Loading AI tools
З Вікіпедії, вільної енциклопедії
ДНК-комп'ютер — обчислювальна система, що використовує обчислювальні можливості молекул ДНК. ДНК-комп'ютер передбачає використання величезної потужності паралельної обробки та ємності зберігання інформації ДНК для виконання складних обчислень.
| ДНК-комп'ютер | |
| З матеріалу | нуклеїнові кислоти |
|---|---|
Ця форма обчислень використовує здатність молекул ДНК зберігати величезні обсяги інформації у своїй структурі — 215 петабайт (215 мільйонів гігабайт) інформації може бути збережено лише в одному грамі ДНК.[1] Інформація закодована в послідовності нуклеотидів - аденіну (A), цитозину (C), гуаніну (G) і тиміну (T), які утворюють будівельні блоки ДНК. Маніпулюючи цими послідовностями за допомогою біохімічних реакцій, обчислення ДНК дозволяють представляти та обробляти дані дуже паралельним і масово розподіленим способом.
Однією з найвидатніших особливостей обчислення ДНК є його здатність до паралелізму, коли численні операції можуть виконуватися одночасно завдяки властивій природі молекул ДНК, що утворюють мільярди паралельних реакцій. Цей паралелізм може дозволити ДНК-комп’ютерам вирішувати складні обчислювальні проблеми в безпрецедентному масштабі та швидкості.
Крім того, ДНК-обчислення показали багатообіцяючі можливості для вирішення певних класів проблем, таких як оптимізація[2], криптографія[3] та розпізнавання образів[4][5]. Алгоритми в обчисленні ДНК використовують унікальні властивості ланцюгів ДНК, використовуючи їх здатність виконувати такі операції, як вирівнювання послідовностей, гібридизація та самозбірка для виконання обчислень.
Незважаючи на свій величезний потенціал, ДНК-обчислення все ще перебувають на стадії розвитку та стикаються з проблемами, пов’язаними з масштабованістю, рівнем помилок і практичним впровадженням. Дослідники продовжують досліджувати шляхи подолання цих перешкод і розкриття повного потенціалу ДНК як обчислювального субстрату. ДНК-комп'ютер є перспективною технологією в обчислювальній науці[en], пропонуючи зазирнути в майбутнє, де біологічні молекули рухатимуть наступне покоління обчислень, обіцяючи неперевершену обчислювальну потужність і можливості вирішення проблем.
В 1994 році Леонард Адлеман, професор університету Південної Каліфорнії, продемонстрував, що за допомогою пробірки з ДНК можна вельми ефектно розв'язати класичну комбінаторну «задачу комівояжера» (найкоротший маршрут обходу вершин графу). Класична комп'ютерна архітектура вимагає безліч обчислень з випробуванням кожного варіанту.
Метод ДНК дозволяє відразу згенерувати всі можливі варіанти розв'язків за допомогою відомих біохімічних реакцій. Потім можливо швидко відфільтрувати саме ту молекулу-нитку, в якій закодована потрібна відповідь. Проблеми, що виникають при цьому:
Біокомп'ютер Едлмана відшукував оптимальний маршрут обходу для 7 вершин графу. Але чим більше вершин графу, тим більше біокомп'ютеру вимагається ДНК-матеріалу. Було підраховано, що при масштабуванні методики Едлмана для розв'язку завдання обходу не 7 пунктів, а близько 200, вага ДНК для представлення всіх можливих розв'язків перевищить вагу нашої планети.
Скінченний біоавтомат Шапіро — технологія багатоцільового ДНК-комп'ютера, що розробляється ізраїльським професором Ехудом Шапіро (Ehud Shapiro) з Вейцмановського інституту. Його основою є вже відомі властивості біомолекул, таких як ферменти. Принцип дії ДНК-комп'ютера схожий на принцип дії теоретичного пристрою, відомого в математиці як «скінченний автомат» або машина Тюрінга.
У 2023 році в провідному науковому журналі Nature було опубліковане дослідження, в якому команда дослідників із Китаю розробила ДНК-інтегральну схему (DIC) із надзвичайною універсальністю, яка здатна формувати 100 мільярдів схем, кожна з яких здатна запускати власну програму. Це являє собою значний прогрес у обчисленнях ДНК, вирішуючи проблеми програмованості та масштабованості для обчислень загального призначення. DIC були сконструйовані з використанням програмованих вентильних матриць на основі ДНК (DPGA), і експерименти продемонстрували їх здатність розв’язувати математичні рівняння, та потенційно відкриває шлях для застосування в таких сферах, як діагностика захворювань. Крім того, дослідники досягли мінімального ослаблення сигналу, що стало вирішальним кроком до масштабованих та адаптованих обчислень ДНК.[6]
Також у 2023 році в науковому журналі Science Advances було представлено техніку замороження-відтавання для 20-120-кратного збільшення швидкості реакцій в ДНК-обчисленнях.[7]
Обчислення ДНК спирається на унікальні властивості молекул ДНК. Ці властивості включають здатність ДНК зберігати й обробляти величезні обсяги інформації паралельно, її високу щільність інформації та здатність виконувати операції на молекулярному рівні.
У ДНК-обчисленнях інформація представлена за допомогою ланцюгів ДНК. Чотири нуклеотидні основи — аденін (A), цитозин (C), гуанін (G) і тимін (T) — служать основними одиницями інформації. Обчислення здійснюється шляхом маніпулювання та комбінування цих ниток ДНК за допомогою біохімічних реакцій.
Ця техніка передбачає використання молекул ДНК, які можуть зв’язуватися з певними послідовностями ДНК і заміщати інші ланцюги передбачуваним чином. Це дозволяє реалізувати логічні ворота та прості обчислювальні процеси.[8]
ДНК-ферменти, є каталітичними молекулами, які можуть виконувати специфічні хімічні реакції з ДНК. Їх можна використовувати для проведення ферментативних обчислень і посилення сигналів у системах на основі ДНК.[9][10]
ДНК-оригамі передбачає згортання ланцюгів ДНК у певні форми та структури. Його використовували для створення складних ДНК-нанопристроїв, які можуть виконувати обчислення в молекулярному масштабі.[11][12][13]
Оригінальна техніка обчислення ДНК Адлемана передбачає кодування обчислювальної задачі в ланцюгах ДНК, виконання операцій над ланцюгами за допомогою біохімічних реакцій, а потім отримання рішення шляхом спостереження за отриманими моделями ДНК.[14]
Обчислення ДНК показало перспективу в кількох сферах, зокрема в наступних[15].
Обчислення ДНК було застосовано для вирішення проблем оптимізації, таких як задача комівояжера[16], розфарбовування графів і згортання білків. Величезний паралелізм і здатність зберігати інформацію роблять ДНК добре придатною для вирішення таких проблем.
Дослідження 2023 року стало вирішальним кроком до масштабованих та адаптованих обчислень ДНК.[6]
Методи шифрування на основі ДНК досліджувалися як потенційне рішення для безпечного зв’язку. Молекули ДНК можна використовувати для кодування та декодування інформації, забезпечуючи новий підхід до алгоритмів шифрування.[17][18][19][20]
ДНК має потенціал для зберігання величезних обсягів інформації в компактній формі. Дослідники розробили методи кодування та отримання цифрових даних у молекулах ДНК, що відкриває можливості для тривалого зберігання даних із високою щільністю.[21][22][23][24]
У статті 2023 року, опублікованій в Nature Communications, дослідники докладно описали метод захоплення двовимірних світлових візерунків у ДНК шляхом використання оптогенетичних схем для запису світла в ДНК, кодування просторових місць за допомогою штрих-кодування та отримання збережених зображень за допомогою високопродуктивного секвенування наступного покоління. Дослідники продемонстрували кодування кількох зображень у ДНК загальною довжиною 1152 біти, вибіркове отримання зображень, а також стійкість до висихання, тепла та ультрафіолетового випромінювання. Також дослідники продемонстрували успішне мультиплексування з використанням кількох довжин хвиль світла, захоплюючи 2 різні зображення одночасно за допомогою червоного та синього світла. Таким чином, дослідники створили «живу цифрову камеру», прокладаючи шлях, за їх словами, до інтеграції біологічних систем із цифровими пристроями.[25]
Стаття 2022 року, опублікована в Applied Science, представила нову концепцію створення біочіпів за допомогою біомолекулярних ДНК-комп’ютерів, підкреслюючи їхній потенціал у автоматизації процесів ПЛР. Запропонований підхід Queue-PCR означає нове застосування біомолекулярних комп’ютерів, пропонуючи можливості для автоматизації методів молекулярної генетики та пропонуючи інтеграцію методів машинного навчання для проектування біочіпів на основі унікальних нуклеотидних послідовностей.[26]
Незважаючи на те, що обчислення ДНК може бути перспективною технологією, необхідно вирішити кілька проблем, перш ніж його можна буде широко застосовувати. Ці виклики включають високу кількість помилок, пов’язаних з біохімічними реакціями, високу вартість синтезу та секвенування ДНК, а також складність масштабування систем на основі ДНК.
Майбутні дослідження ДНК-комп’ютерів спрямовані на подолання цих проблем і пошук нових застосувань. Прогрес у синтезі ДНК, технологіях секвенування та методах виправлення помилок є вирішальними для реалізації повного потенціалу обчислень ДНК.
 |
Це незавершена стаття про інформаційні технології. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її. |
 |
Це незавершена стаття з молекулярної біології. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її. |
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.
