Microsoft- ի և Վաշինգտոնի համալսարանի հետազոտողները ներկայացրել են առաջին ամբողջությամբ ավտոմատացված տվյալների պահման համակարգը արվեստապես ստեղծված ԴՆԹ-ով՝ ընթերցման հնարավորություններով: Սա հիմնարար քայլ է նոր տեխնոլոգիան հետազոտական լաբորատորիաներից կոմերցիոն տվյալների կենտրոններ տեղափոխելու ճանապարհին.
ԱզDevelopers ներկա են հաստատել կոնցեպտը պարզ փորձի միջոցով. նրանք հաջողությամբ կոդավորել են «hello» բառը սինթետիկական ԴՆԹ մոլեկուլի շերտերում և վերափոխել այն թվային տվյալների՝ օգտագործելով ամբողջությամբ ավտոմատացված վերջնային համակարգ, որը նկարագրված է , որը հրապարակվել է մարտի 21-ին Nature Scientific Reports-ում.
ԴՆԹ մոլեկուլներում հնարավոր է պահել թվային տեղեկատվությունը շատ բարձր խտությամբ, այսինքն՝ ֆիզիկական տարածքում, որը շատ ավելի փոքր է, քան արդիական տվյալների կենտրոնների զբաղեցրած տարածքը: Սա խոստումնալից լուծումներից մեկն է, որը նախատեսված է պահելու ահռելի քանակությամբ տվյալներ, որոնք աշխարհը արտադրում է ամեն օր,՝ բիզնես գրառումներից և սիրուն կենդանիների վիդեոներից մինչև բժշկական նկարներ և տիեզերքից պատկերներ.
Microsoft-ը ուսումնասիրում է հնարավորությունները, թե ինչպես հաղթահարել հնարավոր բացը և ցանկանում ենք պահպանել, և մեր կարողությունը դրանք պահելու: Ասված եղանակներից մեկը մոլեկուլային հաշվարկների ալգորիթմների և տեխնոլոգիաների մշակումն է՝ Այն թույլ կտա պարունակել ամբողջ տեղեկատվությունը, որը պահպանվում է ժամանակակից մեծ տվյալների կենտրոնում, տարածքում, որը գրեթե համարժեք է մի քանի ատաղզի չափին.
«Մեր գլխավոր նպատակն է գործարկվել համակարգ, որն ավարտին է հայտնվելու այնպես, կարծես թե, գրեթե նույնը լիներ, ինչ մյուս որևէ այլ մթնոլորտային պահոց համակարգ: Տվյալները ուղարկվում են տվյալների կենտրոն և այնտեղ պահպանվում, իսկ հետո պարզապես հայտնվում են, երբ հաճախորդին անհրաժեշտ են», - ասում է Microsoft-ի ավագ հետազոտող Կարին Շտրաուսը: - «Այս ամենն իրականացնելու համար մենք պետք է համոզվենք, որ այս գործընթացը ունակ է գործնական իմաստով ավտոմատացման տեսակետից».
Տվյալները պահվում են լաբորատորիայում ստեղծված սինթետիկ ԴՆԹ մոլեկուլներում, այլ ոչ թե մարդկանց կամ այլ կենդանի տեսակների ԴՆԹ-ում, և կարելի է համահունչ է անցնելուց առաջ համակարգին: Չնայած բարդ մեքենաները, ինչպիսիք են սինթեզատորները և հերթագողները, արդեն կատարում են գործընթացի հիմնական հատվածները, շատ միջանկյալ փուլերը դեռ պահանջում էին ձեռքով աշխատանք գիտափորձային լաբորատորիայում: «Այս ամենը համապատասխան չէ կոմերցիոն օգտագործման համար», - ասաց Քրիս Թակահաշի, ԱՄՆ-ում Փոլ Ալենի ինֆորմատիկայի և տեխնիկայի դպրոցի ավագ գիտաշխատողը ().
«Դաթայի կենտրոնում մարդիկ չեն կարող վազել պիպետներով, այս մոտեցմամբ մարդկային սխալի հավանականությունը չափազանց բարձր է, այն շատ թանկ է և պահանջում է շատ տարածք», - բացատրեց Թաքահասին:
Այս տվյալների պահման մեթոդը առևտրային տեսանկյունից իմաստ ունենալու համար անհրաժեշտ է նվազեցնել ծախսերը ինչպես ԴՆԹ-ի սինթեզի, այնպես էլ ուղղահայաց ցուցակավորման գործընթացի վրա, որը անհրաժեշտ է պահպանված տեղեկատվության ընթերցման համար։ Արդյոք հետազոտողները ասում են, որ այս ուղղությամբ տեղի է ունենում .
Մայքրոսոֆթից հետազոտողների խոսքով, ավտոմատացումը ևս մեկ բանալի բաղադրիչ է այս գլուխկոտրուկում, որը թույլ է տալիս կազմակերպել տվյալների պահոցումը առևտրային մակարդակում և դարձնել այն ավելի մատչելի։
Certain conditions allowing DNA to exist much longer than modern archival storage media, which deteriorate over decades. Some DNA has managed to survive in less than ideal conditions for tens of thousands of years — in mammoth tusks and early human bones. This means that data can be stored this way for as long as humanity exists.
Ավտոմատացված ԴՆԹ տվյալների պահման համակարգը օգտագործում է ծրագրային ապահովում, որը մշակվել է Մայքրոսոֆթ և Վաշինգտոնի համալսարանի (UW) մասնագետների կողմից։ Այն փոխարկում է թվային տվյալների միավորները և զրո ի նուկլեոտիդների հաջորդականություններ (A, T, C և G), որոնք ԴՆԹ-ի «կառուցողական բաղադրիչներն» են։ Հետագայում համակարգը օգտագործում է մատչելի, հիմնականում ստանդարտ լաբորատոր սարքավորումներ անհրաժեշտ հեղուկների և ռեագենտների մատակարարման համար սինթեզորին, որը հավաքում է պատրաստված ԴՆԹ տգեղեր և տեղադրում է դրանք պահման տարաների մեջ։
Երբ համակարգը պետք է տեղեկատվություն ստանա, այն հավելում է այլ քիմիական նյութեր ԴՆԹ-ի ճիշտ պատրաստման համար և օգտագործում է միկրոֆլյուիդային պոմպեր հեղուկները բղխելու համար համակարգի այն մասեր, որոնք կարդում են ԴՆԹ-ի մոլեկուլների հաջորդականությունները և վերադառնում դրանք կրկին տեղեկատվություն, որն ըմբռնելի է համակարգչի համար։ Հետազոտողները ասում են, որ նախագծի նպատակն էր ոչ թե ապացուցել, որ համակարգը կարող է աշխատել արագ կամ էժան, այլ պարզապես ցույց տալ, որ ավտոմատացումը հնարավոր է։
Ավտոմատացված ԴՆԹ տվյալների պահման համակարգի ամենամեծ առավելություններից մեկն այն է, որ դա ազատում է գիտնականներին՝ լուծելու բարդ խնդիրները, թույլ տալով, որ նրանք ժամանակ չծախսեն ռեագենտների շիշերի որոնման կամ հրամայական հեղուկների ավելացման դարձող հատուկ խնդիրներ:
«Օթյան աշխատանքների ավտոմատացված համակարգի առկայությունը թույլ է տալիս լաբորատորիաների աշխատակիցներին կենտրոնանալ հետազոտությունների վրա, մշակել նոր ռազմավարություններ նորարարությունները առավել արագ ներդնելու համար»,- նշեց Մայքրոսոֆթի հետազոտող Բիխլին Նգուեն:
Մոլեկուլային տեղեկատվական համակարգերի laboratoriya (MISL) արդեն ցույց է տվել, որ կարող է պահպանել կատուների լուսանկարներ, բացառիկ գրական ստեղծագործություններ, և արխիվային գրանցումներ ԴՆԹ-ում և սխալ չի կարողանում ներմուծել այդ ֆայլերը: Այս պահին նրանք կարողացել են ԴՆԹ-ում պահպանել 1 գիգաբայթ տվյալներ, գերազանցելով .
Հետազոտողները նաև մշակել են մեթոդներ , օրինակ, միայն այն լուսանկարների որոնման և այլընտրանքային նկարներ, որոնք պարունակում են խրճիթ կամ կանաչ սանսոր, օգտագործելով ինքնին մոլեկուլները, առանց ֆայլերի վերածման թվային ձևաչափին:
«Հավաստիորեն կարելի է ասել, որ մենք Witness եղանք նոր տիպի հաշվարկային համակարգի ծնունդին, որտեղ տվյալների պահեստում օգտագործվում են մոլեկուլները, իսկ կառավարումը և մշակումը՝ էլեկտրոնիկան: Այս համադրությունը բացում է շատ հետաքրքիր հնարավորություններ ապագայի համար»,- նշեց Վաշինգտոնի համալսարանի Ալլենի դպրոցի պրոֆեսոր .
Այլ կերպով ասած, սիլիկոնային բաղադրամասերի վրա հիմնված հաշվալիճ համակարգերից, ԴՆԹ-ի վրա հիմնված պահեստների և հաշվարկային համակարգերը պետք է օգտագործեն հեղուկներ մոլեկուլների տեղափոխման համար: Սակայն հեղուկները բնույթով տարբերվում են էլեկտրոններից և պահանջում են տեղադրումը նոր տեխնիկական լուծումների:
Վաշինգտոնի համալսարանի թիմը միասնական աշխատանքում Մայքրոսոֆթի հետ մշակել է նաև ծրագրային համակարգ, որը ավտոմատացնում է լաբորատոր փորձարկումները, utilizando электричество и воду для перемещения капель сетке электродов. Полный комплект программного и аппаратного обеспечения, получивший названия , может смешивать, разделять, нагревать или охлаждать различные жидкости и выполнять лабораторные протоколы.
Պատերազմի նպատակը թափանցելով ավտոմատացնել այն լաբորատոր փորձարկումները, որոնք ներկայումս կատարվում են ձեռքով կամ գերդողողական ռոբոտների միջոցով: Այն նպատակ ունի նվազեցնելու ծախսերը:
MISL թիմի հաջորդ քայլերն ընդգրկում են պարզ ավտոմատացված համակարգի ինտեգրացումը Purple Drop-ի նման տեխնոլոգիաների հետ և այլ տեխնոլոգիաներ, որոնք թույլ են տալիս մոլեկուլներում որոնումներ կատարել: Հետազոտողները հատուկ մշակել են իրենց ավտոմատացված համակարգը մոդուլային, որպեսզի այն կարողանա զարգանալ նոր տեխնոլոգիաների հետ появлением синтезирования, секвенирования и работы с ДНК:
«Այս համակարգի առավելություններից մեկն այն է, որ եթե ցանկանում ենք փոխել բաղադրիչներից մեկը ավելի նոր, ավելի փորձառու կամ ավելի արագ բանով, կարող ենք պարզապես միացնել նոր բաղադրիչը, — ասաց Նգուենը. — Դա մեզ ապահովում է մեծ ճկունություն ապագայում»։
Ավագ պատկեր: Microsoft-ի և Վաշինգտոնի համալսարանի հետազոտողները գրանցել և հաշվել են «բարև», օգտագործելով առաջին լրիվ ավտոմատացված ԴՆԹ տվյալների պահեստավորման համակարգը։ Սա կարևոր քայլ է նոր տեխնոլոգիաների լաբորատորիաներից մասնավոր տվյալների կենտրոններ տեղափոխելու համար։
Ընտանիք: habr.com
