今天为大家介绍的是来自Stephen Mann, Chunhai Fan和Tom F. A. de Greef团队的一篇综述论文。DNA计算和DNA数据存储是新兴领域,它们为信息技术和诊断学解锁了新的可能性。这些方法利用DNA分子作为计算基质或存储介质,提供了纳米级的紧凑性,并能在非传统介质(包括水溶液、水包油微乳液和自组装的膜化隔室)中操作,这些都是超越传统基于硅的计算系统的应用。为了构建一个能够处理和存储分子信息的功能性DNA计算机,需要持续发展计算和数据存储的策略,并且桥接这两个领域之间的差距。
几年前,甚至研究人员也不愿使用DNA来存储数据,因为这看起来过于科幻,并没有任何实用价值。今天,我们可以使用正确的软件和生物化学模块扩展PostgreSQL,并在DNA上运行SQL。
---- 新智元报道 来源:MIT NEWS 编辑:LQ、小匀 【新智元导读】我们能把数据存储到DNA上吗?目前这项技术的主要瓶颈是,我们很难从所有文件中挑选出想要的特定文件。近日,麻省理工学院开发了一种检索DNA数据文件的新方法,或许能成为DNA存储数据的重要一步。 一个咖啡杯就能装下全世界? 有了DNA数据存储,这是可能的。 1988年,艺术家Joe Davis和哈佛大学研究人员合作,首次证明了DNA存储数字化数据的原理。 Davis通过明暗像素将代表35bits数据的符文符号图像表示为二进
这项来自瑞士苏黎世联邦理工学院和以色列Erlich Lab的神奇研究,首次将DNA作为信息存储工具,注入到了日常物品当中。
现代存储技术已经无法满足字节的海啸式增长,但是大自然也许已为这个难题提供了解决方案。
【新智元导读】在发表于《科学》(Science)的研究中,研究者 Yaniv Erlich 和 Dina Zielinski 描述了一种可以最大化 DNA 分子的数据存储能力的新编码技术。该系统能够在一克DNA中存储215PB(2.15亿GB),原则上可以将人类记录的所有数据存储在几辆卡车大小和重量的容器中。 人类面临着数据存储的难题:过去2年中产生的数据比之前人类历史产生的全部数据还要多。信息的洪流可能很快就会超过硬盘的承受力。现在好了,研究人员称,他们已经找到了一种新的方法来编码DNA中的数字数据,以
大家应该对记忆面包都不陌生,只要吃下印了课文内容的记忆面包,课文就记牢了,不仅能省下时间去玩,还能得到老师夸奖。
作者|王丢兜 来源|煎蛋网(http://jandan.net/) 相关主题文章,点击文字可阅读 DNA: 人类的终极U盘 想不到!居然利用DNA存储数据 云天明(《三体 III》中浪漫悲情男)为了给几千万年后的程心写信,不得不把信息刻在石头上,如果他有DNA存档技术,就不需要这么笨重的方法了。 一个研究团队成功演示了可以把数据存储在DNA里并经受长达2,000年存档衰变,证明我们可以寻求基于DNA的存储解决方案而不是几十年就损坏的传统硬盘来保存信息和数据。 探索用DNA作为归档存储设备的科研人员将在美国化
深圳华大生命科学研究院联合深圳国家基因库、首都师范大学、美国哈佛大学等多个研究团队,提出了一套DNA信息存储专用的比特-碱基编解码系统,研究通过编码学的理论推导以及不同数据类型文件的模拟编码,证明了该系统在保证信息密度的前提下,在数据恢复稳定性方面体现显著的性能提升(存储数据的平均恢复率较DNA喷泉码现有水平提升近两个数量级)。该成果在2022年4月25日以封面文章的形式发表于Nature系列子刊Nature Computational Science,以下是第一作者平质博士详细解读。
摘自:煎蛋 网站:jandan.net 即使最终有一天人类从地球上消失,他们所创造出来的东西也可能暂时不会。但是,服务器,硬盘,闪存和磁盘最终会降解(和图书馆的纸质书籍一样)。不过瑞士联邦理工学院的一群研究员们发现,可以将数据写入DNA,也就是生物的基因信息中并将其储存起来,用这种方式可以将信息保存千年之久。 根据《新科学家》杂志报道,1克DNA理论上携带有455艾字节(Exabyte,EB)的数据。1EB等于10亿GB,而1000EB等于1ZB。云计算公司EMC估计2011年全球数据总额也只有1.8Z
欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “医疗大数据”专栏诚招:如果您是专业人士并愿意与大家分享,请后台留言,附自我介绍及微信ID,加
瑞士苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 的研究人员公布了一种将基因编码的数字数据混合到普通制造材料中的方法。他们与一位以色列科学家合作实施了这个项目。
瑞典苏黎世联邦大学(ETH Zurichat)的研究人员推出了一种将基因编码的数字数据混合到普通制造材料中的方法。他们与一位以色列科学家合作实施了该项目。
新加坡国立大学的研究团队成功将图像投影到DNA上并进行了存储,分辨率达到了96像素。
布朗大学的Eamonn Kennedy等人的最新研究发现:不止DNA大分子能在有限的体积里存储大量信息,糖、氨基酸等代谢小分子也能用来存储信息。
将视频存进细胞中?听起来很像黑科技,但早在五年前就有团队成功在DNA中存储文字和图片。DNA记录以其存储密度大、保存时间长等优点,成为一项热门技术,但目前也存在合成成本高,且不能随时存取的缺点。 但此
前言 现代存储技术已经无法满足字节的海啸式增长,但是大自然也许已为这个难题提供了解决方案。 对尼克•高德曼(Nick Goldman)而言,用DNA来编码数据始于一个玩笑。 那是2011年的2月16日,星期三。高德曼正在德国汉堡的一个酒店里,与几个生物信息学家讨论如何解决铺天盖地而来的海量基因组序列以及其他数据的存储难题。他记得科学家们差不多要被传统计算技术的所耗费用和局限性难倒时,他们开始对其他方案开起了玩笑。“我们想,会有什么能阻止我们用DNA来存储信息呢?” 这时,笑声停下来。“那是灵光一现的时刻
来自苏黎世联邦理工学院的罗伯特⋅格拉斯(Robert Grass)教授与以色列科学家亚尼夫·埃利希(Yaniv Erlich)合作,发明了一种类似DNA的信息存储方式,可以将大量信息巧妙地隐藏在非生命物体中。
4月28日,据雅虎金融报道,微软正式宣布,为探索用DNA分子存储数据的方法,他们从一家生物科技公司购买1000万个DNA长寡核苷酸分子。这种技术究竟有什么神奇之处,竟让微软付出那么多精力?因为DNA具
本篇来自Stanfordcompression workshop2019论坛系列讲座,演讲者是来自斯坦福的Hanlee Ji。
ECC编码和解码策略已被广泛应用在信息通讯和存储等其它领域中。 近日,北京大学黄岩谊教授课题组在DNA测序方法的研究上取得重要突破,该团队在此前荧光发生测序技术基础上发展了一种全新概念的测序方法——纠错编码(简称ECC)测序法。据了解,ECC测序法采取一种独特的边合成边测序(SBS)策略,利用多轮测序过程中产生的简并序列间的信息冗余,大幅度增加了测序精度。 其中,DNA测序是指分析特定DNA片段的碱基序列,也就是腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、胞嘧啶(C)与鸟嘌呤的(G)排列方式。值得注意的是,快速的DNA测
华盛顿大学研究团队:未来生物医学将与计算机安全同气连枝。 近日,华盛顿大学研究团队围绕DNA序列转录与分析的基础安全设施进行了研究与分析,发现了世界各地实验室使用的开源软件的基本漏洞,提出需要重视DNA测序安全问题。 经过近十年来的发展,DNA序列分析所需的成本和时间已经大幅降低,其中测序一组基因的成本已经降低到原来的十万分之一。对此,研究人员表示,这种改进速度之快源于现如今的DNA分析技术大多采用大规模的并行处理。 目前,现有的测序技术已经可以实现同时对数亿个DNA序列进行排序。在DNA 测序过程中,需要
输入m个长度为n的DNA序列,求一个DNA序列,到所有序列的总Hamming距离尽量小。
新智元 AI DAILY 1 谷歌收购流媒体公司Anvato,打造OTT业务 谷歌今天宣布收购流媒体及货币化平台Anvato。Anvato是一家兼具视频编码、编辑、出版、及跨平台分发的流媒体平台。该
用过单片机的朋友都知道,单片机芯片内部都有一串序列号,比如STM32,称之为Unique device ID,是一个96Bit的只读数据。
目前,在对象存储领有很多的使用场景。通常来说,支持AWS的S3协议,就可以把它归类于对象存储。对象存储还有一些特征,比如没有目录数的结构,所以理论上可以存储无限量的对象或者是文件,而且性能不会有太大的降低。
美国华盛顿大学的科学家开发了一种生物恶意软件,并称之为第一次“基于DNA的电脑系统入侵行动”。在号称是首次利用DNA成功入侵电脑软件的实验中,研究人员将恶意软件植入了一个遗传分子,使之可以控制一台用于
在Solidity[3](用于以太坊智能合约的编程语言)中,你拥有“内存(memory)”(想像计算机上的RAM)和“存储(storage)”(想像硬盘驱动器)。两者均以32字节的块为操作单位(一个字节大约是一个字母)。在Solidity 中,内存价格便宜(存储或更新值仅需要 3 gas)。存储很昂贵(存储新的值需要20,000 gas,更新值需要 5000 gas)。
在NGS飞速发展的时代,有大量研究通过GSWA的方法,阐述了SNP于疾病之间的关联; 也有学者利用WGBS,RRBS, 甲基化芯片等方式研究DNA甲基化与疾病之间的关系。不过是对于SNP和DNA甲基化,都有许多独立的数据库存储和整理相关信息,但是却缺乏公开的整合了SNP和DNA甲基化等多组学数据的数据库。
SnapGene是一款广泛应用于分子生物学研究的软件工具,能够帮助科学家高效地进行DNA序列设计、模拟和分析。除了基本的DNA序列编辑功能外,SnapGene还具有许多其他的独特功能,下面将介绍几个典型的例子。
所有 DNA 都由一系列缩写为 A,C,G 和 T 的核苷酸组成,例如:“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时,识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。 编写一个函数来查找目标子串,目标子串的长度为 10,且在 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。 示例: 输入:s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出:["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"] 解法相当简单: 1 开两个set集合 然后存储字符串 2 字符串
其中meta存储着vcf的头文件,而fix存储在vcf的固定列,gt存储在样本基因型信息。
Brian Burke, Research VP, Yefim Natis, Distinguished VP Analyst, Avivah Litan, Distinguished VP Analyst, Nick Heudecker, VP Analyst, Svetlana Sicular, VP Analyst, Sylvain Fabre, Senior Director Analyst.
谁能想到,让我们记住那些美好童年回忆和复杂的数学公式的竟然是一种类似于"发炎"的过程和 DNA 损伤吗?顶尖期刊 Nature 上最近发表的一项研究表明,长期记忆储存依赖于"大脑炎症"和 DNA 损伤。是的,你没有看错!这种应对逆境的生物反应正是锻造我们记忆力的关键工具。这两个看似不合群的角色——神经"发炎"和 DNA 损伤是如何共同塑造我们的长期记忆存储的呢?快来随小 M 一起来看看吧~
11 月 5 日,之江实验室主办的首届生物计算国际学术会议在实验室南湖总部成功举行。会上,之江实验室发起并正式启动生物计算国际合作科学计划(BioBit Program),携手伦敦大学、华盛顿大学、以色列理工学院等国际顶尖科研力量,共同开展生物计算创新探索研究,赋能生命健康、新材料、环境等多领域发展。
transcription factors表示转录因子的名称,对应的基因,家族,序列等基本信息,DNA motifs代表该转录因子结合区域的保守模式,DNA binding sites代表该转录因子实际的结合区域,target genes代表转录因子调控的靶基因。
基因突变数据大家应该很熟悉,作为突变信息的存储文件VCF文件,记录了突变的位点以及对应的突变信息。文件分为三个部分 ‘#’号开头行——meta, 非#号开头行分为fix和gt两个部分。fix部分存储vcf文件中非#号开头行的前7列,分别是染色体编号、碱基位置、ID、参考碱基、变异碱基、质量值、是否过滤;gt 部分存储两部分内容format、样本基因型。今天给大家介绍下在R语言中处理vcf文件的包vcfR。首先看下包的安装:
上周,新智元报道了DNA数据存储的新闻,不仅16G的维基百科能够存储到一个DNA分子上,就连存储全球的数据也只需要1kg DNA。
人的DNA链全部展开大约有2m,需要折叠为染色质结构才可以存储到放到细胞核中。染色质的基本结构单位是核小体(由组蛋白组成),核小体再折叠最终形成高度压缩的染色质结构。一般真核生物是这种方式来存储遗传信息。
DNA 甲基化 (DNAm) 作为表观基因组学的一个重要分支,为转录调控提供了重要的依据,其中包括基因组印记、早期胚胎发育和癌症进展。尽管大量全基因组亚硫酸氢盐测序 (WGBS) 在绘制跨组织类型的 DNA 甲基化组图谱方面做出了巨大努力,但它在解释细胞异质性和理解特定生物学状态下的发育动态方面仍然存在一定的不足。另外,许多情况下(如哺乳动物早期胚胎发生),比较难获得大量细胞。目前开发的单细胞水平DNA甲基化策略包括:scRRBS和 scBS-seq,以及多组学方法,如 scTrioSeq2和 scM&T-seq。
SnapGene是一款专业的分子生物学软件,而且它是为了帮助学生、研究人员和制药公司设计、模拟和分析分子克隆实验而开发的。这个软件包含了各种功能,包括PCR、酶切、质粒、载体构建和电泳等等,在数据管理、编辑和共享方面具有很高的性价比。SnapGene通过可视化的方式帮助用户更好地理解和分析分子构造。
题目描述很简单 有n和DNA序列,求出他们中公共前缀长度和有相同公共前缀DNA序列乘积的最大值。
DNA 序列在分子生物学和医药研究中有着广泛的应用,比如基因溯源、物种鉴定、疾病诊断等。如果结合正在兴起的基因大数据,采取大量的样本,那么通常实验结果更具说服力,也能够更有效地投入现实应用。
写下来的纸张会被焚毁,电脑可能会被黑,DVD可能会无法读取。威胁无处不在,从简单的一盆水到复杂的网络攻击,都有可能让我们的记录化为乌有。
Oracle是否适合存储大量的非结构化数据?典型的成功案例是怎样的? 前一段就有朋友向我咨询这样的问题,就 Oracle存储大对象(LOB)的能力、性能和成功案例,我咨询了 Oracle ,提供了一个成功案例在此分享给大家。 英国桑格研究院(Wellcome Trust Sanger Institute)是世界上最重要的生物技术研发中心之一,同时也是将基因研究转化为商业用途的重要基地,目前人类基因研究项目正在该研究院进行。 桑格研究院使用 Oracle 数据库 LOB 形式存储生物基因信息,最新数据是存储
Squidpy: a scalable framework for spatial omics analysis 论文摘要:
我们对字符串都很熟悉,那么面对大量的测序序列字符串,我们如何对其进行处理分析,获得最终的结果。在R语言中有学者专门针对字符串的处理开发了对应的包,命名为Biostrings。
最近几个月,我们发现使用恶意Microsoft Excel 加载项(XLL) 文件感染系统的恶意软件活动有所增加。这种技术在 MITRE ATT&CK 中被跟踪为T1137.006。此类加载项背后的想法是它们包含高性能函数,并且可以通过应用程序编程接口 (API) 从 Excel 工作表中调用。与 Visual Basic for Applications (VBA) 等其他脚本接口相比,此功能使用户能够更强大地扩展 Excel 的功能,因为它支持更多功能,例如多线程。但是,攻击者也可以利用这些功能来实现恶意目标。
北京时间6月6日早间消息,消费级家谱网站MyHeritage宣布,与该公司的9200万个帐户相关的电子邮件地址和密码信息被黑客窃取。
All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA. Write a function to find all the 10-letter-long sequences (s
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云