基于生物芯片的DNA計算

內容概要

這本《基于生物芯片的DNA計算——模型算法及應用》面向生物計算的學科前沿，討論了基于生物芯片的DNA計算模型、算法和應用的若干方面，包括基于生物芯片的DNA計算機的體系結構，DNA計算的運算系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、通信機制、數據結構、一些典型的算法設計與實現，以及DNA計算在生物、醫(yī)學等領域中的應用。本書取材新穎，內容深入淺出，材料豐富，理論密切結合實際，具有較高的學術水平和參考價值。
《基于生物芯片的DNA計算——模型算法及應用》可作為高等院校有關專業(yè)高年級本科生或研究生的教材及參考書，也可供從事生物計算、計算機科學、自動控制、智能科學、系統(tǒng)科學、應用數學等領域研究的教師和科技工作者參考使用。

書籍目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
 1.1 引言
 1.2 DNA計算概述
 1.2.1 DNA計算的原理
 1.2.2 DNA計算的特點
 1.3 DNA計算的實現形式
 1.3.1 基于試管的DNA計算
 1.3.2 基于表面的DNA計算
 1.3.3 基于芯片的DNA計算
 1.4 DNA計算的研究現狀
 1.4.1 DNA計算的研究成果
 1.4.2 DNA計算的重要性
 1.4.3 DNA計算所面臨的困難和挑戰(zhàn)
 1.5 小結
 參考文獻
第2章 DNA計算的生物學基礎
 2.1 引言
 2.2 核酸的生物基礎
 2.3 DNA的結構
 2.3.1 DNA的一級結構
 2.3.2 DNA的二級結構
 2.3.3 DNA的三級結構
 2.4 DNA計算的分子生物操作
 2.4.1 計算工具——生化酶
 2.4.2 計算方法——分子操縱手段
 2.5結論
 參考文獻
第3章 面向DNA計算的智能芯片反應裝置
 3.1 引言
 3.2 生物芯片
 3.2.1 生物芯片的概念
 3.2.2 生物芯片的類型
 3.3 芯片掃描系統(tǒng)
 3.3.1 芯片掃描系統(tǒng)概述
 3.3.2 自動定位芯片掃描系統(tǒng)
 3.4 芯片電泳系統(tǒng)
 3.4.1 芯片電泳的工作原理
 3.4.2 芯片電泳高壓裝置
 3.5 芯片PCR系統(tǒng)
 3.5.1 芯片PCR概述
 3.5.2 智能芯片PCR系統(tǒng)
 3.6 智能芯片反應裝置的設計
 3.7 芯片微管道自動定位
 3.7.1 圖像細化算法概述
 3.7.2 基于圖像處理技術的微管道自動定位方法
 3.7.3 自動化分析改造的實驗結果
 3.8 結論
 參考文獻
第4章 基于生物芯片的DNA計算模型
 4.1 引言
 4.2 模型的基本指令集
 4.3 基于生物芯片的DNA計算模型分析
 4.4 結論
 參考文獻
第5章 模塊化DNA計算機的分層通信機制
 5.1 引言
 5.2 微流控芯片
 5.3 基于電子計算機的DNA計算反應器
 5.4 DNA計算機與電子計算機之間的分層通信模型
 5.5 層次通信模型中指令封裝/解釋層的研究
 5.5.1 指令封裝/解釋的編碼規(guī)則
 5.5.2 指令封裝/解釋的編碼實現
 5.5.3 指令封裝/解釋的通用性問題
 5.6 層次通信模型中反饋/接口層的研究
 5.7 層次通信模型中的算法實例
 5.7.1 選擇操作
 5.7.2 Hamilton路徑問題
 5.8 結論
 參考文獻
第6章 基于生物芯片的DNA計算模型的存儲系統(tǒng)
 6.1 引言
 6.2 DNA計算模型上存儲系統(tǒng)的設計
 6.3 DNA計算模型上棧式存儲模塊的實現
 6.4 DNA計算模型上鏈式存儲器的實現
 6.4.1 存儲載體
 6.4.2 信息編碼
 6.5 小結
 參考文獻
第7章 基于生物芯片的DNA計算模型的運算系統(tǒng)
 7.1 引言
 7.2 具有棧式存儲結構的DNA自動機
 7.3 基于DNA自動機的二進制串行加法
 7.3.1 基于DNA自動機的一位二進制進位加法
 7.3.2 基于DNA自動機的n位二進制串行加法
 7.4 編碼示例
 7.5 DNA計算機中奇偶校驗的實現
 7.5.1 奇偶校驗算法
 7.5.2 實現奇偶校驗算法的有限狀態(tài)自動機
 7.5.3 有限狀態(tài)自動機的核苷酸編碼
 7.5.4 算法的仿真
 7.6 結論
 參考文獻
第8章 基于生物芯片的DNA計算模型的數據結構
 8.1 引言
 8.2 DNA計算模型上堆棧數據結構
 8.2.1 DNA計算模型中堆棧的存儲結構
 8.2.2 DNA計算模型中堆棧的生物操作
 8.2.3 DNA計算模型中堆棧的算法實例
 8.3 DNA計算模型上隊列數據結構
 8.3.1 DNA計算模型中隊列的存儲結構
 8.3.2 DNA計算模型中隊列的生物操作
 8.3.3 DNA計算模型中隊列的算法實例
 8.4 DNA計算模型上廣義表數據結構
 8.4.1 廣義表的存儲結構
 8.4.2 k-臂DNA分子
 8.4.3 廣義表鏈表結點的DNA分子表示
 8.4.4 DNA計算機中廣義表的操作
 8.5 結論
 參考文獻
第9章 隨機DNA計算的研究
 9.1 引言
 9.2 確定DNA有限狀態(tài)自動機
 9.3 不確定DNA有限狀態(tài)自動機
 9.4 DNA下推自動機在回文識別中的應用
 9.4.1 接受回文語言的下推自動機
 9.4.2 可自治DNA下推自動機實現
 9.5 不確定DNA有限狀態(tài)自動機在基因網絡中的應用
 9.5.1 基因表達的不確定有限狀態(tài)自動機模型
 9.5.2 不確定DNA有限狀態(tài)自動機的實現
 9.6 結論
 參考文獻
第10章 可信DNA計算的研究
 10.1 引言
 10.2 DNA計算的自復制性
 10.2.1 DNA片段自組裝
 10.2.2 二維DNA分子元胞自動機
 10.3 DNA計算的可逆性.
 10.3.1 基于DNA計算的布爾電路
 10.3.2 可逆容錯門電路
 10.3.3 基于DNA計算的可逆容錯門電路
 10.4 結論
 參考文獻
第11章 0-1整數規(guī)劃問題的DNA求解
 11.1 引言
 11.2 0-1整數規(guī)劃問題及其解法
 11.2.1 0-1整數規(guī)劃問題的定義
 11.2.2 0-1整數規(guī)劃問題的電子計算機算法
 11.2.3 0-1整數規(guī)劃問題的通用DNA算法
 11.3 DNA計算模型上0-1整數規(guī)劃問題的算法
 11.3.1 基于芯片電泳的在線DNA片段分離
 11.3.2 用于實現算法的生物芯片
 11.3.3 算法描述
 11.4 仿真實例
 11.5 結論
 參考文獻
第12章 圖像模式識別的DNA算法
 12.1 引言
 12.2 基于句法的圖像識別及其在等腰三角形識別中應用
 12.3 等腰三角形識別的DNA算法
 12.3.1 算法設計
 12.3.2 計算機仿真實例
 12.3.3 生物實驗
 12.4 人臉識別的DNA算法
 12.4.1 人臉識別的研究現狀
 12.4.2 一種基于奇異值分解的人臉識別方法
 12.4.3 結合DNA算法和奇異值分解的人臉識別算法
 12.5 結論
 參考文獻
第13章 基于生物芯片的背包問題DNA算法
 13.1 引言
 13.2 反應設計和編碼實現
 13.2.1 背包問題的數學模型
 13.2.2 DNA反應鏈的設計
 13.2.3 計算和結果檢測
 13.3 材料和方法
 13.3.1 實驗材料準備
 13.3.2 實驗操作步驟
 13.3.3 克隆測序檢測
 13.4 實驗結果
 13.4.1 反應產物PCR結果
 13.4.2 克隆測序結果
 13.5 結論
 參考文獻
第14章 DNA計算在醫(yī)學上的應用
 14.1 引言
 14.2 敗血癥基因芯片檢測模型
 14.2.1 方法
 14.2.2 實驗步驟
 14.3 基于DNA計算的疾病基因診療模型
 14.4 結論
 參考文獻
第15章 DNA計算在基因注釋以及蛋白質組學上的應用
 15.1 引言
 15.2 基于Apollo平臺的基因注釋
 15.2.1 為牛蜱的基因作注釋
 15.2.2 Apollo軟件的使用
 15.3 用蛋白質組的方法研究牛蜱感染免疫疫苗
 15.4 基于分層通信模型的蛋白質測量
 15.4.1 蛋白質液相分離
 15.4.2 2D凝膠電泳
 15.5 牛蜱胃液蛋白質組分析
 15.6 結論
 參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：第1章 緒論1.1 引言進入21世紀，隨著社會和科學技術的發(fā)展，許多復雜系統(tǒng)不斷出現，如NP完全問題、蛋白質結構預測、藥物篩選等。電子計算機在解決這類復雜系統(tǒng)時常常顯得無能為力，主要體現在兩個方面：一方面，與要解決的實際問題相比，電子計算機的運算速度太慢，無法在可行時間內解決這些實際問題；另一方面，目前的電子計算機存儲容量太小，在現有計算機體系結構和算法下，其內存遠遠不能滿足解決這些復雜問題的實際需要。雖然電子計算機也正向高速度、大容量、小體積方向飛速發(fā)展，但是集成電路的復雜性、硅芯片的存儲極限以及傳統(tǒng)計算機本身計算方法的局限性，使得計算機在實現超微結構、超大存儲容量、超高速運算等方面存在很大困難。電子計算機是否可能走入窮途末路？摩爾定律是否還能繼續(xù)有效？目前的現狀是，越來越高的集成度要求向傳統(tǒng)的集成電路工藝提出了嚴峻的挑戰(zhàn)，而集成電路的發(fā)展已經越來越接近技術所能容許的極限。首先，電子通道的布線因越來越密而變得越來越難，因為晶體管之間連接導線的厚度已被蝕刻到0.18μm，電路線寬在0.1μm以下將不可避免地達到僅有單個分子大小的物理學極限，現在指甲蓋大小的面積上已經能安裝上百萬個晶體管，再增加晶體管數量是很困難的，必須考慮別的途徑；其次，由于電流效應，在更小的硅芯片上布設更密的電路將導致過熱的高溫而使硅芯片難以承受。多數觀點認為，隨著半導體晶體管的尺寸接近納米級，不僅芯片發(fā)熱等副作用逐漸顯現，電子的運行也難以控制，半導體晶體管將不再可靠。基于這些原因，科學家一直在尋求新的取代電子計算機的計算技術，以滿足這些新的需要。生命的發(fā)展是一個漫長的過程，生命體在遺傳、變異和選擇的作用下不斷地向前發(fā)展和進化。生命體是一個非常復雜的系統(tǒng)。生命為了維持遠離平衡的耗散結構，必須能夠進行自組織、自適應。任何生命在其存在的每一瞬間，都在不斷地調節(jié)自己內部各種機能的狀況，調整自身與外界環(huán)境的關系。高等生物的自我調節(jié)是多層次的，其中包括分子的、細胞的、整體的調節(jié)。即使是原核生物也有自我調節(jié)，而且它也是通過多種途徑實現的，例如，細菌有能力合成許多自身所需要的分子，可是某一分子是否合成，合成的速度如何，則隨自身內部狀態(tài)與環(huán)境的不同而不同。細菌內部所需要的分子，既不過多地產生，也不感到缺乏，而是靠自身的調節(jié)機制完成的。生命的基本組成―――脫氧核糖核酸（deoxyribonucleicacid，DNA）、酶、蛋白質，能夠完成這些復雜的生物任務。從這個意義上說，生命系統(tǒng)可看成一個高級信息處理系統(tǒng)，生命自開始就進行著各種復雜的計算。計算機科學中的很多技術都是受到生命信息系統(tǒng)的啟發(fā)而發(fā)展的，如元胞自動機、神經網絡、進化計算、免疫計算等。我們知道，蝙蝠是用超聲波來進行定向的，然而人類制成一臺這樣的超聲定向儀，其體積卻比蝙蝠大上許多倍。生物體的這種高效能和超小型使科學家獲得啟發(fā)：能否也用有機物來制造計算機呢？生物分子的大小在納米尺度，同時生物分子具有良好的可操作性與強大的信號轉導能力，這就為利用生物分子元件組裝成生物計算機的研究提供了可能。在生物計算領域，DNA計算機的誕生和發(fā)展引起了研究者的廣泛關注［1］。1.2 DNA計算概述DNA是生物遺傳的物質基礎。DNA由4種堿基：腺嘌呤、鳥嘌呤、胞嘧啶、胸腺嘧啶（分別簡稱為A，G，C和T）組合而成。堿基的排列組合存儲著生物遺傳信息。DNA的一個重要特性是DNA鏈可以通過堿基互補配對作用形成雙鏈，而且這種配對具有高度的特異性：A只能與T，G只能與C配對。同一平面的堿基在兩條骨架之間形成堿基對：G和C之間有三個氫鍵，而A和T之間只有兩個氫鍵。DNA計算就是通過DNA分子的這些特點而構建的，即將運算信息編碼在DNA鏈上，并通過DNA片段之間特定的生化操作來得出運算結果。光束分離器。微陣列上各點的熒光釋放強度通常要比激發(fā)光強度弱幾個數量級，要從激發(fā)光中檢測出微弱的熒光信號，就需要對這兩種類型的光進行分離，由于光束中的光波長不相同，可利用光波分離將不同的光分開。許多裝有目鏡的掃描儀采用的是表面照明方式，激發(fā)光束與釋放光束從樣品到目鏡經過同樣的路徑只是方向相反。這種途徑使得從樣品上反射和散射的光與熒光束混合在一起，所以需要用光束分離器對混合光進行分離。一種類型的光束過濾器是色彩二向或多向過濾器，它將激發(fā)光束反射并把釋放光束以一較長的波長傳輸。這種濾光器對一、二或三種不同的激發(fā)／釋放光都可進行較好的分離，但若超過四種以上的混合光束則分離有困難。另外一種類型的光線分離器稱為幾何光線分離器，如圖3.4 所示。在掃描系統(tǒng)中，目鏡的數值孔徑為0.6 ，像素的大小為10mm，從目鏡出來的激發(fā)光束比釋放光束細，一個小反光鏡將激光束反射但是讓環(huán)形部分的釋放光束通過，其分離效果與波長光束分離器相同。從理論上來說，光束分離器可以完全將激發(fā)和釋放光束分開，但實際上并非如此，通常在探測器前放濾光片過濾釋放光束。這些濾光片只允許染料的釋放高峰附近很窄的一段波長的光通過，而其他波長的光包括激發(fā)光都被阻擋了。這是微陣列掃描儀必需的第二道光束分離裝置。有的掃描儀不用光束分離器而是將激發(fā)光束和釋放光束放在不同的軸上。該方法能將釋放光路徑的激發(fā)光發(fā)射回去，但卻難以達到較高的數值孔徑，因為目鏡離樣品很近，通常小于Imm，所以激發(fā)光束能進入目鏡的角度范圍很小。

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《基于生物芯片的DNA計算:模型、算法及應用》是智能科學技術著作叢書之一。

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