PNAS 速递:DNA 存储数据的并行分子计算

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PNAS 速递:DNA 存储数据的并行分子计算


关键词:DNA数据存储,元胞自动机,通用计算

PNAS 速递:DNA 存储数据的并行分子计算

PNAS 速递:DNA 存储数据的并行分子计算

论文标题:Parallel molecular computation on digital data stored in DNA论文来源:PNAS斑图链接:https://pattern.swarma.org/paper/e641647c-4c47-11ee-bde1-0242ac17000d原文链接:https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2217330120
数字数据的指数累积预计将超越磁性和光学存储介质的能力,DNA拥有显著更高的信息密度,再加上可以利用 DNA 的基本生物学作用进行操作和读取的技术,使DNA成为一种有吸引力的替代选择。通常,对DNA中存储的数据进行通用信息处理需要从化学领域到电子领域的低效转换,然后再转回来,昂贵且缓慢,需要多轮测序、计算和DNA合成。
以前关于使用DNA杂交或酶反应访问和修改数据的工作在计算能力上存在限制,受到“DNA链位移”的计算能力的启发,作者利用“内存内”分子计算增强了DNA存储,使用链位移反应以算法方式并行地修改数据。
文章展示了用于二进制计数和图灵通用元胞自动机规则110的程序,后者原则上能够实现任何计算机算法。
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图1单指令多数据(Single Instruction Multiple Data†, SIMD)细胞自动机规则110计算

信息存储在DNA的切口中,而次级序列级编码允许高吞吐量的基于测序的读取,作者对4位数据寄存器进行了多轮计算,以及对数据的随机访问(选择性访问和擦除),证明了具有244个不同链交换的大型链位移级联(顺序和并行)可以使用M13噬菌体的自然发生DNA序列,而无需严格的序列设计,这有可能提高计算规模并降低成本。
PNAS 速递:DNA 存储数据的并行分子计算图2 多轮SIMD计算
该工作将DNA存储与DNA计算合并,为完全分子算法奠定了基础,用于并行操作存储在DNA中的数字信息。

编译|董佳欣

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