浅谈生物计算机

1、.浅谈生物计算机0 引言在摩尔定律的指 导下，电子计算机一直向前 发展着，为人类社会的生 产生活做出了不可磨 灭的贡献。然而，当前，计算机的发展却陷入了困境之中：一是工艺制作已臻于极限， 在当前工 艺下由于集成度和散 热问题的限制，计算机运算速度难以较大提高；二是沿用 图灵模型而制作的 电子计算机在某些方面表 现不足，例如语言翻译、视觉辨析。而生物 计算机，作为仿生计算机，可以极大的 发挥并行处理的优势，大幅度的提升 计算机的运算能力。自上世纪八十年代以来，许多国家在研制第五代 计算机的时候便已经发现了传统电子计算机的不足。因此，世界上 发达国家如美国、日本、俄 罗斯等都争先恐后地进行研制开

2、发第六代计算机生物计算机。1 发展历史1948 年，现代电子计算机技术的奠基者之一， 冯 ?诺依曼提出了关于“自 动复制机器”的 设想。他认识到一个能 够自我繁殖的系 统应当具备两个基本的功能复制和传递；1953 年，詹姆斯 ?沃森和弗朗西斯 ?克里克 发现了 DNA的双螺旋 结构，科学家们意识到生物的 遗传物质具备冯 ?诺依曼所提出的两个要求。1959 年，诺贝尔奖获 得者费曼提出利用分子尺度研制计算机。20 世纪 70 年代以来，科学家 们发现 DNA处在不同状 态下，可产生信息有无的变化。生物元件可以 实现逻辑电 路中的 0 与 1、晶体管的通 导或截止、电压的高或低、脉冲信号的有或无，

3、并提出利用生物芯片构造新一代的集成电路。上世纪九十年代， 计算机科学家 伦纳德?阿德曼意 识到，互补的碱基和聚合酶的这种工作模式可以用来 计算，能够用来构建 计算机。1994 年，阿德曼提出了用 DNA计算的方式解决 汉密尔顿路径问题，虽然阿德曼的 DNA计算方法在 寻找正确答案 时遇到了阻碍，搜寻效率低下，但是它却 证明了 DNA计算的可行性，显示了利用 DNA解决一类难于或不可能利用 传统计算方法解决的 问题的可行性，展示了 DNA作为一种数据 结构的独特作用。阿德曼的成功，掀起了 DNA计算的热潮。1997 年，美国的安尼麦史 ?雷和荻原光德用 DNA分子实现了计算机的基本器件逻辑门，为

4、生物计算机的研究 迈开了新的一步。21 世纪，科学家 们开始构建 计算机模型， 试图创造出自动化，实用化， 规模化的大型 DNA计算机模型。2 基本原理DNA很像计算机的硬 盘，通过四种碱基不同 顺序的编码，存储了生物所有的遗传信息。这也就意味着， 我们可以使用四种碱基的 组合来编码信息，并对其进行运算操作。 DNA由 G（鸟嘌呤）、T（胸腺嘧啶）、A（腺嘌呤）、C（胞嘧啶）四.种碱基构成，共同构成了相互 缠绕的双链阶梯状的双螺旋 结构。如果一条 单链上某个位置的碱基是腺 嘌呤 A 的话，另一条单链的对应位置上则必然是胸腺 嘧啶 T；鸟嘌呤 G和胞嘧啶 C 也存在同 样的对应关系。核苷酸 A、

5、T、C 和 G可以粘合在一起，形成核苷酸 对 。因此每个 DNA序列都具有一个天然的 补序列。例如，如果序列 S 为 ATTACGTCG，那么其 补序列 S 为 TAATGCAGC。S 和 S 将混合在一起（或 杂交）形成双 链 DNA。生物计算机的运行 过程为接受输入的生物分子信息并在 处理之后 输出与生物分子有关的数据。 通俗的说，就是以数种 酶为计算机的“硬件”，其中用以 ATP 为动力的蛋白 质作为“电子”，DNA作为“ 软件”，输入与输出的“数据” 都是 DNA 链。将溶有 这些成分的溶液恰当的 进行混合，就可以使其自 动的发生反应，进行“运算”。作 为“硬件”的 酶和做为 “软件”

6、的 DNA能与输入的“数据” DNA发生反应，对后者进行切割和 连接，最终生成新的 DNA输出“数据”。同时通过某些生物技 术处理反应后的溶液，便可 读出这些数据。通 过设计不同的 DNA分子，就能对计算机进行编程，求解不同 问题。3 基本步骤1. 模型选择：针对问题 ，选择或建立 DNA计算模型；2. 编程：在已有模型的基 础上，进行编程；3. 编码：在 DNA 链的条数确定后，依据具体 问题，建立相 应约束条件， 进而进行编码；4. 合成 DNA分子：对通过编码确定的 DNA链，进行合成，并购置所需的生物酶以及相关 试等；5. 建立计算平台：建立适应于生化反 应、特异性杂交、无污染的良好生

7、化操作 环境；6. 实施计算：将所需 DNA链、探针以及相关 试剂等按照生化 处理程序进行；7. 解的检测：通过 PCR、测序、电镜，甚至光 电等综合技术检测出所需要的解。本文以阿德曼教授提出的 DNA计算求解 汉密尔顿路径问题作为例子简要说明 DNA计算模型求解的基本步 骤问题：假设你住在洛杉 矶，需要访问 4 个城市：芝加哥、达拉斯、 迈阿密和纽约，其中纽约是最后的目的地。 你所选择的航空公司的 转接班机限制了你能 选择的路由 ( 例如，有从洛杉 矶到芝加哥的航班，但没有 迈阿密到芝加哥的 飞机) 。如果你希望只 访问每个城市一次， 该怎么走呢？第一步：生成所有可能的路由用短 DNA序列为

8、城市名编码 。通过连 接存在路由的不同城市序列， 对路线编码 。DNA可以当做数据串 对处理。例如，每个城市可以用六个核苷酸成 组的“字”来代表；第二步： 选择从起点城市开始到 终点城市结束的路线利用聚合 酶链反应，有选择地只复制和放大开始于洛杉矶并结束于纽约的DNA部分。第三步： 选择具有正确城市数量的路 线根据长度分类 DNA，选择长度对应 5 个城市的 DNA。.第四步： 选择包含每个城市只出 现一次的路 线按城市连续过滤 DNA分子，每次一个城市。 由于我 们处理的 DNA包括五个城市，我们将得到每个城市只 编码一次的 DNA序列。第五步： 读取答案对 DNA序列找到可能的一种正确结果

9、。4 优势（1）集成度、功效更高。 DNA的数据密度大得惊人。 DNA分子上核苷酸之 间的间隙为 0.35 纳米，从而使 DNA具有了每英寸近 18Mbits 的不同寻常的数据密度。在两维空间中，如果假设每平方纳米有一个核苷酸的 话，数据密度超 过每平方英寸 1 百万 Gbits 。与数据密度 约为每平方英寸 7Gbits 的典型高性能硬 盘相比， DNA数据密度超 过它 10 万倍以上。（2）可靠性高，寿命更长 。因为 DNA 分子存在的生物活性以及分子之 间的吸引力，能确保分子之 间进行特异性 杂交，从而使得 DNA计算机运行 稳定。而且具有生物性 质的生物计算机能做到自我修复， 可以编码

10、设置其自我再生和复制的功能。如果错误发生在双链 DNA的某一段上，修复酶可以利用 补序列串作 为参考，恢复正确的 DNA序列。（3）耗能少。生物 计算机的元件是由有机分子 组成的生物化学元件，只需很少的能量就能就行所需的化学反 应，耗能大大减少， 并且能量利用率大幅度提高。而且由于生物芯片内流 动电子间碰撞的可能极小， 几乎不存在 电阻，所以生物计算机完全不会像 电子计算机那样工作时散发大量的热，因此无需降温 处理，不仅更节能，可持 续性也更强。（4）大规模并行方式 处理，性能大幅度提升。因 为酶并不是顺序地工作，一次处理一个 DNA，而是同 时处理许多的 DNA分子。就以 DNA的读/ 写速

11、度为例。在细菌中， DNA可以以每秒大 约 500 对核苷酸的速度 进行复制。 虽然读写速度仅有 1000bps，与一般硬 盘的读写速度相差甚 远，但是由于其可以同 时处理许多 DNA 分子， DNA串的数量指数 级增加 (n 次迭代后数量 为 2n) ，因此每增加一串 DNA，数据速率就增加 1000bps。因此在 10 次迭代后， DNA的复制速度 约为 1Mbps，30次迭代后，增加到 1000Gbps，超过了最快速硬 盘的持续数据读写速率。5 劣势1. 原料需求大。就阿德曼的方法而言，指数级增长的不是 计算时间，而是DNA的数量。使用他的方法求解200 个城市的 HP问题，需要的 DN

12、A的质量将比地球还要重。2. 操作的错误率。由于这些操作并不是确定性而是随机 驱动的，每一步都包含 统计错误 ，因而限制了在 产生错误的概率超 过产生正确结果的概率前我 们所能连续迭代的次数。例如， 1%的错误率可进行 10 次迭代，这时的错误率小于 10%，而在进行 100 次迭代后， 错误率增长为 63%。3. 提取信息困 难。生物计算机 24 小时就完成了人 类迄今全部的 计算量，但从中提取一个信息却要花 费几十倍的 时间。.6 研究方向生物计算机目前主要有以下几 类 :1. 生物分子或超分子芯片 2. 自动机模型 3. 仿生算法 4. 生物化学反 应算法。目前生物 计算机的研究方向大致 为：(1) 制造有机分子元件去代替半 导体元件，从而研制出分子 计算机； ( 2 ) 通过深入研究人 脑的结构与思维规律而构想生物计算机的结构，依此研制生物 计算机。7 小结生物计算机或许预示下一次科技革命的 发生，也许在未来，它的成果将不 仅改变我们的生活，甚至将会 对人类社会产生更深远的影响。8 参考文献1 硅时代的 终结 者生物计算机 J. 电脑 采购 , 200