加州理工学院钱璐璐

加州理工学院钱璐璐：利用人工合成的DNA制成迄今最复杂生化电路 2011

美国加州理工学院研究人员利用人工合成的DNA（脱氧核糖核酸）分子，在试管中制成了迄今最复杂的生化电设计这样的电路，目的并非要与电子计算机竞争，而是用来探索生物系统处理信息的原理。

在传统计算机中，集成电路的基本元件逻辑门由晶体管制成，但在这一新制成的生化电路中，逻辑门由短的单链链特征DNA组成。晶体管以电子流入和流出晶体管作为信号，而DNA逻辑门以接收和发出分子作为信号。

研究人员在最新一期《科学》杂志上报告说，他们设计了多个电路，其中最大的一个包括74个不同的DNA分超过15的整数的平方根，给出的答案是小于该平方根的最大整数。研究人员通过监测试管溶液中输出信号分子的浓案。整个运算过程需要大约10个小时。

研究人员表示，设计具有决策能力的生化电路，可以帮助更好掌控应用于生物工程、化学工程以及生化工业中的说在未来，一个设计合成的生化电路可以被放入临床血液样本中，检测各种分子在样本中的水平，然后根据这些信息断。

“我们试图借用已为电子世界带来巨大成功的理念，例如对运算的抽象、编程语言以及编译器，并将它们应用到中，”论文第一作者、加州理工学院生物工程系博士后钱璐璐说。

此前在实验室里制造的生化电路普遍具有局限性，因为当电路的规模增大时，工作的稳定性和可预测性也随之降说，造成这种局限性最可能的原因是，不同的电路功能需要用不同结构的分子元件来实现，这样当电路变得越来越大试的难度也随之增加。在此次设计的新生化电路中，分子元件的结构非常简单且标准化，运作稳定且容易升级。

钱璐璐说，在计算机工业中，大家努力制造越来越好的计算机，“我们也在做相同的努力。我们要制造越来越好成更加尖端的任务，让分子设备根据它们的环境而行动。”

裔博士最新Science文章走在世界最前沿 点击次数：360 发布时间：2011-6-7 来自加州理工学院生物工程系，计算机科学、计算与神经系统学的研究人员利用人工合成的DNA分子，在试管中完成了迄今最复杂的生化电路。这种电路可以用来探索生物系统处理信息的原理。这一研究成果公布在Science杂志上。

上海逸峰生物公司专业供应Elisa试剂盒，品质保证，可免费提供代测服务，详情请点击 http://www.yfswbio.com 这项研究由加州理工学院Erik Winfree教授和上海交大Bio-X中心博士生钱璐璐(现在在加州理工学院)共同完成，这一研究组主要从事体外环境下DNA与酶参与的生物分子自行运算的理论与工程学研究。钱璐璐博士2007年于上海交大Bio-X中心获得博士学位，现在加利福尼亚理工学院从事研究工作，主要研究领域是生物纳米技术与DNA分子计算。

据EurekAlert报道，之前在实验室里制造的生化电路普遍具有局限性，因为当电路的规模增大时，它们工作的稳定性和可预测性也随之下降，带来这种局限性最可能的原因是，不同的电路功能需要用不同结构的分子元件来实现，这样当电路变得越来越大时，其制造和调试的难度也随之增加。

在这篇文章中，研究人员运用一种新型的DNA分子元件构造出目前最大的人工生化电路，这一分子元件的结构非常简单且标准化、运作稳定且容易升级，意味着更加大型和复杂的电路也将可以被构造和稳定的工作。

这种生化电路可以使研究人员探索生物系统处理信息的原理，以及设计具有决策能力的生化通路。这种电路将会赋予生化学家对应用于生物工程、化学工程以及生化工业中的分子反应前所未有的掌控能力。比如说在未来，一个设计合成的生化电路可以被放入临床血液样本中，检测各种分子的在样本中的水平，然后根据这些信息作出病理学的诊断。

Winfree教授等人在2006年曾首次构造出这样一个生化电路。在之前研究中，DNA信号分子将几个不同的DNA逻辑门相连，组成被称为多层的电路。但是这一早期的电路只有12个不同的DNA分子，而且从一个单独的逻辑门到一个五层的电路，运算的速度降低了几个数量级。

而在钱璐璐和Winfree教授新的设计中，逻辑门变得更加简单和可靠，他们做出的电路比之前至少复杂了五倍。他们的新型逻辑门由短的DNA单链和DNA半双链组成。在半双链中，单链部分就像是从双螺旋末端延伸出的尾巴。单链作为输入和输出信号与半双链DNA分子相互作用。 钱璐璐和Winfree教授运用他们的方法制造出若干个电路，其中最大的一个包括74个不同的DNA分子，可以计算一个不超过15的整数(也就是任意四位二进制数)的平方根，给出的答案是小于该平方根的最大整数。研究人员通过监测输出信号分子的浓度读取计算的答案。整个运算过程需要10个小时左右，因此它不可能很快就取代你的笔记本电脑。但是这种电路的目的并不是与电子计算机竞争，而是带给科学家对生化过程的逻辑控制。

这一电路有几个新的特性。因为生化反应从来都不是完美的，例如，分子并不总是遵守规则的结合——这就是系统所固有的噪音。这意味着分子信号从来也不会是绝对的0或者1，不会像理想的二进制逻辑所要求的那样。但是这种新的逻辑门可以通过压制和放大信号来处理噪音，比如说，提升一个80%的信号到接近100%，或者抑制一个10%的信号到接近不存在。

这些电路元件还是可调的。通过调整某些DNA分子的浓度，研究人员可以变换任意一个逻辑门的功能。这些电路也是多功能的，所有元件可以即插即用来重新组装成不同的电路。由于这些逻辑门的分子结构非常简单，它们还支持更加有效的高通量合成方法。

来源：生物通 华裔博士6，7月连发Nature、Science文章 【字体：大 中 小】 www.ebiotrade.com 时间：2011年7月21日 来源：生物通 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

摘要： 来自加州理工学院生物工程系，计算机科学系、计算与神经系统学系及电子工程系的研究人员首次在试管中用DNA构造出了人工神经网络，这一人工神经网络可以像大脑一样根据不完整的信息回想起相关的记忆。这标志科研人员在通往人工智能的道路上迈出了重要的一步。这一研究成果公布在7月20日的《自然》杂志上。

生物通报道 来自加州理工学院生物工程系，计算机科学系、计算与神经系统学系及电子工程系的研究人员首次在试管中用DNA构造出了人工神经网络，这一人工神经网络可以像大脑一样根据不完整的信息回想起相关的记忆。这标志科研人员在通往人工智能的道路上迈出了重要的一步。这一研究成果公布在7月20日的《自然》杂志上。

高灵敏、低背景ECL发光液 免费申请试用装 这项研究由加州理工学院Erik Winfree教授、Jehoshua Bruck教授和上海交大Bio-X中心博士生钱璐璐（现在在加州理工学院）共同完成。钱璐璐博士2007年于上海交大Bio-X中心获得博士学位，现在加利福尼亚理工学院从事博士后研究工作，主要研究领域是生物纳米技术与DNA分子计算。不久前，钱璐璐博士与Erik Winfree教授共同利用人工合成的DNA分子，在试管中完成了迄今最复杂的生化电路。这种电路可以用来探索生物系统处理信息的原理。这一研究成果公布在6月的《Science》杂志上。

人类的大脑具有不可思议的功能，它让人们辨别出事件间相互联系的方式，形成记忆，做出决定，并采取行动。尽管在过去的几十年里，科研人员一直致力于构造出类似于脑的人工智能生化系统，然而为之努力的道路上却面临着重重困难。研究人员在新研究中提出了一个奇思妙想——用溶液中相互作用的分子来展示类似于脑的功能。

据EurekAlert的报道，科研人员构建的新型生化神经网路是基于一种简单的神经元的数学模型。这个模型被称为线性阈值函数。模型中的神经元接收一组输入信号，对每个信号乘以正的或者负的权重，只有当所有的带权重的输入信号之和大于某个特定的阈值时，神经元才会兴奋并释放出一个输出信号。

在这篇文章中，科研人员采用了一个被称为链置换级联的过程来构造DNA神经网络。这一方法用到单链和部分双链的DNA分子。部分双链是指，单链从双螺旋结构的末端像尾巴一样延伸出来。在水溶液中自由浮动时，一个单链会碰上一个部分双链，如果它们的碱基（DNA序列中的字母）是互配的，单链就会抓住双链的尾巴，缠绕上去并把另一条单链从双螺旋中踢走。由此，最初的单链充当了一个输入信号，而被取代的单链充当了一个输出信号，可以接着与其他分子相作用。

研究人员利用112种不同的DNA链组成了四个相互联系的人工神经元，并通过一种猜心术游戏对所构造的神经网络进行了检测。在这个游戏中，它试图辨认一个身份未知的科学家。科研人员“训练”这一神经网络来“认识”四位科学家，他们的身份由四个是非问题的答案来决定，例如这个科学家是不是英国人。 人类玩家先在心里默想一个科学家，提供一组不完整的是非问题的答案来暗示这个科学家的身份。对应于每一个“是”或者“不是”的答案，玩家将一个特定的DNA链加入到试管中，作为传达给神经网络的线索。而神经网络会根据这些线索来猜测玩家心里所想的是哪个科学家，并将结果通过荧光信号告诉给玩家。在某些情况下，神经网络会“说”，玩家提供的线索与它记忆中的多个科学家相符，或者这些线索与它所记得的信息相互矛盾。科研人员和这个试管中的神经网络玩了27次游戏，每次提供的线索都不相同（一共有81种组合的可能），而它每次都猜对了。

因为科研人员可以设计任意想要的碱基序列来合成DNA链，他们可以对这些分子间的相互作用进行编程，根据神经元的模型设计出DNA神经网络。通过调整网络中逐个DNA分子的浓度，科研人员教给了它是非问题的答案，而这些答案组合在一起的不同模式分别决定了四个不同的科学家。

科研人员表示，这种具有人工智能的生化系统，或者至少是具有某些基本的决策能力的生化系统，可以在医药，化学以及生物领域带来不可估量的应用。在将来，这样的系统也许可以在细胞内工作，帮助回答根本的生物问题或者诊断疾病。如果一个生化过程能够对其他分子的存在做出智能响应，它将会允许工程师们一步一个分子的制造出日益复杂的化学物质，或者搭建出新的分子结构。并且在科技应用之外，对这些系统的设计也可以带给思维的进化过程以间接的认识 试管中的人工智能：会做决定的人造神经 作者：高逸飞 发稿时间：2011-07-21 16:10:33 点击：2128 加州理工研究人员创造出首个人造神经网络，具备最简单的人工智能