DNA 컴퓨팅

DNA computing
생체 적합성 컴퓨팅 디바이스:디옥시 리보 핵산 (유전자)

DNA 컴퓨팅은 기존의 전자 컴퓨팅 대신 DNA, 생화학 및 분자생물학 하드웨어를 사용하는 컴퓨팅의 새로운 분야입니다.이 분야의 연구 개발은 DNA 컴퓨팅의 이론, 실험 및 응용에 관한 것입니다.이 분야는 1994년 Len Adleman이 컴퓨팅 애플리케이션을 시연하면서 시작되었지만 현재는 스토리지 테크놀로지 [1][2][3]개발, 나노스케일 이미징 방식,[4][5][6] 합성 컨트롤러 및 [7][8][9][10]반응 네트워크 등 여러 가지 방법으로 확장되었습니다.

DNA 컴퓨팅과 분자 프로그래밍의 간단한 역사

서던 캘리포니아 대학의 레너드 애들먼은 1994년에 [11]이 분야를 처음 개발했습니다.애들먼은 7점 해밀턴 경로 문제를 해결한 계산의 한 형태로서 DNA의 개념 증명 사용을 증명했다.최초의 애들만 실험 이후, 진보가 일어났고 다양한 튜링 기계가 구성 [12][13]가능한 것으로 증명되었다.

그 이후로 그 분야는 몇 가지 방법으로 확장되었다.1995년, 초고밀도 때문에 엄청난 양의 데이터가 아주 작은 양의 DNA에 저장될 수 있다고 추측한 에릭 바움[14](Eric Baum)에 의해 DNA 기반 메모리에 대한 아이디어가 제안되었다.이는 DNA 컴퓨팅의 지평을 메모리 기술의 영역으로 확장시켰지만, 체외에서의 시연은 거의 10년 후에 이루어졌습니다.

DNA 컴퓨팅 분야는 렌 애들먼이 [15]시연하기 약 10년 전에 네드 시먼이 시작한 광범위한 DNA 나노과학 분야의 하위 분야로 분류할 수 있다.1980년대에 네드의 원래 아이디어는 결정학에서 응용하기 위해 상향식 DNA 자가조립을 사용하여 임의의 구조를 만드는 것이었다.그러나 2020년 현재 매우 정교한 구조 DNA 자가조립[16][17][18] 분야로 옮겨갔다.수 나노미터 높이에서 수 십 마이크로미터 크기까지 자체 조립된 구조가 2018년에 입증되었습니다.

1994년에, 교수님.시먼의 그룹은 작은 DNA 성분 세트를 사용하여 초기 DNA 격자 구조를 시연했다.애들먼에 의한 시연은 DNA 기반 컴퓨터의 가능성을 보여주었지만, 그래프 내의 노드 수가 증가함에 따라 애들먼의 구현에 필요한 DNA 구성요소의 수가 기하급수적으로 증가할 것이기 때문에 DNA 설계는 사소한 것이었다.그러므로, 컴퓨터 과학자들과 생화학자들은 작은 DNA 가닥 세트를 성장 시 임의의 계산을 수행하기 위해 타일로 사용하는 타일 조립체를 탐구하기 시작했다.90년대 후반에 이론적으로 연구된 다른 방법으로는 DNA 기반의 보안과 암호화,[19] DNA 시스템의 [20]계산 능력, DNA 메모리와 디스크,[21] 그리고 DNA 기반의 [22]로봇 공학 등이 있다.

2003년, 존 레이프의 그룹은 선 추종 로봇과 유사한 트랙을 따라 횡단하는 DNA 기반 보행기의 아이디어를 처음으로 시연했다.그들은 보행자의 에너지원으로 분자생물학을 이용했다.이 첫 번째 시연 이후, 다양한 DNA 기반 보행기가 시연되었습니다.

응용 프로그램, 예제 및 최근 개발

1994년 레너드 애들먼은 DNA 컴퓨터의 첫 프로토타입을 선보였다.TT-100은 100마이크로리터의 DNA 용액으로 채워진 시험관이었다.그는 유도된 해밀턴 경로 [23]문제의 예를 가까스로 풀었다.애들먼의 실험에서 해밀턴 경로 문제는 "여행 세일즈맨 문제"로 두드러지게 구현되었습니다.이 목적을 위해, 다른 DNA 조각들이 만들어졌는데, 각각의 조각들은 방문해야 하는 도시를 상징한다.이들 fragment는 모두 작성된 다른 fragment와 링크할 수 있습니다.이 DNA 조각들은 시험관에서 생성되어 혼합되었다.몇 초 안에, 작은 조각들이 서로 다른 이동 경로를 나타내며 더 큰 조각들을 형성합니다.화학반응을 통해 긴 경로를 나타내는 DNA 조각이 제거되었다.잔해가 문제의 해결책이지만, 전반적으로 그 실험은 일주일 동안 [24]지속되었다.그러나 현재의 기술적 제한으로 인해 결과를 평가할 수 없습니다.따라서 이 실험은 응용에 적합하지 않지만 그럼에도 불구하고 개념 증명입니다.

조합상의 문제

이러한 문제에 대한 첫 번째 결과는 Leonard Adleman에 의해 얻어졌습니다.

  • 1994년: 7개의 정상과 함께 해밀턴의 경로를 그래프로 푼다.
  • 2002년: 20개의 변수를 가진 3-SAT 문제뿐만 아니라 NP-완전 문제 해결.

틱택토 게임

2002년에 J. 맥도날드, D.스테파노비치와 M.Stojanovic은 [25]인간 플레이어와 틱택토 게임을 할 수 있는 DNA 컴퓨터를 만들었다.계산기는 게임의 9개의 사각형에 해당하는 9개의 빈으로 구성됩니다.각 빈은 기질 및 DNA 효소의 다양한 조합을 포함한다.기질 자체는 한쪽 끝에는 형광 화학기가, 다른 한쪽 끝에는 억제기기가 접목된 DNA 가닥으로 구성되어 있습니다.형광은 기질의 분자가 반으로 잘린 경우에만 활성화됩니다.DNA 효소는 논리적 기능을 시뮬레이션합니다.예를 들어, 논리 함수 AND를 재현하기 위해 두 가지 유형의 특정 DNA 가닥이 도입되면 이러한 DNA가 전개됩니다.

디폴트로는 컴퓨터는 중앙 사각형에서 먼저 재생된 것으로 간주됩니다.인간 플레이어는 재생될 수 있는 나머지 8개의 상자에 해당하는 8개의 다른 종류의 DNA 가닥으로 시작합니다.상자 번호 i를 플레이하기 위해 인간 플레이어는 입력 #i에 대응하는 스트랜드를 모든 빈에 붓는다.이 가닥들은 빈에 존재하는 특정 DNA 효소에 결합하고, 그 결과 빈 중 하나가 되어 기질에 결합하고 절단하는 DNA 효소의 변형을 일으킵니다.대응하는 빈이 형광색으로 되어, DNA 컴퓨터가 재생하고 있는 박스를 나타냅니다.DNA 효소는 실제 틱택토와 같이 인간이 달성할 수 있는 최선의 방법이 무승부라는 것을 확실히 하기 위해 상자들 사이에서 분할된다.

뉴럴 네트워크 기반 컴퓨팅

Caltech의 Kevin Cherry와 Lulu Qian은 손으로 쓴 100비트의 숫자를 인식할 수 있는 DNA 기반의 인공 신경망을 개발했다.그들은 다양한 농도 무게 분자로 대표되는 적절한 무게 세트를 컴퓨터에 미리 프로그래밍함으로써 이것을 달성하고 나중에 입력 DNA [26][27]가닥을 고정하는 시험관에 추가될 것이다.

현지화(캐시급) 컴퓨팅으로 속도 향상

DNA 컴퓨팅의 과제 중 하나는 속도입니다.기판인 DNA는 실리콘 기술이 사용할 수 없는 곳에서 사용할 수 있는 등 생물학적으로 호환성이 있지만 연산 속도는 여전히 매우 느리다.예를 들어 현장에서 벤치마크로 사용되는 제곱근 회선은 완료하는 [28]데 100시간이 넘게 걸렸습니다.외부 효소 소스를 가진 새로운 방법이 더 빠르고 더 콤팩트한 [29]회로를 보고하는 반면, Chatterjee 등은 국부적인 DNA [30]회로를 통해 연산 속도를 높이는 흥미로운 아이디어를 이 분야에서 입증했다.이 개념은 다른 [31]그룹에 의해 더 탐구되고 있다.이 아이디어는 원래 컴퓨터 아키텍처 분야에서 제안되었지만 이 분야에서도 채택되었습니다.컴퓨터 아키텍처에서 명령어가 순차적으로 실행되면 캐시에 로드되는 것은 현지화의 원리라고도 불리는 빠른 성능으로 이어질 수밖에 없다는 것은 매우 잘 알려져 있습니다.이는 고속 캐시 메모리의 명령어를 사용하면 메인 메모리의 안팎으로 스왑할 필요가 없기 때문에 속도가 느려질 수 있기 때문입니다.마찬가지로 국소적인 DNA 컴퓨팅에서 계산을 담당하는 DNA 가닥은 계산 게이트의 물리적 근접성을 확보하기 위해 기판과 같은 브레드보드 상에 고정된다.이러한 국소화된 DNA 컴퓨팅 기술은 잠재적으로 계산 시간을 몇 배나 단축하는 것으로 나타났습니다.

재생 가능(또는 가역 가능) DNA 컴퓨팅

DNA 컴퓨팅에 대한 후속 연구는 가역적인 DNA 컴퓨팅을 만들어냈고, 이 기술은 (예를 들어) PC에서 사용되는 실리콘 기반 컴퓨팅에 한 걸음 더 다가갔습니다.특히 Duke 대학의 John Reif와 그의 그룹은 컴퓨팅 DNA 복합체를 재사용하기 위한 두 가지 다른 기술을 제안했습니다.첫 번째 디자인은 dsDNA [32]게이트를 사용하고 두 번째 디자인은 DNA 헤어핀 복합체를 [33]사용합니다.두 설계 모두 몇 가지 문제(반응 누출 등)에 직면해 있지만, 이는 DNA 컴퓨팅 분야에서 큰 발전을 이룬 것으로 보입니다.다른 그룹도 게이트 재사용성 [34][35]문제에 대처하려고 했습니다.

스트랜드 치환 반응(SRD)을 사용하여 DNA 컴퓨팅과 가역 컴퓨팅 기술을 결합하여 DNA 컴퓨터에 가역 게이트와 회로를 구현하기 위한 가역적 제안이 "DNA 컴퓨터 상의 가역적 회로 합성 전략"에 제시되어 있습니다.본 논문은 또한 DNA 컴퓨터에서 n비트 가역 회로를 합성하기 위한 범용 가역 게이트 라이브러리(URGL)를 이전 방법보다 더 나은 평균 길이와 비용으로 제안한다.

방법들

DNA를 기반으로 컴퓨팅 장치를 만드는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 장단점이 있습니다.이들 대부분은 DNA 기반에서 디지털 로직과 관련된 기본 로직 게이트(AND, OR, NOT)를 구축합니다.다른 염기들 중 일부는 DNAzymes, 디옥시올리고뉴클레오티드, 효소, 그리고 발가락 교환을 포함한다.

스트랜드 치환 메커니즘

DNA 컴퓨팅과 분자 프로그래밍에서 가장 기본적인 작업은 가닥 치환 메커니즘입니다.현재 스트랜드 변위를 수행하는 두 가지 방법이 있습니다.

  • 토우홀드 매개 가닥 변위(TMSD)[28]
  • 중합효소 기반 가닥 치환(PSD)[7]

토우홀드 교환

단순한 가닥 치환 방식 외에도, DNA 컴퓨터는 발끝 [27]교환 개념을 사용하여 구성되었습니다.이 시스템에서 입력 DNA 가닥은 다른 DNA 분자의 끈적끈적한 끝, 즉 발끝에 결합되어 분자에서 다른 가닥 부분을 이동시킬 수 있습니다.이를 통해 AND, OR, NOT 게이트 및 신호 증폭기 등의 모듈러 논리 컴포넌트를 생성할 수 있으며, 이러한 컴포넌트는 임의의 대형 컴퓨터에 링크할 수 있습니다.이 종류의 DNA 컴퓨터는 효소나 [37]DNA의 화학적 능력을 필요로 하지 않는다.

화학반응망(CRN)

DNA 컴퓨팅용 풀스택은 기존의 컴퓨터 아키텍처와 매우 유사합니다.최고 레벨에서는 C와 같은 범용 프로그래밍 언어가 일련의 화학반응 네트워크(CRN)를 사용하여 표현된다.이 중간 표현은 도메인 수준의 DNA 설계로 변환되어 일련의 DNA 가닥을 사용하여 구현됩니다.2010년 에릭 윈프리의 그룹은 DNA가 임의의 화학 반응을 일으키기 위해 기질을 사용할 수 있다는 것을 보여주었다.CRN의 표현력은 튜링 [7][8][9][10]기계와 같기 때문에 이것은 생화학 제어기의 설계와 합성의 길을 열었다.이러한 제어제는 잠재적으로 호르몬 불균형을 방지하는 것과 같은 용도로 생체 내에서 사용될 수 있다.

DNA자임

촉매 DNA(디옥시리보자임 또는 DNAzyme)는 매칭 올리고뉴클레오티드와 같은 적절한 입력과 상호작용할 때 반응을 촉매한다.이러한 DNAzym은 실리콘의 디지털 로직과 유사한 논리 게이트를 구축하기 위해 사용됩니다.단, DNAzym은 일련의 스테이트먼트를 평가하기 위한 현재 구현이 없는 1, 2, 3 입력 게이트로 제한됩니다.

DNAzyme 논리 게이트는 일치하는 올리고뉴클레오티드에 결합하고 결합되어 있는 불소 생성 기질이 자유롭게 분해될 때 구조가 변화합니다.다른 물질을 사용할 수 있지만, 단일 분자 [38]한계에서도 검출이 매우 쉽기 때문에 대부분의 모델은 형광 기반 기질을 사용합니다.그런 다음 형광의 양을 측정하여 반응이 일어났는지 여부를 알 수 있습니다.변화된 DNAzyme은 "사용"되고, 더 이상의 반응을 일으킬 수 없습니다.이 때문에, 이러한 반응은 연속 교반 탱크 원자로와 같은 장치에서 발생하며, 여기서 오래된 생성물이 제거되고 새로운 분자가 추가된다.

일반적으로 사용되는 두 개의 DNA자임은 E6와 8-17로 이름 붙여진다.이것들은 임의의 [39]장소에서 기판을 절단할 수 있기 때문에 인기가 있습니다.Stojanovic과 MacDonald는 각각 MAYA[40] I과 MAYA[41] II 기계를 만들기 위해 E6 DNAzimes를 사용했습니다.Stojanovic은 또한 8-17 DNAzime를 [42]사용하여 논리 게이트를 시연했습니다.이러한 DNAzym은 논리 게이트를 구성하는 데 유용한 것으로 입증되었지만, Zn2+ 또는2+ Mn과 같은 금속 보조 인자의 필요성에 의해 제한되므로 생체 [38][43]내에서는 유용하지 않다.

스템 루프라고 불리는 디자인은 끝에 루프가 있는 단일 DNA 가닥으로 구성되어 있으며, DNA 조각이 루프 부분에 결합할 때 열리고 닫히는 동적 구조이다.이 효과는 여러 개의 논리 게이트를 생성하기 위해 이용되었습니다.이러한 로직 게이트는 [44]어느 정도 틱택토우를 재생할 수 있는 컴퓨터 MAYA I 및 MAYA II를 만드는 데 사용되어 왔습니다.

효소

효소에 기반한 DNA 컴퓨터는 보통 단순한 튜링 기계의 형태이다; 효소의 형태로 유사한 하드웨어가 있고 [45]DNA의 형태로 소프트웨어가 있다.

Benenson, Shapiro 및 동료들은 FokI[46] 효소를 사용한 DNA 컴퓨터를 시연하고 전립선암을 진단하고 반응하는 오토마타를 계속해서 보여주면서 연구를 확장했다: PPAP2B와 GSTP1의 유전자 발현과 PIM1과 [47]HPN의 과잉 발현.이들의 오토마타는 각 유전자의 발현을 한 번에 한 개씩 평가한 뒤 양성 진단을 통해 MDM2의 안티센스인 단일 가닥 DNA 분자([48]ssDNA)를 방출했다.음성 진단에서는 아무것도 하지 않는 대신 양성 진단 약물의 억제제를 방출하기로 결정했다.이 구현의 한계는 각 약물을 투여하기 위해 두 개의 개별 자동 장치가 필요하다는 것이다.약물이 나올 때까지의 모든 평가 과정은 완료하는 데 약 1시간이 걸렸다.이 방법은 FokI 효소뿐만 아니라 전이 분자도 존재해야 합니다.FokI 효소에 대한 요구 사항은 적어도 "고급 [49]유기체의 세포"에서의 사용을 위해 생체 내 적용을 제한한다.이 경우 '소프트웨어' 분자를 재사용할 수 있다는 점도 지적해야 한다.

알고리즘 자가 조립

표면에 Sierpinski 개스킷을 나타내는 DNA 어레이.자세한 내용을 보려면 이미지를 클릭하십시오.이미지: Rothemund et al., 2004.[50]
주요 기사: DNA 나노 테크놀로지: 알고리즘 자가 조립

DNA 나노 기술은 DNA 컴퓨팅의 관련 분야에 적용되어 왔다.DNA 타일은 Wang 타일 역할을 하도록 선택된 시퀀스로 여러 개의 끈적끈적한 끝을 포함하도록 설계할 수 있습니다.DX 어레이는 누구의 어셈블리가 XOR 연산을 코드하는지 입증되었습니다. 이를 통해 DNA 어레이는 Sierpinski 개스킷이라고 불리는 프랙탈을 생성하는 셀 오토마톤을 구현할 수 있습니다.이것은 연산이 DNA 어레이의 어셈블리에 통합될 수 있다는 것을 보여주며, 단순한 주기적 [50]어레이를 넘어 범위를 넓힐 수 있습니다.

기능

DNA 컴퓨팅은 병렬 컴퓨팅의 한 형태이다.[51] 왜냐하면 DNA의 많은 다른 분자를 이용하여 동시에 많은 다른 가능성을 시도하기 때문이다.특정한 특수한 문제에 있어서, DNA 컴퓨터는 지금까지 만들어진 어떤 컴퓨터보다 빠르고 작다.게다가, 특정한 수학적 계산은 DNA 컴퓨터에서 작동한다는 것이 입증되었다.

DNA 컴퓨팅은 계산 가능성 이론의 관점에서 새로운 기능을 제공하지 않습니다. 계산 가능성 이론의 연구는 다른 계산 모델을 사용하여 계산적으로 해결할 수 있습니다.예를 들어 문제 해결에 필요한 공간이 폰 노이만 기계에서 문제의 크기(EXPSPACE 문제)에 따라 기하급수적으로 증가하더라도 여전히 DNA 기계에서 문제의 크기와 함께 기하급수적으로 증가한다.매우 큰 EXPSPACE 문제의 경우, 필요한 DNA의 양이 너무 커서 실용적이지 않습니다.

대체 테크놀로지

IBM과 Caltech의 파트너십은 2009년에 [52]"DNA 칩" 생산을 목표로 설립되었습니다.Caltech 그룹은 이러한 핵산 기반의 집적회로의 제조에 임하고 있습니다.이 칩들 중 하나는 제곱근 [53]전체를 계산할 수 있습니다.컴파일러가 Perl로 작성되었습니다[54].

장점과 단점

DNA 컴퓨터의 느린 처리 속도(응답 시간은 밀리초가 아니라 분, 시간 또는 일 단위로 측정됨)는 많은 양의 병렬 연산을 수행할 수 있는 잠재력에 의해 보상됩니다.이것에 의해, 시스템은 단순한 계산과 같은 복잡한 계산의 시간을 필요로 합니다.이것은 수백만 또는 수십억 개의 분자들이 동시에 서로 상호작용한다는 사실에 의해 달성된다.하지만, 디지털 컴퓨터보다 DNA 컴퓨터가 제공하는 답을 분석하는 것이 훨씬 더 어렵다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Church, G. M.; Gao, Y.; Kosuri, S. (2012-08-16). "Next-Generation Digital Information Storage in DNA". Science. 337 (6102): 1628. Bibcode:2012Sci...337.1628C. doi:10.1126/science.1226355. ISSN 0036-8075. PMID 22903519. S2CID 934617.
  2. ^ Erlich, Yaniv; Zielinski, Dina (2017-03-02). "DNA Fountain enables a robust and efficient storage architecture". Science. 355 (6328): 950–954. Bibcode:2017Sci...355..950E. doi:10.1126/science.aaj2038. ISSN 0036-8075. PMID 28254941. S2CID 13470340.
  3. ^ Organick, Lee; Ang, Siena Dumas; Chen, Yuan-Jyue; Lopez, Randolph; Yekhanin, Sergey; Makarychev, Konstantin; Racz, Miklos Z.; Kamath, Govinda; Gopalan, Parikshit; Nguyen, Bichlien; Takahashi, Christopher N. (March 2018). "Random access in large-scale DNA data storage". Nature Biotechnology. 36 (3): 242–248. doi:10.1038/nbt.4079. ISSN 1546-1696. PMID 29457795. S2CID 205285821.
  4. ^ Shah, Shalin; Dubey, Abhishek K.; Reif, John (2019-04-10). "Programming Temporal DNA Barcodes for Single-Molecule Fingerprinting". Nano Letters. 19 (4): 2668–2673. Bibcode:2019NanoL..19.2668S. doi:10.1021/acs.nanolett.9b00590. ISSN 1530-6984. PMID 30896178. S2CID 84841635.
  5. ^ Sharonov, Alexey; Hochstrasser, Robin M. (2006-12-12). "Wide-field subdiffraction imaging by accumulated binding of diffusing probes". Proceedings of the National Academy of Sciences. 103 (50): 18911–18916. Bibcode:2006PNAS..10318911S. doi:10.1073/pnas.0609643104. ISSN 0027-8424. PMC 1748151. PMID 17142314.
  6. ^ Jungmann, Ralf; Avendaño, Maier S.; Dai, Mingjie; Woehrstein, Johannes B.; Agasti, Sarit S.; Feiger, Zachary; Rodal, Avital; Yin, Peng (May 2016). "Quantitative super-resolution imaging with qPAINT". Nature Methods. 13 (5): 439–442. doi:10.1038/nmeth.3804. ISSN 1548-7105. PMC 4941813. PMID 27018580.
  7. ^ a b c Shah, Shalin; Wee, Jasmine; Song, Tianqi; Ceze, Luis; Strauss, Karin; Chen, Yuan-Jyue; Reif, John (2020-05-04). "Using Strand Displacing Polymerase To Program Chemical Reaction Networks". Journal of the American Chemical Society. 142 (21): 9587–9593. doi:10.1021/jacs.0c02240. ISSN 0002-7863. PMID 32364723. S2CID 218504535.
  8. ^ a b Chen, Yuan-Jyue; Dalchau, Neil; Srinivas, Niranjan; Phillips, Andrew; Cardelli, Luca; Soloveichik, David; Seelig, Georg (October 2013). "Programmable chemical controllers made from DNA". Nature Nanotechnology. 8 (10): 755–762. Bibcode:2013NatNa...8..755C. doi:10.1038/nnano.2013.189. ISSN 1748-3395. PMC 4150546. PMID 24077029.
  9. ^ a b Srinivas, Niranjan; Parkin, James; Seelig, Georg; Winfree, Erik; Soloveichik, David (2017-12-15). "Enzyme-free nucleic acid dynamical systems". Science. 358 (6369): eaal2052. doi:10.1126/science.aal2052. ISSN 0036-8075. PMID 29242317.
  10. ^ a b Soloveichik, David; Seelig, Georg; Winfree, Erik (2010-03-23). "DNA as a universal substrate for chemical kinetics". Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (12): 5393–5398. Bibcode:2010PNAS..107.5393S. doi:10.1073/pnas.0909380107. ISSN 0027-8424. PMC 2851759. PMID 20203007.
  11. ^ Adleman, L. M. (1994). "Molecular computation of solutions to combinatorial problems". Science. 266 (5187): 1021–1024. Bibcode:1994Sci...266.1021A. CiteSeerX 10.1.1.54.2565. doi:10.1126/science.7973651. PMID 7973651. 최초의 DNA 컴퓨팅 페이퍼.유도된 해밀턴 경로 문제에 대한 해결책을 설명합니다.여기서도 입수 가능:CS1 maint:아카이브 카피 as title (링크)
  12. ^ Boneh, D.; Dunworth, C.; Lipton, R. J.; Sgall, J. Í. (1996). "On the computational power of DNA". Discrete Applied Mathematics. 71 (1–3): 79–94. doi:10.1016/S0166-218X(96)00058-3. : 부울 만족도 문제에 대한 해결책을 설명합니다.여기서도 입수 가능:CS1 maint:아카이브 카피 as title (링크)
  13. ^ Lila Kari; Greg Gloor; Sheng Yu (January 2000). "Using DNA to solve the Bounded Post Correspondence Problem". Theoretical Computer Science. 231 (2): 192–203. doi:10.1016/s0304-3975(99)00100-0. - 평균적인 NP-완전 문제인 제한적인 Post 대응 문제에 대한 해결책을 설명합니다.여기에서도 이용 가능 : [1]
  14. ^ Baum, E. B. (1995-04-28). "Building an associative memory vastly larger than the brain". Science. 268 (5210): 583–585. Bibcode:1995Sci...268..583B. doi:10.1126/science.7725109. ISSN 0036-8075. PMID 7725109.
  15. ^ Seeman, Nadrian C. (1982-11-21). "Nucleic acid junctions and lattices". Journal of Theoretical Biology. 99 (2): 237–247. Bibcode:1982JThBi..99..237S. doi:10.1016/0022-5193(82)90002-9. ISSN 0022-5193. PMID 6188926.
  16. ^ Tikhomirov, Grigory; Petersen, Philip; Qian, Lulu (December 2017). "Fractal assembly of micrometre-scale DNA origami arrays with arbitrary patterns". Nature. 552 (7683): 67–71. Bibcode:2017Natur.552...67T. doi:10.1038/nature24655. ISSN 1476-4687. PMID 29219965. S2CID 4455780.
  17. ^ Wagenbauer, Klaus F.; Sigl, Christian; Dietz, Hendrik (December 2017). "Gigadalton-scale shape-programmable DNA assemblies". Nature. 552 (7683): 78–83. Bibcode:2017Natur.552...78W. doi:10.1038/nature24651. ISSN 1476-4687. PMID 29219966. S2CID 205262182.
  18. ^ Ong, Luvena L.; Hanikel, Nikita; Yaghi, Omar K.; Grun, Casey; Strauss, Maximilian T.; Bron, Patrick; Lai-Kee-Him, Josephine; Schueder, Florian; Wang, Bei; Wang, Pengfei; Kishi, Jocelyn Y. (December 2017). "Programmable self-assembly of three-dimensional nanostructures from 10,000 unique components". Nature. 552 (7683): 72–77. Bibcode:2017Natur.552...72O. doi:10.1038/nature24648. ISSN 1476-4687. PMC 5786436. PMID 29219968.
  19. ^ Leier, André; Richter, Christoph; Banzhaf, Wolfgang; Rauhe, Hilmar (2000-06-01). "Cryptography with DNA binary strands". Biosystems. 57 (1): 13–22. doi:10.1016/S0303-2647(00)00083-6. ISSN 0303-2647. PMID 10963862.
  20. ^ Guarnieri, Frank; Fliss, Makiko; Bancroft, Carter (1996-07-12). "Making DNA Add". Science. 273 (5272): 220–223. Bibcode:1996Sci...273..220G. doi:10.1126/science.273.5272.220. ISSN 0036-8075. PMID 8662501. S2CID 6051207.
  21. ^ Bancroft, Carter; Bowler, Timothy; Bloom, Brian; Clelland, Catherine Taylor (2001-09-07). "Long-Term Storage of Information in DNA". Science. 293 (5536): 1763–1765. doi:10.1126/science.293.5536.1763c. ISSN 0036-8075. PMID 11556362. S2CID 34699434.
  22. ^ Yin, Peng; Yan, Hao; Daniell, Xiaoju G.; Turberfield, Andrew J.; Reif, John H. (2004). "A Unidirectional DNA Walker That Moves Autonomously along a Track". Angewandte Chemie International Edition. 43 (37): 4906–4911. doi:10.1002/anie.200460522. ISSN 1521-3773. PMID 15372637.
  23. ^ 브라이치, 라빈덜지트 S. 등"겔 기반 DNA 컴퓨터에서의 만족도 문제 해결." DNA 컴퓨팅.스프링거 베를린 하이델베르크, 2001년 27~42세
  24. ^ Adleman, Leonard M (1998). "Computing with DNA". Scientific American. 279 (2): 54–61. Bibcode:1998SciAm.279b..54A. doi:10.1038/scientificamerican0898-54.
  25. ^ [FR] - J. 맥도날드 D.스테파노비치 외 M스토야노비치, 데스 어셈블리 d'ADN rompus au jeu et au travail, Pour la Science, 375호, 2009년 1월, 페이지 68-75
  26. ^ Qian, Lulu; Winfree, Erik; Bruck, Jehoshua (July 2011). "Neural network computation with DNA strand displacement cascades". Nature. 475 (7356): 368–372. doi:10.1038/nature10262. ISSN 0028-0836. PMID 21776082. S2CID 1735584.
  27. ^ a b Cherry, Kevin M.; Qian, Lulu (2018-07-04). "Scaling up molecular pattern recognition with DNA-based winner-take-all neural networks". Nature. 559 (7714): 370–376. Bibcode:2018Natur.559..370C. doi:10.1038/s41586-018-0289-6. ISSN 0028-0836. PMID 29973727. S2CID 49566504.
  28. ^ a b Qian, L.; Winfree, E. (2011-06-02). "Scaling Up Digital Circuit Computation with DNA Strand Displacement Cascades". Science. 332 (6034): 1196–1201. Bibcode:2011Sci...332.1196Q. doi:10.1126/science.1200520. ISSN 0036-8075. PMID 21636773. S2CID 10053541.
  29. ^ Song, Tianqi; Eshra, Abeer; Shah, Shalin; Bui, Hieu; Fu, Daniel; Yang, Ming; Mokhtar, Reem; Reif, John (2019-09-23). "Fast and compact DNA logic circuits based on single-stranded gates using strand-displacing polymerase". Nature Nanotechnology. 14 (11): 1075–1081. Bibcode:2019NatNa..14.1075S. doi:10.1038/s41565-019-0544-5. ISSN 1748-3387. PMID 31548688. S2CID 202729100.
  30. ^ Chatterjee, Gourab; Dalchau, Neil; Muscat, Richard A.; Phillips, Andrew; Seelig, Georg (2017-07-24). "A spatially localized architecture for fast and modular DNA computing". Nature Nanotechnology. 12 (9): 920–927. Bibcode:2017NatNa..12..920C. doi:10.1038/nnano.2017.127. ISSN 1748-3387. PMID 28737747.
  31. ^ Bui, Hieu; Shah, Shalin; Mokhtar, Reem; Song, Tianqi; Garg, Sudhanshu; Reif, John (2018-01-25). "Localized DNA Hybridization Chain Reactions on DNA Origami". ACS Nano. 12 (2): 1146–1155. doi:10.1021/acsnano.7b06699. ISSN 1936-0851. PMID 29357217.
  32. ^ Garg, Sudhanshu; Shah, Shalin; Bui, Hieu; Song, Tianqi; Mokhtar, Reem; Reif, John (2018). "Renewable Time-Responsive DNA Circuits". Small. 14 (33): 1801470. doi:10.1002/smll.201801470. ISSN 1613-6829. PMID 30022600.
  33. ^ Eshra, A.; Shah, S.; Song, T.; Reif, J. (2019). "Renewable DNA hairpin-based logic circuits". IEEE Transactions on Nanotechnology. 18: 252–259. arXiv:1704.06371. Bibcode:2019ITNan..18..252E. doi:10.1109/TNANO.2019.2896189. ISSN 1536-125X. S2CID 5616325.
  34. ^ Song, Xin; Eshra, Abeer; Dwyer, Chris; Reif, John (2017-05-25). "Renewable DNA seesaw logic circuits enabled by photoregulation of toehold-mediated strand displacement". RSC Advances. 7 (45): 28130–28144. Bibcode:2017RSCAd...728130S. doi:10.1039/C7RA02607B. ISSN 2046-2069.
  35. ^ Goel, Ashish; Ibrahimi, Morteza (2009). Deaton, Russell; Suyama, Akira (eds.). "Renewable, Time-Responsive DNA Logic Gates for Scalable Digital Circuits". DNA Computing and Molecular Programming. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer. 5877: 67–77. doi:10.1007/978-3-642-10604-0_7. ISBN 978-3-642-10604-0.
  36. ^ Rofail, Mirna; Younes, Ahmed (July 2021). "Synthesis Strategy of Reversible Circuits on DNA Computers". Symmetry. 13 (7): 1242. Bibcode:2021Symm...13.1242R. doi:10.3390/sym13071242.
  37. ^ Seelig, G.; Soloveichik, D.; Zhang, D. Y.; Winfree, E. (8 December 2006). "Enzyme-free nucleic acid logic circuits" (PDF). Science. 314 (5805): 1585–1588. Bibcode:2006Sci...314.1585S. doi:10.1126/science.1132493. PMID 17158324. S2CID 10966324.
  38. ^ a b Weiss, S. (1999). "Fluorescence Spectroscopy of Single Biomolecules". Science. 283 (5408): 1676–1683. Bibcode:1999Sci...283.1676W. doi:10.1126/science.283.5408.1676. PMID 10073925. S2CID 9697423.. http://www.lps.ens.fr/ ~vincent / smb / PDF / weiss - 1 . PDF 。
  39. ^ Santoro, S. W.; Joyce, G. F. (1997). "A general purpose RNA-cleaving DNA enzyme". Proceedings of the National Academy of Sciences. 94 (9): 4262–4266. Bibcode:1997PNAS...94.4262S. doi:10.1073/pnas.94.9.4262. PMC 20710. PMID 9113977.. 여기에서도 이용 가능 : [2]
  40. ^ Stojanovic, M. N.; Stefanovic, D. (2003). "A deoxyribozyme-based molecular automaton". Nature Biotechnology. 21 (9): 1069–1074. doi:10.1038/nbt862. PMID 12923549. S2CID 184520.. 여기에서도 이용 가능 : [3]
  41. ^ MacDonald, J.; Li, Y.; Sutovic, M.; Lederman, H.; Pendri, K.; Lu, W.; Andrews, B. L.; Stefanovic, D.; Stojanovic, M. N. (2006). "Medium Scale Integration of Molecular Logic Gates in an Automaton". Nano Letters. 6 (11): 2598–2603. Bibcode:2006NanoL...6.2598M. doi:10.1021/nl0620684. PMID 17090098.. 여기에서도 이용 가능 : [4]
  42. ^ Stojanovic, M. N.; Mitchell, T. E.; Stefanovic, D. (2002). "Deoxyribozyme-Based Logic Gates". Journal of the American Chemical Society. 124 (14): 3555–3561. doi:10.1021/ja016756v. PMID 11929243.. [5]에서도 이용 가능합니다.
  43. ^ Cruz, R. P. G.; Withers, J. B.; Li, Y. (2004). "Dinucleotide Junction Cleavage Versatility of 8-17 Deoxyribozyme". Chemistry & Biology. 11 (1): 57–67. doi:10.1016/j.chembiol.2003.12.012. PMID 15112995.
  44. ^ Darko Stefanovic의 그룹, Molecular Logic Gates는 Wayback Machine에서 2010-06-18을 아카이브하고 MAYA II는 Wayback Machine에서 오토마톤을 플레이하는 2세대 Tic-tac-toe 2010-06-18을 아카이브했습니다.
  45. ^ Shapiro, Ehud (1999-12-07). "A Mechanical Turing Machine: Blueprint for a Biomolecular Computer". Interface Focus. Weizmann Institute of Science. 2 (4): 497–503. doi:10.1098/rsfs.2011.0118. PMC 3363030. PMID 22649583. Archived from the original on 2009-01-03. Retrieved 2009-08-13.
  46. ^ Benenson, Y.; Paz-Elizur, T.; Adar, R.; Keinan, E.; Livneh, Z.; Shapiro, E. (2001). "Programmable and autonomous computing machine made of biomolecules". Nature. 414 (6862): 430–434. Bibcode:2001Natur.414..430B. doi:10.1038/35106533. PMC 3838952. PMID 11719800.. 여기서도 입수 가능 :[ 6 ] 2012년 5월 10일 Wayback Machine에서 아카이브 완료
  47. ^ Benenson, Y.; Gil, B.; Ben-Dor, U.; Adar, R.; Shapiro, E. (2004). "An autonomous molecular computer for logical control of gene expression". Nature. 429 (6990): 423–429. Bibcode:2004Natur.429..423B. doi:10.1038/nature02551. PMC 3838955. PMID 15116117.·여기도 이용 가능 : 유전자 발현을 논리적으로 제어하는 자율 분자 컴퓨터
  48. ^ Bond, G. L.; Hu, W.; Levine, A. J. (2005). "MDM2 is a Central Node in the p53 Pathway: 12 Years and Counting". Current Cancer Drug Targets. 5 (1): 3–8. doi:10.2174/1568009053332627. PMID 15720184.
  49. ^ Kahan, M.; Gil, B.; Adar, R.; Shapiro, E. (2008). "Towards molecular computers that operate in a biological environment". Physica D: Nonlinear Phenomena. 237 (9): 1165–1172. Bibcode:2008PhyD..237.1165K. doi:10.1016/j.physd.2008.01.027.. 여기에서도 이용 가능 : [7]
  50. ^ a b Rothemund, P. W. K.; Papadakis, N.; Winfree, E. (2004). "Algorithmic Self-Assembly of DNA Sierpinski Triangles". PLOS Biology. 2 (12): e424. doi:10.1371/journal.pbio.0020424. PMC 534809. PMID 15583715.
  51. ^ Lewin, D. I. (2002). "DNA computing". Computing in Science & Engineering. 4 (3): 5–8. Bibcode:2002CSE.....4c...5L. doi:10.1109/5992.998634.
  52. ^ [8](Caltech 자체 기사) 2011년 10월 14일 Wayback Machine에 보관
  53. ^ DNA 가닥 치환 캐스케이드를 사용한 디지털 회로 계산 스케일업
  54. ^ [9] 온라인

추가 정보

  • Martyn Amos (June 2005). Theoretical and Experimental DNA Computation. Natural Computing Series. Springer. ISBN 978-3-540-65773-6. : 필드 전체를 커버하는 첫 번째 일반 텍스트.
  • Gheorge Paun, Grzegorz Rozenberg, 아르토 Salomaa(1998년 10월).DNA컴퓨팅-뉴 컴퓨팅 나타난 패러다임.Springer-Verlag.아이 에스비엔 978-3-540-64196-4.{{책을 인용하다.}}:CS1 maint:복수의 이름:— 그 책DNA-related 문제에 대한 소개로 시작한다 저자들(링크)목록, 생화학과 언어와 계산의 기초 이론, 그리고 DNA컴퓨팅의 고도의 수학 이론에 진전시키기 때문이다.

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