未来会用DNA来做为存储硬盘吗
众所周知，dna分子是承载大量遗传信息的载体，人们对在电子数据存储设备中使用dna越来越感兴趣，这种设备可以存储比我们目前的硬盘多得多的数据。但新的研究表明，dna并不是分子数据存储领域的唯一选择。
由布朗大学的研究人员领导的一项研究表明，在人工合成的代谢体分子中储存和检索储存数据是可能的，这些代谢体分子是由糖、氨基酸和其他小分子代谢体分子的液体混合物有序排列而成的。在发表于《公共科学图书馆·综合》(plos one)杂志上的一篇论文中，研究人员表示，他们可以将千字节级的图像文件编码到代谢体分子溶液中，然后再把信息读出来。
“这是一个概念验证，我们希望能开拓人们的思维，考虑使用更丰富的有机分子来存储信息。”布朗大学工程学院教授、该研究的高级作者雅各布罗森斯坦(jacob rosenstein)说。“在某些情况下，我们在这里使用的小分子可能比dna拥有更大的信息密度。而这种分子存储的另一个潜在的优势在于，许多代谢体分子可以相互反应形成新的化合物。”
这展现出了分子信息系统的巨大潜力，不仅可以存储数据，还可以在代谢体分子混合物中操作执行数学甚至是逻辑的计算。发展分子计算背后的理念源于对数据存储容量高速膨胀的需求。据估计，到2040年，全球将产生多达3千兆比特的数据（即3后面跟着24个零）。存储、搜索和处理所有这些数据都是一项艰巨的挑战，而且地球上可能没有足够的芯片级硅来处理传统的半导体芯片。
在与美国国防高级研究计划局(darpa)签订的一份合同的资助下，布朗大学的一群工程师和化学家一直在研究各种利用小分子来创建新信息系统的技术。在这项新的研究中，研究小组想看看人工代谢体分子是否可以作为数据存储的选择。在生物学中，代谢体分子是生命体用来调节其代谢的功能分子。
“我们不难发现细胞和有机生命体利用小分子来传递信息，但要进行概括和量化就更难了，”布朗大学博士后、该研究的第一作者埃蒙·肯尼迪(eamonn kennedy)说。“我们想要证明代谢体分子如何能编码精确的数字信息。”研究人员合成了他们自己的人工代谢体分子——由多种分子组合而成的小型液体混合物。
混合物中特定代谢体分子的存在或缺失成为了一个比特的编码，一个0或一个1。人工代谢组中分子类型的数量决定了每种混合物所能容纳的比特数。在这项研究中，研究人员创建了6种和12种代谢体分子的文库，这意味着每种混合物可以编码6位或12位。成千上万的混合物以纳米级液滴的形式排列在小金属板上。
液滴的内容和排列由液体处理机器人精确地放置。然后盘子被烘干，留下微小的代谢体分子干结点，每个点都保存着数字信息。然后，这些数据可以用质谱仪读出，质谱仪可以识别存在于平板上每个点的代谢体分子，并对数据进行解码。研究人员利用这项技术成功地编码和检索了各种大小可达2千字节的图像文件。与目前主流存储系统的容量相比，这不算大，但它是一个坚实的概念验证。
分子存储还有很大的扩展潜力。因为有数千种已知的代谢体分子可供使用。不过目前还有一些bug，例如当许多代谢体分子被放置在同一溶液中时，它们之间会发生化学反应，这可能导致错误或数据丢失，但我们或许可以利用这个bug来执行数据的计算。“利用分子进行计算是一个巨大的机会，我们才刚刚开始研究如何利用它，”布朗大学化学助理教授、该研究的合著者布伦达·鲁宾斯坦(brenda rubenstein)说。
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“这是一个概念验证，我们希望能开拓人们的思维，考虑使用更丰富的有机分子来存储信息。”布朗大学工程学院教授、该研究的高级作者雅各布罗森斯坦(jacob rosenstein)说。“在某些情况下，我们在这里使用的小分子可能比dna拥有更大的信息密度。而这种分子存储的另一个潜在的优势在于，许多代谢体分子可以相互反应形成新的化合物。”
这展现出了分子信息系统的巨大潜力，不仅可以存储数据，还可以在代谢体分子混合物中操作执行数学甚至是逻辑的计算。发展分子计算背后的理念源于对数据存储容量高速膨胀的需求。据估计，到2040年，全球将产生多达3千兆比特的数据（即3后面跟着24个零）。存储、搜索和处理所有这些数据都是一项艰巨的挑战，而且地球上可能没有足够的芯片级硅来处理传统的半导体芯片。
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混合物中特定代谢体分子的存在或缺失成为了一个比特的编码，一个0或一个1。人工代谢组中分子类型的数量决定了每种混合物所能容纳的比特数。在这项研究中，研究人员创建了6种和12种代谢体分子的文库，这意味着每种混合物可以编码6位或12位。成千上万的混合物以纳米级液滴的形式排列在小金属板上。
液滴的内容和排列由液体处理机器人精确地放置。然后盘子被烘干，留下微小的代谢体分子干结点，每个点都保存着数字信息。然后，这些数据可以用质谱仪读出，质谱仪可以识别存在于平板上每个点的代谢体分子，并对数据进行解码。研究人员利用这项技术成功地编码和检索了各种大小可达2千字节的图像文件。与目前主流存储系统的容量相比，这不算大，但它是一个坚实的概念验证。
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