有关缩写的列表，请参见补充表1。核苷酸盐A和T ，核苷
，Guo和urd，核苷酸（2'-Amp ，3'-Amp
，3'-Amp，5'-Amp ，5'-Amp
，2'-Amp，2' ，3'-Amp，3'-Amp
，3'-Amp，3'-am脱氧核糖核苷酸（DAMP ，DCMP
，DGMP和DTMP），2-氨基唑（2AO ，2AI和2AT）
，Gly（Gly，Gly ，Glygly和Glygly和Glygly）和TMP的低聚物和TMP是从Sigma-Aldrich（美国）购买的 。核碱基C购自Carl Roth GmbH（德国）
，核苷酸酶U和G，核苷L-Cyd和D-Cyd购自Biosynth Carbosynth（英国）
。核苷酸2'-CMP ，3'-CMP
，3'，5'-CMP ，2'，3'-GMP
，2'，2' ，3'-ump和3'
，5'-ump购自Biolog（USA）。对于蛋白质氨基酸，使用氨基酸混合物（L4461 ，Promega
，USA），并与单个氨基酸（美国Sigma-Aldrich ，美国）进行比较 。对于非蛋白质氨基酸的实验
，使用了氨基酸和小分子的混合物（A9906，Sigma-Aldrich ，USA）
。 　　大胆的数字是指扩展数据中的相应包围数字图1。通过工业绘图仪设备（CE6000-40 Plus
，GraphTec，GraphTec ，Gress，GraphTec）切割了定义微流体结构的FEP箔（5; Holscot
，荷兰） 。然后将切口夹在两个蓝宝石（4和6；瑞士的凯伯兹瑞士）之间，分别为500 µm（冷却的蓝宝石）和2,000 µm（加热的蓝宝石）
。先前将蓝宝石涂有疏水涂层（Prosurf MT-5 ，表面
，法国），以避免与样品相互作用并促进样品提取。冷却的蓝宝石（4）具有四个激光切孔 ，直径为1毫米 。然后将蓝宝石–Fep – Sapphire块放在铝制底座上（2）
，被热导箔（3;石墨，25 µm ，1,600 W Mk-1
，日本灵丹妙药，日本）固定在适当的位置 ，并用钢框架（7）固定在钢框架（7）上
，该钢框架（7）连接到六氧化铝基础的铝制基础固定螺纹固定螺纹，以供铝底座连接起来。 　　用三个位置（底部 ，中间和顶部）的共聚焦千分尺（带有Cl-P015的CL-3000系列，钥匙）测量腔室的高度
，以确保腔室的均匀厚度
。后来在数值模型中使用了这三个测量值的平均值，以确定每个实验的soret系数。用扭矩控制的螺钉将欧姆加热元件（9）安装在钢框架上 ，并用另一个热导箔连接到加热的蓝宝石（8; EYGS0811ZLGH
，石墨，200 µm ，400 W MK-1
，Panasonic） 。 　　对于微流体连接，我们使用（德国TechLab）：连接器（UP P-702-01） ，端盖（UP P-755）
，螺钉（VBM 100.823-100.828），Ferrules（VBM 100.632）和Tubings（Tubings（Teflon（Teflon（fep）） ，Kap 100.96969
。作为注射器
，我们使用（德国的ILS，德国的ILS ，德国购买）2606814和2606035。使用低粘度，荧光油（3M Novec 7500工程流体
，美国）预先之前使用腔室，以检查紧密度并推出残留的气体含量 。 　　对于扩展数据中使用的100 mM磷酸盐缓冲液 ，我们溶解了584 mg NAH2PO4·H2O和819 mg Na2hpo4在100 mL水中
，可选择pH 7的溶液
。选择每种混合物以覆盖较大的分子范围，同时覆盖可分离的峰值 ，同时在HPLC中均可分离图1.参见图14（请参阅图1＆图1）（请参阅图1 and）（请参阅图1 and）。 　　在装有氟化油的注射器的帮助下将样品（42.5 µL）加载到腔室中
，以避免加入气泡 。加载样品后，用末端盖关闭管道
。 　　然后将腔室安装到连接到低温恒温器（TXF-200 R5 ，Grant
，UK）的冷却铝块上。加热器连接到400-W，24-V电源 ，该电源由Arduino板控制
，并带有定制版本的开源固件repetier，该版本最初是为3D打印而设计的 。低温恒温器和加热器设置为所需的温度
。使用热成像摄像头（ShotPro ，寻求热量，美国）在蓝宝石上测量温度
，每个实验的温度冷和热温度。 　　使用有限元模拟对所有元素进行优化，以提供均匀的温度曲线 。 　　为了停止实验 ，关闭加热器和低温恒温器
，并在-80°C冷冻至少15分钟。这使我们能够打开腔室，并将冷冻的内部切成相等体积的四个部分
。通过在较大的腔室中平均（扩展数据图1和2） ，较少的分数将降低分辨率
，而手动切割的较少分数将遭受更大的位置误差（有关12相比4个部分，请参见扩展数据图2）。 　　对于实验网络实验 ，使用了修改的切口（如图4所示） 。在与浓缩氨基酸标准混合之前
，用真空下的加热搅拌来脱气
。在组装之前，三明治填充了样品溶液 ，以最大程度地减少空气夹杂物和剩余水的稀释效果。为了开始实验
，将入口和出口连接到管道（内径250 µm，以减少空气夹杂物 ，KAP 100.966，Techlab
，德国），填充了样品溶液 ，并连接到由注射器泵（Nemesys
，Nemesys，Cetoni ，cetoni
，dergany，dergany）连接的注射器 。一旦建立了温度梯度（在30°C和46°C之间的16 K和10 K之间 ，在32°C和42°C之间）
，向入口提供了1 NL S -1的连续流动，每个插座的连续流量为0.5 nl s -1
。为了恢复三个单独的腔室的分数 ，使用了稍微修改的提取程序。由于与上面使用的四个分数相比
，提取12个部分（每个腔室的四个部分）所需的时间增加了，因此我们在冷冻块周围添加了干冰 ，以减少凝结 。另外，我们将恢复的分数直接输入为7 eq
。用于柱前衍生化的硼酸盐缓冲液。 　　为了进行pH测量和调整
，我们使用了配备了8222亿微电极电极（美国Thermo Fisher Scientific，USA）的Versa Star Pro设备 。先前显示了热流驱动的pH梯度的基本效应41
。但是 ，鉴于这项工作中使用的溶质浓度较低
，获得的pH差异仍然很弱（Delta pH值在0和1单位之间）。 　　两种不同的LC系统用于所有感兴趣的分子的各种分析方法 。同样，对于甘氨酸二聚和非蛋白质氨基酸的检测 ，使用了Orbitrap MS。为每组物种创建并优化了一种方法
，以确保最佳分离
。在下文中，这些分子将被列出。 　　系统1：该系统由征服弹性（VF-S01-A） ，二进制泵（VF-P10-A-01）
，加热的柱隔室（VH-C10-A）和可变波长检测器（VF-D40-A; All Thermo Fisher Scientific，USA）组成 。作为列 ，我们使用了对称性C18（孔径为3.5 µm
，直径2.1毫米，长度为150 mm ，100Å粒径，WAT106005）（美国沃特斯
，美国）
。作为洗脱液：洗脱液A：LC-H2O（0.1％V/V甲酸）；洗脱体B：LC-乙腈（0.1％V/V甲酸）。对于所有方法，我们使用0.3 mL min -1的流量 ，柱温度为30°C（仍然是空气）
，并使用50 Hz在260 nm处检测紫外线吸收 。所有方法之后均以40％B的洗涤步骤持续1分钟，并在起始浓度下平衡6分钟
。 　　相应化合物混合物的详细协议： 　　基于MS的方法：我们使用Q Exprive Plus Orbitrap HR/AM（美国Thermo Fisher Scientific ，USA）进行了质量分析
，使用正电离为70K，AQC目标为3×106 ，最大为200 ms。在HESI源上
，设置了2套鞘气流，喷雾电压为2.9 kV ，320°C毛细管温度
，50°C辅助气体加热器温度和S型镜头RF水平为50 。对于LC-MS方法，我们为LC使用了与上述相同的设置
。 　　相应化合物混合物的详细协议： 　　系统2：该系统由征服核心（VC-S01-A-02） ，第四纪泵（VC-P20-A-01），加热的色谱柱隔室（VC-C-C10-A-03）
，二极管阵列检测器（VC-D11-A-A-01）和FlooreScention（VC-D11-A-A-01）和FLORERESINCE探测器（VC-D50-A-A-A-AURCATION）。 　　2AO，2AI和2-氨基硫唑（2AT）的分离：遵循文献50的方法 ，我们将同位含量洗脱5分钟
，使用90％的LC-H2O，10 mM氨基甲酸铵和10％LC乙二硝那硝基甲烷 。将1.5 ml min-1的流速施加在副肌座酰胺（100Å ，5 µm
，4.6×150 mm，GL5020-88631）（日本GL Sciences）上 ，柱温度为40°C
，在225 nm处检测到UV检测
。 　　所有20种蛋白质氨基酸的分离：对于氨基酸的分离，我们从文献中调整了一种方法51。遵循该协议 ，我们首先将柱前衍生了样本 。这是通过将14 µL的50毫米硼酸盐缓冲液（28341
，Thermo Fisher Scientific，USA）与pH调节为8.8和2 µL样品进行混合来完成的。然后 ，在无水乙腈中（43166，ALFA AESAR
，USA，USA）中加入4 µL新鲜制备的6-氨基喹啉基-N-羟基酰氨基酰亚胺氨基甲酸酯（AQC ，S041
，Synchem）和4 mg ML-1
。然后将样品在55°C下孵育10分钟，并在注射前在5°C下储存在自动采样器中。我们使用了Conlaim vanquish C18（2.2 µm ，2.1 mm×150 mm）（美国Thermo Fisher Scientific
，USA） 。精灵A是LC-H2O（W6-212，Fisher Scientific ，USA）+50 mm甲酸铵甲酸铵（17843
，美国霍尼韦尔，美国）+0.8％V/V甲酸（A117-50 ，A117-50
，Fisher Scientific，USA）和Eluent B是LC-Ecetonitrile（A9555-212 ，A955-212，美国）
。我们将色谱柱温度设置为45°C（仍然空气）
，同时在266 nm的激发下同时获得了260 nm处的UV吸收信号，并在473 nm处得到荧光信号（FLD）（FLD）（均为50 Hz）。洗脱以0.65 mL min -1的流量进行 。使用以下洗脱方案：0.5％b在0到0.548分钟之间 ，达到5.2％B
，直至3分钟，至9.2％B ，直到8.077分钟
，至14％B，保持在14％B ，保持在14％B
，直到9.5分钟，直到19.2％B ，直到9.227 min b
，至19.5％B，达到14％B ，直到9.2％，至13.55分钟
，达到14％B，直到9.2％B ，达到了14％B
，达到14％B，至14％B ，直到9.2％B
。低至0.5％B
，平衡6分钟。为了识别峰值，根据相同的方案制备单个氨基酸的样品 。使用与实验样品和每组测量相同的体积进行具有不同浓度的氨基酸标准溶液的校准
。在比较了紫外线和FLD测量中这些校准的结果之后 ， 我们发现两种检测方法均匀起作用。由于FLD中的背景水平非常低
，因此我们选择继续使用FLD通道，除了荧光和酪氨酸的色氨酸和酪氨酸 ，众所周知会产生中间产品51 。对于图2和扩展数据图3
，我们对每个样品注射了两次，并使用了这两种注射的平均值
。 　　使用Python分析了所有实验的积分值。在内部对每个物种的内部标准化（参见公式（1））在内部标准化了室内高度（图2A和扩展数据图2a和8） ，以比较尽管使用了不同的混合物，但尽管初始浓度不同 。本质上
，这使该系统与具有不同物种浓度的混合物兼容。计算了针对分数a的物种A的归一化浓度[A] J，K ，k {1
，2，3 ，4}
，并复制数字k {1，2 ，3}
。 　　使用HPLC测量的浓度[A] J
，K，HPLC从补充表5-65中提出的积分值获得。为了检测甘氨酸的二聚化 ，我们使用了二次功能来解释非线性响应（补充信息第166-167页） 。对于所有其他物种
，我们都使用了外部线性校准（补充信息的第135-165页的补充表3和4）
。线性校准本质上强调，校准或绝对浓度的差异不会改变所得的富集。 　　为了比较一个分子池内的两个物种（如图2和图3的热图中所示 ，图2-5的扩展数据），我们计算了物种A的浓度比（j = 1）和每个物种组合和每个实验的底部（j = 1）和各个底部（j = 1）的浓度比（j = 4） 。然后
，我们计算了三份实验的平均值
。 　　仅在浓度比的计算后才完成一式三份平均。这是必要的，因为重复实验之间的温度梯度略有不同（1-2 K） 。这会影响复制平等混合物中所有物种的浓度（补充图9） ，因此仅在平均物种浓度浓度后才计算浓度比
，才会导致热流室中实际存在的富集值的变形
。通过计算S.D.确定扩展数据数字和补充数字中显示的误差图。在等式（2）中描述的平均值中的所有重复序列的富集[a] j，k/[b] k中 。 　　并行进行对照实验 ，以检查各个化合物的可能降解
。为此
，在积累实验的持续时间内将每个溶液在热流室中发生的较低或更高温度孵育，但未观察到实质性的选择性降解。 　　为了与分子池相比 ，单个物种的富集（补充表2）
，我们如前所述将单个实验归一化 。然后，我们计算了所有物种k（每个实验）的平均浓度（j = top）和物种i {1 ，…
，s}的底部（j = bot）的平均浓度。 　　通过将物种的浓度与池的平均浓度进行比较，我们能够确定分数J中物种A的富集（每个实验） ，我们平均在一式三份测量上进行了平均（补充表2）
。 　　必须采用一种新的测量方法来确定在相互连接的岩石骨折网络中混合在一起的非常小且高度稀释的益元相关化学物质的嗜热特性。先前的方法需要测量物质的荧光标记，这会扭曲小分子的嗜热特性或高物质浓度
，在我们的示例中，这将强烈改变pH值 ，因此不会代表稀释溶液的益生元 。同时
，一次只能测量一种物质
。为了克服这些困难，我们使用的是模仿热岩骨折的热量流动的地质场景的相同设置 ，这些裂缝也已在先前的研究中也用于40,42（扩展数据图1）。如前所述
，制备微流体结构 。热对流和嗜热的组合使溶质沿其高度分离50毫米，比单独的热疗法可以更有效地分离溶质52
。这种空间分离允许整个腔室冷冻。然后 ，使用手术刀将腔室的含量切成四个相等大小的碎片（每个高度为12.5 mm） 。通过HPLC分别分析所有部分（扩展数据图1）
，导致位置J处的物种A的平均浓度，并在等式（1）中引入[A] J ，K
。 　　我们假设DI的扩散迁移率
，氨基酸和DI的AA≈800µm2 S-1，2-氨基唑和核苷酸组件的AA≈1,400µm2 s-1。这种近似是合理的 ，因为实验在18小时后足够接近稳态，因此
，拟合的嗜热强度st，我仅依赖于DI（补充图8） 。 　　为了确定这些数据集的嗜热强度 ，我们首先创建了与使用有限元方法（COMSOL 5.4）的实验相同高度（50 mm）和厚度（0.17 mm）的2D模型
。在此模型中
，根据实验设定侧壁的温度。为了确定溶剂的热对流，我们求解了Navier -Stokes方程 　　以及稳态情况下的连续性方程 　　其中ρ表示溶剂密度 ，u溶剂速度矢量
，i单位矢量，p压力 ，动态粘度和G重力加速度 。结果表明
，层流对流u在细胞内部，该流与溶质运动一起拖动它。 　　这是通过解决时间依赖性漂移 - 扩散方程来实现的 　　使用局部溶质浓度CI ，物种I（初始浓度CI
，NUM，0 = 1） ，其扩散迁移率DI和SORET系数是使用其嗜热迁移率定义的，包括嗜热漂移速度VT
，i
。DI在确保它不会改变ST的确定I（补充图8）之后，大致由文献值确定。为了获得ST ，对于每种混合物
，我们都拟合了所有四个体积分数VJ的平均浓度的数值结果，以与HPLC获得的平均浓度 ，i = A
，尽管Comsol的外部控制可以将其直接包含在拟合算法中，但我们将其选择用于第一个求解该范围的范围（5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （5） - （7）结果 ，使溶质的各自的杂种系数更快
，精确 。参数范围涵盖了不同的温度梯度（ΔT[k]：0、5 、10
、20、25），在0 h和24 h之间的100次等距时间点的嗜热迁移率和扩散的迁移率 ，在每个时间点上导致192个不同的浓度曲线（请参见型号file simplesim_2022_202_202_03_03_08_new.mph
，结果2022__________________________22222222222
。222222222222。使用包含Levenberg – Marquardt算法的定制LabView程序（请参阅SINGLENTD_TRAPFITTER_V1-6.LLB），我们将DT变化为DT ，i具有固定的，实验的ΔT
，di值，直到为每种物种提供了数值和实验浓度拟合之间的最佳拟合 。对所有实验重复序列（三重态）重复此过程 ，此后
，ST获得的值平均为S.D
。获得（扩展数据表1）。扩展数据中显示的稳态浓度曲线图2c，d和补充图6是通过计算获得的 　　其中β表示水的体积膨胀系数 ，α热流室的热和冷侧之间的距离
，水的动态粘度和y沿腔室高度的空间坐标 。 　　为了确定从先前确定的SORET系数的互连热流室系统中的浓度曲线，我们首先必须在各种边界条件下（例如温度差和流速）计算单个热流室中所有物种的行为
。 　　为此 ，我们在Comsol中创建了一个3D室
，高度为200 mm，宽度为60毫米 ，厚度为0.17 mm。The chamber has an inflow channel at its top end and an outflow channel at its top and bottom ends (see supplied COMSOL file SingleNTD_v7_simpleGeo_Large_allSTs_60mmWide200mmHighTrap.mph, yielding data file SingleNTD_v7_simpleGeo_Large_60x200mmWide.dat).然后
，我们在稳态情况下求解方程（5） - （7），首先计算层流流 ，然后溶于溶质的浓度分布 。为边界条件的所有组合生成溶液，即不同的温度差异（ΔT[k]：0 、1
、2、3 、4
、5、6 、7、7
、8、9 、9
、10、11 、12）
，扩散的迁移率，差异系数涵盖了由扩展的数据表1 ，易流量和流出率的范围覆盖的范围
，该范围是易流量和流出率，如下流量率 ，是1次浮动率（均为1次的估价）
。5
、10、20 、50
、100）。由于热流室建模网络中通道的随机分布会导致流速小于假定的1 NL s -1的通道（补充图10）
，因此我们适当地设置了模拟流速QIN的范围 。上通道的流出速率取决于不可压缩水溶液的质量保护。此参数扫描产生了7,332个浓度曲线的数据集
。 　　在第二步中，我们使用此广泛的数据集来推断相互联系的热流室的行为。为此 ，我们使用填充3D阵列的自制LabView程序设置了室内系统的结构（请参阅网络simulation_v3-1.llb
，其设置在gridsimettings.png中显示的设置以及保存在MCA31_2023_07_24.DAT中的程序状态），代表Chambers的2D Matrix的Z Systems 。该程序以随机​​的方式为每个腔室分配了一个流入和两个流出通道
。每个腔室只能连接到同一行内或上方或下方的一个行 ，模拟逼真的系统。根据溶剂的质量保护设置流入率和流出率 。在设置温度差ΔT并通过设置DI和ST定义混合物的所有物种I之后
，I，系统的每个室都有一组完全定义的边界条件集 ，可以从先前计算的数据集中检索
。从上面的数据集线性插值，在计算参数之间设置的参数值（ΔT
，di，d ，st
，i，Qin ，Qout
，bot）的解决方案。然后，每个腔室CM ，N
，I在基质位置m和n处的浓度曲线通过列重新归一化，总入口浓度为CIN ，M
，M，N ，I，I和体积速率QIN
，L（QIN =σLQIN，L）的每个LMAX AUMPORING lmax ATRIPOW通道L（QIN =σLQIN ，L） 。每个物种的流出浓度COUT
，m，n ，I均由有限元模拟计算
，并分配给了下一列的入口浓度CIN，m ，n+1
。然后在图4E – I中绘制了重量化的平均浓度CBOT CBOT CBOT CBOT CBOT
，M，N ，I。图4G – I所示的最大成对富集是通过将两个物种A和B的十个最大浓度比的中值计算得出的
，该中位数用于避免通过数值噪声和异常值高估富集比 。 　　由于根据上述规则的连接通道的路由以及测量的SORET系数的随机误差，因此热流室网络的数值建模也具有关联的误差
。为了量化这些这些 ，我们重复了至少3次的相应模拟（即ny腔室的NX），并计算了平均值和相应的S.D.根据图6的扩展数据所示
，从所得的富集值中。确定扩展数据表1中显示的soret系数的随机误差，我们确定了测量复制物之间相应混合物中所有物种的soret系数的相关性（补充图9） 。系统误差主要是由单个重复之间温度梯度的小差异引起的 ，并同样影响混合物中所有物种的soret系数。通过线性拟合此相关性
，可以通过线性拟合到斜率1的斜率的偏差来确定此系统误差
。因此，S.D.拟合会产生随机误差（例如 ，由于HPLC峰的积分确定
，HPLC运行期间柱温度的波动等）。在用于确定误差的网络建模的重复运行中，涉及物种的SORET系数是根据高斯分布随机选择的 ，该分布围绕扩展数据表1所示的平均值
，并带有s.d 。对应于上面确定的随机误差
。因此，可在扩展数据中的误差矩阵中 ，可以将SORET系数中的误差传播并显示。 　　对于图5所示的实验
，我们密切遵循协议以进行甘氨酸的二聚化 。 　　我们准备了一式三份的200 µL溶液，该溶液含有10 mm和100 mM甘氨酸和各种浓度的TMP ，范围超过三个数量级（0.10、0.25 、0.63
、1.6、1.6 、4.0、10
、25、25 、63
、158 mm）
。然后使用NaOH将混合物调节至pH 10.5，并在90°C加热16小时。使用上述LC协议
，我们通过与标准品进行了比较分析了二聚化的产率 。 　　对于100 mM甘氨酸和100 mM TMP的混合物，在0到120小时之间的不同时间点进行了测量
。 　　为了建模由TMP在连接的热流室的大网络中驱动的甘氨酸的二聚化 ，我们首先确定了简化反应方案的所有必需速率常数K1 – K511,12： 　　在这里
，方程式（9）中的单甘氨酸首先通过TMP磷酸化（激活）。然后，活化的甘氨酸可以与方程式（11）中的另一个甘氨酸反应并形成胶合二聚体 。活化的甘氨酸和甘氨酸二聚体都可以通过水解降解为甘氨酸（方程（10）和（13））
。对于TMP ，还考虑了可能的水解（方程（12））。为了确定K1 – K5
，我们测量了一系列初始浓度的产物浓度（[Gly] Init = 10 mm，在[TMP] Init = 100 mm ，T = 90°C
，T = 90°C，初始pH 10.5）在不同时间点（图5C和补充表17） 。我们在相同温度和pH条件下仅使用[TMP] INT = 0.2 mm的溶液分别确定了速率K4 ，以使以下对剩余反应常数K1 -K3
，K5的数值拟合的稳定性更高，并测量了TMP浓度的降低（补充图13和补充表19）。 　　为了确定反应速率 ，在0D模型（comsol 5.4，filename：MultidFitglyrctnmodel_20230230230230714_modellv1.mph
，ydata files fordation fore for反应速率（公式（9） - （13））或仅TMP水解（方程（12））在0D模型（comsol 5.4，filename：MultidFitglyRctnModel_20230230230230714_Modellv1.mph ，tordate fordation forder）2023_07_14_multidfit_modelv1.dat
，用freefitter_v4-6.llb分析： 　　然后，将该反应系统的溶液用于初始浓度[Gly] Init = 100 mm和10 mm ，[TMP] Init = 0.0001 m
，0.000251189 m，0.000630957 m ，0.00158489 m
，0.00398107 m，0.00398107 m ，0.01 m
，0.01 m，0.0251189 m ，0.0251189 m，0.0630957 M
，和0.158 M，和258 M（and Anderiiment Interiiment Interiiment Incers）（图5C）在速率常数变化下（补充表18）
。确定反应时间0-122 h的溶液浓度。对于上述K4的单独测定 ，根据实验选择了初始浓度[TMP] INT = 0.2 mm（补充图13） 。通过以这种方式获得的广泛数据集
，我们能够使用Levenberg – Marquardt algorithm同时将所有实验数据点拟合到使用定制LabView程序的常见参数集（请参见Freefitter_v4-6.llb）
。以这种方式获得的速率为：K4 = 3.5×10-7 s -1（±19％）和K1 = 1.0×10-3 ms -1（±41％），K2 = 1.1×10-4 s -1（±10％）（±10％） ，K3 = 9.7×10-5 ms -1（±21％）（±21％）和K5 = 1.2 = 1.2 = 1.2×10-6 s -1（±21％）。尽管图5C中的误差条表示S.D.从三重重复实验中
，我们确定了通过随机方法描述的上述建模的误差 。我们计算了拟合的速率参数集500倍的产物浓度，使用具有S.D的高斯概率分布的加权随机数发生器从拟合中选择速率
。根据先前给定的速率误差。阴影区域包含所有这500次运行中的68.27％ ，相当于一家 。为了确定相互连接的热流室网络中的反应产量
，我们按照下一个描述进行
。 　　Using the rate constants thus obtained, we calculated another dataset using COMSOL as the result of the equations (14)–(17), in which we varied the initial concentrations [Gly]init and [TMP]init over a range of 1 × 10−10 M to 1 M each, with five concentrations per decade (see GridReactionGlyRctnModel_20230717_Modellv1.mph, resulting in data file2023_07_17_MODELV1FORGRIDSIMFIG5.DAT用于freefitter_v4-6.llb）。在120小时的反应时间（分为20个时间点）确定产物浓度 。因此，我们能够绘制从上述网络建模获得的TMP和GLY浓度（使用来自扩展数据表1的SORET系数）中的TMP和GLY浓度绘制到每个单独的热通量室中的TORET系数到该反应数据集 ，从而确定所获得的产物量和反应产量（图5D -F）
。如上所述
，通过重新计算网络模型十次，用加权随机生成器选择具有高斯概率分布的加权随机生成器 ，在一个S.D.先前确定的随机误差的。 　　该网络根据图4所示的累积特征连续提供反应物，并考虑到TMP ST的高肌累累系数
，TMP≈7×10-3 K -1 。如图5C所示，右图 ，16小时后已经达到了最大反应产率
，但是预计在qflow = 1-10 nl s -1的腔室的弛豫时间预计将处于自动摄氏度/qflow≈101-102h的顺序。因此，为了充分说明模型中包含的水解 ，我们在120小时反应时间后计算产物的产量
。假定反应发生在反应物最浓度最浓度的腔室底部的反应体积中（补充图11a）。