生物计算机研究现状
生物计算机技术的发展及其应用分析
生物计算机技术的发展及其应用分析随着人工智能技术的快速发展，科学家们也开始将目光投向了生物计算机技术。
与传统的电子计算机不同，生物计算机技术利用生物分子来进行信息传递和计算。
自20世纪90年代下半叶起，生物计算机技术逐渐成为了生物技术领域内一个备受瞩目的研究领域。
一、生物计算机技术的发展历程自然界中存在着丰富多彩的生物分子，这些分子拥有着非常特殊的物理和化学特性，可以在机体内起到非常特殊的作用。
科学家们开始利用这些生物分子，利用分子之间的相互作用，以及晶体化等技术，开发出了一系列生物计算机技术。
生物计算机技术的研究重点主要集中在生物分子计算机和DNA计算机两个方面。
生物分子计算机是一种基于生物分子进行信息处理的技术，可以进行并行计算。
该技术主要利用了DNA、RNA和蛋白质等生物分子，通过分子识别和分子设计等手段，利用生物分子之间的相互作用来完成计算。
DNA计算机则是利用DNA分子特殊的物理和化学特性来进行计算。
DNA计算机主要借鉴了生物学中的DNA 复制、转录和翻译等生物过程，结合DNA分子自身的信息储存和传递能力，开发出了一系列DNA构造以及相应计算方法。
二、生物计算机技术的应用前景随着生物计算机技术的发展，科学家们开始探索生物计算机技术的应用前景。
目前，生物计算机技术已经在基因工程、药物研究、生物能源等领域得到了广泛的应用。
1、基因工程在基因工程领域中，科学家们利用生物计算机技术破解了基因密码，可以到达了更深的层面来研究基因的构成和作用机制。
这对于对基因的治疗和预防等方面的研究都大有帮助。
2、药物研究在药物研究领域中，生物计算机技术可以模拟生物分子之间的交互作用，更全面地了解化合物与生物系统之间的作用机制，提高药物研发的效率和成功率。
3、生物能源在生物能源领域中，研究人员可以利用生物计算机技术研究反应体系中介导化合物之间的相互作用关系，以更高效的方式生产生物燃料和化学品。
三、生物计算机技术面临的挑战与未来发展生物计算机技术的发展虽然取得了不少成果，但仍面临着种种挑战。
计算生物学的现状和前沿
计算生物学的现状和前沿计算生物学作为交叉学科，结合了生物学、计算机科学、统计学和数学等多个学科的知识，广泛应用于生物信息学、遗传学、生物医学工程等领域，已成为现代生命科学领域的重要分支。
本文将围绕计算生物学的现状和前沿展开讨论。
一、计算生物学的应用领域计算生物学的应用领域极为广泛，可以应用于包括生物信息学、遗传学、生物医学工程、药物研发和转化医学等多个领域。
其中，生物信息学是计算生物学的主要应用领域之一，它利用计算机技术和统计学方法分析DNA、 RNA和蛋白质等大量的生物数据，旨在揭示生物分子的功能、结构与相互作用等信息。
遗传学则是利用计算机技术和算法对基因和基因组等复杂遗传学现象进行研究的重要手段，它可以用来研究染色体的组织结构、基因的分布规律、基因序列的演化和变异以及遗传性疾病等问题。
生物医学工程则是将工程学和计算生物学所提供的技术手段应用于医疗领域，例如利用计算机模拟和仿真技术辅助医学诊断、构建生物材料和组织工程等。
药物研发领域则是利用计算生物学手段提高药物的研发效率，优化药物分子的结构，设计更加安全和疗效更佳的药物。
最后，转化医学领域则是基于计算生物学的成果，将基础研究转化为切实有用的药物和治疗方法，从而为临床治疗提供更佳的选择。
二、计算生物学发展的现状随着科技的飞速发展，人们有了更多的便利和切实的利益。
现代高通量技术的发展，使得生物实验数据产生的速率远远超过人力的处理能力，这就需要计算生物学从中扮演越来越重要的角色。
在计算生物学的研究方面，随着各种新技术和新算法的不断引入，研究方向逐渐向着更加细化的方向发展。
例如，计算生物学已经开始着重研究基于多尺度结构和层次化组织的生物学设计，将生物学研究领域中多层次专家问题更好地整合在一起。
此外，基于人工智能技术的机器学习和深度学习等方法也越来越多地应用于计算生物学研究中，使得科学家们能够更加准确地分析数据和预测结果。
此外，计算生物学研究不断涌现出的新的领域，如计算蛋白质学、计算代谢组学、计算细胞学、计算免疫学和计算神经学等，极大的促进了生命科学的快速发展和转化。
生物信息学的发展现状和未来趋势
生物信息学的发展现状和未来趋势生物信息学是计算机科学、统计学、生物学和数学等学科交叉的领域，它将生物学和计算机科学的理论和技术相结合，对生物学研究进行信息化处理和分析。
生物信息学在生命科学、医学和生态环境等方面具有广泛的应用，重要程度不言自明。
本文将从生物信息学的发展现状、未来趋势、重要应用和技术变革等方面进行讨论。
一、生物信息学的发展现状随着人类基因组计划、生命科学的快速发展和计算机科学的进步，生物信息学得到了快速的发展。
生物序列分析、结构生物学、功能基因组、系统生物学等领域的技术和方法也得到了快速的发展和应用。
在基因组学领域，生物信息学应用于序列测定、基因标注、宏基因组分析等方面。
在蛋白质组学方面，生物信息学应用于蛋白质功能预测、结构预测和蛋白质相互作用网络等方面。
在系统生物学方面，生物信息学应用于代谢组学、转录组学和蛋白质组学等方面，通过系统集成分析，揭示细胞、组织和生物体的整体性质。
二、生物信息学的未来趋势生物信息学在未来发展中，趋势主要是三个方向：多样化应用、多学科交叉和高性能计算。
1. 多样化应用未来生物信息学的发展将更加多样化，将涉及到更多的领域。
例如：精准医疗、人工合成生物学、基因编辑等。
生物信息学将在未来的发展中，将越来越广泛地应用于医疗保健、农业、环境保护、食品安全等方面。
2. 多学科交叉生物信息学不仅仅是生命科学和计算机科学的交叉，也涉及到统计学、数学、物理学、工程学等多个学科的交叉。
未来，生物信息学将更加深入地涵盖其他各种交叉学科，从而更好地支持生物学研究进展。
3. 高性能计算大数据时代对计算能力的要求非常高，未来的生物信息学也需要更加高效、高性能、低成本的计算圣杯。
未来，使用巨型计算机和云计算等技术将成为生物信息学的重要手段。
三、生物信息学的重要应用生物信息学在许多领域广泛应用的，具有重要意义。
1. 癌症研究：生物信息学技术可以帮助科学家预测肿瘤分类、发展速度和患病率，从而帮助医生选择最佳治疗方案，甚至帮助构建最佳治疗方案。
生物信息学的发展现状及未来趋势分析
生物信息学的发展现状及未来趋势分析生物信息学的发展现状及未来趋势引言：生物信息学是一门快速发展的交叉学科，通过整合生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识，以理解和解释生物学中的大规模数据。
生物信息学的发展已经取得了显著的进展，并在许多领域产生了重要的应用。
本文将探讨生物信息学的发展现状，并展望未来发展的趋势。
第一部分：生物信息学的发展现状1.1 基因组学基因组学是生物信息学的重要领域之一，它研究生物体的全基因组，帮助科学家理解基因组的结构、功能和进化。
通过高通量测序技术的发展，生物科学家现在能够更加快速、准确地测序DNA片段，并研究某个生物体的所有基因。
1.2 蛋白质组学蛋白质组学是对生物体内所有蛋白质的综合研究。
通过质谱仪等高通量技术，科学家们能够更好地研究蛋白质的结构和功能。
蛋白质组学在药物研发、疾病诊断和治疗方面发挥着重要作用。
1.3 转录组学转录组学研究的是某个生物组织或细胞中所有的RNA分子。
通过转录组学的研究，科学家们可以更深入地了解基因表达的调控机制以及生物体对内外环境的适应能力。
1.4 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重要问题。
准确地预测蛋白质的三维结构对于深入了解其功能和药物设计具有关键作用。
目前，生物信息学的发展使得蛋白质结构预测的准确性大大提高，但仍然存在许多挑战。
第二部分：生物信息学的未来趋势2.1 单细胞转录组学随着单细胞技术的不断发展，单细胞转录组学将成为未来生物信息学的重要方向之一。
通过分析单个细胞的转录组，科学家们能够更准确地了解细胞之间的异质性，从而深入研究生物发育、疾病发展等过程。
2.2 人类表型组学人类表型组学是研究人类基因与表型间关系的一个新兴领域。
通过整合基因组、转录组和蛋白质组等数据，科学家们能够更好地研究人类的性状、疾病易感性和药物反应等问题。
2.3 人工智能与深度学习人工智能和深度学习技术在生物信息学领域的应用越来越广泛。
通过利用机器学习算法，生物学家可以更好地分析和解释大规模生物数据，快速发现新的生物学模式和规律。
生物智能研究的现状与展望
生物智能研究的现状与展望人工智能是当前最热门的领域之一，而生物智能（biological intelligence）则是人工智能领域中的一个分支。
生物智能研究的目的是通过模拟生物体系的特征和行为，从而提高人工智能系统的性能和可靠性。
本文将会探讨生物智能研究的现状与展望，并讨论当前挑战和未来可能的发展方向。
生物智能研究的现状生物智能研究是从生物学和神经科学领域中引入了一系列的观点和概念，使得人工智能系统能够更好地模拟和理解人类的认知和行为。
这是因为人类的认知和思维可被理解为复杂的神经网络和相互作用的化学反应。
生物智能研究的核心是将这些科学发现应用到计算机科学中，从而创造出基于生物启发的人工智能系统。
在生物智能研究中，最重要的问题之一是如何建立关于神经系统的模型。
神经元模型是一种数学模型，模拟神经元之间的交互和信号传递。
大量的神经元可以组成一个神经网络，这些网络通常从一开始就被设定为通用的（即不限于某一特定任务或应用领域）。
这使得网络能够学习和适应各种不同的任务和应用场景。
另外，对应于生物智能研究的是深度学习，两者都涉及构建神经网络。
深度学习的不同点是，其最初目标是通过将Neural Networks用于任务识别和推理而不是模拟人类认知。
深度学习最初是作为针对人工智能领域的一个独立领域而出现的。
目前，生物智能研究的主要方向之一是将这些神经网络应用于机器人技术。
例如，研究人员已经成功地开发了具有自主学习和适应能力的机器人，这些机器人能够基于环境和任务的不同要求进行自我调整。
同时，生物智能研究还涉及自然语言处理、情感识别、图像处理等方面，而这些方面需要对人类认知的理解和模拟。
生物智能研究的展望尽管目前生物智能研究已经取得了一些重要的成果，但是该领域依然面临一些挑战和未解决的问题。
这些挑战包括：1. 结构：神经网络的复杂性和特定的生物制度的复杂性是最大的挑战之一。
2. 可靠性：神经网络的可靠性和稳定性也是研究的重要问题。
生物计算机发展现状
生物计算机发展现状生物计算机是一门兼具生物学和计算机科学知识的交叉学科，是研究如何将生物体的生理过程与计算机技术相结合，从而实现一种全新的信息处理方式的学科。
近年来，随着生物科学和计算机科学的快速发展，生物计算机领域取得了一系列令人瞩目的成果，包括基于DNA分子的计算、神经计算、分子计算等。
DNA计算是生物计算机领域的一个重要分支，它以DNA分子作为信息的载体和处理器，通过设计合成DNA序列来实现计算过程。
DNA计算具有高度并行性和大规模并行处理的特点，可以在很短的时间内完成大量的计算任务。
DNA计算的应用领域包括密码学、生物信息学、生物晶片设计、医疗诊断等。
另一个重要的发展方向是神经计算。
神经计算研究如何模拟人类大脑的工作原理，并将其应用于信息处理和模式识别。
神经计算通过构建人工神经网络来实现信息的存储、处理和传递，其具有较强的自学习和自适应能力。
神经计算的应用领域包括模式识别、图像处理、数据挖掘等。
分子计算是生物计算机的另一个重要研究方向，它是利用分子作为信息处理器来进行计算的一种新型计算方式。
分子计算可以利用分子间的相互作用来实现信息编码、逻辑操作、存储等功能。
分子计算具有高度的并行性和超大规模集成度的特点，可以用于解决复杂的计算问题。
分子计算的应用领域包括量子计算、化学反应模拟、药物设计等。
除了以上几个方向，生物计算机还涉及到许多其他领域的研究，如生物传感器、生物制造等。
生物计算机的发展受到许多因素的制约，包括技术的限制、成本的问题、伦理与法律的考量等。
但随着技术的不断进步和研究的深入，相信生物计算机将会取得更加突破性的进展，为人类带来更多的创新和进步。
生物计算机的研究进展
生物计算机的研究进展随着科技的不断进步，人类对于未来的想象也越来越广阔。
如果说以前人们认为只有机器才能进行计算和存储，那么现在，生物计算机已经开始发展，成为了一个备受关注的领域。
生物计算机是指利用生物体内的物质和能量进行数据处理和存储的计算机系统。
它不仅可以大大降低计算能耗，而且还具有非常广阔的应用前景，如医疗诊断、环境监测、生命科学等领域。
生物计算机的核心技术是基于生物体内的生物分子实现信息的处理与传输。
这些生物分子包括核酸、蛋白质、酶等，它们自身具有高度的生物活性和酶催化反应的特性。
而利用这些性质，科学家们就在不断地尝试寻找各种方式来实现生物计算机的设计和制造。
下面我们将分别介绍生物计算机的研究进展，包括生物传感器、DNA计算和非自然高分子计算。
生物传感器生物传感器是一种可以检测环境信息并转换成电信号输出的系统，被广泛应用于医疗和环境监测领域。
早期的传感器大多利用化学反应实现检测，但这种方法存在着灵敏度低、稳定性差等问题，而发展到了今天，越来越多的研究者开始将基于生物分子的传感器引入其中。
目前已经有许多基于蛋白质、酶、核酸等生物大分子的传感器被发现，而且它们还可以通过生物共价键的特性实现高灵敏度的检测。
例如，材料科学家已经发现了一种基于核酸二级结构的信封形生物传感器，它能够通过核酸的结构变化表达信号，从而实现高灵敏度的检测。
DNA计算DNA计算是一种新兴的计算机技术，主要基于DNA分子自身具有的信息的存储和碱基互补性的规则性。
DNA计算机不同于传统计算机，它的存储和处理基于数字信号，而是基于DNA分子之间的相互作用模式。
这种模式不仅具有高度的可靠性，还可以极大地提高计算速度和存储密度。
而在DNA计算的实现中，DNA分子具有很强的自组装能力，它可以自行组合成各种形态和结构，使得许多复杂的计算任务可以得到实现。
目前，许多生物及材料科学实验室正在开展关于DNA计算的研究工作，探索其在双重解密、密码破解、药物筛选和基因诊断等领域中的应用潜力。
生物电子学技术的现状和未来发展趋势
生物电子学技术的现状和未来发展趋势近年来，生物电子学技术被越来越多的科学家看作是一种新的领域，其研究内容涉及到生物学、物理学、材料学、计算机科学等多个学科的交叉，它的发展前景十分广阔，引起了大众的广泛关注。
本文将从生物电子学技术的现状和未来发展趋势两个方面探讨该领域的现状和未来展望。
一、生物电子学技术的现状生物电子学技术是一种新型的科学技术，其研究内容基于电子学和生物学的交叉，主要研究生物系统中的电子信息的传递及其调控机制。
生物电子学技术的研究可以有效地解决生命科学中一些难以观察和难以研究的问题，可以帮助科学家深入研究生命科学中的诸多难题。
目前，生物电子学技术的应用已经涉及到多个领域。
在医学领域，生物电子学技术的运用已经取得了一些令人瞩目的成果，如心电图、脑电图等检查手段广泛应用于临床，这些技术可以帮助医生快速的诊断疾病。
生物电子学技术也正在迅速的渗透到生物化学、生命科学及医疗领域的研究中，这些领域的科学家正在利用电子学和光学技术等手段研究生命中的重要分子结构及其功能。
二、生物电子学技术的未来发展趋势生物电子学技术与微电子技术、纳米技术、生物技术、信息技术等的结合，构成了一个具有广泛应用前景的新兴科学领域。
在未来，生物电子学技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1、面向“个性化医学”的研究“个性化医学”是未来医学的重要发展方向。
生物电子学技术可以有效地为这一发展趋势提供支持。
例如，利用生物电子学技术的相关研究，可以开发出可穿戴设备，实时监测人体的健康状态，并提供针对性的治疗方案。
2、改进药物研发和临床治疗的方法当前，药物的研发和临床治疗都存在很多问题，如临床效果不确定性高、副作用较大等。
而生物电子学技术可以为改善这些情况提供帮助。
例如，将生物电子学技术应用于新药的研发中，可以大幅提升研发成功率；将生物电子学技术应用于药物的治疗过程中，可以实现分子靶向治疗，降低药物副作用，提高疗效。
3、疾病预测和预防生物电子学技术可以将现有的人体生物学信息，如血清蛋白、微生物组，与大数据算法和人工智能技术融合，实现疾病预测和预防。
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山东大学计算机在材料科学中的应用生物计算机研究现状专业：___________________姓名：___________________学号：___________________联系电话：___________________指导教师：___________________山东大学材料与工程学院生物计算机研究现状摘要：生物计算机是21世纪人类所面临并期望解决的强大壁垒，其涉及领域之多，问题之繁杂不是其他科研领域所能比拟。
目前科学家所构想并实践中的研究方向大致是两个：一是研制分子计算机，即制造有机分子原件去代替目前半导体逻辑元件和存储元件；另一方面是深入研究人脑的结构、思维规律，再构想生物计算机的结构。
关键词：生物计算机；有机分子原件；人脑1.引言自从世界上第一台电子数值积分计算机“ENIAC”的问世，到上世纪70年代至今第四代计算机所做出的一个个举世瞩目的腾跃，正当人们开始相信计算机领域的发展没有瓶颈时，仿生计算机这块处女地横在世人眼前。
从上世纪80年代开始，日本、美国以及欧洲共同体都相继开展了新一代计算机的研究，然而时至今日仍未有突破性进展。
生物计算机是生物工程技术产生蛋白质分子，以此作为生物芯片。
如让几万亿个DNA分子在某种酶的作用下进行化学反应就能使生物计算机同时运行几十亿次。
生物计算机芯片本身还具有并行处理的功能，其运算速度要比当今最新一代的计算机快10万倍，能量消耗仅相当于普通计算机的十亿分之一，存储信息的空间仅占百亿亿分之一。
生物芯片一旦出现故障，可以进行自我修复，所以具有自愈能力。
生物计算机具有生物活性，能够和人体的组织有机地结合起来，尤其是能够与大脑和神经系统相连。
这样，生物计算机就可直接接受大脑的综合指挥，成为人脑的辅助装置或扩充部分，并能由人体细胞吸收营养补充能量，因而不需要外界能源。
它将成为能植入人体内，成为帮助人类学习、思考、创造、发明的最理想的伙伴。
2.生物计算机的种类2.1生物分子或超分子芯片立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。
“生物化学电路”即属于此。
2.2 自动机模型以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。
目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。
不同自动机的区别主要是网络内部连接的差异，其基本特征是集体计算，又称集体主义，在非数值计算、模拟、识别方面有极大的潜力。
2.3 仿生算法以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。
2.4 生物化学反应算法立足于可控的生物化学反应或反应系统，利用小容积内同类分子高拷贝数的优势，追求运算的高度并行化，从而提供运算的效率。
DNA计算机属于此类。
2.5 细胞计算机采用系统遗传学原理、合成生物技术，人工设计与合成基因、基因链、信号传导网络等，对细胞进行系统生物工程改造与重编程序，生物计算机可以做复杂的计算与信息处理，细胞计算机又称为湿计算机目前的计算机是干计算机。
1994年中科院曾邦哲发表系统生物工程的基因组蓝图设计与生物机器装配、生物分子电脑与细胞仿生工程等仿生学与基因工程的整合概念。
中科院曾邦哲（曾杰）1999年提出把遗传信息系统看作基因组智能人工编制基因程序，重新设计细胞内复杂生物分子相互作用网络，使细胞成为人工生命系统，并在线公布了人工设计细胞内分子电路系统的概念图，以之区别于人工生命系统，从而提出计算机仿生学、基因工程的细胞分子机器的设计与装配研究，2002年在德国提出分子模块、细胞器、基因群设计细胞并设计细胞信号通讯的生物计算机模型，从而拓展了多元细胞计算机与层次的概念。
生物计算机研究与开发成为现代合成生物学的重要内容。
3.BR分子计算机生物计算机的一个主要研制方向是模拟活生物体系统寻找二进制数字新的表达方式，表达载体是生物大分子，目前认为可行的主要有两种：蛋白质、核酸。
蛋白质是生命的基本存在形式，由氨基酸小分子组成。
许多氨基酸分子按一定顺序排列成一级结构，再经修饰加工盘旋折叠，形成蛋白质大分子。
某些氨基酸分子基因的缺失或添加，会造成蛋白质功能上的对立，如丝氨酸或酪氨酸的磷酸化和去磷酸化是蛋白质活性的开关，磷酸基因的有无关系到分子火星是否存在，是否会引发随后的一连串反应，机体许多重要的生命活动都与之相关。
因而，蛋白质分子中氨基酸磷酸化、去磷酸化状态用于新一代计算机研制即被考虑代表二进制中的0或1.蛋白质的空间结构也可作为设计二进制数字新的表达形式的出发点，美国科学家曾发现一种嗜盐细菌体内存在感光蛋白，成为BR，光照时，结构发生改变并释放少量电荷，因此可作为触发开关，记录数字化信息。
20世纪80年代，已研制出一种极光驱动BR的二维计算机存储器。
以蛋白质为研究方向的生物计算机除利用蛋白质化学组成、空间结构上的特点外，功能也是考虑内容之一。
如传统意义上，酶的本质即蛋白质，蛋白酶具有专一性，这种采用蛋白酶作载体的计算机在运行过程中，蛋白酶分子与周围的物理、化学介质不断相互作用，酶即为转换开关，未来的生物计算机能够辨认光学图像、识别固体表面形状等。
4.DNA分子计算机DNA计算机是真正意义的分子计算机，也是目前最具研究价值的生物计算机种类之一，在理论和使用上都具有很大的发展前途。
4.1 基因芯片上世纪末，艾菲迈却克斯公司效仿英特尔公司微型计算机芯片的生产模式研制并开发了具有划时代意义的DNA芯片，又称基因芯片、DNA阵列或寡核苷酸微芯片等。
DNA芯片的机制是根据核酸杂交原理检测待测的DNA序列。
它与一般核酸杂交技术不同之处是已知序列的寡核苷酸高度集成化，即高密度的DNA探针阵列以预先设计的排列方式固化在玻璃或硅片或尼龙膜上。
4.2 DNA分子计算机的优势用生物大分子作原件制造的计算机成为生物计算机，或称为分子计算机。
BR 分子作为计算机元件是当前研究得最多、最深入的。
而DNA作为元件的DNA计算机，则是一种全新概念的计算机，因科学家们提出的研制原理与现在应用的电子计算机原理有很大差别，与BR等有机大分子制造计算机原理也不同。
DNA的原理是：DNA分子中的大量密码相当于存储的数据，某些酶对DNA分子作用，瞬间就能完成其生化反应，从一种基因代码变成另一种基因代码。
反应前的基因代码可以作为输入的数据，反应后的基因代码则作为运算结果，如果这种反应控制得当，就能制成DNA计算机。
在DNA良好的数据存储能力和并行处理能力基础上，DNA计算机可实现快速的计算，1立方米的DNA溶液，可存储1万亿亿的二进制数据。
十几个小时的DNA计算，相当于所有电脑问世以来的总运算量。
计算中，以DNA序列作为信息载体，利用酶控制许多DNA序列按照计算目的同时进行反映，最后从反映的后果中提取最优的解。
4.3 DNA计算的主要问题4.3.1 构造的现实性及计算潜力问题DNA计算机以编码后的DNA序列作为输入，在试管内反应完成计算，反应产物及溶液给出了全部解空间，但是最优解与其他解分离，怎样输出，是一个技术性极强的问题。
世界上首个DNA计算机诞生于1994年，发明人是莱昂纳多·阿德莱曼。
阿德莱曼用“试管”DNA计算机做实验，测试出了DNA计算机的可行性，他的“试管计算机”在几秒内得出了结果，但他花去了数周实践去拣出那些正确的答案。
随着求解问题规模的扩大，输出将成为DNA计算机的瓶颈。
4.3.2 运算过程中的错误问题在扩增DNA的过程中，有较高的错配率，而且大量的DNA在几百步的反应中也会产生一些支路反应。
错误会产生伪解，并增加最优解输出的难度。
4.3.3 人机接口问题怎样使DNA计算机的输入和输出变成一般人可以接受的，是DNA计算机走向实际应用的关键之一。
5.生物计算机的应用许多科学家认为生物计算机不太可能超越或者匹配现今的电子计算机。
美国普林斯顿大学电子工程师兼分子生物学家罗恩·韦斯说，“它们并不能像我们日常的计算机快速运行微软Windows系统，或者运行Wii游戏。
”与众不同的是，生物计算机能够潜在地修补或直接影响细胞进程。
但是据美国物理学家组织网报道，美国加州斯克里普斯研究院和以色列理工学院科学家开发出一种生物计算机。
电子计算机由硬件、软件、输入和输出4个部分构成，输入、输出的是电子信号，硬件是各种金属、塑料、导线、晶体管的复杂组合，软件是一系列电子信号形式的机器指令。
而生物计算机这4个部分全是分子，所有生物系统甚至整个有机生物界、每个人都是一台生物分子计算机，其硬件和软件是复杂的生物分子，分子之间能有逻辑地进行“交谈”。
它们互相激活，执行某个预定的化学反应。
输入是一种经过特殊预定变化的分子，遵循一套特殊的法则(软件)，这种化学计算过程的输出，是另一种明确规定好了的分子。
凭借此种方法，人类遗传的DNA可能不久将被破译。
而由此也能看出生物计算机的功能将不仅仅局限于文字处理，而更可能活跃于诸如密码破译及飞行航道规划计算等一些计算量超大且操作繁复的问题处理中。
6.展望DNA分子计算机将是生物计算机的重要发展方向之一，现在已经设计除了DNA逻辑门，DNA片段以及更多超前的东西，现在DNA计算机最大的问题是很难检测其计算的结果，一旦这个问题得到解决，DNA计算机将会很快问世。
可以想象，未来一旦DNA计算技术全面成熟，DNA计算机还可以通过人体接口直接接受人脑的指挥，那么届时真正的“人机合一”将会实现。
可见，未来的DNA计算机将给人类生活带来一个质的飞跃。
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