性的詳細分析可能超出了單個化學家的認知範圍，但可以通過智能計算算法進行。
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基本原理
研究人員利用計算輔助有機合成的力量，繪制了可從基本的生物前原料合成的分子網絡圖。通過将目前已知的前生物反應編碼成機器可讀的格式，用不相容基團和反應條件的資訊增強這些反應變換，然後将它們反複應用于一組基本前生物底物。這樣建立的反應網絡被算法查詢，以确定完整的合成路線以及跟蹤反應系統，特别是反應循環。所有的計算都得到了一個軟體應用程式的支援，該軟體可供科學界免費使用。
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材料和方法
介紹Allchemy的主要程式和理論方法的概要。
Allchemy平台概況
Allchemy網絡應用基于Django架構，使用PostgreSQL存儲計算結果。網絡應用程式使用d3.js庫進行圖形表示，使用Chemwriter進行化學結構的可視化。網絡應用和Allchemy後端之間的通信由Redis和RQ隊列系統支援。周期搜尋算法使用NetworkX或graph-tool庫實作。
Allchemy将以SMARTS編碼的反應規則應用于以SMILES格式表示的一組底物分子。該過程從使用者指定的初始底物池開始，可以是SMILES格式，也可以是在Chemwriter中繪制分子結構。每次疊代過程中，反應規則被應用到目前的化合物池中，其中包括初始底物和前幾代的産物。更具體地說，每一代都需要進行以下操作：
将分子與反應模闆相比對；
反應運作；
産物的後期過濾；
反應路徑的建構；
反應周期的确定。
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結果
研究人員的研究結果證明，這個網絡由更多的非生物分子而不是生物分子組成。生物性化合物與非生物性化合物在幾個方面有所不同。生物性化合物的親水性更強，熱力學更穩定，所含的氫鍵供體和受體更平衡，并且可以沿着條件變化較少的路線合成。該網絡不僅包含了所有已知的生物化合物的合成，而且還包含了以前未發現的路線，其中有幾條路線（如乙醛和二甘氨酸的生前合成，以及蘋果酸、富馬酸、檸檬酸和尿酸）通過實驗進行了驗證。研究人員還證明了三種顯著的化學出現形式。(i)網絡内建立的分子本身可以使新類型的前生物反應得以實作；(ii)短短的幾代合成内，簡單的化學系統(包括自我再生循環)開始出現；(iii)網絡中包含了通往表面活性劑物種的前生物路線，進而勾勒出一條通往生物分化的道路。研究人員用實驗結果支援這些結論，建立了以前未描述的前生物反應和整個反應系統，特别是亞氨基二乙酸的自我再生循環。
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結論
計算機生成的反應網絡對于确定通往生物前相關目标的合成路線非常有用，對于發現生物前化學體系是不可或缺的，否則就很難辨識。随着研究人員的網絡通過對新驗證的前生物反應進行衆包而不斷發展，它将允許繼續模拟化學反應的發生，從簡單的水、氨和甲烷等分子開始，到越來越複雜的目标分子，包括那些目前在化學和制藥行業感興趣的目标分子。