DNA计算，是指基于大量DNA分子自然的并行操作及生化处理技术，通过产生类似于某种数学过程的一种组合结果并对其进行抽取和检测来完成问题求解的过程。[1]

中文名

DNA计算外文名

DNA Computing

创始人

莱昂那多·阿德莱曼

DNA计算发展

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DNA计算是伴随着分子生物学的兴起和发展而出现的。1994年，美国加利福尼亚大学的Adleman博士在《科学》期刊上首次发表了关于DNA分子生物计算方法的开创性文章，他通过生化方法求解了7个顶点的哈密顿回路问题，显示了用DNA进行特定目的计算的可行性，其新颖性不仅仅在于算法，也不仅仅在于速度，而在于采用了迄今为止还没有作为计算机硬件的生物技术来实现。这篇文章引起了许多学者尤其是计算机科学家的兴趣，随后，Lipton等学者也很快地提出了基于DNA模型的DNA算法，近年来该领域更是吸引了众多学者的目光。

目前DNA计算研究已涉及许多方面，如DNA计算的能力、模型和算法等。最近也有学者开始将DNA计算与遗传算法、神经网络、模糊系统和混沌系统等智能计算方法相结合。DNA计算的许多研究等待着各个学科的合作研究，如生物学、化学、计算机科学、数学和工程等，目前许多领域的科学家正在协调合作将这一理想变为现实。[2]

DNA计算数学机理

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尽管生物和数学有各自的复杂性，但近年来，由生物学和数学这两大领域交叉得到了一个跨学科的领域——数学生物学。数学手段可用于研究生物学，生物学工具也可用来解答数学问题。Adleman实验即是利用生物学工具得出了一个数学问题的解。从这个例子中可看出，生物数学的思想包含着两个过程：

①生物体所具有的复杂结构实际上是编码在DNA序列中的原始信息经过一些简单的处理后得到的，或者说，经过一系列DNA简单操作可得出一个复杂的结果；

②求一个含变量w的可计算函数的值也可以通过求一系列含变量w的简单函数的复合来实现，即通过对w运用简单的函数关系可获得对w的复杂函数f(W)的结果。

从DNA计算的原理和一些生物操作工具来看，与数学操作非常类似。单股DNA可看作由4种不同符号A、T、C和G组成的串，就像电子计算机中编码“0”和“1”一样，可表示成4字母的集合 ={A，G，C，T}来译码信息。DNA串可作为译码信息，在DNA序列上可执行一些简单操作，这些操作是通过大量能处理一些基本任务的酶来完成的。也就是说，酶可看作模拟在DNA序列上简单的计算。不同的酶用于不同的算子，如限制内核酸酶可作为分离算子，能够识别特定的DNA短序列，即限制位。任何一个在其序列中包含限制位的双链DNA，在限制位处被酶切断。DNA连接酶可作为绑结算子，将一条DNA链的末端连接到另外一条DNA链。DNA聚合酶有一些功能，包括可作为复制算子复制DNA。复制反应需要一个单链的向导DNA，即模板DNA，和一个稍短的被称为引物的寡聚核苷酸，且与模板相连。在这些条件下，DNA聚合酶对DNA的合成有催化作用，是通过在引物的末端连续不断地添加核苷酸来实现的。外核酸酶可作为删除算子等。从DNA计算和数学之间的联系可以说明，数学作为自然科学的桂冠也许与自然发展的最高形式——生命本身就有着天然的联系。[3]

DNA计算研究内容

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DNA计算的研究属于生物学、遗传学、化学、数学、物理、计算机科学、控制论和智能科学等学科的交叉领域。其研究内容很深，涉及的范围很广。目前，DNA计算的研究内容主要集中在以下几个方面。

(1)DNA计算的生物工具和算法实现技术

(2)DNA计算的模型 主要考虑各种DNA计算的理论模型，讨论它们的计算能力和数学实现等。

(3)DNA计算机的基本计算 主要研究DNA的布尔电路运算、数字DNA、算术运算、分子乘、分子编程和应用等方面。

(4)DNA计算与软计算的集成 基于DNA机理，阐述DNA计算与软计算集成的技术和方法，主要有面向智能系统的人工DNA模型、基于DNA机理的智能系统和基于人工DNA模型的计算智能理论及其应用方法，并将其应用于智能系统的在线学习、优化和控制。

(5)DNA智能计算机 国外许多学者认为，DNA计算的研究为人类研制分子计算机奠定基础。基于DNA计算的智能系统将会架设DNA计算与智能系统研究的桥梁，在DNA智能计算机等相关研究中起一些垫脚石作用。DNA计算与软计算的集成，将为DNA智能计算机提供一条很好的实现途径。DNA智能计算机可彻底解决现有计算机所无法实现的智能运算功能。[3]

DNA计算优点

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首先，DNA计算机与电子计算机相比，最大的优势在于它的并行计算能力。不论是DNA计算机还是电子计算机，其运算速度都是取决于两个因素：①它的并行处理能力；②单位时间内的运算步骤。DNA计算机具有巨大的并行处理能力。目前最快的巨型机每秒能执行 次操作。而在Adleman的初始实验中，通过适当估计，DNA串的并行操作数目可达。许多研究者认为，用当前技术 ～ 个DNA串的并行操作是可以达到的。对DNA计算来说，每一步独立操作的实现(如提取DNA链)，都要花费几分钟甚至几小时。与每秒可以执行万亿次操作的超级计算机比较，DNA计算每一步花费的时间，看起来不能令人信服。虽然DNA计算的每个操作本身与电子计算的实现相比非常缓慢，然而，DNA计算真正的能力在于其固有的并行机制。每步操作不是在一条DNA链上进行的，而是在许多条DNA链上同步进行的，DNA反应的巨大并行性足以补偿当前巨型机或更强的计算要求。

其次，DNA计算有很高的能量效率和存贮容量。电子计算机操作过程效率非常低，计算机浪费了它们产生的许多热能量。巨型机执行10^9次操作需要1焦耳能量，而用于实现DNA计算操作的酶，是在进化中产生的，具有很高的能量效率，1焦耳的能量足以执行次2×10^19次操作。另外，DNA分子允许非常高的信息存贮密度1位/nm3，而当前录像带的信息存贮密度仅为1位/12^12nm3。此外，尝试开发实际的DNA计算能促进生物学和生物化学获得更灵活的操作和更可靠的技术。[3]

DNA计算存在问题

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实际设计一台DNA计算机的障碍主要来自于两个方面。

(1)物理上处理大规模系统和复制时的误差。误差来自于几个方面．如DNA串在传输中会物理丢失、DNA并不总是像我们期望的那样工作(如基对之间的绑结等)。另外，DNA计算框架用生物学和生物技术的PcR操作来实现，PcR扩增是一种循环过程，其可靠性只有95%。理论上，每次PCR循环中，不仅前一循环后已带有错误碱基的拷贝数量会加倍，而且还会产生新的错误拷贝。随着循环次数的增加，DNA双链中不含任何错误碱基的拷贝比例在产物中会越来越小。研究者们现在已意识到这些误差问题，并正考虑许多激动人心的补偿措施，如仔细编码能使DNA更好地工作、用其他技术进行操作、考虑最优的反应环境、用重复元件和实验来增加可靠性、用其他宏观分子，如RNA或DNA合成的变形作为信息载体等。

(2)逻辑上适应广泛种类计算问题的多用性和有效性。对于各种计算问题，怎样寻找一种直接的翻译方式，变换成DNA计算系统，也即DNA生物化学反应的运算途径，以至鉴别和输出最优解技术路线，使得DNA计算机适应广阔的计算问题，并具实用性。虽然DNA计算机被证明是通用计算机，但DNA计算机在所有实际应用中不可能替代电子计算机。最佳的方案是高度并行任务用DNA计算机来实现，而固有的串行工作仍应由电子计算机完成。

虽然目前DNA计算机与发展了半个多世纪的电子计算机相比，确实是相形见绌。但是．分子计算的观念拓宽了人们对自然计算现象的理解，尤其是对生物学中的基本算法的理解。同时，分子计算观念的提出向众多领域提出了挑战。对于生物学和化学，在于理解细胞和分子机制，使它们有益于作为分子算法的基础。对于计算机科学和数学，在于寻找适当的问题和有效的分子算法去解决它们。对于物理学和工程学，在于构建大规模的可信的分子计算机。[3]

参考资料

1.

郑丽英，孟昱煜，王海涌等编著．计算机算法设计与分析：中国铁道出版社，2009.06

2.

王红梅编著．算法设计与分析：清华大学出版社，2006年7月

3.

丁永生 编著．计算智能 理论、技术与应用：科学出版社，2004年08月