DNA計算，是指基於大量DNA分子自然的並行操作及生化處理技術，通過產生類似於某種數學過程的一種組合結果並對其進行抽取和檢測來完成問題求解的過程。
基本介紹
- 中文名：DNA計算
- 外文名：DNA Computing
- 創始人：萊昂那多·阿德萊曼
發展,數學機理,研究內容,優點,存在問題,
發展
DNA計算是伴隨著分子生物學的興起和發展而出現的。1994年，美國加利福尼亞大學的Adleman博士在《科學》期刊上首次發表了關於DNA分子生物計算方法的開創性文章，他通過生化方法求解了7個頂點的哈密頓迴路問題，顯示了用DNA進行特定目的計算的可行性，其新穎性不僅僅在於算法，也不僅僅在於速度，而在於採用了迄今為止還沒有作為計算機硬體的生物技術來實現。這篇文章引起了許多學者尤其是計算機科學家的興趣，隨後，Lipton等學者也很快地提出了基於DNA模型的DNA算法，近年來該領域更是吸引了眾多學者的目光。
目前DNA計算研究已涉及許多方面，如DNA計算的能力、模型和算法等。最近也有學者開始將DNA計算與遺傳算法、神經網路、模糊系統和混沌系統等智慧型計算方法相結合。DNA計算的許多研究等待著各個學科的合作研究，如生物學、化學、計算機科學、數學和工程等，目前許多領域的科學家正在協調合作將這一理想變為現實。
數學機理
儘管生物和數學有各自的複雜性，但近年來，由生物學和數學這兩大領域交叉得到了一個跨學科的領域——數學生物學。數學手段可用於研究生物學，生物學工具也可用來解答數學問題。Adleman實驗即是利用生物學工具得出了一個數學問題的解。從這個例子中可看出，生物數學的思想包含著兩個過程：
①生物體所具有的複雜結構實際上是編碼在DNA序列中的原始信息經過一些簡單的處理後得到的，或者說，經過一系列DNA簡單操作可得出一個複雜的結果；
②求一個含變數w的可計算函式的值也可以通過求一系列含變數w的簡單函式的複合來實現，即通過對w運用簡單的函式關係可獲得對w的複雜函式f(W)的結果。
從DNA計算的原理和一些生物操作工具來看，與數學操作非常類似。單股DNA可看作由4種不同符號A、T、C和G組成的串，就像電子計算機中編碼“0”和“1”一樣，可表示成4字母的集合
={A，G，C，T}來解碼信息。DNA串可作為解碼信息，在DNA序列上可執行一些簡單操作，這些操作是通過大量能處理一些基本任務的酶來完成的。也就是說，酶可看作模擬在DNA序列上簡單的計算。不同的酶用於不同的運算元，如限制核心酸酶可作為分離運算元，能夠識別特定的DNA短序列，即限制位。任何一個在其序列中包含限制位的雙鏈DNA，在限制位處被酶切斷。DNA連線酶可作為綁結運算元，將一條DNA鏈的末端連線到另外一條DNA鏈。DNA聚合酶有一些功能，包括可作為複製運算元複製DNA。複製反應需要一個單鏈的嚮導DNA，即模板DNA，和一個稍短的被稱為引物的寡聚核苷酸，且與模板相連。在這些條件下，DNA聚合酶對DNA的合成有催化作用，是通過在引物的末端連續不斷地添加核苷酸來實現的。外核酸酶可作為刪除運算元等。從DNA計算和數學之間的聯繫可以說明，數學作為自然科學的桂冠也許與自然發展的最高形式——生命本身就有著天然的聯繫。
研究內容
DNA計算的研究屬於生物學、遺傳學、化學、數學、物理、計算機科學、控制論和智慧型科學等學科的交叉領域。其研究內容很深，涉及的範圍很廣。目前，DNA計算的研究內容主要集中在以下幾個方面。
(1)DNA計算的生物工具和算法實現技術
(2)DNA計算的模型 主要考慮各種DNA計算的理論模型，討論它們的計算能力和數學實現等。
(3)DNA計算機的基本計算 主要研究DNA的布爾電路運算、數字DNA、算術運算、分子乘、分子編程和套用等方面。
(4)DNA計算與軟計算的集成 基於DNA機理，闡述DNA計算與軟計算集成的技術和方法，主要有面向智慧型系統的人工DNA模型、基於DNA機理的智慧型系統和基於人工DNA模型的計算智慧型理論及其套用方法，並將其套用於智慧型系統的線上學習、最佳化和控制。
(5)DNA智慧型計算機 國外許多學者認為，DNA計算的研究為人類研製分子計算機奠定基礎。基於DNA計算的智慧型系統將會架設DNA計算與智慧型系統研究的橋樑，在DNA智慧型計算機等相關研究中起一些墊腳石作用。DNA計算與軟計算的集成，將為DNA智慧型計算機提供一條很好的實現途徑。DNA智慧型計算機可徹底解決現有計算機所無法實現的智慧型運算功能。
優點
首先，DNA計算機與電子計算機相比，最大的優勢在於它的並行計算能力。不論是DNA計算機還是電子計算機，其運算速度都是取決於兩個因素：①它的並行處理能力；②單位時間內的運算步驟。DNA計算機具有巨大的並行處理能力。目前最快的巨型機每秒能執行
次操作。而在Adleman的初始實驗中，通過適當估計，DNA串的並行運算元目可達。許多研究者認為，用當前技術
～
個DNA串的並行操作是可以達到的。對DNA計算來說，每一步獨立操作的實現(如提取DNA鏈)，都要花費幾分鐘甚至幾小時。與每秒可以執行萬億次操作的超級計算機比較，DNA計算每一步花費的時間，看起來不能令人信服。雖然DNA計算的每個操作本身與電子計算的實現相比非常緩慢，然而，DNA計算真正的能力在於其固有的並行機制。每步操作不是在一條DNA鏈上進行的，而是在許多條DNA鏈上同步進行的，DNA反應的巨大並行性足以補償當前巨型機或更強的計算要求。
其次，DNA計算有很高的能量效率和存貯容量。電子計算機操作過程效率非常低，計算機浪費了它們產生的許多熱能量。巨型機執行10^9次操作需要1焦耳能量，而用於實現DNA計算操作的酶，是在進化中產生的，具有很高的能量效率，1焦耳的能量足以執行次2×10^19次操作。另外，DNA分子允許非常高的信息存貯密度1位/nm3，而當前錄像帶的信息存貯密度僅為1位/12^12nm3。此外，嘗試開發實際的DNA計算能促進生物學和生物化學獲得更靈活的操作和更可靠的技術。
存在問題
實際設計一台DNA計算機的障礙主要來自於兩個方面。
(1)物理上 處理大規模系統和複製時的誤差。誤差來自於幾個方面．如DNA串在傳輸中會物理丟失、DNA並不總是像我們期望的那樣工作(如基對之間的綁結等)。另外，DNA計算框架用生物學和生物技術的PcR操作來實現，PcR擴增是一種循環過程，其可靠性只有95%。理論上，每次PCR循環中，不僅前一循環後已帶有錯誤鹼基的拷貝數量會加倍，而且還會產生新的錯誤拷貝。隨著循環次數的增加，DNA雙鏈中不含任何錯誤鹼基的拷貝比例在產物中會越來越小。研究者們現在已意識到這些誤差問題，並正考慮許多激動人心的補償措施，如仔細編碼能使DNA更好地工作、用其他技術進行操作、考慮最優的反應環境、用重複元件和實驗來增加可靠性、用其他巨觀分子，如RNA或DNA合成的變形作為信息載體等。
(2)邏輯上 適應廣泛種類計算問題的多用性和有效性。對於各種計算問題，怎樣尋找一種直接的翻譯方式，變換成DNA計算系統，也即DNA生物化學反應的運算途徑，以至鑑別和輸出最優解技術路線，使得DNA計算機適應廣闊的計算問題，並具實用性。雖然DNA計算機被證明是通用計算機，但DNA計算機在所有實際套用中不可能替代電子計算機。最佳的方案是高度並行任務用DNA計算機來實現，而固有的串列工作仍應由電子計算機完成。
雖然目前DNA計算機與發展了半個多世紀的電子計算機相比，確實是相形見絀。但是．分子計算的觀念拓寬了人們對自然計算現象的理解，尤其是對生物學中的基本算法的理解。同時，分子計算觀念的提出向眾多領域提出了挑戰。對於生物學和化學，在於理解細胞和分子機制，使它們有益於作為分子算法的基礎。對於計算機科學和數學，在於尋找適當的問題和有效的分子算法去解決它們。對於物理學和工程學，在於構建大規模的可信的分子計算機。
