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未来将用DNA做硬盘?DNA数据存储即将成为可能

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核心提示:  1862年,Gregor Mendel培育豌豆植物以研究遗传。快进100年至1962年,James Watson,Frances Crick和Maurice Wilkins 因发现D
  1862年,Gregor Mendel培育豌豆植物以研究遗传。快进100年至1962年,James Watson,Frances Crick和Maurice Wilkins 因发现DNA结构而获得诺贝尔奖。今天,这个领域的进步正在蔓延到最不可能的地方。
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未来将用DNA做硬盘?DNA数据存储即将成为可能
  
  当我们进入生物技术的世纪时,我们阅读,编写和编辑DNA的能力正在破坏从人类健康到制造的一切。下一次中断可能发生在数据存储领域。
  
  包括Facebook和亚马逊在内的科技巨头及其数百万用户每秒都会在互联网上生成数PB的数据。微软一直在悄悄地在后台工作,将这些信息存储在As,Ts,Cs和Gs中,而不是0和1。
  
  “考虑将可访问互联网上的所有信息压缩到鞋盒中,”微软首席研究员Karin Strauss说。“有了DNA数据存储,这是可能的。”
  
  施特劳斯正在与华盛顿大学计算机科学与工程系教授路易斯·塞兹合作,为数据存储和计算运用DNA。使用合成DNA分子,该团队成功存储了超过1千兆字节的可读信息,包括各种形式的媒体,如Project Gutenberg的前100本书,高清OK Go音乐视频和#MemoriesInDNA项目。
  
  DNA的信息密度非常显着 - 只需一克即可存储215PB或2.15亿千兆字节的数据。对于上下文,笔记本电脑中的平均硬盘容量只能容纳百万分之一。
  
  “我们在分子水平上对所有数据进行编码,使其尽可能小,并将其存储在可持续相当长一段时间且不会过时的介质中,如软盘,因为它与生命永恒相关,”施特劳斯说。 。
  
  用于读取和写入DNA的改进技术,包括可用于这些目的的DNA链长度的增加,促进了DNA中可能的数据存储量的快速增加。
  
  除了开创性的高密度数据存储之外,Ceze和Strauss还使用DNA在图像之间进行了相似性搜索,最近创建了第一个全自动,写入读取的DNA存储系统。
  
  施特劳斯说:“我们正试图通过系统的方法使计算机变得更好,这种方法可以找到很好的替代方案和解决方案。” “通过使用DNA促进的计算方法使其成为更具吸引力的数据存储选择,”Ceze补充道。“我们可以自由选择如何将位映射到DNA序列,在读取和编写DNA时创建冗余和高度容错。”
  
  这项技术如何运作?这简直太简单了。数据首先从0和1的代码转换为As,Ts,Cs和Gs。然后将该遗传密码合成为实际分子(在Twist Bioscience的帮助下为Microsoft Research-UW团队提供),并且“编码”过程完成。
  
  检索数据有点复杂。必须出现两个步骤 - “处理”和“解码”。模拟随机存取存储器(RAM),聚合酶链式反应(PCR,用于复制DNA的常用实验室协议)在序列的目标部分进行,然后复制,测序,解码和调整错误以检索原始数据。这种有针对性的方法是有效的,因为它只涉及所需的序列,而不是整个数据集。
  
  随着生物技术的进步,特别是高通量DNA测序和合成的改进,DNA数据存储的兴起,以前是科幻小说的内容。此外,由于这些生物编程人员控制着哪些材料进入他们的实验,并且他们的序列不需要精心设计以在生物体内发挥作用,因此与典型的生命科学实验相比,开销成本更低。然而,旅程并非没有障碍。尽管取得了显着进步,但使用DNA可能会变得缓慢且昂贵。仍需要进一步精简。
  
  “自动化是我们面临的最大挑战之一,”施特劳斯说。“很高兴我们的第一个概念验证将信息从位,DNA转换回位,以证明它是可能的,并且还显示了我们在自动化中的其他挑战,但是一些生物技术方面对于我们中的一些人,所以我们也在那里学到了很多东西。其他重大挑战是继续增加通量并降低DNA测序和合成的成本。为了让[我们]到达我们需要的地方,还有相当多的工程设计。“
  
  跨学科的微软和UW团队在不同的背景下看到了价值。“这是生物技术和计算的交叉点,这是非常令人兴奋的,”Ceze说。“这些地区一直在互相喂食。”
  
  “如果这项技术继续推进我们现在所看到的方式,”他说,“我认为可以想象,我们将在未来十年内将DNA存储视为一般公众的存档形式。”
  
  感谢Aishani Aatresh在本文中进一步研究和报告。Aishani是加利福尼亚州山景城圣弗朗西斯高中的资深人士,TEDx演讲者和活动总监,LancerHacks的联合创始人,以及Distributed Bio的研究员,开发计算免疫工程方法以产生优质抗体。
  
  免责声明:我是SynBioBeta的创始人,SynBioBeta是合成生物学行业的创新网络。我写的一些公司是SynBioBeta会议的赞助商
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