本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。
原文連結
論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1212
- 日期：2026-03-18
摘要
在本文中，我們使用粗粒度水平來研究分子的結構和動力學之間的關係，在粗粒度水平上我們將分子結構視為「隨機結構」。隨機結構由 (i) 一個（隨機）接觸圖和 (ii) 施加在其相鄰頂點上的關係族組成。接觸圖的頂點集只是序列的所有索引的集合，其邊是透過在兩個隨機化過程中（從所有可能的鍵的集合中）挑選二級和三級鍵來獲得的。與邊緣相關的對應關係分別被視為二級鹼基配對規則和三級交互作用規則。建構序列到隨機結構的對應。在這裡，映射到特定隨機結構的所有序列的集合被建模為序列空間中的隨機圖，即所謂的神經網路。我們分析了隨機結構及其聯合的接觸圖的圖結構，並展示了它們的圖論特性如何影響映射到它們的序列的動態。特別是，我們在聯合圖中看到了相變（在長序列的限制下），這表現為巨型組件的出現。這種相變的關鍵參數是分子中三級相互作用的分數。複製刪除實驗表明，分子結構的這種巨大變化對優化過程的動力學具有顯著影響。這導致生物分子中三級相互作用的分數與序列群找到高適應性目標結構所需的時間之間存在非線性關係。這些結果對於生物聚合物的演化優化，特別是病毒的演化具有重要意義。