Siêu chu trình: Một nguyên lý tự tổ chức tự nhiên

Hypercycle: Một Nguyên lý của Tự Tổ chức Tự nhiên

Mục lục khóa học

Tóm tắt khóa học

Khóa học này xem xét các hypercycle như một nguyên lý của tự tổ chức tự nhiên, tích hợp chọn lọc Darwin, lý thuyết quasi-species, ngưỡng sai số, động lực học mạng phản ứng phi tuyến, phân tích điểm cố định, và các mô hình cho nguồn gốc của dịch mã và mã di truyền. Nó theo dõi chuyên khảo kinh điển qua ba vòng cung: sự xuất hiện, động lực học trừu tượng, và tổ chức nguyên thủy thực tế.

Mạng xúc tác tuần hoàn như một cầu nối từ tự sao chép phân tử đến dịch mã sơ khai.

Tác giả: Manfred Eigen và Peter Schuster

Lời cảm ơn: Phỏng theo Manfred Eigen và Peter Schuster, The Hypercycle: A Principle of Natural Self-Organization (Springer-Verlag, 1979).

Mục tiêu học tập

1. Giải thích ba luận điểm trung tâm của lý thuyết hypercycle và mối quan hệ của chúng với chọn lọc Darwin.
2. Mô tả cách tự sinh sản, đột biến, và độ trung thực sao chép hữu hạn áp đặt một ngưỡng sai số lên nội dung thông tin ổn định.
3. Phân biệt các chu trình xúc tác đơn giản, đơn vị tự xúc tác, và khuôn mẫu tự sao chép bằng các ví dụ như chu chuyển enzyme, sao chép RNA, và sao chép DNA.
4. Xác định tại sao một bộ máy dịch mã nguyên thủy không thể phát sinh từ một đơn vị tự sao chép ngắn duy nhất và tại sao cần có sự tích hợp.
5. Phân biệt tăng trưởng xúc tác thông thường với tăng trưởng tự xúc tác và hypercyclic, và giải thích tại sao các hypercycle xúc tác là các hệ bậc hai hoặc cao hơn.
6. Xác định ba điều kiện tiên quyết của hành vi Darwin ở cấp độ phân tử: chuyển hóa, tự sinh sản, và khả năng đột biến.
7. Giải thích các phương trình tốc độ chọn lọc dưới tổ chức tổng thể không đổi, bao gồm giá trị chọn lọc W_ii và năng suất thặng dư trung bình E(t).
8. Giải thích cách cân bằng đột biến-chọn lọc tạo ra một quasi-species và tại sao kiểu hoang dã là một phân bố có tổ chức chứ không phải một trình tự trội duy nhất.
9. Giải thích cách trò chơi tiến hóa câu kiểm tra ngưỡng sai số cho thông tin ổn định.
10. Sử dụng q̄m, σm, và vm để dự đoán liệu một trình tự có ý nghĩa được duy trì hay mất đi.
11. Mô tả các thí nghiệm gây đột biến phage Qβ và ý nghĩa của chúng đối với phân bố kiểu hoang dã và đột biến.
12. So sánh độ trung thực sao chép RNA với sửa lỗi sao chép DNA và tái tổ hợp.
13. Giải thích trò chơi cạnh tranh với các từ tương đương về chọn lọc và giải thích tại sao câu không ổn định nếu không có sự ghép nối giữa các từ của nó.
14. Giải thích tại sao ghép nối tuyến tính thuận tập trung tất cả lợi thế vào thành viên cuối cùng của chuỗi và cách đóng chuỗi thành vòng thay đổi kết quả.
15. Phân tách một phương trình tốc độ tổng quát thành các số hạng khuếch đại, phân hủy và dòng và phân biệt tăng trưởng không giới hạn với tăng trưởng bị ràng buộc.
16. Phân loại các hàm tăng trưởng theo bậc p của chúng và dự đoán hành vi chọn lọc kết quả cho p = 0, 1 và 2 dưới tổ chức không đổi.
17. Phân tích các chuỗi xúc tác dưới tổ chức không đổi và rút ra sáu (và nói chung là 2n) điểm cố định của hệ ba thành viên và n thành viên.
18. Phát biểu các điều kiện hằng số tốc độ và nồng độ tổng k1 ≫ kj và c0 > Σ_{j=2}^{n} (k1 − kj)/kj cho một trạng thái dừng ổn định, và giải thích tại sao chuỗi không thể ổn định một chức năng chung.
19. Chỉ ra cách các ghép nối xúc tác phân nhánh hành xử và tại sao điểm cố định ổn định của chúng di chuyển về phía một trong các góc cạnh tranh.
20. Định nghĩa các hàm tăng trưởng hypercyclic thông qua ma trận số mũ P, điều kiện thuần nhất Σ p_ik = p, và đối xứng tuần hoàn, và phân biệt hypercycle sơ cấp với hypercycle phức hợp.
21. Giải thích hành vi chu trình giới hạn và dao động nồng độ trong các hypercycle sơ cấp có chiều n ≥ 5.
22. Giải thích cách các hằng số tốc độ không bằng nhau định hình kích thước xung và nồng độ trung bình theo thời gian trong các hypercycle dao động.
23. Mô tả cấu trúc và các giả định động học của một hypercycle với dịch mã, bao gồm ghép nối polynucleotide-polypeptide và hình thành phức hợp.
24. Phân biệt các giới hạn nồng độ thấp và cao của các hypercycle ghép nối dịch mã và liên hệ chúng với hành vi hypercycle sơ cấp hoặc chu trình xúc tác đơn giản.
25. Giải thích tại sao một tập hợp thông tin mã hóa một replicase và bốn chức năng synthetase vẫn suy thoái, và nêu loại ghép nối nào sẽ ổn định nó.
26. So sánh các mẫu mã nguyên thủy RRY và RNY đối với việc đọc không dấu phẩy, đối xứng mạch cộng/trừ và gấp khúc nội tại.
27. Sử dụng độ ổn định cặp base và ước lượng độ trung thực để lập luận tại sao các trình tự giàu GC đủ điều kiện là các adapter và thông tin có thể tái tạo đầu tiên.
28. Tái cấu trúc lập luận chọn GGC và GCC làm hai codon đầu tiên và theo dõi sự mở rộng của mã về phía tập hợp chính các gán ghép amino acid.
29. Giải thích sự phong phú amino acid tiền sinh học từ tổng hợp mô phỏng và dữ liệu thiên thạch, và liên hệ thứ tự phong phú glycine > alanine > aspartic acid > valine với các gán ghép codon khung GC đầu tiên.
30. Giải thích tại sao một hypercycle không thể tạo mầm từ một bản sao khuôn mẫu duy nhất, và mô tả cách nó có thể xuất hiện dần dần từ một quasi-species giàu GC thông qua đột biến và chọn lọc.
31. Thực hiện và đọc phân tích điểm cố định của một hypercycle hai thành viên, phân biệt cạnh tranh, chọn lọc một trong hai thành viên, và ổn định hypercyclic lẫn nhau từ các hằng số ghép nối tương đối.
32. Giải thích cách tiêu chí tiến hóa tổng quát hóa cho các hypercycle ba thành viên và n thành viên sử dụng đối xứng tuần hoàn và ma trận hệ số tốc độ.
33. Giải thích tại sao chỉ ghép nối chức năng không thể tích hợp ổn định các hệ thông tin, và cách ngăn chia và tích hợp cấu trúc giải quyết hạn chế này.
34. Mô tả mô hình giao diện không đồng nhất với khuếch tán, hấp phụ/giải hấp, và vận chuyển khối, và giải thích ba kết quả đặc trưng của nó.
35. Đánh giá các điều kiện biên thực tế, bao gồm nhiệt độ, về ảnh hưởng của chúng lên độ trung thực sao chép và chọn lọc các polynucleotide dài hơn.
36. Tóm tắt chuỗi sự kiện được đề xuất từ đại phân tử và quasi-species đến gán ghép codon, hypercycle ngăn chia, và tế bào nguyên thủy tích hợp.

Bài 1 · Eigen, Schuster, Hypercycle

Giới thiệu hypercycle như một nguyên lý của tự tổ chức tự nhiên, được định hình bởi ba luận điểm trung tâm của cuốn sách và sự tương phản giữa đa dạng loài và tính đồng nhất phân tử. Nó xem xét cách chọn lọc Darwin, tự sinh sản, đột biến, và độ trung thực sao chép ràng buộc thông tin mà một đơn vị sao chép duy nhất có thể duy trì, thúc đẩy nhu cầu tích hợp một số thực thể tự sao chép. Bài học sau đó phát triển từ vựng chu trình phản ứng cơ bản—chu trình xúc tác, tự xúc tác, chu chuyển enzyme, và sao chép RNA/DNA—như nền tảng cho tổ chức hypercyclic.

Mục tiêu học tập

• Giải thích ba luận điểm trung tâm của lý thuyết hypercycle và mối quan hệ của chúng với chọn lọc Darwin.
• Mô tả cách tự sinh sản, đột biến, và độ trung thực sao chép hữu hạn áp đặt một ngưỡng sai số lên nội dung thông tin ổn định.
• Phân biệt các chu trình xúc tác đơn giản, đơn vị tự xúc tác, và khuôn mẫu tự sao chép bằng các ví dụ như chu chuyển enzyme, sao chép RNA, và sao chép DNA.
• Xác định tại sao một bộ máy dịch mã nguyên thủy không thể phát sinh từ một đơn vị tự sao chép ngắn duy nhất và tại sao cần có sự tích hợp.

Bài 2 · Xúc tác, Cái nào, Hệ thống

Định nghĩa các hypercycle xúc tác như các liên kết tuần hoàn của các đơn vị tự sao chép, sau đó phát triển khung hệ thống Darwin cần thiết để hiểu chọn lọc phân tử: chuyển hóa, tự sinh sản, và khả năng đột biến như các điều kiện tiên quyết; phương trình chọn lọc dưới tổ chức tổng thể không đổi; quasi-species như mục tiêu thực sự của chọn lọc; và điều kiện ngưỡng sai số giới hạn lượng thông tin có thể được duy trì một cách tái tạo.

Mục tiêu học tập

• Phân biệt tăng trưởng xúc tác thông thường với tăng trưởng tự xúc tác và hypercyclic, và giải thích tại sao các hypercycle xúc tác là các hệ bậc hai hoặc cao hơn.
• Xác định ba điều kiện tiên quyết của hành vi Darwin ở cấp độ phân tử: chuyển hóa, tự sinh sản, và khả năng đột biến.
• Giải thích các phương trình tốc độ chọn lọc dưới tổ chức tổng thể không đổi, bao gồm giá trị chọn lọc W_ii và năng suất thặng dư trung bình E(t).
• Giải thích cách cân bằng đột biến-chọn lọc tạo ra một quasi-species và tại sao kiểu hoang dã là một phân bố có tổ chức chứ không phải một trình tự trội duy nhất.

Bài 3 · Ngưỡng Sai số và các Đơn vị Sao chép Sớm

Trò chơi tiến hóa câu cho thấy thông tin ổn định chỉ tồn tại khi độ chính xác sao chép, lợi thế chọn lọc, và chiều dài trình tự thỏa mãn quan hệ ngưỡng sai số. Công trình thực nghiệm phage Qβ và sửa lỗi DNA minh họa cách các replicator thực tiếp cận giới hạn đó, trong khi việc tìm kiếm các đơn vị sao chép ổn định đầu tiên chỉ ra các phân tử giống tRNA và nhu cầu về liên kết chức năng, tuần hoàn.

Mục tiêu học tập

• Giải thích cách trò chơi tiến hóa câu kiểm tra ngưỡng sai số cho thông tin ổn định.
• Sử dụng q̄m, σm, và vm để dự đoán liệu một trình tự có ý nghĩa được duy trì hay mất đi.
• Mô tả các thí nghiệm gây đột biến phage Qβ và ý nghĩa của chúng đối với phân bố kiểu hoang dã và đột biến.
• So sánh độ trung thực sao chép RNA với sửa lỗi sao chép DNA và tái tổ hợp.

Bài 4 · Lợi thế, Từ, Các từ

Trò chơi được xây dựng quanh câu TAKE ADVANTAGE OF MISTAKE cho thấy điều gì xảy ra khi bốn đơn vị sao chép có độ phù hợp tương đương sinh sản độc lập: không từ nào hợp tác với các từ khác, câu không phải là một đơn vị sao chép ổn định, và một từ duy nhất thắng do ngẫu nhiên trong khi các bản sao lỗi của nó dao động quanh một phân bố Poisson. Việc đưa lợi thế ghép nối về phía trước qua một chuỗi tuyến tính chỉ tập trung tăng trưởng vào từ cuối cùng, trong khi đóng ghép nối thành một vòng biến câu thành một hypercycle bậc hai mà bốn thành viên của nó giữ số lượng quần thể ổn định, biến đổi tuần hoàn. Những kết quả này thúc đẩy khung tổng quát được phát triển trên các trang tiếp theo: phương trình tốc độ chia thành các số hạng khuếch đại, phân hủy và dòng; tăng trưởng không giới hạn được phân loại theo lũy thừa của số hạng dẫn đầu; tăng trưởng bị giới hạn bởi một dòng pha loãng dưới tổ chức không đổi; và hành vi chọn lọc liên quan đến các bậc tăng trưởng p = 0, 1 và 2. Phân tích điểm cố định sau đó được giới thiệu như phương pháp thích hợp để so sánh các kết quả chọn lọc: điểm cố định, điểm hút, yên ngựa và nguồn, attractor, lưu vực và mặt phân cách, đơn hình nồng độ của các biến chuẩn hóa, và tuyến tính hóa mode chuẩn thông qua Jacobian. Phương pháp được áp dụng cho các đối thủ độc lập và quasi-species, đối chiếu cùng tồn tại ổn định, chọn lọc Darwin của kẻ thích nghi nhất và chọn lọc một lần duy nhất.

Mục tiêu học tập

• Giải thích trò chơi cạnh tranh với các từ tương đương về chọn lọc và giải thích tại sao câu không ổn định nếu không có sự ghép nối giữa các từ của nó.
• Giải thích tại sao ghép nối tuyến tính thuận tập trung tất cả lợi thế vào thành viên cuối cùng của chuỗi và cách đóng chuỗi thành vòng thay đổi kết quả.
• Phân tách một phương trình tốc độ tổng quát thành các số hạng khuếch đại, phân hủy và dòng và phân biệt tăng trưởng không giới hạn với tăng trưởng bị ràng buộc.
• Phân loại các hàm tăng trưởng theo bậc p của chúng và dự đoán hành vi chọn lọc kết quả cho p = 0, 1 và 2 dưới tổ chức không đổi.

Bài 5 · Chọn lọc, Loài, Ý chí

Giải thích tại sao các chuỗi xúc tác mở và mạng xúc tác phân nhánh không thể tích hợp thông tin: dưới tổ chức không đổi, các điểm cố định của chúng di chuyển đến các góc hoặc cạnh của đơn hình nồng độ, tạo ra cạnh tranh một phần hoặc chọn lọc 'một lần duy nhất' trong đó thành viên cuối cùng của chuỗi cuối cùng chiếm ưu thế. Đóng vòng thay đổi hành vi định tính. Các hàm tăng trưởng hypercyclic được định nghĩa thông qua ma trận số mũ P và được phân loại thành các loại sơ cấp (p = 2) và phức hợp (p = n), với ràng buộc số mũ Σ p_ik = p và đối xứng tuần hoàn. Phân tích điểm cố định xác định một điểm cố định trung tâm tại x̄0 = (c0/n)(1,…,1)ᵀ và n điểm cố định góc, và phân tích mode chuẩn cho thấy trung tâm thay đổi đặc tính theo chiều: tiêu điểm cho n = 2, điểm hút xoắn ốc cho n = 3, trung tâm cho n = 4, và yên ngựa với các thành phần xoắn ốc cho n ≥ 5. Các hàm Lyapunov chứng minh tính ổn định tiệm cận của điểm cố định trung tâm cho n = 2, 3 và 4, trong khi phân tách thành các hệ con bất biến toàn cục (cạnh chảy 2A, cạnh điểm cố định 2B, mặt 3A) mô tả các hypercycle bị phá vỡ. Tích phân số cung cấp bằng chứng cho một chu trình giới hạn ổn định cho n ≥ 5, sao cho các hypercycle chiều cao hơn duy trì tăng trưởng mạch lạc hợp tác, giống sóng của tất cả các thành viên thay vì một trạng thái thuần túy.

Mục tiêu học tập

• Phân tích các chuỗi xúc tác dưới tổ chức không đổi và rút ra sáu (và nói chung là 2n) điểm cố định của hệ ba thành viên và n thành viên.
• Phát biểu các điều kiện hằng số tốc độ và nồng độ tổng k1 ≫ kj và c0 > Σ_{j=2}^{n} (k1 − kj)/kj cho một trạng thái dừng ổn định, và giải thích tại sao chuỗi không thể ổn định một chức năng chung.
• Chỉ ra cách các ghép nối xúc tác phân nhánh hành xử và tại sao điểm cố định ổn định của chúng di chuyển về phía một trong các góc cạnh tranh.
• Định nghĩa các hàm tăng trưởng hypercyclic thông qua ma trận số mũ P, điều kiện thuần nhất Σ p_ik = p, và đối xứng tuần hoàn, và phân biệt hypercycle sơ cấp với hypercycle phức hợp.

Bài 6 · Nồng độ, Hypercycle, Cố định

Bài học này theo dõi hành vi dài hạn của các hypercycle sơ cấp vào bối cảnh phức tạp hơn của các hypercycle ghép nối dịch mã và mạng hypercyclic. Nó xem xét cách các hypercycle có chiều n ≥ 5 ổn định vào các chu trình giới hạn, cách các hằng số tốc độ không bằng nhau tạo ra các xung nồng độ, và cách ghép nối sao chép polynucleotide với dịch mã polypeptide giới thiệu sự hình thành phức hợp và các hằng số kết hợp. Sau đó nó phân tích các giới hạn nồng độ thấp và cao, phân nhánh Hopf và làm chậm tới hạn, cân bằng nội tại, cạnh tranh giữa các hypercycle, ghép nối ký sinh, và ghép nối xúc tác bậc cao hơn giữa các hypercycle.

Mục tiêu học tập

• Giải thích hành vi chu trình giới hạn và dao động nồng độ trong các hypercycle sơ cấp có chiều n ≥ 5.
• Giải thích cách các hằng số tốc độ không bằng nhau định hình kích thước xung và nồng độ trung bình theo thời gian trong các hypercycle dao động.
• Mô tả cấu trúc và các giả định động học của một hypercycle với dịch mã, bao gồm ghép nối polynucleotide-polypeptide và hình thành phức hợp.
• Phân biệt các giới hạn nồng độ thấp và cao của các hypercycle ghép nối dịch mã và liên hệ chúng với hành vi hypercycle sơ cấp hoặc chu trình xúc tác đơn giản.

Bài 7 · Dịch mã, Cái nào, Acid

Bài học này chuyển từ động lực học hypercycle trừu tượng sang một đề xuất phân tử cụ thể cho một hypercycle thực tế được xây dựng quanh một bộ máy sao chép và dịch mã nguyên thủy. Đầu tiên nó xem xét sơ đồ tối thiểu trong đó một tập hợp các sợi RNA mã hóa một replicase và bốn chức năng synthetase, cho thấy rằng các số hạng sao chép và dịch mã được chia sẻ thu gọn thành một hàm tăng trưởng chung duy nhất sao cho tập hợp suy thoái thông qua cạnh tranh nội tại, và xác định liên kết xúc tác khép kín cần thiết thay vào đó. Bài học sau đó chuyển sang logic của mã hóa nguyên thủy: cấu trúc khung phải đảm bảo gì cho việc đọc mạch lạc, không dấu phẩy, cách các mẫu codon RRY và RNY khác nhau như thế nào, và tại sao tiếp xúc vòng anticodon năm cặp base và hai cấu hình vòng giữ một peptidyl-tRNA đang phát triển gắn vào thông điệp mà không cần ribosome. Phần kết nối mã với hóa lý, sử dụng sự phong phú nucleotide và độ ổn định và độ trung thực của cặp GC so với AU để lập luận rằng các trình tự giàu GC là tiền chất có thể tái tạo, và rút ra cặp codon đầu tiên GGC/GCC, mạng tinh thể GC không tuần hoàn với các khuyết điểm AU có lợi thế chọn lọc, bước GAC/GUC sau đó, và các tiêu chí cấu trúc đằng sau bảng chữ cái amino acid chính.

Mục tiêu học tập

• Giải thích tại sao một tập hợp thông tin mã hóa một replicase và bốn chức năng synthetase vẫn suy thoái, và nêu loại ghép nối nào sẽ ổn định nó.
• So sánh các mẫu mã nguyên thủy RRY và RNY đối với việc đọc không dấu phẩy, đối xứng mạch cộng/trừ và gấp khúc nội tại.
• Sử dụng độ ổn định cặp base và ước lượng độ trung thực để lập luận tại sao các trình tự giàu GC đủ điều kiện là các adapter và thông tin có thể tái tạo đầu tiên.
• Tái cấu trúc lập luận chọn GGC và GCC làm hai codon đầu tiên và theo dõi sự mở rộng của mã về phía tập hợp chính các gán ghép amino acid.

Bài 8 · Acid, Amino, Acid

Bài học này theo dõi cuốn sách từ sự phong phú nguyên thủy của amino acid đến sự xuất hiện của bộ máy dịch mã đầu tiên. Nó bắt đầu với cây phả hệ của các amino acid béo và với sản lượng tiền sinh học kiểu Miller và dữ liệu thiên thạch Murchison, cho thấy glycine, alanine, aspartic acid và valine chiếm ưu thế trong súp nguyên thủy và tương ứng với các gán ghép codon khung GC đầu tiên. Sau đó nó đối mặt với vấn đề tạo mầm của các hypercycle: một mạng tuần hoàn không thể bắt đầu từ một bản sao khuôn mẫu duy nhất như một replicator tự xúc tác có thể, vì vậy nó phải phát triển dần dần từ một quasi-species giàu GC bằng đột biến và chọn lọc. Phân tích điểm cố định của hypercycle hai thành viên (Bảng 17) được phát triển, với bốn trường hợp ghép nối được phân biệt bởi liệu tự tăng cường hay tăng cường lẫn nhau chiếm ưu thế, và các tiêu chí được tổng quát hóa cho các chu trình ba và n thành viên (Bảng 18). Bài học kết thúc với Mười Câu hỏi XVI.1–XVI.9, sử dụng căn chỉnh trình tự tRNA, tổng hợp de-novo midivariant Qβ, tiền chất enzyme β-sheet đơn giản, và tính linh hoạt cấu hình của tRNA để lập luận rằng các adapter và thông tin là các sợi RNA đa mục đích và các synthetase có thể không cần thiết ngay từ đầu, để lại các replicase là các enzyme thiết yếu đầu tiên.

Mục tiêu học tập

• Giải thích sự phong phú amino acid tiền sinh học từ tổng hợp mô phỏng và dữ liệu thiên thạch, và liên hệ thứ tự phong phú glycine > alanine > aspartic acid > valine với các gán ghép codon khung GC đầu tiên.
• Giải thích tại sao một hypercycle không thể tạo mầm từ một bản sao khuôn mẫu duy nhất, và mô tả cách nó có thể xuất hiện dần dần từ một quasi-species giàu GC thông qua đột biến và chọn lọc.
• Thực hiện và đọc phân tích điểm cố định của một hypercycle hai thành viên, phân biệt cạnh tranh, chọn lọc một trong hai thành viên, và ổn định hypercyclic lẫn nhau từ các hằng số ghép nối tương đối.
• Giải thích cách tiêu chí tiến hóa tổng quát hóa cho các hypercycle ba thành viên và n thành viên sử dụng đối xứng tuần hoàn và ma trận hệ số tốc độ.

Bài 9 · Có, Dịch mã, Sẽ

Theo dõi sự chuyển tiếp từ các hypercycle ghép nối chức năng sang các tế bào nguyên thủy tích hợp cấu trúc và bộ gen thống nhất, sau đó xem xét các điều kiện biên môi trường thực tế và kết thúc với một tường thuật từng giai đoạn về tính liên tục từ các polynucleotide sớm đến tế bào tích hợp.

Mục tiêu học tập

• Giải thích tại sao chỉ ghép nối chức năng không thể tích hợp ổn định các hệ thông tin, và cách ngăn chia và tích hợp cấu trúc giải quyết hạn chế này.
• Mô tả mô hình giao diện không đồng nhất với khuếch tán, hấp phụ/giải hấp, và vận chuyển khối, và giải thích ba kết quả đặc trưng của nó.
• Đánh giá các điều kiện biên thực tế, bao gồm nhiệt độ, về ảnh hưởng của chúng lên độ trung thực sao chép và chọn lọc các polynucleotide dài hơn.
• Tóm tắt chuỗi sự kiện được đề xuất từ đại phân tử và quasi-species đến gán ghép codon, hypercycle ngăn chia, và tế bào nguyên thủy tích hợp.