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《美国微软实现全自动DNA信息存储，突破DNA存储技术走向商用的关键步骤》

  • 来源专题：中国科学院文献情报生命健康领域集成服务门户
  • 编译者： 江洪波
  • 发布时间：2019-05-09

  • 3月26日，美国微软公司与华盛顿大学的研究团队利用自主开发的软件，实现了数据信息0和1与DNA碱基信息A、T、C、G的全自动互转和识别，有助于推动DNA的规模化存储，降低DNA信息存储成本。研究人员将“hello”转译成 DNA 并成功进行读取共花了21个小时。虽然该技术仍有改善空间，但全自动合成和读取将是DNA存储技术从实验室走向商用的关键步骤。

  • 原文来源：https://news.microsoft.com/innovation-stories/hello-data-dna-storage/
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    • 编译者：yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间：2019-05-14
    • 您正在与一位主要软件专家会面。也许您想与他们合作，或者您需要一个适合您实验室的平台。无论哪种方式：让我们说你到他们的办公室，专家欢迎你从一个巨大的，米色的丽莎苹果计算机后面。 你有多快逃跑？ 如果你想知道我要去哪里，请想象如下。对专家的旧方式感到沮丧，你会回到你的实验室。你从事合成生物学工作，所以你很可能需要特定的DNA。因此，您转向1983年发布的另一项技术，就像Lisa计算机一样：传统的DNA合成。 Molecular Assemblies正致力于为该技术提供业界和学术界一直渴望的急需升级，使DNA合成变得更便宜，更快速，更准确。他们参与原始技术非常贴心。联合创始人和CSO Bill Efcavitch在八十年代将这种基于化学的技术商业化，并且仍然认为这是一个奇迹 - 有充分的理由。传统方法将核苷酸与固体底物偶联，并且在具有过量核苷酸和缩合的洗涤循环中起作用，总是具有阻断基团以防止添加额外的核苷酸。分子组装以多种方式简化了这一过程，通过酶助剂的关键添加使其保持简单的“添加，去链接，洗涤和重复”水平。 长度障碍 “今天用于合成DNA的亚磷酰胺化学方法绝对是绝对的，”Efcavitch告诉我。 “它创造了一个完整的行业 - 每年约10亿美元的市场。然而，由于这种化学效率的先天性质，一旦你达到约100个核苷酸，产品的产量就会迅速下降。这已经存在了几十年。“ 并不是说没有任何努力来提高效率，但用Efcavitch的话说，收益相当小或相当昂贵。这就好像技术已经达到了顶峰。这就是他所说的长度障碍，而这是Molecular Assemblies的技术专注于解决的主要问题。 “通过以前对化学合成的缺点进行商业化，并且对化学及其行为非常熟悉，我意识到”我们可以采取不同的方法，突破长度障碍吗？“ 这就是该公司的通配符所在.Nolecular Assemblies使用无模板聚合酶，这意味着无论传统配对如何，酶都可以添加任何与其构建的链接近的核苷酸。而这还不是全部。 Efcavitch说，“我们正在使用的酶能够以随机方式制造非常非常长的链。我们已经证明这种酶可以产生长达数千个核苷酸的链，所以问题是，作为起点，我们可以欺骗它进行添加，去封闭，洗涤，重复循环并保持高产量，突破亚磷酰胺化学的长度障碍？“ 剧透警报：是的，他们可以，他们做到了。 2018年8月，该公司宣布他们已经成功完成了一次存储和检索数字信息的端到端运行;在这种情况下，短文本消息被翻译成二进制，然后数据以DNA碱基序列编码并通过酶促合成写入物理分子。该过程具有成本效益，可以使用任何可用的定序器读取结果信息，从而使读出平台无关。 回到成本效益，还有另一个原因，它为酶法提供了一个非常有力的理由：成品结构的成本。 “对于合成基因或任何构建体，您必须进行的每次合成后触摸都会增加成本。你有一个寡核苷酸合成器，当它停止时，那么在你为客户提供可交付产品之前就开始了很多工作。我们相信酶法可以融入所有这些工作流程;其中一些，可能会完全消除。如果有的话，我们很快就会发现其中有多少仍然存在。但我们确信我们会降低整个过程的成本。“ 所以我们谈论长链，更便宜的DNA？是的，请。但现在，该公司希望更进一步。 双路战略 “我们一直致力于为DNA数据存储调整这一新流程：如何将其扩展到最快的周期时间，以及如何通过简化添加，清洗，重复循环的过程，同时实现数百万股的极其平行合成“。 这有可能将DNA合成转化为数据存储。 Molecular Assemblies可以通过许多领域来实现这样的承诺，但Efcavitch为我们的可能产品提供了一个非常具体的部门。 “我们提出了一个尴尬的术语：生命科学应用的完美DNA（那里有很多很多垂直的），然后我们称之为不完美的DNA，用于DNA数据存储。我们的大部分努力仍然是生命科学的完美DNA，“他澄清道，”然而，我们已经在DNA数据存储中展示了一些惊人的原理证明，我们认为这将具有令人难以置信的使能能力。它可以让我们通过两种不同的酶促过程来制造DNA，其中一种可能具有非常非常低的成本，正是因为它是不完美的DNA。“ 对于这两种类型的DNA有两种不同的生产方法确实是有意义的，因为如果你停下来思考它，“你需要为数据存储做出的链数完全超过了生命科学应用所需的数量。 “每种产品的生产时间也大不相同：使用非终止dNTP类似物可显着改变数据存储合成的速度和硬件复杂性，使公司能够提供数据存储所需的庞大数量的线束。 Molecular Assemblies并不是唯一一家争夺DNA合成圣杯的公司。 DNA数据存储正在经历令人难以置信的增长刺激，甚至像微软这样的非生物巨头正在进入这个领域。这听起来像是一个严酷的红海旅行，但Molecular Assemblies具有明显的技术优势。 “其他公司有一个他们正在使用的硬件解决方案，”Efcavitch告诉我，“但他们使用的是与1983年引入的完全相同的化学反应，这意味着他们仍然受到这种化学反应的限制，对生命科学DNA产生重大影响。 DNA数据存储的负担有所缓解，但我建议我们正在探索的过程 - 使用相同的酶但采用两种不同的方法 - 将极大地影响高度并行合成的硬件实现。“ 该公司正在大力投资这一战略分歧。该方法基于相同的酶和相同的水性系统，但具有两种不同的硬件实施方式，从而产生用于两个完全不同的市场的产品。由于应用可能性几乎是无穷无尽的，因此这两条道路甚至可能比他们预期的更远。 不可能的DNA，新材料和空间库。 到目前为止，Molecular Assemblies在DNA数据存储方面的工作受到传统2位编码的限制。但他们的非传统酶可能在不久的将来改变这一点。 “我们对这种酶，它的行为以及我们一直在测试的类似物的了解表明，我们可以将编码增加到仅仅2位编码。这在游戏的这个阶段尚未得到证实，但我们对如何做到这一点有非常强烈的概念，尽管它需要非SBS读出像纳米孔，而传统编码我们的DNA可以通过任何DNA读出这个星球上的音序器。“ 无模板聚合酶可能会构建许多不同类型的DNA，而不考虑天然DNA应该是什么样子。制造这些高度改性的分子可以打开令人惊叹的新的可能性，Efcavitch热烈欢呼。 “我们使用的酶对修饰碱基具有极强的耐受性，并且可能存在我们甚至没有想到的巨大的材料科学应用。作为一名科学家，我对这种酶在制备高度修饰的DNA的能力方面感到非常震惊，这种DNA可能具有甚至没有想象过的用途。我非常渴望开始与学术研究人员合作，为他们提供一些这些DNA，以了解哪些有趣的特性可以适应它们。“ “再说一次：也许这只是一个梦想。”Efcavitch以更安静的声音说道。 “但这些经过修饰的DNA用于材料科学应用，如DNA折纸，或使用DNA作为半导体制造的模板，这些都是我们梦寐以求的领域。但是，由于我们可以很容易地扩展我们的流程，并且成本越大，规模越大，这种可能性就会变得更加真实。“ 在这一点上，我必须打断 - DNA合成一直是规模经济的对立面。这有什么不同？ “那么，整个行业都有大规模的酶促转化，因为它们具有成本效益：制药行业。有一整套专业知识 我冒险问最后一个问题之前的短暂停顿。 “那么......太空中的分子组装？” Efcavitch笑道。 “我不会让你引用我的。我是一个脚踏实地的人。“ 顺便说一句，很棒的双关语。但考虑到分子组装的发展速度有多快，如果我们放松时间限制，我个人会说是的。绝对。 从位于加利福尼亚州旧金山的SynBioBeta 2019年10月1日至3日的DNA数据存储专家那里了解更多信息。在这里注册。 免费下载WordPress主题下载Premium WordPress主题FreePremium WordPress主题下载下载??Premium WordPress主题Freeudemy付费课程免费下载 艾米莉亚·迪亚斯 艾米莉亚·迪亚斯 最好被描述为企业家，作家和演讲者，艾米利亚是一位年轻的智利创新者，致力于科学和社会影响的交叉，希望通过生物技术使世界变得更美好。 22岁时，她创立了Kaitek Labs，这是智利最着名的合成生物创业公司之一，她赢得了众多奖项，筹集了公共和私人资本，并参加了欧洲，亚洲和硅谷的商业项目。在全球范围内撰写关于全球生物技术的文章4年后，她看到全球范围内缺乏拉丁语代表性，她还成立了Allbiotech：第一个拉丁美洲生物技术生物技术网络。她试图通过科学和创新来发展当地的生态系统。 ——文章发布于2019年5月7日
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  • 《突破 | 引领人工智能浪潮的新型光存储技术》
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    • 编译者：husisi
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    • 随着互联网、物联网、云计算以及人工智能的快速发展，我们仿佛置身于一片浩瀚的数据海洋中，生活中新产生的信息、图片亦或是视频，都在不断地对数据海洋进行扩充，永无止境……然而，数据的不断剧增也给人们的日常生活带来了一系列的问题，例如：数据存储容量的不足、硬件的存储密度亟需提升等等。为了更好地存储和管理海量的数据、提高数据存储密度，基于低功率激光束与介质相互作用，使得介质的某种性质(如反射率、反射光极化方向等)发生改变，进而实现信息存储的新型光存储技术吸引了人们的广泛关注。 图1 存储技术的发展示意图：从传统光盘存储到固态硬盘存储，再到新型光存储 如图1所示为存储技术的发展示意图。光存储技术起源于20世纪60年代，经历了CD、DVD以及BD三代产品更新迭代。随后，全固态硬盘(SSD)、硬盘(HHD)等存储技术的快速发展，其存储密度、容量不断增大和成本不断降低，逐渐取代了传统光存储，从此传统光存储市场开始走向衰弱。随着人工智能黄金时代到来，AI大模型训练的需求，数据成为了一种刚需。根据国际数据的预测合作（IDC）2018年，全球数据将增至到2025年为175 ZB，到2035年为2142 ZB。而主流的数据保存方法，例如传统的硬盘和磁带等存储方法，面临着存储寿命和能耗方面的严峻挑战，难以胜任庞大的现实需求。此时，全息光存储技术、多维光存储、超分辨率光存储等新型技术凭借其卓越的离线存储能力、巨大的数据容量和持久的存储寿命，在数据存储领域的重要性日益凸显，同时相关的研究开发也成为了全球相关研究团体及科技公司的关注焦点。 数据存储的未来：新型光存储技术 1994年德国科学家Stefan W. Hell教授提出受激辐射损耗显微技术，首次证明了光学衍射极限能够被打破，并在2014年获得诺贝尔化学奖。突破了传统光盘存储的物理限制，实现更高存储密度、更快读写速度、更长保存寿命和更低能耗的数据存储方案，进而满足大数据时代对海量数据存储的需求，人们也针对全息光存储、多维光存储、超分辨率光存储等新型光存储技术领域开展了一系列的研发攻关，并取得了较为丰硕的成果。 (1) 全息光存储技术 如图2所示，全息光存储技术通过两束激光的干涉现象实现数据存储，可以将二维数据页图案存储在三维体空间中，从而提升存储密度和数据存取速度，在这一过程中，一束激光（信号光束）携带待存储的信息，通过与另一束未携带信息的激光（参考光束）相遇，产生干涉条纹，这些条纹作为信息的光学编码，被记录在特殊的光敏材料上，形成全息图。当需要读取信息时，只需用参考光束照射全息图，即可重建出原始的信号光束，从而恢复出存储的数据。全息光存储技术的现世，立刻引发了科研人员以及产业界的广泛关注，在众多领域都得到广泛的应用。大数据存储领域，在大数据时代背景下，对于存储密度和存取速度的需求日益增长。例如，美国InPhase公司于2001年推出基于角度复用的全息光驱Tapestry。在2006年实现了光驱的容量为300 GB，读写速率为20 MB/s的全息光存储技术。该公司研发的双化学体系的Tapestry材料，经加速老化试验测试，预期在25 ℃环境中，保质期为10年，存档寿命为33年。2017年之后，东京理科大学和广东紫晶信息存储技术股份有限公司联合开发了基于球面波参考光，单臂离轴全息光存储系统。该系统使用50 mm×50 mm的记录介质，其容量约为300 GB。 图2 (a) 全息光存储示意图，(b)全息光学存储机 （2）多维光学数据存储 多维光存储的复用维度、存储光盘及读取原理如图3所示。相较DVD蓝光等二维（2D）光学存储方式，三维（3D）光学数据存储充分利用各向同性材料的体积，可以在材料内部的任何位置存储数据。同时，为了进一步超越存储容量的限制，研究人员在传统空间三维之外探索其他维度，这些维度包括了光的振幅、频率（波长）、相位、偏振以及光波前的其它物理参量等，它们都可以携带和记录信息，涉及了基于双折射、等离子体共振和荧光等光学特性的方法。如图3(a)所示，目前，已经开发出的复用维度包括介质的三维空间、偏振、波长以及光强。其中包括基于金纳米棒的波长、偏振、三维空间复用的五维度光存储，以及基于纳米光栅结构的偏振、光强、三维空间复用的五维度光存储。但受限于材料对光各个参数的响应不同，六维度光存储技术一直未得以实现，另外光的轨道角动量特性虽然已被用在量子存储上，但在数据长效存储上并未得以实现。 例如，韩国和法国的科研团队合作发明了一种在玻璃里用激光“写”数据的技术。这种技术可以在玻璃的不同层上存储数据，就像是在书架的每一层上都放书一样。浙江大学和之江实验室联合团队利用超快激光诱导非晶化相变的局部光学相位调制，在材料表面制造出微小的结构，通过控制这些结构的形状和颜色，就能存储数据。通过图像识别进行高速数据提取，达到了大约1.2 Gb/s，并且准确度高达约99.7%，无需依赖昂贵且复杂的光学分析系统和信号处理过程，有效缓解了多维光存储技术数据读取速度慢的问题。在实际应用中，多维光学存储技术可以应用于海量数据存储、结构色打印、多功能衍射光学元件、矢量全息、多维信息加密等场景，具有广泛的应用前景。 图3 (a) 多维光存储的复用维度示意图，(b) 多维光学数据存储光盘及读取原理 （3）超分辨光学数据存储 光学衍射极限是光学存储技术中的一个关键障碍，它决定了数据存储的最小单元尺寸。为了克服这一限制，科学家们一直在探索新的技术路径。其中，超分辨光学数据存储技术的出现，为我们提供了一种全新的解决方案。这项技术通过创新的光学手段，突破了传统光学衍射的束缚，使得数据存储点的尺寸可以做得更小，从而大幅提升了存储密度。 2015年，李向平、曹耀宇等人运用双光束超分辨技术实现超大容量的光存储，将800 nm飞秒超快光源作为记录光束，375 nm连续激光作为抑制光束，在玻璃基板上实现了最小33 nm的记录点，实现大大提高了存储面密度。目前，最前沿的超分辨光学数据存储技术是上海光学精密机械研究所阮昊研究员团队和上海理工大学顾敏院士联合的一种双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术，实验上首次在信息写入和读出均突破了衍射极限的限制，实现了点尺寸为54 nm、道间距为70 nm的超分辨数据存储，并完成了100层的多层记录，单盘等效容量达Pb量级，这相当于把一个小型数据中心机柜缩小到一张光盘上，这一成果不仅极大地提高了存储效率，而且对于应对大数据时代日益增长的数据存储需求具有重要的战略意义。
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