计算科学的新领域：DNA计算（Ⅱ）

DNA计算是应用分子生物技术进行计算的新方法。从理论上研究DNA计算方法，有利于推动理论计算科学的发展。本系列文章应用形式语言及自动机理论技术，系统地探讨了DNA分子的可计算性及其计算能力。本文主要介绍DNA分子粘接计算模型的文法结构和计算方法，探讨了不同粘接计算模型的计算能力，并证明了DNA有穷自动机与正规文法的等价性。     

计算科学的新领域：DNA计算（Ⅰ）

DNA计算是应用分子生物技术进行计算的新方法。从理论上研究DNA计算方法，有利于推动理论计算科学的发展。本系列文章应用形式语言及自动机理论技术，系统地探讨了DNA分子的可计算性及其计算能力。本文主要介绍常用DNA分子操作方法，并根据DNA分子的结构及特点，给出了DNA分子的形式化描述。     

DNA计算模型发展分析

概述了DNA计算的起源和发展，对几种常用的DNA计算模型，如剪接模型、粘贴模型、等同检测模型等进行了介绍和分析，展望了今后DNA计算模型发展的趋势。     

插入/切割DNA计算系统模型研究

为建立以载体分子为基础的DNA计算系统,根据目的基因和载体分子连接操作的特性构造一类DNA计算模型.该模型基于上下文的插入/删除模型,将线性分子拓展到环形质粒分上进行讨论.以剪接系统理论为基础,对在单一限制性内切酶作用下的插入/切割操作进行模拟.最后证明了这类操作的图灵机表达能力.     

用于DNA数值计算的一种信息传递模式(英文)

数值计算是DNA计算的一个重要的研究方向,它直接导致了世界上第一台DNA计算机的诞生．而设计一个可以在较大范围内使用的计算机的一个前提条件是它执行数值计算的能力．这里引入一种通用的信息传递模式,利用这种模式的生化反应对DNA单链和不完全双链执行剪接操作,设计了一种N进制各位同时运算的并行计算的加法和减法的通用模型,可以实现数值计算的DNA自装配,使用DNA计算机进行数值计算比使用传统电子计算机进行数值计算的优势在于算法的巨大并行性．     

DNA计算与信息安全

DNA计算和量子计算是当今两个热门的非传统计算研究领域，DNA计算提供分子级的并行处理能力，引入了崭新的数据结构和计算方法，对传统的信息安全提出了挑战，并显现出在密码学、隐写术等领域中独特的应用前景。究竟DNA计算技术将对信息安全领域带来怎样的冲击和影响本文将作探讨。     

基于粘贴DNA计算模型的数据存储技术

提出了一种新的基于粘贴DNA计算模型的数据存储技术的实现方法。该方法以重组DNA技术作为实现DNA数据存储的技术基础，以DNA计算理论研究中的粘贴模型作为信息编码工具。具体实现过程包括选择DNA载体，选择受体细胞，通过创建粘贴DNA计算模型的ASCⅡ字符编码进行信息编码，创建数据索引，最后实现数据的存储与检索。     

DNA逻辑计算模型的研究现状与展望

DNA计算因其优异的计算能力已经成为当前研究热点,DNA逻辑计算模型是DNA计算体系与运算实现的重要依托。按应用技术将现有DNA逻辑计算模型进行分类：基于链置换的DNA逻辑计算模型、基于核酶的DNA逻辑计算模型、基于G-quadruplex的DNA逻辑计算模型、基于DNA自组装的逻辑计算模型、基于其他分子技术和分子材料的DNA逻辑计算模型。首先阐述了DNA逻辑计算的研究背景和研究目的以及现阶段在生物分子检测、疾病诊断、多因素分析和生物成像等领域的应用并简述其相关概念;然后梳理各DNA逻辑计算模型的研究历史和现状,分析各类逻辑计算模型所应用的分子操控技术和分子材料以及优缺点和应用前景;最后归纳总结DNA逻辑计算领域当前研究热点和发展前景,为未来提出全新的计算方式奠定基础,为信息、医疗等领域提供更好的服务。     

DNA计算模型的研究

DNA计算模型在DNA计算的各个研究领域中占有重要的地位,对DNA计算模型进行研究是有意义的。首先回顾了DNA计算模型的发展历史;然后从DNA的基本结构入手研究了DNA计算的机理,并对DNA计算的过程进行了详细分析,从而归纳出DNA计算模型的基本概念;再对DNA计算模型按照DNA计算的物质形态进行了分类并对每一类DNA计算模型的理论及其应用进行了详细的分析。     

基于BERT和CNN的基因剪接位点识别

随着高通量测序技术的发展，海量的基因组序列数据为了解基因组的结构提供了数据基础。剪接位点识别是基因组学研究的重要环节，在基因发现和确定基因结构方面发挥着重要作用，且有利于理解基因性状的表达。针对现有模型对脱氧核糖核酸（DNA）序列高维特征提取能力不足的问题，构建了由BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)和平行的卷积神经网络（CNN）组合而成的剪接位点预测模型——BERT-splice。首先，采用BERT预训练方法训练DNA语言模型，从而提取DNA序列的上下文动态关联特征，并且使用高维矩阵映射DNA序列特征；其次，采用人类参考基因组序列hg19数据，使用DNA语言模型将该数据映射为高维矩阵后作为平行CNN分类器的输入进行再训练；最后，在上述基础上构建了剪接位点预测模型。实验结果表明，BERT-splice模型在DNA剪接位点供体集上的预测准确率为96.55%，在受体集上的准确率为95.80%，相较于BERT与循环卷积神经网络（RCNN）构建的预测模型BERT-RCNN分别提高了1.55%和1.72%；同时，...     

不依赖于剪接位点信号的高精度转录组序列比对算法

高通量转录组测序技术已经发展成为分析不同细胞中选择性剪接事件的最有效方法,其测序数据处理的第一步是将数以百万的测序片段准确地比对到参考序列上,称之为转录组序列比对.现有的比对工具基本上都是依赖于经典的剪接位点信号,一定程度上限制了转录组测序技术发现全新剪接位点的能力.为此,我们设计了一种不依赖于剪接位点信号的转录组序列比对方法RNAMap,该方法按照重叠种子方式划分测序片段,使用带有左右锚点的窗口扫描参考序列,找出种子中含有的剪接位点.计算实验表明,RNAMap精确度高达95%,召回率也明显优于其他算法.     

DNA计算中的数据与计算模型

对DNA计算的通用性及单链、双链、粘性末端、发夹、质粒、k-臂DNA分子等各种数据作了简单介绍,并对基于DNA分子结构特性和基于DNA计算机研制过程两个方面的DNA计算模型进行了分析对比。针对各种不同的DNA数据及特性,提出了混合DNA计算模型的研究思路,并从不同角度论述了混合DNA计算模型的可行性。     

微流控DNA计算的研究进展及展望

DNA计算机具有超强的并行运算能力和巨大的数据存储能力,被认为有望解决电子计算机所面临的瓶颈问题。微流控技术提供了一个可实现自动化操作、通用型DNA计算机的支持平台。借助于微流控技术,将DNA计算相关的生化反应有机地集成在芯片平台上加以实现,进一步提高了DNA计算的可靠性、减少了实验过程的手工操作和反应时间。在介绍DNA计算机的基本概念和微流控技术基础上,围绕微流控DNA计算机的原理、模型和应用等关键问题,分析了微流控DNA计算机的体系结构及设计方法,讨论了微流控DNA计算机未来可能的发展方向。     

DNA计算中的信息安全技术

DNA计算是一种模拟生物分子的结构并借助于分子生物技术进行计算的新模式。它引入了崭新的数据结构和计算方法,为解决NP完全问题提供了全新的途径。由于DNA计算具有信息处理的高并行性、低能耗及高存储密度等优点,对传统的基于计算安全的密码体系提出了挑战。DNA密码便是近年来伴随着DNA计算的研究而出现的密码学新领域。用DNA分子作为信息载体,以实现数据隐藏、认证、加密等安全技术。在简要回顾DNA计算原理的基础上,详细分析了基于DNA的一次一密方案以及Boneh用DNA计算机破解DES的方法;最后探讨在DNA计算中的信息安全技术。     

图顶点着色问题的DNA计算模型

DNA计算是以DNA分子作为数据的一种新型计算模式.为了减少DNA计算中编码的数量,不降低生化实验操作的可靠性,文中建立了一种基于酶切技术和PCR技术的图顶点着色DNA计算模型,给出了实现该模型的双编码的编码方案.分析表明,利用酶切技术和PCR技术能够有效删除非解并读取真解.该模型的解的检测方法类似于DNA测序技术,使得该模型更容易实现自动化操作.     

DNA计算研究

本文主要讨论了DNA计算原理，综述了DNA计算的特点、DNA计算模型，指出了DNA计算目前存在的问题．最后就DNA计算的发展前景进行了展望。     

DNA 计算研究的现状与展望

最近,采用DNA计算的可能性引起了人们的广泛兴趣.本文在简要介绍DNA机理之后,探讨了DNA计算及其模型,并将其与遗传算法、模糊控制、神经网络、混沌系统等软计算技术进行集成,指出了 DNA 计算的优点及目前存在的问题.最后我们对它们的前景进行展望.     

一类自适应范围DNA软计算模型

提出了自适应范围DNA(ARDNA)软计算模型框架 ,并着重论述了设计变量统计特性自适应调整策略和自适应范围DNA解码方法及其简化计算公式 .ARDNA克服了传统DNA计算中设计变量编码长度和计算精度之间的矛盾 ,通过有限长的DNA编码实现预定的计算精度 .函数优化应用实例说明ARDNA对设计变量的取值范围无需先验知识 ,且具有较强的全局收敛能力     

基于环形DNA分子的一种求解最大集团的计算模型

文中提出了一种基于环形DNA分子的新型计算模型.该模型的核心构成包括环形DNA分子,链霉亲和素包被的磁珠及环化酶.通过应用该模型解决了一个5个顶点的最大团问题,证明了该模型的可行性.在整个计算过程中,真解的搜索是借助于磁珠和环化酶,DNA分子结构在线性和环形之间相互转化.环形DNA分子的应用极大地减少了计算所需的时间和空间,算法的时间和空间复杂度均为O(n+m).对于解决一个n个节点的最大团问题,这种算法和枚举型算法相比,在搜索过程中所需试管数较少,只需n+1个试管,而利用枚举型算法则需要2n个试管.另外,文中构建的非枚举型初始解空间大大提高了DNA计算机的存储和计算能力.在将来,这种新型的DNA计算模型或许会成为一种解决某些NP完全问题的有效工具.     

DNA计算的原理及应用

DNA计算是一种新的计算模式,它具有高度的并行性.本文介绍了DNA计算的机理和应用,并重点讨论了DNA计算在解决NP-完全问题中的应用模型,最后讨论了DNA计算目前存在的问题和展望.