थोक उत्पाद: 2019 में अनावरण किया जाने वाला पहला वाणिज्यिक डीएनए भंडार

लॉन्च सेवा योजना स्टार्टअप कैटलॉग। कंपनी एक विशेष सुविधा विकसित कर रही है जो आपको प्रतिदिन 500 ट्रिलियन डीएनए अणुओं में डेटा की एक टेराबाइट रिकॉर्ड करने की अनुमति देगी।

अगला, हम कैटलॉग द्वारा उपयोग किए गए दृष्टिकोण और डीएनए क्षेत्र के अन्य हालिया विकास के बारे में बात करते हैं।


/ फोटो मिशिगन सीसी विश्वविद्यालय

परियोजना का विवरण

डीएनए पर डेटा लिखने के लिए क्लासिक दृष्टिकोण में बिट्स के एक अनुक्रम - शून्य और लोगों को शामिल करना शामिल है - चार मूल डीएनए अड्डों के अनुक्रम में। उदाहरण के लिए, नाइट्रोजनीस बेस एडेनिन (ए), थाइमिन (टी), गुआनिन (जी) और साइटोसिन (सी) निम्नानुसार दर्शाए जा सकते हैं: ए = ००, टी = ०१, जी = १०, सी = ११।

इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, 2016 में Microsoft सिंथेटिक डीएनए अणुओं में पाठ और वीडियो के 200 एमबी को "स्थायी" करने में सक्षम था (जैसा कि हमने पहले ही एक पोस्ट में लिखा था)। हालांकि, महंगा होने के दौरान यह विधि बड़े पैमाने पर डेटा रिकॉर्डिंग के लिए उपयुक्त नहीं है।

लाखों डीएनए स्ट्रैंड का उपयोग करने के बजाय, कैटलॉग शोधकर्ताओं ने बड़ी संख्या में विभिन्न डीएनए अणुओं को उत्पन्न करने का सुझाव दिया, जिसमें 30 से अधिक बेस जोड़े नहीं हैं। फिर, एंजाइमैटिक प्रतिक्रियाओं के कारण , ये पूर्व-तैयार "टुकड़े" विशेष पैटर्न बनाते हैं जो जानकारी को एन्कोड करते हैं। इस प्रकार, एक एकल नाइट्रोजन आधार का प्रतिनिधित्व करने के बजाय, बिट्स को बहुआयामी मैट्रिक्स में व्यवस्थित किया जाता है। और अणुओं के समूह इन मैट्रिस में बिट्स की स्थिति को दर्शाते हैं।

कैटलन रिसर्च के निदेशक डेविन लीके निम्नलिखित उपमा का हवाला देते हैं : “कल्पना कीजिए कि आपके पास एक किताब है। आप इसे मैन्युअल रूप से कॉपी कर सकते हैं: पत्र द्वारा पत्र। इसी तरह, आप डीएनए में डेटा लिख ​​सकते हैं - अणु द्वारा अणु। इस दृष्टिकोण का उपयोग Microsoft द्वारा किया गया था। हम एक प्रकार का "प्रिंटिंग प्रेस" बनाने का प्रस्ताव रखते हैं, जहां डीएनए अणु एक हेडसेट होगा । इस प्रकार, पूर्व-उत्पन्न अणुओं को पुन: व्यवस्थित करना, हम तुरंत पूरे शब्दों के साथ काम करते हैं, उन्हें सही क्रम में व्यवस्थित करते हैं। ”

इस पद्धति का उपयोग करते हुए, कैटलॉग शोधकर्ताओं ने डीएनए में डेटा को सफलतापूर्वक रिकॉर्ड और पुनर्प्राप्त किया। ऐसा करने के लिए, उन्होंने रॉबर्ट फ्रॉस्ट की कविता " द रोड नॉट टेकन (एक अनुवाद में -" एक और सड़क ") का इस्तेमाल किया। अब कंपनी आईटी कंपनियों और सरकारी संगठनों की जरूरतों के लिए मंच को स्केल करने की समस्या को हल कर रही है।

कैटलॉग के संस्थापकों में से एक Hyunjun Park के अनुसार, यह दृष्टिकोण 2019 की शुरुआत तक टेराबाइट डीएनए स्टोरेज को व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य बना देगा। हालाँकि, डेटा संग्रहण सेवा की सटीक लागत जो स्टार्टअप प्रदान करेगा, अभी भी अज्ञात है।

इसी तरह के घटनाक्रम

जैसा कि पहले ही नोट किया गया है, डीएनए रिपॉजिटरी बनाने के मुद्दे Microsoft द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं। और 2016 के बाद से, कंपनी के शोधकर्ताओं ने अपने विकास में उन्नत किया है: फरवरी 2018 में, उन्होंने डीएनए तक यादृच्छिक पहुंच के आयोजन के लिए एक " प्राइमर लाइब्रेरी" बनाई। प्राइमरों में से प्रत्येक एक विशिष्ट श्रृंखला के लिए "संलग्न" है, इसलिए, पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन का उपयोग करके , आप उनमें से किसी का भी चयन कर सकते हैं (और रिकॉर्ड किए गए डेटा तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं)।


/ फोटो कर्नल फोर्ड और नताशा डे वेरे सीसी

कंपनी को उम्मीद है कि यह दृष्टिकोण, डेटा लिखने और पढ़ने के लिए एक नए एल्गोरिदम के साथ मिलकर, जो त्रुटियों के लिए कम संवेदनशील है, भविष्य में कई टेराबाइट्स की मात्रा के साथ डीएनए स्टोरेज बनाने में मदद करेगा। आईटी दिग्गज की योजना डीएनए भंडारण को सेवा के रूप में प्रदान करने की है। कंपनी ने 2020 तक इस विचार को लागू करने के लिए निर्धारित किया है।

विन-विन डीएनए और एआई

डीएनए वाहक पर रिकॉर्डिंग की जानकारी के साथ कोई विशेष कठिनाई नहीं है: कंपनियां स्वचालन के तरीकों के साथ आई हैं। लेकिन जानकारी पढ़ने की प्रक्रिया अभी भी जटिल और समय लेने वाली है। इस समस्या को हल करने के लिए, Lifebit AI सिस्टम का उपयोग करने की योजना बना रहा है । Lifebit एमओ एल्गोरिदम के आधार पर डिप्लोइट क्लाउड प्लेटफॉर्म विकसित कर रहा है, जो डीएनए वाहक से जानकारी पढ़ने की प्रक्रिया को स्वचालित करेगा।

इस प्रकार, मशीन शिक्षण डीएनए रिपॉजिटरी के संगठन में योगदान देगा। हालांकि, इसके विपरीत भी सच है - कृत्रिम अणुओं को बनाने के लिए डीएनए अणुओं का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, कैलटेक के शोधकर्ता इस क्षेत्र में काम कर रहे हैं।

उनके तंत्रिका नेटवर्क के संचालन का सिद्धांत रासायनिक प्रतिक्रियाओं पर आधारित है , जिसे थ्रेड विस्थापन (कुछ वायरस में ज्ञात एक डीएनए प्रतिकृति तंत्र) कहा जाता है, जब एक थ्रेड नामक एक आवक एक मूल डीएनए के किस्में में से एक को विस्थापित करता है। इंटेलिजेंट सिस्टम पहले से ही हस्तलिखित संख्याओं को पहचानने के लिए सिखाया गया है।

आकृति एक चौकोर तल पर खींची गई है, जिसे एक सौ समान कोशिकाओं (10x10) - मूल पिक्सेल में विभाजित किया गया है। इनमें से प्रत्येक कोशिका का प्रतिनिधित्व एक डीएनए अणु द्वारा किया जाता है जो "जानता है" कि क्या इस पिक्सेल पर एक अंक का एक टुकड़ा है। सभी अणुओं को एक परीक्षण ट्यूब में मिलाए जाने के बाद, डीएनए नेटवर्क फ्लोरोसेंट संकेतों का उपयोग करके अपना जवाब देता है। ट्यूब एक चमक का उत्सर्जन करना शुरू कर देती है जिसका रंग मान्यता प्राप्त अंक पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, हरे और पीले रंग का मतलब पांच, और हरा और लाल का मतलब नौ होता है।

शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क में एक प्रकार की मेमोरी बनाने की योजना बनाई है ताकि यह प्रशिक्षण वैक्टरों को "याद" रखे और उनकी समस्याओं को हल करने के लिए उनका उपयोग करे।

हे कैटलॉग

कैटलॉग 2016 में स्थापित एक अमेरिकी स्टार्टअप है, जो डीएनए अणुओं में डेटा स्टोर करने की तकनीक विकसित कर रहा है। बोस्टन, मैसाचुसेट्स में मुख्यालय।

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