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图7 脂质膜的结构
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图中为辛格和尼科尔森(Singer and Nicholson)于1972年提出的脂质膜流体镶嵌模型的原始版本。蛋白质在脂质的海洋中沉浮,有一些被部分掩埋,另一些则贯穿整个膜。脂质分子本身由亲水性的头部(一般是甘油磷酸)和疏水性的尾巴(在细菌和真核生物中一般是脂肪酸)组成。脂质膜会自组织成为脂双层构造,亲水性的头部向外,与细胞质中的水分和外部环境互动;疏水性的尾巴指向膜内,与内部物质互动。这种结构是一个低能量的、物理上“舒服”的状态。尽管看起来很有序,形成脂双层的过程实际上会向环境释放热量,增加总体熵。
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磨碎孢子而总体的熵几乎没变,是因为虽然磨碎的孢子自身更加无序,但它的各个部分现在处于更高能的状态——油和水混在一起,不混溶的蛋白质分子互相挤到一起。形成这种物理上的“不舒服”状态,需要付出能量代价。形成“舒服”的状态则会以放热的形式向环境释放能量;“不舒服”的状态正好相反,必须从环境中吸收能量,使环境变冷,降低环境的熵。恐怖小说作家对此有直觉式的领悟:幽灵、鬼魂和摄魂怪④一出现,周围环境就会变得寒冷,甚至冻结。这些东西吸收周围的能量来维持它们不自然的存在。
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在孢子的例子中,如果把它所涉及的各种熵都纳入考虑,那么系统的总体熵几乎没变。从分子层面看,聚合物的结构使本身的能量最小化,以热量的形式向环境释放能量,并增加环境的熵。蛋白质分子通常会自然折叠成能量最低的形状。它们的疏水部分深埋在内部,远离蛋白质表面接触的水。正负电荷异性相吸,同性相斥,所以蛋白质带正电荷和负电荷的部分会互相固定位置,彼此平衡,使蛋白质的三维结构维持稳定。因此,蛋白质总是自发折叠成特定的形状,虽然这不总是好事。蛋白侵染子(prion,或称朊病毒)就是完全正常的蛋白质,自发重新折叠成半晶态结构,然后充当附近其他蛋白质重新折叠的模板⑤。总体熵几乎不变。一种蛋白质可能有几种稳定状态,只有其中一种对细胞有用,但不同状态的熵基本没有区别。可能最令人惊讶的是,一群无序的单个氨基酸(蛋白质的组成构件)组成的“浓汤”,与它们构成的完美折叠的蛋白质相比,总体熵也没有什么区别。如果蛋白质解折叠,回到氨基酸汤的状态,它自身的熵当然增加。但这样做会让那些原本掩盖的疏水氨基酸接触到水,而形成这种不自然的状态需要从外界吸入能量,降低环境的熵,让环境变冷,即所谓的“鬼魂效应”。把生命看作一种“低熵状态”,认为它比对应的有机物“浓汤”更加有序,这种观念并不完全准确。生命的组织和有序是以环境更加无序为代价的,而且后者付出的代价更高。
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那么,薛定谔说过生命从环境“吸入负熵”(也就是生命以某种方式从环境中摄入秩序),这又是什么意思呢?关键在于,虽然氨基酸浓汤和对应形成的蛋白质,这两种状态的熵可能相同,但是蛋白质在两种意义上处于更不自然的状态,所以会消耗能量。
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首先,氨基酸汤不会自发地串起来组成一条肽链。蛋白质就是由氨基酸组成的肽链(准确地说,肽链折叠成形之后,才算是蛋白质的形态),而氨基酸本身并没有自发互相反应的倾向。细胞首先需要活化氨基酸,它们才能进行反应,形成肽链。反应过程释放的能量,大致与活化消耗的能量差不多,所以总体熵基本保持不变。蛋白质折叠释放的能量以热量形式流失,增加了周围环境的熵。所以,在氨基酸浓汤和蛋白质这两个稳定状态之间,存在一道能量障壁。这意味着不但形成蛋白质需要克服它,降解蛋白质也需要克服这道障壁,需要注入一些能量(还要有降解酶存在)才能把蛋白质拆散成各个组件。有机分子互相反应并形成大型结构(不管是蛋白质,DNA还是生物膜)的倾向,并不比岩浆冷却时形成大型晶体的倾向更神秘。只要有足够多的活化组件,形成这些大型结构才是最稳定的状态。真正的问题是,这些活化组件是从哪里来的?
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这就带来了第二个问题:充满氨基酸的“有机汤”,且不论是不是活化的,在今天的环境中并不是一种自然存在。就算真有,最终也会与大气中的氧气反应,生成多种更简单的气体:二氧化碳、氮气、硫氧化物和水蒸气。也就是说,形成这些氨基酸首先就需要能量,降解它们则会放出能量。这就是为什么我们可以忍受一段时间饥饿,因为这时候我们会降解肌肉中的蛋白质来维持能量供应,而且真正放能的不是降解蛋白质的过程,而是产生自进一步分解组成它的氨基酸。所以,种子、孢子和病毒在今天的富氧环境中并不会完全稳定。组成它们的物质会缓慢地与氧气反应(即氧化),最终,它们的结构和功能会遭到侵蚀,即使外部条件变得适宜也无法再活过来。种子放久了是会死的。但是如果改变大气成分,比如去除氧气,它们就真的可以无限稳定了。⑥在如今这个世界上,因为生物体与全球的富氧生态环境“失衡”,它们总是会氧化,除非主动采取措施来阻止氧化过程的发生(下一章我们会看到,演化史上并不一直都是这样)。
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因此,在通常条件下(即有氧状态下),从简单分子(例如二氧化碳和氢)开始生成氨基酸和其他生物体组件(例如核苷酸),这个过程总是会消耗能量。把它们组成长链或聚合物(蛋白质,DNA)也会消耗能量,尽管熵基本不变。这就是生命的基本活动:制造新的有机小分子,把它们组织起来,生长,繁殖。生长还意味着主动运输物质进出细胞。所有这些活动都需要持续的能量流入,薛定谔称其为“自由能”。他提出了把熵、热和自由能联系在一起的方程式,简单又经典:
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ΔG = ΔH – TΔS.
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这个方程式是什么意思呢?希腊字母Δ(delta)代表变化。ΔG即“吉布斯自由能”,以19世纪美国伟大的隐士物理学家吉布斯命名。这是可以做机械功的“自由”能量,比如驱动肌肉收缩,或任何细胞内的活动。ΔH代表热量的变化,热量被释放到周围环境中,使其加热并增加熵。在一个放热反应中,系统本身必然冷却,因为现在系统中的能量比反应前少。所以,如果热量从反应系统释放到环境中,ΔH作为反应系统的量度会是负值。T代表温度,它的影响取决于环境。如果一定的热量释放到较冷的环境中,对环境影响比较大;同样的热量释放到较热的环境中,影响较小。ΔS是系统熵的变化。如果系统的熵减少、变得更加有序,ΔS是负值;反之为正值,意味着系统变得更加混乱。
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总的来说,对于任何自发的反应,自由能变化ΔG必须是负值。构成生命的所有反应,其总体效果也必须如此。也就是说,只有当ΔG为负值时,反应才能自发进行。要达到这个效果,要么系统的熵必须增加(系统变得更加混乱),要么系统必须以放热的形式失去能量,或者二者同时发生。这意味着当系统释放很多热量到环境中时,ΔH是很大的负值,这时局部的熵可以增加,系统可以变得更加有序。要点在于:如果要驱动生长和繁殖(这就是活着的表现!),就必须有某种反应持续向环境释放热量,让外界更加无序。想想宇宙中的恒星:为了维持自身有序的存在,它们向宇宙倾泻着天文数字的能量。我们则通过不间断的呼吸作用(利用氧气燃烧食物)向环境释放热量,以维持自身的持续生存。这些流失的热量绝非浪费,而是维持生命的必需。失去的热量越多,生命就越可能变得更复杂。⑦
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细胞中所有的反应都是自发的,有了合适的起始条件就会自动发生,ΔG永远都是负值。从能量角度看,反应一直都是下坡方向。但这也意味着反应的起始条件必须非常高。要制造一个蛋白质,起始条件必须是在一个小空间里聚集了足够的活化氨基酸。这相当难达成。氨基酸在连接起来并折叠成蛋白质的过程中会释放能量,增加环境的熵。只要有足够、适当活化的前驱物,活化氨基酸其实也能自发生成。同理,这些前驱物在一个高度反应性的环境中也会自动合成。所以追根溯源,生长的动力其实来自环境的反应性,这股力量源源不绝地流过活细胞;对我们来说是以食物和氧气的形式,对植物来说是以光子的形式。活细胞利用这股持续的能量流生长,克服自身趋于分解的倾向。它们能做到这一点,依靠的是精巧的结构,而这些结构部分由基因决定。无论这些结构具体是什么(我们之后会讨论),它们本身都是生长与繁殖的产物,是选择与演化的结果;如果没有持续的能量流,它们就不可能存在。
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生物能量奇特的狭窄范围
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生物需要非常多的能量来维持生存。所有活细胞使用的能量“货币”,是一种名为三磷酸腺苷(adenosine triphosphate,常缩写为ATP)的分子。ATP的工作方式就像投硬币玩角子机。硬币可以启动角子机一次,但很快就会停止。ATP对应的“机器”通常是一个蛋白质,作用就像把机器的开关从上扳到下;而蛋白质“机器”相应从一种稳定状态改变到另一种状态。如果要变回去,需要另一个ATP,好比你要在角子机上再玩一局,就要再次投币。可以把细胞想象成一个巨大的游乐场,充满蛋白质机器,全都用ATP硬币操作。一个典型的细胞每秒钟大约消耗1,000万个ATP!多么惊人的数字。人体大约有40万亿个细胞,每天需要的ATP周转量是60~100千克,与我们的体重相当。然而实际上,我们全身大概只有60克ATP,由此可以算出平均每个ATP分子大约每分钟会“重新充值”1~2次。
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怎么重新充值?ATP分子“折开”时会释放自由能,驱动蛋白质改变形状;同时释放足够的热量保持ΔG为负值。ATP通常水解为大小不等的两部分:大的部分叫ADP(adenosine diphosphate,二磷酸腺苷),小的部分是无机的磷酸基团(PO43–)。后者就是磷肥的成分,常写作Pi。所以,把ADP和Pi重新合成ATP需要消耗能量。呼吸作用(食物和氧气反应)释放的能量就用来把ADP和Pi重新合成ATP,即所谓的“重新充值”。这个永无止境的循环写成以下简单的方程式:
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ADP + Pi + 能量 ⇋ ATP
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人类并不特殊。像大肠杆菌(E. coli)这样的细菌,每20分钟就可以分裂一次,每次分裂都需要消耗500亿个ATP来供应能量,这些ATP的总质量大约是大肠杆菌细胞自身质量的50~100倍。论合成ATP的速度,它们是人类的4倍。如果把这种能量供应效率转换成用瓦特计算的功率,数字同样惊人:人类每克组织的功耗大约为2毫瓦,65千克的成人功耗就是130瓦,功率比标准的100瓦灯泡还大一些。这看起来不算太多,但如果以单位质量比较,人类身体每克功率是太阳的一万倍(注意:这当然不是说我们的功率大过核聚变。太阳任何时候都只有极少一部分质量在进行核聚变反应)。与其说生命是闪烁的烛光,不如说生命是喷射的火箭发动机。
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纯粹从理论角度看,生命一点都不神秘。它并没有违反任何一条自然规律。每秒钟流过所有活细胞的能量虽然是个天文数字,但每秒以阳光的形式倾泻到地球上的能量却又高出好几个数量级(因为太阳实在是太大了,虽然单位功率较低,总功率还是大得多)。只要这些能量的一小部分能够用来驱动生化反应,生命就能以任何方式运作吧?上一章中我们提到,遗传信息对能量的利用似乎没有任何根本的限制,只要能量够用就行。然而现实中,地球上的生命受到极其严苛的能量限制,这才是最令人惊奇的地方。
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生命的能量问题有两个出人意料之处。首先,所有细胞的能量都来自一种特别的化学反应:氧化还原反应。在这种反应中,电子从一个分子转移到另一个分子。氧化还原反应是氧化反应和还原反应的对立统一,实质不过是一个或多个电子从供体转移到受体。供体给出电子,我们称它被氧化了。比如铁这样的物质与氧气反应,铁把电子传递给氧气,自身被氧化成铁锈。在这个例子中,接受电子的物质是氧气,我们称它被还原了。在呼吸作用和燃烧反应中,氧气被还原形成水,因为每个氧原子得到了一对电子(形成O2–),所以还要结合两个质子,把水分子的总电荷平衡到0。这个反应之所以能够进行,是因为它以热量的形式释放能量,增加外界的熵。所有的化学反应最终都会增加环境的热量并降低系统自身的能量;其中铁或食物与氧气的反应尤其高效,会释放出大量能量(比如以燃烧的形式)。呼吸作用会把反应释放出的能量部分保存为ATP的形式,至少保留一小段时间,直到ATP再度水解为止。ATP分子以ADP–Pi键的形式保留能量,当这个键断裂时,能量就以热的形式释放。所以,呼吸作用的本质和燃烧相同,中间多出的一小段延迟就是我们所说的生命。
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电子和质子经常以这种方式结合(但也有例外),所以还原反应有时被定义为氢原子的转移。但是,从电子的角度理解还原反应要容易得多。一系列的氧化还原反应,就好像在一连串携带者之间一个个传递电子,与电子在导线中的流动相差无几。呼吸作用就是这样,从食物分子中夺取的电子并不直接传递给氧气(否则能量一下子就被全部释放了),而是传给一个“踏脚石”分子——通常是一种名为“铁硫簇”(iron-sulphur cluster)的无机晶体,其中含有带正电荷的铁离子(Fe3+);好几个铁硫簇会嵌在一个呼吸蛋白质中(图8)。从第一个开始,电子会跳到下一个类似的铁硫簇,不过这个比上一个更“渴望”电子。当电子从一个铁硫簇跳到下一个时,每一个都先被还原(接受电子,Fe3+ 变成Fe2+),再被氧化(失去电子,Fe2+变回Fe3+)。电子最终经过至少15次这样的转移,才到达氧气分子。不同生物的生长方式,比如植物的光合作用和动物的呼吸作用,表面上没有多少共同点,实质上都使用同样的“呼吸链”把电子传递下去。为什么会是这样?生命可以利用热能或者机械能驱动,或者放射能、电能、紫外线,还有其他无限可能。但事实并非如此。所有的生命都由氧化还原反应驱动,利用非常相似的呼吸链。
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图8 呼吸链中的复合体I
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小图A:铁硫簇的间距是14埃或者更短。电子通过量子隧道效应,从一个铁硫簇跳到另一个,大部分沿着箭头所指的主通道传递。图中的数字表示铁硫簇中心与中心之间的距离,括号中的数字表示铁硫簇边缘与边缘的距离,单位都是埃。小图B:漂亮完整的细菌复合体I成像,由利奥·萨扎诺夫(Leo Sazanov)用晶体衍射成像技术重建。电子从FMN进入呼吸链,左边的蛋白质垂直结构把电子传给泛醌(ubiquinone,又称辅酶Q),再传递给下一个巨大的蛋白质复合体。你可以从小图A中分辨出铁硫簇埋在蛋白质中的传递路径。小图C:哺乳动物的复合体I,可以看到其核心的亚基与细菌一样,但是多了30个更小的亚基(暗色部分),部分掩藏了核心亚基。这是朱迪·赫斯特(Judy Hirst)用低温电子显微镜拍摄到的结构。
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第二个出人意料之处是能量在ATP化学键中保存的具体机制。生命合成ATP,不是通过直截了当的化学反应,而是在一张薄膜的两侧制造质子梯度作为中间步骤。等一下我们再来看这个说法是什么意思,以及这个机制具体是如何运作的。让我们先回顾一下历史。这个机制是科学史上一项完全出人意料的发现,分子生物学家莱斯利·奥格尔(Leslie Orgel)说它是“自达尔文以来生物学中最反直觉的理论”。今天我们对质子梯度的形成和利用机制已经了解得非常详尽,直达分子层面。我们还知道,使用质子梯度是地球上所有生命的共性;质子动力和DNA遗传密码一样,都是生命的基本特征。然而这个机制究竟是怎么演化出来的,我们几乎一无所知。地球生命似乎从理论上的无限可能性中,选择了一种很受限制又非常奇特的供能机制。这仅仅是演化史中的偶然?还是因为这个机制比其他机制优秀太多,最终赢家通吃?还有一种更意味深长的可能:难道,这是唯一的可行之道?
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