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Stochastic thermodynamics of biochemical replication

The main goal of this project will be to construct a thermodynamically consistent comprehensive model for biochemical replication using stochastic thermodynamics and control theory. I will subjugate the process of kinetic proofre... ver más

30/04/2025

UCPH

231K€

Presupuesto del proyecto: 231K€

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2025-04-30

HORIZON-MSCA-2022-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2022 Expected Outcome:

I+D

Cerrada

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

UCPH

230.77K€ | Lider

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Duración del proyecto: 25 meses Fecha Inicio: 2023-03-16
Fecha Fin: 2025-04-30

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 231K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The main goal of this project will be to construct a thermodynamically consistent comprehensive model for biochemical replication using stochastic thermodynamics and control theory. I will subjugate the process of kinetic proofreading (KPR) to several thermodynamic bounds that have recently been discovered, in order to study the thermodynamic performance of this process. This will be done by considering the process as a chemical reaction network where a sequence of irreversible steps consume energy to increase replication accuracy and are hence bounded by fundamental no-go theorems such as the thermodynamic uncertainty relation (TUR) or the thermodynamic speed limit (TSL). I then investigate how the topology and reaction rates of the KPR network can be optimized with respect to error rate and dissipation by means of machine learning, to deduce how close biological systems operate to these bounds. Subsequently, I will extend the results to the conformational proofreading (CPR) process, where an energy handicap is added to the free energy to increase binding specificity at the expense of binding affinity. The CPR is a proofreading scheme that does not consume energy by burning ATP/GTP, so the entropy production has its origin in the conformational change. Finally, I test the robustness of the aforementioned KPR and CPR networks. In realistic systems, the kinetic rates can fluctuate as a consequence of e.g., temperature or chemical density variations, which can possibly destabilize the network and lead to more errors in the replication process. This will be done by considering the networks as input-output systems that can be studied by control theory. This provides fundamental bounds such as Bode's sensitivity integral to complement the TUR and TSL. I expect that the research results will lead to a better understanding of the fundamental limits on error correction in biological systems and will inspire further research in biophysics and structural biology.

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