DNA计算的研究进展

DNA计算是近年来出现的一种新的自然计算方法,因为其具有高度的并行性和海量的存储能力,引起了科学家的关注.本文将主要从DNA计算模型、布尔电路的模拟、基于DNA的大规模数据库及其在生物信息学中的应用等几个方面,介绍DNA计算近年来的研究和发展状况.最后,我们对DNA计算研究的前景和今后的发展方向进行了展望.     

二元DNA Hamming码的设计及分析

DNA计算作为一种新的计算模式,有着强大的计算能力。实验表明,有效的编码可以提高DNA计算的可靠性,从而保证DNA计算的成功率。二元Hamming码是一类达到Hamming界的好码,也是仅有的两类完全码中的一类。文中基于纠错码编码理论给出了二元DNA Hamming码的设计过程,并进一步分析了所设计的二元DNA Hamming码的性质及其优点。     

Domatic Partition问题的DNA计算方法研究

Domatic partition问题是一类经典的NP完全问题,在诸多领域中有着广泛的应用,但是至今仍没有多项式时间内的解决方案.DNA计算是一种并行计算能力极强的计算方式,粘贴模型是DNA计算中一种基于粘贴运算的计算模型,基于该模型提出了一种求解domatic partition问题的DNA算法,该算法在多项式的时间内通过两步筛选过程即可以在初始解空间中找出问题的解.为证明该算法的可行性,用java程序对算法进行了仿真模拟,程序在计算机上运行的结果证明此算法是正确且有效的.     

DNA Golay码的设计与分析

 DNA编码是DNA计算初始数据库中寡核苷酸序列的设计问题.合理的DNA编码可以提高实验的稳定性和正确性,从而确保DNA计算的成功率.本文给出DNA码字重量和DNA码字间Watson-Crick Hamming距离的定义;提出DNA Golay码的设计方法;分析了DNA Golay码的性质和规模;与随机搜索优码方法相比,DNA Golay码求解优码更加简单可行.     

Ménage问题的一种粘贴DNA算法

 解决图论与排列组合难题是DNA计算领域的研究目标之一.为了使用分子生物方法解决Ménage问题,本文给出了Ménage问题的数学模型;并对解决该问题的难点进行了分析,提出一种解决方案,改进了该问题的数学模型;提出一种解决Ménage问题的粘贴DNA算法并简要分析了该算法的复杂度.为了提高效率,引入广义分离和广义多级分离操作;通过一个实例给出了实验操作步骤,对实验进行了模拟.     

DNA计算的研究与尚待解决的问题

DNA计算和DNA计算机是目前世界上研究的热点问题，文章介绍了DNA计算及其应用的研究，分析了DNA计算存在的问题与急待解决的问题。     

DNA计算编码研究及其算法

编码问题仍是目前DNA计算中的重点和难点之一,实践证明通过有效的编码设计能够提高DNA计算过程中可靠性.本文介绍了约束条件的生物学特性,分析了约束条件与编码数量的关系,并给出编码的计数公式.文中设计了一种基于三字母表{A,T,C}的线性码的编码构造算法,并对运行结果进行了比较分析,同时分析了结果编码的热力学性质.最后指出DNA计算编码存在的问题及下一步的研究方向.     

0-1规划问题的DNA计算

DNA计算是解决一类难以计算问题的一种新方法，这种计算随着问题的增大可以呈指数增长。迄今为止，许多研究成果已经成功地提高了它的性能和增加了它的可行性，该文提出了在基于表面的DNA计算中采用了荧光标记策略，解决简单的0-1规划问题的一种理论方案，尝试了DNA计算在规划问题中的应用。这种方法具有编码简单，耗材底、操作时间短、技术先进等特点。     

DNA计算在整数规划问题中的应用

基于生化反应原理的DNA计算由于在解决一类困难问题,特别是NP-完全问题上具有硅计算机无法比拟的优势,因此对DNA计算的研究具有重要意义。利用在基于表面的DNA计算中采用荧光标记的策略,提出了一种基于DNA计算的一类特殊整数规划问题最优解的求解算法,新算法利用荧光猝灭技术,通过观察DNA分子表面的荧光来排除非解。算法分析表明,新提出的基于DNA计算的求解算法具有编码简单和错误率低等特点。     

DNA纳米颗粒共聚体在图的连通度问题中的应用

本文提出了一种利用DNA纳米金颗粒共聚体的自组装过程解决图论中一个NP完全问题-连通度问题的DNA计算方法,构建了解决图的连通度问题的三维DNA自组装计算模型.根据设计的算法,首先需要根据具体的图的连通度问题设计用于自组装的DNA纳米金颗粒共聚体,然后根据算法经过一系列实验设计来求解连通度问题.本文利用Visual DSD仿真该实验的可行性,为下一步DNA自组装计算模型的应用提供了可行的方案.     

最小顶点覆盖问题的改进粘贴模型

DNA计算是一种模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算的新方法。它开创了以化学 反应作为计算工具的先例,具有广阔的应用前景。本文简单回顾了DNA计算的发展,并简要介绍了分子计算的一 种模型--粘贴模型。最后我们利用粘贴模型的基本原理,运用荧光标记技术,提出了最小顶点覆盖问题的表面技 术解决方案。     

图的顶点着色问题的DNA算法

图的顶点着色问题是指无向图中任意两个相邻顶点都分配到不同的颜色,这个问题是著名的NP-完全问题,没有非常有效的算法.但在1994年Adleman^[1]首次提出用DNA计算解决NP-完全问题,设计出一种全新的计算模式—模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算,使得NP-完全问题的求解可能得到解决.本文首先提出了基于分子生物技术的图的顶点着色问题的DNA算法,算法的关键是对图中的顶点和顶点的颜色进行恰当的编码,以便于使用常规的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离,依据分子生物学的实验方法,本文提出的算法是有效和可行的;其次指出了该算法的优点、存在的问题及将来进一步的研究方向.     

How can DNA computing be applied to digital signal processing?

Although digital signals have been used as inputs in some DNA computing applications, there has been a small research regarding the application of DNA computing principles in solving DSP problems. This article offers a first step towards filling this gap and thus strengthening the ties between biology and signal processing. By focusing the attention of the article to a specific domain, the author believes that many new exciting applications of DNA computation can be discovered. A short overview of molecular biology and tools commonly used in DNA computing is also provided for presentation purposes. This article offers the signal processing community some future directions regarding the unexplored area of research in biocomputing technology.     

DNA编码的计算机筛选策略研究

1994年,Adleman提出了使用DNA分子进行计算的模型并通过实验得到了验证,昭示了这一新方法在大规模并行计算和数据存储中使用的广阔前景。然而,至今仍有很多影响其投入实际使用的关键问题未能得到很好地解决,DNA编码问题便是其中之一。文中分析了DNA编码中存在的限制条件,提出了使用计算机筛选DNA编码的思路,并使用计算机筛选出的DNA编码开展了分子生物学实验,旨在提供计算机快速有效筛选DNA编码的方法。     

基于Tile自组装模型的最大匹配问题算法研究

Tile自组装模型作为一种重要的DNA计算模型,在解决NP问题时展现出了巨大优势.文中针对现有最大匹配问题DNA计算算法实验操作复杂,错误率高的缺点,提出了一种基于Tile自组装模型的最大匹配问题新算法.算法所需的Tile分子种类为O(mn),所需生物操作数为O(1),计算时间为O(m),计算空间复杂度为O(mn)(其中m为边数,n为顶点数,且O(m)=O(n²)).与现有的最大匹配问题DNA计算算法相比,本算法不仅可靠性更好,而且更具可操作性.     

基于自组装的N皇后问题DNA计算算法

N皇后问题是理论计算机科学中一个经典的NP难问题.自Adleman首次运用DNA计算来解决NP问题以来,DNA计算已成为计算机科学的研究热点之一,现有N皇后问题的DNA计算机算法多基于粘贴和剪接模型,存在生化操作复杂度和实验误差较高等问题.本文提出了一种基于DNA自组装模型来求解N皇后问题的DNA计算方法.算法通过减少实验操作步骤数,降低了生化解的错误率.算法使用的tiles分子块种类为O（n²）,生化操作复杂性为O（1）,其中n为皇后的个数.与求解N皇后问题的其它DNA算法的对比分析表明,本算法可提高生化解的准确性,降低算法生化实验的复杂度,具有良好的易操作性.     

一种基于分治的三维匹配问题DNA计算算法

 本文基于Aldeman-Lipton模型的生物操作与粘贴模型的解空间,提出一种三维匹配问题的DNA计算新模型;同时基于此模型和传统计算机中分治策略,提出一种求解三维匹配问题的DNA计算新算法.将提出的算法与已有文献结论的对比分析表明:本算法将穷举算法中的DNA链数从O(2ⁿ)减少至O(2^n/2)≈O(1.414ⁿ),同时生物操作数由O(n²)减少至O(15n+30q),测试试管数由所需的O(n)减少至O(1),最大链长由O(15n+45q)减少至O(15n/2+45q).因此,本算法理论上在试管级生化反应条件下能将求解三维匹配问题的规模从67(2⁶⁷≈10²²)提高到134(67×2=134).同时,与传统的穷举搜索算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.