გამარჯობა! მსოფლიოში პირველი ავტომატური მონაცემთა შენახვა დნმ-ის მოლეკულებში

მაიკროსოფტისა და ვაშინგტონის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა აჩვენეს ხელოვნურად შექმნილი დნმ-ის სრულად ავტომატიზირებული, იკითხებადი მონაცემთა შენახვის სისტემა. ეს არის საკვანძო ნაბიჯი ახალი ტექნოლოგიების კვლევითი ლაბორატორიებიდან კომერციულ მონაცემთა ცენტრებში გადატანისკენ.

დეველოპერებმა დაადასტურეს კონცეფცია მარტივი ტესტით: მათ წარმატებით დაშიფრეს სიტყვა "გამარჯობა" სინთეზური დნმ-ის მოლეკულის ფრაგმენტებად და დააბრუნეს იგი ციფრულ მონაცემებად სრულად ავტომატიზირებული, ბოლოდან ბოლომდე სისტემის გამოყენებით, რომელიც აღწერილია მუხლიგამოქვეყნდა 21 მარტს Nature Scientific Reports-ში.

ეს სტატია ჩვენს ვებგვერდზეა.

დნმ-ის მოლეკულებს შეუძლიათ შეინახონ ციფრული ინფორმაცია ძალიან მაღალი სიმკვრივით, ანუ ფიზიკურ სივრცეში, რომელიც ბევრად უფრო მცირეა, ვიდრე თანამედროვე მონაცემთა ცენტრების მიერ დაკავებული. ეს არის ერთ-ერთი პერსპექტიული გადაწყვეტა იმ უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების შესანახად, რომელსაც მსოფლიო აწარმოებს ყოველდღიურად, საყვარელი ცხოველების ბიზნეს ჩანაწერებიდან და ვიდეოებიდან დაწყებული სამედიცინო ფოტოებით და კოსმოსური სურათებით დამთავრებული.

Microsoft იკვლევს გზებს შორის პოტენციური უფსკრული გადალახოს ჩვენ მიერ წარმოებული მონაცემების რაოდენობა და ჩვენ გვინდა შევინარჩუნოთ და ჩვენი უნარი შევინარჩუნოთ ისინი. ეს მეთოდები მოიცავს ალგორითმებისა და მოლეკულური გამოთვლითი ტექნოლოგიების შემუშავებას მონაცემების კოდირება ხელოვნურ დნმ-ში. ეს საშუალებას მისცემს დიდ თანამედროვე მონაცემთა ცენტრში შენახულ ყველა ინფორმაციას მოთავსდეს რამდენიმე კამათლის ზომის სივრცეში.

„ჩვენი მთავარი მიზანია გავუშვათ სისტემა, რომელიც საბოლოო მომხმარებლისთვის თითქმის ისევე გამოიყურება, როგორც ნებისმიერი სხვა ღრუბლოვანი საცავის სისტემა: ინფორმაცია იგზავნება მონაცემთა ცენტრში და ინახება იქ, შემდეგ კი ის უბრალოდ გამოჩნდება, როცა კლიენტს ეს სჭირდება. “ - ამბობს სერ მაიკროსოფტის მკვლევარი კარინ შტრაუსი. ”ამისთვის, ჩვენ გვჭირდებოდა იმის დამტკიცება, რომ პრაქტიკული აზრი იყო ავტომატიზაციის თვალსაზრისით.”

ინფორმაცია ინახება ლაბორატორიაში შექმნილ სინთეზურ დნმ-ის მოლეკულებში და არა ადამიანის ან სხვა ცოცხალი არსებების დნმ-ში და შეიძლება დაშიფრული იყოს სისტემაში გაგზავნამდე. მიუხედავად იმისა, რომ რთული მანქანები, როგორიცაა სინთეზატორები და სეკვენსერები, უკვე ასრულებენ პროცესის ძირითად ნაწილებს, ბევრი შუალედური საფეხური აქამდე საჭიროებდა ხელით მუშაობას კვლევით ლაბორატორიაში. "ეს არ არის შესაფერისი კომერციული გამოყენებისთვის", - თქვა კრის ტაკაჰაშიმ, პოლ ალენის კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის სკოლის უფროსმა მკვლევარმა USF-ში.პოლ გ. ალენის კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის სკოლა).

„არ შეიძლება ხალხი პიპეტებით იმოძრაოს მონაცემთა ცენტრში, ის ძალიან მიდრეკილია ადამიანური შეცდომისკენ, ძალიან ძვირია და ძალიან დიდ ადგილს იკავებს“, - განმარტა ტაკაჰაშიმ.

მონაცემთა შენახვის ამ მეთოდს კომერციულად რომ ჰქონდეს აზრი, უნდა შემცირდეს როგორც დნმ-ის სინთეზის, ისე მნიშვნელოვანი თანმიმდევრობების ფუნდამენტური სამშენებლო ბლოკების შექმნა, ასევე შენახული ინფორმაციის წასაკითხად საჭირო თანმიმდევრობის პროცესი. მკვლევარები ამბობენ, რომ ეს არის მიმართულება სწრაფი განვითარება.

Microsoft-ის მკვლევარების აზრით, ავტომატიზაცია თავსატეხის კიდევ ერთი მთავარი ნაწილია, რაც მონაცემთა შენახვას კომერციული მასშტაბით და უფრო ხელმისაწვდომს ხდის.

გარკვეულ პირობებში, დნმ შეიძლება გაგრძელდეს ბევრად უფრო მეტხანს, ვიდრე თანამედროვე საარქივო შენახვის სისტემები, რომლებიც დეგრადირებულია ათწლეულების განმავლობაში. ზოგიერთმა დნმ-მა მოახერხა გადარჩენა იდეალურ პირობებში ათობით ათასი წლის განმავლობაში - მამონტის ტოტებში და ადრეული ადამიანების ძვლებში. ეს ნიშნავს, რომ მონაცემების შენახვა შესაძლებელია ამ გზით, სანამ კაცობრიობა არსებობს.

დნმ-ის შენახვის ავტომატური სისტემა იყენებს Microsoft-ისა და ვაშინგტონის უნივერსიტეტის (UW) მიერ შემუშავებულ პროგრამულ უზრუნველყოფას. ის გარდაქმნის ციფრული მონაცემების ერთსა და ნულს ნუკლეოტიდების (A, T, C და G) თანმიმდევრობებად, რომლებიც წარმოადგენენ დნმ-ის „სამშენებლო ბლოკებს“. შემდეგ სისტემა იყენებს იაფფასიან, ძირითადად თაროზე მოთავსებულ, ლაბორატორიულ აღჭურვილობას, რათა მიაწოდოს საჭირო სითხეები და რეაგენტები სინთეზატორს, რომელიც აგროვებს შემუშავებულ დნმ-ის ფრაგმენტებს და ათავსებს მათ შესანახ კონტეინერში.

როდესაც სისტემას ინფორმაციის ამოღება სჭირდება, ის ამატებს სხვა ქიმიკატებს დნმ-ის სათანადოდ მოსამზადებლად და იყენებს მიკროსთხევად ტუმბოებს სითხეების სისტემის ნაწილებში გადასატანად, რომლებიც კითხულობენ დნმ-ის მოლეკულების თანმიმდევრობას და აბრუნებენ მათ კომპიუტერს გასაგებ ინფორმაციად. მკვლევარები ამბობენ, რომ პროექტის მიზანი არ იყო იმის დამტკიცება, რომ სისტემას შეეძლო სწრაფად ან იაფად იმუშაოს, არამედ უბრალოდ იმის ჩვენება, რომ ავტომატიზაცია შესაძლებელი იყო.

დნმ-ის ავტომატური შენახვის სისტემის ერთ-ერთი ყველაზე აშკარა უპირატესობა ის არის, რომ ის ათავისუფლებს მეცნიერებს რთული პრობლემების გადაჭრაში რეაგენტების ბოთლების ძიებაში დროის დაკარგვის გარეშე ან ტესტის მილებში სითხის წვეთების დამატების ერთფეროვნების გარეშე.

„განმეორებითი სამუშაოს შესასრულებლად ავტომატური სისტემის ქონა ლაბორატორიებს საშუალებას აძლევს პირდაპირ ფოკუსირება მოახდინონ კვლევაზე და განავითარონ ახალი სტრატეგიები უფრო სწრაფად ინოვაციისთვის“, - თქვა Microsoft-ის მკვლევარმა ბიჰლინ ნგუენმა.

გუნდი მოლეკულური საინფორმაციო სისტემების ლაბორატორიიდან მოლეკულური საინფორმაციო სისტემების ლაბორატორია (MISL) უკვე აჩვენა, რომ მას შეუძლია შეინახოს კატების ფოტოები, შესანიშნავი ლიტერატურის ნაწარმოებები, ვიდეო და დაარქივებული დნმ ჩანაწერები და ამოიღეთ ეს ფაილები შეცდომების გარეშე. დღემდე მათ შეძლეს დნმ-ში 1 გიგაბაიტი მონაცემების შენახვა, ცემა წინა მსოფლიო რეკორდი 200 მბ.

მკვლევარებმა ასევე შეიმუშავეს მეთოდები შეასრულეთ მნიშვნელოვანი გამოთვლებიროგორიცაა მოლეკულების გამოყენებით მხოლოდ სურათების მოძიება და მოძიება, რომლებიც შეიცავს ვაშლს ან მწვანე ველოსიპედს, ფაილების ციფრულ ფორმატში გადაყვანის გარეშე.

„დარწმუნებით შეიძლება ითქვას, რომ ჩვენ მოწმენი ვართ ახალი ტიპის კომპიუტერული სისტემის დაბადებიდან, რომელშიც მოლეკულები გამოიყენება მონაცემთა შესანახად და ელექტრონიკა კონტროლისა და დამუშავებისთვის. ეს კომბინაცია ხსნის ძალიან საინტერესო შესაძლებლობებს მომავლისთვის“, - თქვა ალენის სკოლის პროფესორმა ვაშინგტონის უნივერსიტეტში. ლუი სეზე.

სილიკონზე დაფუძნებული გამოთვლითი სისტემებისგან განსხვავებით, დნმ-ზე დაფუძნებული შესანახი და გამოთვლითი სისტემები უნდა გამოიყენონ სითხეები მოლეკულების გადასაადგილებლად. მაგრამ სითხეები ბუნებით განსხვავდება ელექტრონებისაგან და მოითხოვს სრულიად ახალ ტექნიკურ გადაწყვეტილებებს.

ვაშინგტონის უნივერსიტეტის გუნდი, Microsoft-თან თანამშრომლობით, ასევე ავითარებს პროგრამირებად სისტემას, რომელიც ავტომატიზირებს ლაბორატორიულ ექსპერიმენტებს ელექტროდების და წყლის თვისებების გამოყენებით წვეთების გადაადგილებისთვის ელექტროდების ქსელში. პროგრამული უზრუნველყოფისა და აპარატურის სრული ნაკრები ე.წ Puddle და PurpleDrop, შეუძლია სხვადასხვა სითხეების შერევა, გამოყოფა, გაცხელება ან გაგრილება და ლაბორატორიული პროტოკოლების შესრულება.

მიზანია ლაბორატორიული ექსპერიმენტების ავტომატიზაცია, რომლებიც ამჟამად ხორციელდება ხელით ან ძვირადღირებული სითხეებით მომუშავე რობოტების მიერ და ხარჯების შემცირება.

MISL გუნდის შემდეგი ნაბიჯები მოიცავს მარტივი, ბოლომდე ავტომატიზირებული სისტემის ინტეგრაციას ისეთ ტექნოლოგიებთან, როგორიცაა Purple Drop, ისევე როგორც სხვა ტექნოლოგიები, რომლებიც საშუალებას აძლევს დნმ-ის მოლეკულების ძიებას. მკვლევარებმა შეგნებულად გახადეს თავიანთი ავტომატური სისტემა მოდულური, რათა ის განვითარებულიყო დნმ-ის სინთეზის, თანმიმდევრობისა და მანიპულაციის ახალი ტექნოლოგიების გაჩენის შემდეგ.

„ამ სისტემის ერთ-ერთი უპირატესობა ის არის, რომ თუ ჩვენ გვინდა შევცვალოთ ერთ-ერთი ნაწილი ახლით, უკეთესით ან უფრო სწრაფით, ჩვენ შეგვიძლია უბრალოდ შევაერთოთ ახალი ნაწილი“, - თქვა ნგუენმა. ”ეს გვაძლევს მეტ მოქნილობას მომავლისთვის.”

ზედა სურათი: Microsoft-ის და ვაშინგტონის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა ჩაწერეს და დათვალეს სიტყვა "მიესალმები“, პირველი სრულად ავტომატიზირებული დნმ მონაცემთა შენახვის სისტემის გამოყენებით. ეს არის საკვანძო ნაბიჯი ახალი ტექნოლოგიების ლაბორატორიებიდან კომერციულ მონაცემთა ცენტრებში გადასატანად.

წყარო: www.habr.com