डीएनए कंप्यूटिंग: Difference between revisions

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बायोकंपैटिबल कंप्यूटिंग डिवाइस: डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड (डीएनए)

डीएनए कंप्यूटिंग अपरंपरागत कंप्यूटिंग की एक उभरती हुई शाखा है जो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग के अतिरिक्त डीएनए, जैव रसायन और आणविक जीव विज्ञान हार्डवेयर का उपयोग करती है। इस क्षेत्र में अनुसंधान और विकास डीएनए कंप्यूटिंग के सिद्धांत, प्रयोगों और अनुप्रयोगों से संबंधित है। चूँकि यह क्षेत्र मूल रूप से 1994 में लियोनार्ड एडलमैन द्वारा एक कंप्यूटिंग एप्लिकेशन के प्रदर्शन के साथ प्रारंभ हुआ था, किन्तु अब इसे कई अन्य रास्तों तक विस्तारित किया गया है जैसे कि भंडारण प्रौद्योगिकियों का विकास,^[1]^[2]^[3] नैनोस्केल इमेजिंग तौर-तरीके,^[4]^[5]^[6] सिंथेटिक नियंत्रक और प्रतिक्रिया नेटवर्क,^[7]^[8]^[9]^[10] वगैरह।

डीएनए कंप्यूटिंग और आण्विक प्रोग्रामिंग का एक संक्षिप्त इतिहास

दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के लियोनार्ड एडलमैन ने प्रारंभ में 1994 में इस क्षेत्र को विकसित किया था।^[11] एडलमैन ने संगणना के एक रूप के रूप में डीएनए के एक अवधारणा का सबूत उपयोग का प्रदर्शन किया जिसने सात-बिंदु हैमिल्टनियन पथ समस्या को हल किया। प्रारंभिक एडलमैन प्रयोगों के बाद से, प्रगति हुई है और विभिन्न ट्यूरिंग मशीनें रचनात्मक सिद्ध करना हुई हैं।^[12]^[13] तब से यह क्षेत्र कई मार्गों में विस्तारित हो गया है। 1995 में, एरिक बॉम द्वारा डीएनए-आधारित मेमोरी के लिए विचार प्रस्तावित किया गया था^[14] जिन्होंने अनुमान लगाया कि अति उच्च घनत्व के कारण डेटा की एक बड़ी मात्रा डीएनए की एक छोटी मात्रा में संग्रहीत की जा सकती है। इसने डीएनए कंप्यूटिंग के क्षितिज को स्मृति प्रौद्योगिकी के दायरे में विस्तारित किया, चूंकि इन विट्रो प्रदर्शनों को लगभग एक दशक के बाद बनाया गया था।

डीएनए कंप्यूटिंग के क्षेत्र को लेन एडलमैन के प्रदर्शन से लगभग एक दशक पहले नेड सीमन द्वारा प्रारंभ किए गए व्यापक डीएनए नैनोसाइंस क्षेत्र के एक उप-क्षेत्र के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।^[15] 1980 के दशक में नेड का मूल विचार क्रिस्टलोग्राफी में अनुप्रयोगों के लिए बॉटम-अप डीएनए सेल्फ-असेंबली का उपयोग करके मनमाने ढांचे का निर्माण करना था। चूँकि, यह संरचनात्मक डीएनए स्व-विधानसभा के क्षेत्र में रूपांतरित हुआ^[16]^[17]^[18] जो कि 2020 तक अत्यंत परिष्कृत है। 2018 में कुछ नैनोमीटर लंबे से लेकर कई दसियों माइक्रोमीटर तक के स्व-इकट्ठे ढांचे का प्रदर्शन किया गया है।

1994 में, प्रो. सीमैन के समूह ने डीएनए घटकों के एक छोटे सेट का उपयोग करके प्रारंभिक डीएनए जाली संरचनाओं का प्रदर्शन किया। जबकि एडलमैन के प्रदर्शन ने डीएनए-आधारित कंप्यूटरों की संभावना को दिखाया, डीएनए डिजाइन तुच्छ था क्योंकि जैसे-जैसे ग्राफ में नोड्स की संख्या बढ़ती है, एडलमैन के कार्यान्वयन में आवश्यक डीएनए घटकों की संख्या तेजी से बढ़ेगी। इसलिए, कंप्यूटर वैज्ञानिक और बायोकेमिस्ट ने टाइल-असेंबली की खोज प्रारंभ कर दी, जहां विकास पर मनमाना संगणना करने के लिए टाइल के रूप में डीएनए किस्में के एक छोटे से सेट का उपयोग करने का लक्ष्य था। 90 के दशक के उत्तरार्ध में सैद्धांतिक रूप से जिन अन्य रास्तों की खोज की गई उनमें डीएनए-आधारित सुरक्षा और क्रिप्टोग्राफी सम्मिलित हैं,^[19] डीएनए सिस्टम की कम्प्यूटेशनल क्षमता,^[20] डीएनए यादें और डिस्क,^[21] और डीएनए आधारित रोबोटिक्स।^[22] 2003 में, John Reif's group ने पहली बार एक डीएनए-आधारित वॉकर के विचार का प्रदर्शन किया, जो एक लाइन फॉलोअर रोबोट के समान एक ट्रैक के साथ चलता है। उन्होंने वॉकर के लिए ऊर्जा के स्रोत के रूप में आणविक जीव विज्ञान का उपयोग किया। इस पहले प्रदर्शन के बाद से, डीएनए आधारित वॉकरों की व्यापक विविधता का प्रदर्शन किया गया है।

अनुप्रयोग, उदाहरण और हाल के घटनाक्रम

1994 में लियोनार्ड एडलमैन ने डीएनए कंप्यूटर का पहला प्रोटोटाइप प्रस्तुत किया। :de:TT-100|TT-100 डीएनए घोल के 100 माइक्रोलिटर से भरी एक परखनली थी। वह निर्देशित हैमिल्टनियन पथ समस्या का एक उदाहरण हल करने में कामयाब रहे।^[23] एडलमैन के प्रयोग में, हैमिल्टनियन पथ समस्या को "ट्रैवलिंग सेल्समैन की समस्या" के रूप में सांकेतिक रूप से लागू किया गया था। इस प्रयोजन के लिए, अलग-अलग डीएनए टुकड़े बनाए गए थे, उनमें से प्रत्येक एक ऐसे शहर का प्रतिनिधित्व करता था जिसका दौरा किया जाना था। इन टुकड़ों में से हर एक बनाए गए अन्य टुकड़ों के साथ जुड़ने में सक्षम है। इन डीएनए अंशों का उत्पादन किया गया और एक परखनली में मिलाया गया। सेकंड के भीतर, छोटे टुकड़े बड़े होते हैं, जो विभिन्न यात्रा मार्गों का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक रासायनिक प्रतिक्रिया के माध्यम से, लंबे मार्गों का प्रतिनिधित्व करने वाले डीएनए के टुकड़े समाप्त हो गए। अवशेष समस्या का समाधान हैं, किन्तु कुल मिलाकर प्रयोग एक सप्ताह तक चला।^[24] चूँकि, वर्तमान तकनीकी सीमाएँ परिणामों के मूल्यांकन को रोकती हैं। इसलिए, प्रयोग अनुप्रयोग के लिए उपयुक्त नहीं है, किन्तु फिर भी यह अवधारणा का प्रमाण है।

मिश्रित समस्याएं

इन समस्याओं के पहले परिणाम लियोनार्ड एडलमैन द्वारा प्राप्त किए गए थे।

1994 में: 7 शिखरों के साथ एक ग्राफ में हैमिल्टनियन पथ की समस्या को हल करना।
2002 में: एक एनपी-पूर्ण समस्या के साथ-साथ एक 3-संतोषजनक | 3-एसएटी समस्या को 20 चर के साथ हल करना।

टिक टीएसी को पैर की अंगुली खेल

2002 में, जे. मैकडोनाल्ड, डी. स्टेफनोविक और एम. स्टोजानोविक ने एक डीएनए कंप्यूटर बनाया जो मानव खिलाड़ी के विरुद्ध टिक-टैक-टो खेलने में सक्षम था।^[25] कैलकुलेटर में खेल के नौ वर्गों के अनुरूप नौ डिब्बे होते हैं। प्रत्येक बिन में एक सब्सट्रेट और डीएनए एंजाइम के विभिन्न संयोजन होते हैं। सब्सट्रेट स्वयं एक डीएनए स्ट्रैंड से बना होता है, जिस पर एक छोर पर एक फ्लोरोसेंट रासायनिक समूह और दूसरे छोर पर एक दमनकारी समूह होता है। फ्लोरेसेंस केवल तभी सक्रिय होता है जब सब्सट्रेट के अणु आधे में कट जाते हैं। डीएनए एंजाइम तर्क समारोह का अनुकरण करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि दो विशिष्ट प्रकार के डीएनए स्ट्रैंड को लॉजिक फ़ंक्शन AND को पुन: प्रस्तुत करने के लिए प्रस्तुत किया जाता है, तो ऐसा डीएनए प्रकट होगा।

डिफ़ॉल्ट रूप से, माना जाता है कि कंप्यूटर पहले केंद्रीय वर्ग में खेला जाता है। मानव खिलाड़ी आठ अलग-अलग प्रकार के डीएनए स्ट्रैंड्स के साथ प्रारंभ होता है जो आठ शेष बक्सों से संबंधित होते हैं जिन्हें खेला जा सकता है। बॉक्स नंबर i खेलने के लिए, मानव खिलाड़ी इनपुट #i के अनुरूप सभी डिब्बे में डालता है। ये किस्में डिब्बे में उपस्तिथ कुछ डीएनए एंजाइमों को बांधती हैं, जिसके परिणामस्वरूप, इनमें से एक डिब्बे में, डीएनए एंजाइमों के विरूपण में होता है जो सब्सट्रेट को बांधता है और इसे काट देता है। संबंधित बिन फ्लोरोसेंट हो जाता है, यह दर्शाता है कि डीएनए कंप्यूटर द्वारा कौन सा बॉक्स चलाया जा रहा है। डीएनए एंजाइमों को डिब्बे के बीच इस तरह से विभाजित किया जाता है जिससे कि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मानव खिलाड़ी जो सबसे अच्छा हासिल कर सकता है वह ड्रॉ है, जैसा कि वास्तविक टिक-टैक-टो में होता है।

तंत्रिका नेटवर्क आधारित कंप्यूटिंग

कैल्टेक में केविन चेरी और लुलु कियान ने एक डीएनए-आधारित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क विकसित किया जो 100-बिट हाथ से लिखे अंकों को पहचान सकता है। वे इसे कंप्यूटर पर अग्रिम रूप से प्रोग्रामिंग करके प्राप्त करते हैं, अलग-अलग सांद्रता भार अणुओं द्वारा दर्शाए गए वजन के उचित सेट के साथ, जिसे बाद में टेस्ट ट्यूब में जोड़ा जाएगा जो इनपुट डीएनए स्ट्रैंड रखता है।^[26]^[27]

=== स्थानीयकृत (कैश-जैसी) कंप्यूटिंग === के साथ उत्तम गति डीएनए कंप्यूटिंग की चुनौतियों में से एक इसकी गति है। जबकि डीएनए एक सब्सट्रेट के रूप में जैविक रूप से संगत है अर्थात इसका उपयोग उन जगहों पर किया जा सकता है जहां सिलिकॉन तकनीक नहीं हो सकती है, इसकी गणना की गति अभी भी बहुत धीमी है। उदाहरण के लिए, क्षेत्र में बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले वर्गमूल सर्किट को पूरा होने में 100 घंटे से अधिक का समय लगा।^[28] जबकि बाहरी एंजाइम स्रोतों के साथ नए तरीके तेजी से और अधिक कॉम्पैक्ट सर्किट की सूचना दे रहे हैं,^[29] चटर्जी एट अल। स्थानीय डीएनए सर्किट के माध्यम से गणना को गति देने के लिए क्षेत्र में एक रोचक विचार प्रदर्शित किया।^[30] इस अवधारणा को आगे अन्य समूहों द्वारा खोजा जा रहा है।^[31] यह विचार, जबकि मूल रूप से कंप्यूटर वास्तुकला के क्षेत्र में प्रस्तावित था, इस क्षेत्र में भी अपनाया गया है। कंप्यूटर आर्किटेक्चर में, यह बहुत अच्छी तरह से जाना जाता है कि यदि निर्देशों को अनुक्रम में निष्पादित किया जाता है, तो उन्हें कैश में लोड करने से अनिवार्य रूप से तेज़ प्रदर्शन होगा, जिसे स्थानीयकरण का सिद्धांत भी कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि तेज कैश मेमोरी में निर्देशों के साथ, उन्हें मुख्य मेमोरी से अंदर और बाहर स्वैप करने की आवश्यकता नहीं होती है जो धीमी हो सकती है। इसी तरह, स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग में, गणना के लिए जिम्मेदार डीएनए स्ट्रैंड्स को सब्सट्रेट जैसे ब्रेडबोर्ड पर तय किया जाता है, जिससे कंप्यूटिंग गेट्स की भौतिक निकटता सुनिश्चित होती है। ऐसी स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग तकनीकों ने परिमाण के आदेश द्वारा गणना समय को संभावित रूप से कम करने के लिए दिखाया है।

नवीकरणीय (या प्रतिवर्ती) डीएनए कंप्यूटिंग

डीएनए कंप्यूटिंग पर बाद के शोध ने रिवर्सिबल डीएनए कंप्यूटिंग तैयार किया है, जिससे यह तकनीक निजी कंप्यूटर (उदाहरण के लिए) में उपयोग होने वाली सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटिंग के एक कदम और करीब आ गई है। विशेष रूप से, जॉन रीफ और ड्यूक विश्वविद्यालय में उनके समूह ने दो अलग-अलग तकनीकों का प्रस्ताव दिया है कंप्यूटिंग डीएनए परिसरों का पुन: उपयोग करने के लिए। पहला डिज़ाइन dsDNA गेट्स का उपयोग करता है,^[32] जबकि दूसरी डिजाइन डीएनए हेयरपिन कॉम्प्लेक्स का उपयोग करती है।^[33] जबकि दोनों डिज़ाइन कुछ विवादों (जैसे प्रतिक्रिया लीक) का सामना करते हैं, यह डीएनए कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। कुछ अन्य समूहों ने भी गेट पुन: प्रयोज्य समस्या का समाधान करने का प्रयास किया है।^[34]^[35] किनारा विस्थापन प्रतिक्रियाओं (एसआरडी) का उपयोग करते हुए, प्रतिवर्ती प्रस्ताव डीएनए कंप्यूटर पेपर पर प्रतिवर्ती सर्किट की संश्लेषण रणनीति में प्रस्तुत किए गए हैं। ^[36] डीएनए कंप्यूटिंग और रिवर्सिबल कंप्यूटिंग तकनीकों के संयोजन से डीएनए कंप्यूटर पर रिवर्सिबल गेट और सर्किट को लागू करने के लिए। यह पत्र पिछले तरीकों की तुलना में उत्तम निर्मित सर्किट की औसत लंबाई और लागत के साथ डीएनए कंप्यूटर पर एन-बिट प्रतिवर्ती सर्किट को संश्लेषित करने के लिए एक सार्वभौमिक प्रतिवर्ती गेट लाइब्रेरी (यूआरजीएल) का भी प्रस्ताव करता है।

तरीके

डीएनए पर आधारित कंप्यूटिंग डिवाइस के निर्माण के लिए कई तरीके हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं। इनमें से अधिकांश डीएनए आधार से डिजिटल तर्क से जुड़े बुनियादी लॉजिक गेट्स (तार्किक और, तार्किक या तार्किक नहीं) का निर्माण करते हैं। कुछ विभिन्न आधारों में डीएनए एंजाइम, oligonucleotide, एंजाइम और टोहोल्ड एक्सचेंज सम्मिलित हैं।

किनारा विस्थापन तंत्र

डीएनए कंप्यूटिंग और आण्विक प्रोग्रामिंग में सबसे मौलिक ऑपरेशन भूग्रस्त विस्थापन तंत्र है। वर्तमान में, भूग्रस्त विस्थापन करने के दो तरीके हैं:

Toehold मध्यस्थता कतरा विस्थापन (TMSD)^[28]* पोलीमरेज़-आधारित स्ट्रैंड विस्थापन (PSD)^[7]

टोहोल्ड एक्सचेंज

सरल किनारा विस्थापन योजनाओं के अतिरिक्त, टोहोल्ड एक्सचेंज की अवधारणा का उपयोग करके डीएनए कंप्यूटर का भी निर्माण किया गया है।^[27]इस प्रणाली में, एक इनपुट डीएनए स्ट्रैंड दूसरे डीएनए अणु पर एक चिपचिपे सिरे या पैर की अंगुली से बंधता है, जो इसे अणु से दूसरे स्ट्रैंड सेगमेंट को विस्थापित करने की अनुमति देता है। यह मॉड्यूलर लॉजिक घटकों जैसे AND, OR, और NOT गेट्स और सिग्नल एम्पलीफायरों के निर्माण की अनुमति देता है, जिन्हें मनमाने ढंग से बड़े कंप्यूटरों में जोड़ा जा सकता है। डीएनए कंप्यूटर के इस वर्ग को एंजाइम या डीएनए की किसी रासायनिक क्षमता की आवश्यकता नहीं होती है।^[37]

रासायनिक प्रतिक्रिया नेटवर्क (सीआरएन)

डीएनए कंप्यूटिंग के लिए फुल स्टैक एक पारंपरिक कंप्यूटर आर्किटेक्चर के समान दिखता है। उच्चतम स्तर पर, सी-जैसी सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा रासायनिक प्रतिक्रिया नेटवर्क | रासायनिक प्रतिक्रिया नेटवर्क (सीआरएन) के एक सेट का उपयोग करके व्यक्त की जाती है। यह मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व डोमेन-स्तरीय डीएनए डिज़ाइन में अनुवादित हो जाता है और फिर डीएनए स्ट्रैंड्स के एक सेट का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। 2010 में, एरिक विनफ्री के समूह ने दिखाया कि मनमाना रासायनिक प्रतिक्रियाओं को लागू करने के लिए डीएनए को सब्सट्रेट का उपयोग किया जा सकता है। इसने जैव रासायनिक नियंत्रकों के डिजाइन और संश्लेषण का रास्ता खोल दिया क्योंकि सीआरएन की अभिव्यंजक शक्ति एक ट्यूरिंग मशीन के बराबर है।^[7]^[8]^[9]^[10]इस तरह के नियंत्रक संभावित रूप से विवो में हार्मोनल असंतुलन को रोकने जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

डीएनए एंजाइम

उत्प्रेरक डीएनए (डीऑक्सीराइबोजाइम या डीएनएज़ाइम) उपयुक्त इनपुट के साथ परस्पर क्रिया करते समय एक प्रतिक्रिया को उत्प्रेरित करता है, जैसे कि एक मिलान ऑलिगोन्यूक्लियोटाइड। इन डीएनए एंजाइमों का उपयोग सिलिकॉन में डिजिटल लॉजिक के अनुरूप लॉजिक गेट बनाने के लिए किया जाता है; चूँकि, डीएनए एंजाइम 1-, 2- और 3-इनपुट गेट्स तक सीमित हैं, जिनमें श्रृंखला में बयानों के मूल्यांकन के लिए कोई वर्तमान कार्यान्वयन नहीं है।

डीएनएजाइम लॉजिक गेट अपनी संरचना को बदलता है जब यह एक मेल खाने वाले ऑलिगोन्यूक्लियोटाइड से जुड़ा होता है और जिस फ्लोरोजेनिक सब्सट्रेट से यह जुड़ा होता है वह मुक्त होता है। जबकि अन्य सामग्रियों का उपयोग किया जा सकता है, अधिकांश मॉडल एक प्रतिदीप्ति-आधारित सब्सट्रेट का उपयोग करते हैं क्योंकि एकल अणु सीमा पर भी इसका पता लगाना बहुत आसान है।^[38] प्रतिदीप्ति की मात्रा को यह बताने के लिए मापा जा सकता है कि कोई प्रतिक्रिया हुई या नहीं। परिवर्तन करने वाला डीएनए एंजाइम तब "उपयोग" किया जाता है और कोई और प्रतिक्रिया प्रारंभ नहीं कर सकता है। इस वजह से, ये प्रतिक्रियाएं एक सतत स्टिरर्ड-टैंक रिएक्टर जैसे उपकरण में होती हैं, जहां पुराने उत्पाद को हटा दिया जाता है और नए अणु जोड़े जाते हैं।

सामान्यतः उपयोग होने वाले दो डीएनए एंजाइमों का नाम E6 और 8-17 है। ये लोकप्रिय हैं क्योंकि ये किसी भी मनमाने स्थान पर एक सब्सट्रेट की सफाई की अनुमति देते हैं।^[39] Stojanovic और MacDonald ने MAYA I बनाने के लिए E6 DNA एंजाइम का उपयोग किया है^[40] और माया II^[41] मशीनें, क्रमशः; स्टोजानोविक ने 8-17 डीएनए एंजाइम का उपयोग करके लॉजिक गेट्स का भी प्रदर्शन किया है।^[42] जबकि इन डीएनए एंजाइमों को लॉजिक गेट्स के निर्माण के लिए उपयोगी सिद्ध करना किया गया है, वे कार्य करने के लिए एक धातु सहकारक की आवश्यकता से सीमित हैं, जैसे कि Zn²⁺ या मिलियन²⁺, और इस प्रकार विवो में उपयोगी नहीं हैं।^[38]^[43] एक डिजाइन जिसे स्टेम लूप कहा जाता है, जिसमें डीएनए का एक किनारा होता है जिसके अंत में एक लूप होता है, एक गतिशील संरचना होती है जो लूप भाग में डीएनए के एक टुकड़े के बंधन में खुलती और बंद होती है। कई तर्क द्वार बनाने के लिए इस प्रभाव का फायदा उठाया गया है। इन लॉजिक गेट्स का उपयोग कंप्यूटर MAYA I और MAYA II बनाने के लिए किया गया है जो कुछ हद तक टिक-टैक-टो खेल सकते हैं।^[44]

एंजाइम

एंजाइम-आधारित डीएनए कंप्यूटर सामान्यतः एक साधारण ट्यूरिंग मशीन के रूप में होते हैं; डीएनए के रूप में, एक एंजाइम और सॉफ्टवेयर के रूप में समान हार्डवेयर है।^[45] बेनेंसन, शापिरो और उनके सहयोगियों ने FokI एंजाइम का उपयोग करके एक डीएनए कंप्यूटर का प्रदर्शन किया है^[46] और प्रोस्टेट कैंसर का निदान और प्रतिक्रिया करने वाले ऑटोमेटा को दिखाने के लिए जाकर अपने काम पर विस्तार किया: PPAP2B और GSTP1 जीन की अभिव्यक्ति के अनुसार और PIM1 और HPN (जीन) की एक अति अभिव्यक्ति।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

क्षमता

डीएनए कंप्यूटिंग समानांतर कंप्यूटिंग का एक रूप है जिसमें यह एक ही बार में कई अलग-अलग संभावनाओं को आजमाने के लिए डीएनए के कई अलग-अलग अणुओं का लाभ उठाता है।^[47] कुछ विशिष्ट समस्याओं के लिए, डीएनए कंप्यूटर अब तक निर्मित किसी भी अन्य कंप्यूटर की तुलना में तेज़ और छोटे हैं। इसके अतिरिक्त, डीएनए कंप्यूटर पर काम करने के लिए विशेष गणितीय संगणनाओं का प्रदर्शन किया गया है।

डीएनए कंप्यूटिंग कम्प्यूटेबिलिटी थ्योरी (कंप्यूटर साइंस) के दृष्टिकोण से कोई नई क्षमता प्रदान नहीं करता है, जिसका अध्ययन गणना के विभिन्न मॉडलों का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल रूप से हल करने योग्य है। उदाहरण के लिए, यदि किसी समस्या के समाधान के लिए आवश्यक स्थान वॉन न्यूमैन वास्तुकला पर समस्या के आकार (EXPSPACE समस्याओं) के साथ घातीय रूप से बढ़ता है, तो यह अभी भी डीएनए मशीनों पर समस्या के आकार के साथ घातीय रूप से बढ़ता है। बहुत बड़ी EXPSPACE समस्याओं के लिए आवश्यक डीएनए की मात्रा व्यावहारिक होने के लिए बहुत बड़ी है।

वैकल्पिक प्रौद्योगिकियां

2009 में डीएनए चिप्स उत्पादन के उद्देश्य से आईबीएम और कैलटेक के बीच एक साझेदारी स्थापित की गई थी।^[48] एक कैलटेक समूह इन न्यूक्लिक-एसिड-आधारित एकीकृत परिपथों के निर्माण पर काम कर रहा है। इनमें से एक चिप्स पूरे वर्गमूल की गणना कर सकता है।^[49] एक संकलक लिखा गया है^[50] पर्ल में।

पक्ष और विपक्ष

एक डीएनए कंप्यूटर की धीमी प्रसंस्करण गति (प्रतिक्रिया समय को मिलीसेकंड के अतिरिक्त मिनटों, घंटों या दिनों में मापा जाता है) की भरपाई कई समानांतर संगणनाओं की उच्च मात्रा बनाने की इसकी क्षमता से की जाती है। यह सिस्टम को एक जटिल गणना के लिए उतना ही समय लेने की अनुमति देता है जितना कि एक साधारण गणना के लिए। यह इस तथ्य से प्राप्त होता है कि लाखों या अरबों अणु एक साथ एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया करते हैं। चूंकि, डिजिटल कंप्यूटर की तुलना में डीएनए कंप्यूटर द्वारा दिए गए उत्तरों का विश्लेषण करना बहुत कठिन है।

यह भी देखें

संदर्भ

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Zoja Ignatova; Israel Martinez-Perez; Karl-Heinz Zimmermann (January 2008). DNA Computing Models. Springer. p. 288. ISBN 978-0-387-73635-8. — A new general text to cover the whole field.

बाहरी संबंध

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‘DNA computer’ cracks code, Physics Web
Ars Technica
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LiveScience.com-How DNA Could Power Computers

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 {{Short description|Computing using molecular biology hardware}}
-[[File:DNA orbit animated.gif|thumb|बायोकंपैटिबल कंप्यूटिंग डिवाइस: डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड (डीएनए)]][[डीएनए]] कंप्यूटिंग [[अपरंपरागत कंप्यूटिंग]] की एक उभरती हुई शाखा है जो पारंपरिक [[इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग]] के अतिरिक्त डीएनए, जैव रसायन और [[आणविक जीव विज्ञान]] हार्डवेयर का उपयोग करती है। इस क्षेत्र में अनुसंधान और विकास डीएनए कंप्यूटिंग के सिद्धांत, प्रयोगों और अनुप्रयोगों से संबंधित है। चूँकि यह क्षेत्र मूल रूप से 1994 में [[लियोनार्ड एडलमैन]] द्वारा एक कंप्यूटिंग एप्लिकेशन के प्रदर्शन के साथ प्रारंभ हुआ था, लेकिन अब इसे कई अन्य रास्तों तक विस्तारित किया गया है जैसे कि भंडारण प्रौद्योगिकियों का विकास,<ref name=":7">{{Cite journal|last1=Church|first1=G. M.|last2=Gao|first2=Y.|last3=Kosuri|first3=S.|date=2012-08-16|title=डीएनए में अगली पीढ़ी का डिजिटल सूचना भंडारण|journal=Science|volume=337|issue=6102|pages=1628|doi=10.1126/science.1226355|pmid=22903519|bibcode=2012Sci...337.1628C|s2cid=934617|issn=0036-8075|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Erlich|first1=Yaniv|last2=Zielinski|first2=Dina|date=2017-03-02|title=डीएनए फाउंटेन एक मजबूत और कुशल भंडारण वास्तुकला को सक्षम बनाता है|journal=Science|volume=355|issue=6328|pages=950–954|doi=10.1126/science.aaj2038|pmid=28254941|bibcode=2017Sci...355..950E|s2cid=13470340|issn=0036-8075|url=https://zenodo.org/record/889697}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Organick|first1=Lee|last2=Ang|first2=Siena Dumas|last3=Chen|first3=Yuan-Jyue|last4=Lopez|first4=Randolph|last5=Yekhanin|first5=Sergey|last6=Makarychev|first6=Konstantin|last7=Racz|first7=Miklos Z.|last8=Kamath|first8=Govinda|last9=Gopalan|first9=Parikshit|last10=Nguyen|first10=Bichlien|last11=Takahashi|first11=Christopher N.|date=March 2018|title=बड़े पैमाने पर डीएनए डेटा स्टोरेज में रैंडम एक्सेस|url=https://www.nature.com/articles/nbt.4079|journal=Nature Biotechnology|language=en|volume=36|issue=3|pages=242–248|doi=10.1038/nbt.4079|pmid=29457795|s2cid=205285821|issn=1546-1696}}</ref> नैनोस्केल इमेजिंग तौर-तरीके,<ref>{{Cite journal|last1=Shah|first1=Shalin|last2=Dubey|first2=Abhishek K.|last3=Reif|first3=John|date=2019-04-10|title=एकल-अणु फ़िंगरप्रिंटिंग के लिए प्रोग्रामिंग टेम्पोरल डीएनए बारकोड|journal=Nano Letters|volume=19|issue=4|pages=2668–2673|doi=10.1021/acs.nanolett.9b00590|pmid=30896178|bibcode=2019NanoL..19.2668S|s2cid=84841635|issn=1530-6984}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Sharonov|first1=Alexey|last2=Hochstrasser|first2=Robin M.|date=2006-12-12|title=डिफ्यूजिंग प्रोब के संचित बंधन द्वारा वाइड-फील्ड सबडिफ्रैक्शन इमेजिंग|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|language=en|volume=103|issue=50|pages=18911–18916|doi=10.1073/pnas.0609643104|issn=0027-8424|pmid=17142314|pmc=1748151|bibcode=2006PNAS..10318911S|doi-access=free}}</ref><ref name=":8">{{Cite journal|last1=Jungmann|first1=Ralf|last2=Avendaño|first2=Maier S.|last3=Dai|first3=Mingjie|last4=Woehrstein|first4=Johannes B.|last5=Agasti|first5=Sarit S.|last6=Feiger|first6=Zachary|last7=Rodal|first7=Avital|last8=Yin|first8=Peng|date=May 2016|title=QPAINT के साथ मात्रात्मक सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग|journal=Nature Methods|language=en|volume=13|issue=5|pages=439–442|doi=10.1038/nmeth.3804|pmid=27018580|pmc=4941813|issn=1548-7105}}</ref> सिंथेटिक नियंत्रक और प्रतिक्रिया नेटवर्क,<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Shah|first1=Shalin|last2=Wee|first2=Jasmine|last3=Song|first3=Tianqi|last4=Ceze|first4=Luis|last5=Strauss|first5=Karin|last6=Chen|first6=Yuan-Jyue|last7=Reif|first7=John|date=2020-05-04|title=केमिकल रिएक्शन नेटवर्क को प्रोग्राम करने के लिए स्ट्रैंड डिसप्लेसिंग पोलीमरेज़ का उपयोग करना|journal=Journal of the American Chemical Society|volume=142|issue=21|pages=9587–9593|doi=10.1021/jacs.0c02240|pmid=32364723|s2cid=218504535|issn=0002-7863}}</ref><ref name=":1">{{Cite journal|last1=Chen|first1=Yuan-Jyue|last2=Dalchau|first2=Neil|last3=Srinivas|first3=Niranjan|last4=Phillips|first4=Andrew|last5=Cardelli|first5=Luca|last6=Soloveichik|first6=David|last7=Seelig|first7=Georg|date=October 2013|title=डीएनए से बने प्रोग्रामेबल केमिकल कंट्रोलर|journal=Nature Nanotechnology|language=en|volume=8|issue=10|pages=755–762|doi=10.1038/nnano.2013.189|pmid=24077029|pmc=4150546|bibcode=2013NatNa...8..755C|issn=1748-3395}}</ref><ref name=":2">{{Cite journal|last1=Srinivas|first1=Niranjan|last2=Parkin|first2=James|last3=Seelig|first3=Georg|last4=Winfree|first4=Erik|last5=Soloveichik|first5=David|date=2017-12-15|title=एंजाइम मुक्त न्यूक्लिक एसिड डायनेमिक सिस्टम|journal=Science|language=en|volume=358|issue=6369|pages=eaal2052|doi=10.1126/science.aal2052|issn=0036-8075|pmid=29242317|doi-access=free}}</ref><ref name=":3">{{Cite journal|last1=Soloveichik|first1=David|last2=Seelig|first2=Georg|last3=Winfree|first3=Erik|date=2010-03-23|title=डीएनए रासायनिक कैनेटीक्स के लिए एक सार्वभौमिक सब्सट्रेट के रूप में|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|language=en|volume=107|issue=12|pages=5393–5398|doi=10.1073/pnas.0909380107|issn=0027-8424|pmid=20203007|pmc=2851759|bibcode=2010PNAS..107.5393S|doi-access=free}}</ref> वगैरह।
+[[File:DNA orbit animated.gif|thumb|बायोकंपैटिबल कंप्यूटिंग डिवाइस: डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड (डीएनए)]][[डीएनए]] कंप्यूटिंग [[अपरंपरागत कंप्यूटिंग]] की एक उभरती हुई शाखा है जो पारंपरिक [[इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग]] के अतिरिक्त डीएनए, जैव रसायन और [[आणविक जीव विज्ञान]] हार्डवेयर का उपयोग करती है। इस क्षेत्र में अनुसंधान और विकास डीएनए कंप्यूटिंग के सिद्धांत, प्रयोगों और अनुप्रयोगों से संबंधित है। चूँकि यह क्षेत्र मूल रूप से 1994 में [[लियोनार्ड एडलमैन]] द्वारा एक कंप्यूटिंग एप्लिकेशन के प्रदर्शन के साथ प्रारंभ हुआ था, किन्तु अब इसे कई अन्य रास्तों तक विस्तारित किया गया है जैसे कि भंडारण प्रौद्योगिकियों का विकास,<ref name=":7">{{Cite journal|last1=Church|first1=G. M.|last2=Gao|first2=Y.|last3=Kosuri|first3=S.|date=2012-08-16|title=डीएनए में अगली पीढ़ी का डिजिटल सूचना भंडारण|journal=Science|volume=337|issue=6102|pages=1628|doi=10.1126/science.1226355|pmid=22903519|bibcode=2012Sci...337.1628C|s2cid=934617|issn=0036-8075|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Erlich|first1=Yaniv|last2=Zielinski|first2=Dina|date=2017-03-02|title=डीएनए फाउंटेन एक मजबूत और कुशल भंडारण वास्तुकला को सक्षम बनाता है|journal=Science|volume=355|issue=6328|pages=950–954|doi=10.1126/science.aaj2038|pmid=28254941|bibcode=2017Sci...355..950E|s2cid=13470340|issn=0036-8075|url=https://zenodo.org/record/889697}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Organick|first1=Lee|last2=Ang|first2=Siena Dumas|last3=Chen|first3=Yuan-Jyue|last4=Lopez|first4=Randolph|last5=Yekhanin|first5=Sergey|last6=Makarychev|first6=Konstantin|last7=Racz|first7=Miklos Z.|last8=Kamath|first8=Govinda|last9=Gopalan|first9=Parikshit|last10=Nguyen|first10=Bichlien|last11=Takahashi|first11=Christopher N.|date=March 2018|title=बड़े पैमाने पर डीएनए डेटा स्टोरेज में रैंडम एक्सेस|url=https://www.nature.com/articles/nbt.4079|journal=Nature Biotechnology|language=en|volume=36|issue=3|pages=242–248|doi=10.1038/nbt.4079|pmid=29457795|s2cid=205285821|issn=1546-1696}}</ref> नैनोस्केल इमेजिंग तौर-तरीके,<ref>{{Cite journal|last1=Shah|first1=Shalin|last2=Dubey|first2=Abhishek K.|last3=Reif|first3=John|date=2019-04-10|title=एकल-अणु फ़िंगरप्रिंटिंग के लिए प्रोग्रामिंग टेम्पोरल डीएनए बारकोड|journal=Nano Letters|volume=19|issue=4|pages=2668–2673|doi=10.1021/acs.nanolett.9b00590|pmid=30896178|bibcode=2019NanoL..19.2668S|s2cid=84841635|issn=1530-6984}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Sharonov|first1=Alexey|last2=Hochstrasser|first2=Robin M.|date=2006-12-12|title=डिफ्यूजिंग प्रोब के संचित बंधन द्वारा वाइड-फील्ड सबडिफ्रैक्शन इमेजिंग|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|language=en|volume=103|issue=50|pages=18911–18916|doi=10.1073/pnas.0609643104|issn=0027-8424|pmid=17142314|pmc=1748151|bibcode=2006PNAS..10318911S|doi-access=free}}</ref><ref name=":8">{{Cite journal|last1=Jungmann|first1=Ralf|last2=Avendaño|first2=Maier S.|last3=Dai|first3=Mingjie|last4=Woehrstein|first4=Johannes B.|last5=Agasti|first5=Sarit S.|last6=Feiger|first6=Zachary|last7=Rodal|first7=Avital|last8=Yin|first8=Peng|date=May 2016|title=QPAINT के साथ मात्रात्मक सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग|journal=Nature Methods|language=en|volume=13|issue=5|pages=439–442|doi=10.1038/nmeth.3804|pmid=27018580|pmc=4941813|issn=1548-7105}}</ref> सिंथेटिक नियंत्रक और प्रतिक्रिया नेटवर्क,<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Shah|first1=Shalin|last2=Wee|first2=Jasmine|last3=Song|first3=Tianqi|last4=Ceze|first4=Luis|last5=Strauss|first5=Karin|last6=Chen|first6=Yuan-Jyue|last7=Reif|first7=John|date=2020-05-04|title=केमिकल रिएक्शन नेटवर्क को प्रोग्राम करने के लिए स्ट्रैंड डिसप्लेसिंग पोलीमरेज़ का उपयोग करना|journal=Journal of the American Chemical Society|volume=142|issue=21|pages=9587–9593|doi=10.1021/jacs.0c02240|pmid=32364723|s2cid=218504535|issn=0002-7863}}</ref><ref name=":1">{{Cite journal|last1=Chen|first1=Yuan-Jyue|last2=Dalchau|first2=Neil|last3=Srinivas|first3=Niranjan|last4=Phillips|first4=Andrew|last5=Cardelli|first5=Luca|last6=Soloveichik|first6=David|last7=Seelig|first7=Georg|date=October 2013|title=डीएनए से बने प्रोग्रामेबल केमिकल कंट्रोलर|journal=Nature Nanotechnology|language=en|volume=8|issue=10|pages=755–762|doi=10.1038/nnano.2013.189|pmid=24077029|pmc=4150546|bibcode=2013NatNa...8..755C|issn=1748-3395}}</ref><ref name=":2">{{Cite journal|last1=Srinivas|first1=Niranjan|last2=Parkin|first2=James|last3=Seelig|first3=Georg|last4=Winfree|first4=Erik|last5=Soloveichik|first5=David|date=2017-12-15|title=एंजाइम मुक्त न्यूक्लिक एसिड डायनेमिक सिस्टम|journal=Science|language=en|volume=358|issue=6369|pages=eaal2052|doi=10.1126/science.aal2052|issn=0036-8075|pmid=29242317|doi-access=free}}</ref><ref name=":3">{{Cite journal|last1=Soloveichik|first1=David|last2=Seelig|first2=Georg|last3=Winfree|first3=Erik|date=2010-03-23|title=डीएनए रासायनिक कैनेटीक्स के लिए एक सार्वभौमिक सब्सट्रेट के रूप में|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|language=en|volume=107|issue=12|pages=5393–5398|doi=10.1073/pnas.0909380107|issn=0027-8424|pmid=20203007|pmc=2851759|bibcode=2010PNAS..107.5393S|doi-access=free}}</ref> वगैरह।
 == डीएनए कंप्यूटिंग और आण्विक प्रोग्रामिंग का एक संक्षिप्त इतिहास ==
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 == अनुप्रयोग, उदाहरण और हाल के घटनाक्रम ==
-में लियोनार्ड एडलमैन ने डीएनए कंप्यूटर का पहला प्रोटोटाइप प्रस्तुत किया। :de:TT-100|TT-100 डीएनए घोल के 100 माइक्रोलिटर से भरी एक परखनली थी। वह निर्देशित [[हैमिल्टनियन पथ]] समस्या का एक उदाहरण हल करने में कामयाब रहे।<ref>Braich, Ravinderjit S., et al. "Solution of a satisfiability problem on a gel-based DNA computer." ''DNA Computing''. Springer Berlin Heidelberg, 2001. 27-42.</ref> एडलमैन के प्रयोग में, हैमिल्टनियन पथ समस्या को "[[ट्रैवलिंग सेल्समैन की समस्या]]" के रूप में सांकेतिक रूप से लागू किया गया था। इस प्रयोजन के लिए, अलग-अलग डीएनए टुकड़े बनाए गए थे, उनमें से प्रत्येक एक ऐसे शहर का प्रतिनिधित्व करता था जिसका दौरा किया जाना था। इन टुकड़ों में से हर एक बनाए गए अन्य टुकड़ों के साथ जुड़ने में सक्षम है। इन डीएनए अंशों का उत्पादन किया गया और एक [[परखनली]] में मिलाया गया। सेकंड के भीतर, छोटे टुकड़े बड़े होते हैं, जो विभिन्न यात्रा मार्गों का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक रासायनिक प्रतिक्रिया के माध्यम से, लंबे मार्गों का प्रतिनिधित्व करने वाले डीएनए के टुकड़े समाप्त हो गए। अवशेष समस्या का समाधान हैं, लेकिन कुल मिलाकर प्रयोग एक सप्ताह तक चला।<ref>{{cite journal | last1 = Adleman | first1 = Leonard M | year = 1998 | title = डीएनए के साथ कम्प्यूटिंग| journal = Scientific American | volume = 279 | issue = 2| pages = 54–61 | doi = 10.1038/scientificamerican0898-54 | bibcode = 1998SciAm.279b..54A }}</ref> चूँकि, वर्तमान तकनीकी सीमाएँ परिणामों के मूल्यांकन को रोकती हैं। इसलिए, प्रयोग अनुप्रयोग के लिए उपयुक्त नहीं है, लेकिन फिर भी यह अवधारणा का प्रमाण है।
+में लियोनार्ड एडलमैन ने डीएनए कंप्यूटर का पहला प्रोटोटाइप प्रस्तुत किया। :de:TT-100|TT-100 डीएनए घोल के 100 माइक्रोलिटर से भरी एक परखनली थी। वह निर्देशित [[हैमिल्टनियन पथ]] समस्या का एक उदाहरण हल करने में कामयाब रहे।<ref>Braich, Ravinderjit S., et al. "Solution of a satisfiability problem on a gel-based DNA computer." ''DNA Computing''. Springer Berlin Heidelberg, 2001. 27-42.</ref> एडलमैन के प्रयोग में, हैमिल्टनियन पथ समस्या को "[[ट्रैवलिंग सेल्समैन की समस्या]]" के रूप में सांकेतिक रूप से लागू किया गया था। इस प्रयोजन के लिए, अलग-अलग डीएनए टुकड़े बनाए गए थे, उनमें से प्रत्येक एक ऐसे शहर का प्रतिनिधित्व करता था जिसका दौरा किया जाना था। इन टुकड़ों में से हर एक बनाए गए अन्य टुकड़ों के साथ जुड़ने में सक्षम है। इन डीएनए अंशों का उत्पादन किया गया और एक [[परखनली]] में मिलाया गया। सेकंड के भीतर, छोटे टुकड़े बड़े होते हैं, जो विभिन्न यात्रा मार्गों का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक रासायनिक प्रतिक्रिया के माध्यम से, लंबे मार्गों का प्रतिनिधित्व करने वाले डीएनए के टुकड़े समाप्त हो गए। अवशेष समस्या का समाधान हैं, किन्तु कुल मिलाकर प्रयोग एक सप्ताह तक चला।<ref>{{cite journal | last1 = Adleman | first1 = Leonard M | year = 1998 | title = डीएनए के साथ कम्प्यूटिंग| journal = Scientific American | volume = 279 | issue = 2| pages = 54–61 | doi = 10.1038/scientificamerican0898-54 | bibcode = 1998SciAm.279b..54A }}</ref> चूँकि, वर्तमान तकनीकी सीमाएँ परिणामों के मूल्यांकन को रोकती हैं। इसलिए, प्रयोग अनुप्रयोग के लिए उपयुक्त नहीं है, किन्तु फिर भी यह अवधारणा का प्रमाण है।
 === मिश्रित समस्याएं ===
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-=== स्थानीयकृत (कैश-जैसी) कंप्यूटिंग === के साथ बेहतर गति
+=== स्थानीयकृत (कैश-जैसी) कंप्यूटिंग === के साथ उत्तम गति
-डीएनए कंप्यूटिंग की चुनौतियों में से एक इसकी गति है। जबकि डीएनए एक सब्सट्रेट के रूप में जैविक रूप से संगत है अर्थात इसका उपयोग उन जगहों पर किया जा सकता है जहां सिलिकॉन तकनीक नहीं हो सकती है, इसकी गणना की गति अभी भी बहुत धीमी है। उदाहरण के लिए, क्षेत्र में बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले वर्गमूल सर्किट को पूरा होने में 100 घंटे से अधिक का समय लगा।<ref name=":5">{{Cite journal|last1=Qian|first1=L.|last2=Winfree|first2=E.|s2cid=10053541|date=2011-06-02|title=डीएनए स्ट्रैंड विस्थापन कैस्केड के साथ डिजिटल सर्किट संगणना को बढ़ाना|journal=Science|volume=332|issue=6034|pages=1196–1201|doi=10.1126/science.1200520|pmid=21636773|issn=0036-8075|bibcode=2011Sci...332.1196Q}}</ref> जबकि बाहरी एंजाइम स्रोतों के साथ नए तरीके तेजी से और अधिक कॉम्पैक्ट सर्किट की सूचना दे रहे हैं,<ref name=":6">{{Cite journal|last1=Song|first1=Tianqi|last2=Eshra|first2=Abeer|last3=Shah|first3=Shalin|last4=Bui|first4=Hieu|last5=Fu|first5=Daniel|last6=Yang|first6=Ming|last7=Mokhtar|first7=Reem|last8=Reif|first8=John|date=2019-09-23|title=स्ट्रैंड-डिस्प्लेसिंग पोलीमरेज़ का उपयोग करके सिंगल-स्ट्रैंडेड गेट्स पर आधारित तेज़ और कॉम्पैक्ट डीएनए लॉजिक सर्किट|journal=Nature Nanotechnology|volume=14|issue=11|pages=1075–1081|doi=10.1038/s41565-019-0544-5|pmid=31548688|issn=1748-3387|bibcode=2019NatNa..14.1075S|s2cid=202729100}}</ref> चटर्जी एट अल। स्थानीय डीएनए सर्किट के माध्यम से गणना को गति देने के लिए क्षेत्र में एक दिलचस्प विचार प्रदर्शित किया।<ref>{{Cite journal|last1=Chatterjee|first1=Gourab|last2=Dalchau|first2=Neil|last3=Muscat|first3=Richard A.|last4=Phillips|first4=Andrew|last5=Seelig|first5=Georg|date=2017-07-24|title=तेज और मॉड्यूलर डीएनए कंप्यूटिंग के लिए स्थानिक रूप से स्थानीयकृत वास्तुकला|journal=Nature Nanotechnology|volume=12|issue=9|pages=920–927|doi=10.1038/nnano.2017.127|pmid=28737747|issn=1748-3387|bibcode=2017NatNa..12..920C}}</ref> इस अवधारणा को आगे अन्य समूहों द्वारा खोजा जा रहा है।<ref name=":9">{{Cite journal|last1=Bui|first1=Hieu|last2=Shah|first2=Shalin|last3=Mokhtar|first3=Reem|last4=Song|first4=Tianqi|last5=Garg|first5=Sudhanshu|last6=Reif|first6=John|date=2018-01-25|title=डीएनए ओरिगेमी पर स्थानीयकृत डीएनए संकरण श्रृंखला प्रतिक्रियाएं|journal=ACS Nano|volume=12|issue=2|pages=1146–1155|doi=10.1021/acsnano.7b06699|pmid=29357217|issn=1936-0851}}</ref> यह विचार, जबकि मूल रूप से कंप्यूटर वास्तुकला के क्षेत्र में प्रस्तावित था, इस क्षेत्र में भी अपनाया गया है। कंप्यूटर आर्किटेक्चर में, यह बहुत अच्छी तरह से जाना जाता है कि यदि निर्देशों को अनुक्रम में निष्पादित किया जाता है, तो उन्हें कैश में लोड करने से अनिवार्य रूप से तेज़ प्रदर्शन होगा, जिसे स्थानीयकरण का सिद्धांत भी कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि तेज कैश मेमोरी में निर्देशों के साथ, उन्हें मुख्य मेमोरी से अंदर और बाहर स्वैप करने की आवश्यकता नहीं होती है जो धीमी हो सकती है। इसी तरह, [https://www.nature.com/articles/nnano.2017.127 स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग] में, गणना के लिए जिम्मेदार डीएनए स्ट्रैंड्स को सब्सट्रेट जैसे ब्रेडबोर्ड पर तय किया जाता है, जिससे कंप्यूटिंग गेट्स की भौतिक निकटता सुनिश्चित होती है। ऐसी स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग तकनीकों ने [https://www.nature.com/articles/nnano.2017.127 परिमाण के आदेश] द्वारा गणना समय को संभावित रूप से कम करने के लिए दिखाया है।
+डीएनए कंप्यूटिंग की चुनौतियों में से एक इसकी गति है। जबकि डीएनए एक सब्सट्रेट के रूप में जैविक रूप से संगत है अर्थात इसका उपयोग उन जगहों पर किया जा सकता है जहां सिलिकॉन तकनीक नहीं हो सकती है, इसकी गणना की गति अभी भी बहुत धीमी है। उदाहरण के लिए, क्षेत्र में बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले वर्गमूल सर्किट को पूरा होने में 100 घंटे से अधिक का समय लगा।<ref name=":5">{{Cite journal|last1=Qian|first1=L.|last2=Winfree|first2=E.|s2cid=10053541|date=2011-06-02|title=डीएनए स्ट्रैंड विस्थापन कैस्केड के साथ डिजिटल सर्किट संगणना को बढ़ाना|journal=Science|volume=332|issue=6034|pages=1196–1201|doi=10.1126/science.1200520|pmid=21636773|issn=0036-8075|bibcode=2011Sci...332.1196Q}}</ref> जबकि बाहरी एंजाइम स्रोतों के साथ नए तरीके तेजी से और अधिक कॉम्पैक्ट सर्किट की सूचना दे रहे हैं,<ref name=":6">{{Cite journal|last1=Song|first1=Tianqi|last2=Eshra|first2=Abeer|last3=Shah|first3=Shalin|last4=Bui|first4=Hieu|last5=Fu|first5=Daniel|last6=Yang|first6=Ming|last7=Mokhtar|first7=Reem|last8=Reif|first8=John|date=2019-09-23|title=स्ट्रैंड-डिस्प्लेसिंग पोलीमरेज़ का उपयोग करके सिंगल-स्ट्रैंडेड गेट्स पर आधारित तेज़ और कॉम्पैक्ट डीएनए लॉजिक सर्किट|journal=Nature Nanotechnology|volume=14|issue=11|pages=1075–1081|doi=10.1038/s41565-019-0544-5|pmid=31548688|issn=1748-3387|bibcode=2019NatNa..14.1075S|s2cid=202729100}}</ref> चटर्जी एट अल। स्थानीय डीएनए सर्किट के माध्यम से गणना को गति देने के लिए क्षेत्र में एक रोचक विचार प्रदर्शित किया।<ref>{{Cite journal|last1=Chatterjee|first1=Gourab|last2=Dalchau|first2=Neil|last3=Muscat|first3=Richard A.|last4=Phillips|first4=Andrew|last5=Seelig|first5=Georg|date=2017-07-24|title=तेज और मॉड्यूलर डीएनए कंप्यूटिंग के लिए स्थानिक रूप से स्थानीयकृत वास्तुकला|journal=Nature Nanotechnology|volume=12|issue=9|pages=920–927|doi=10.1038/nnano.2017.127|pmid=28737747|issn=1748-3387|bibcode=2017NatNa..12..920C}}</ref> इस अवधारणा को आगे अन्य समूहों द्वारा खोजा जा रहा है।<ref name=":9">{{Cite journal|last1=Bui|first1=Hieu|last2=Shah|first2=Shalin|last3=Mokhtar|first3=Reem|last4=Song|first4=Tianqi|last5=Garg|first5=Sudhanshu|last6=Reif|first6=John|date=2018-01-25|title=डीएनए ओरिगेमी पर स्थानीयकृत डीएनए संकरण श्रृंखला प्रतिक्रियाएं|journal=ACS Nano|volume=12|issue=2|pages=1146–1155|doi=10.1021/acsnano.7b06699|pmid=29357217|issn=1936-0851}}</ref> यह विचार, जबकि मूल रूप से कंप्यूटर वास्तुकला के क्षेत्र में प्रस्तावित था, इस क्षेत्र में भी अपनाया गया है। कंप्यूटर आर्किटेक्चर में, यह बहुत अच्छी तरह से जाना जाता है कि यदि निर्देशों को अनुक्रम में निष्पादित किया जाता है, तो उन्हें कैश में लोड करने से अनिवार्य रूप से तेज़ प्रदर्शन होगा, जिसे स्थानीयकरण का सिद्धांत भी कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि तेज कैश मेमोरी में निर्देशों के साथ, उन्हें मुख्य मेमोरी से अंदर और बाहर स्वैप करने की आवश्यकता नहीं होती है जो धीमी हो सकती है। इसी तरह, [https://www.nature.com/articles/nnano.2017.127 स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग] में, गणना के लिए जिम्मेदार डीएनए स्ट्रैंड्स को सब्सट्रेट जैसे ब्रेडबोर्ड पर तय किया जाता है, जिससे कंप्यूटिंग गेट्स की भौतिक निकटता सुनिश्चित होती है। ऐसी स्थानीयकृत डीएनए कंप्यूटिंग तकनीकों ने [https://www.nature.com/articles/nnano.2017.127 परिमाण के आदेश] द्वारा गणना समय को संभावित रूप से कम करने के लिए दिखाया है।
 === नवीकरणीय (या प्रतिवर्ती) डीएनए कंप्यूटिंग ===
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 |bibcode= 2019ITNan..18..252E|s2cid= 5616325}}
 </ref>
-जबकि दोनों डिज़ाइन कुछ मुद्दों (जैसे प्रतिक्रिया लीक) का सामना करते हैं, यह डीएनए कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। कुछ अन्य समूहों ने भी गेट पुन: प्रयोज्य समस्या का समाधान करने का प्रयास किया है।<ref>{{Cite journal|last1=Song|first1=Xin|last2=Eshra|first2=Abeer|last3=Dwyer|first3=Chris|last4=Reif|first4=John|date=2017-05-25|title=नवीकरणीय डीएनए सीसॉ लॉजिक सर्किट टोहोल्ड-मध्यस्थ भूग्रस्त विस्थापन के फोटोरेगुलेशन द्वारा सक्षम|journal=RSC Advances|language=en|volume=7|issue=45|pages=28130–28144|doi=10.1039/C7RA02607B|bibcode=2017RSCAd...728130S|issn=2046-2069|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Goel|first1=Ashish|last2=Ibrahimi|first2=Morteza|date=2009|editor-last=Deaton|editor-first=Russell|editor2-last=Suyama|editor2-first=Akira|title=स्केलेबल डिजिटल सर्किट के लिए नवीकरणीय, समय-उत्तरदायी डीएनए लॉजिक गेट्स|journal=DNA Computing and Molecular Programming|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=5877|language=en|location=Berlin, Heidelberg|publisher=Springer|pages=67–77|doi=10.1007/978-3-642-10604-0_7|isbn=978-3-642-10604-0}}</ref>
+जबकि दोनों डिज़ाइन कुछ विवादों  (जैसे प्रतिक्रिया लीक) का सामना करते हैं, यह डीएनए कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। कुछ अन्य समूहों ने भी गेट पुन: प्रयोज्य समस्या का समाधान करने का प्रयास किया है।<ref>{{Cite journal|last1=Song|first1=Xin|last2=Eshra|first2=Abeer|last3=Dwyer|first3=Chris|last4=Reif|first4=John|date=2017-05-25|title=नवीकरणीय डीएनए सीसॉ लॉजिक सर्किट टोहोल्ड-मध्यस्थ भूग्रस्त विस्थापन के फोटोरेगुलेशन द्वारा सक्षम|journal=RSC Advances|language=en|volume=7|issue=45|pages=28130–28144|doi=10.1039/C7RA02607B|bibcode=2017RSCAd...728130S|issn=2046-2069|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Goel|first1=Ashish|last2=Ibrahimi|first2=Morteza|date=2009|editor-last=Deaton|editor-first=Russell|editor2-last=Suyama|editor2-first=Akira|title=स्केलेबल डिजिटल सर्किट के लिए नवीकरणीय, समय-उत्तरदायी डीएनए लॉजिक गेट्स|journal=DNA Computing and Molecular Programming|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=5877|language=en|location=Berlin, Heidelberg|publisher=Springer|pages=67–77|doi=10.1007/978-3-642-10604-0_7|isbn=978-3-642-10604-0}}</ref>
-किनारा विस्थापन प्रतिक्रियाओं (एसआरडी) का उपयोग करते हुए, प्रतिवर्ती प्रस्ताव [https://www.mdpi.com/2073-8994/13/7/1242 डीएनए कंप्यूटर पेपर पर प्रतिवर्ती सर्किट की संश्लेषण रणनीति] में प्रस्तुत किए गए हैं। <ref>{{Cite journal|last1=Rofail|first1=Mirna|last2=Younes|first2=Ahmed|date=July 2021|title=डीएनए कंप्यूटर पर प्रतिवर्ती सर्किट की संश्लेषण रणनीति|journal=Symmetry|language=en|volume=13|issue=7|pages=1242|doi=10.3390/sym13071242|bibcode=2021Symm...13.1242R|doi-access=free}}</ref> डीएनए कंप्यूटिंग और रिवर्सिबल कंप्यूटिंग तकनीकों के संयोजन से डीएनए कंप्यूटर पर रिवर्सिबल गेट और सर्किट को लागू करने के लिए। यह पत्र पिछले तरीकों की तुलना में बेहतर निर्मित सर्किट की औसत लंबाई और लागत के साथ डीएनए कंप्यूटर पर एन-बिट प्रतिवर्ती सर्किट को संश्लेषित करने के लिए एक सार्वभौमिक प्रतिवर्ती गेट लाइब्रेरी (यूआरजीएल) का भी प्रस्ताव करता है।
+किनारा विस्थापन प्रतिक्रियाओं (एसआरडी) का उपयोग करते हुए, प्रतिवर्ती प्रस्ताव [https://www.mdpi.com/2073-8994/13/7/1242 डीएनए कंप्यूटर पेपर पर प्रतिवर्ती सर्किट की संश्लेषण रणनीति] में प्रस्तुत किए गए हैं। <ref>{{Cite journal|last1=Rofail|first1=Mirna|last2=Younes|first2=Ahmed|date=July 2021|title=डीएनए कंप्यूटर पर प्रतिवर्ती सर्किट की संश्लेषण रणनीति|journal=Symmetry|language=en|volume=13|issue=7|pages=1242|doi=10.3390/sym13071242|bibcode=2021Symm...13.1242R|doi-access=free}}</ref> डीएनए कंप्यूटिंग और रिवर्सिबल कंप्यूटिंग तकनीकों के संयोजन से डीएनए कंप्यूटर पर रिवर्सिबल गेट और सर्किट को लागू करने के लिए। यह पत्र पिछले तरीकों की तुलना में उत्तम निर्मित सर्किट की औसत लंबाई और लागत के साथ डीएनए कंप्यूटर पर एन-बिट प्रतिवर्ती सर्किट को संश्लेषित करने के लिए एक सार्वभौमिक प्रतिवर्ती गेट लाइब्रेरी (यूआरजीएल) का भी प्रस्ताव करता है।
 == तरीके ==

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Revision as of 19:31, 28 February 2023

Contents

डीएनए कंप्यूटिंग और आण्विक प्रोग्रामिंग का एक संक्षिप्त इतिहास

अनुप्रयोग, उदाहरण और हाल के घटनाक्रम

मिश्रित समस्याएं

टिक टीएसी को पैर की अंगुली खेल

तंत्रिका नेटवर्क आधारित कंप्यूटिंग

नवीकरणीय (या प्रतिवर्ती) डीएनए कंप्यूटिंग

तरीके

किनारा विस्थापन तंत्र

टोहोल्ड एक्सचेंज

रासायनिक प्रतिक्रिया नेटवर्क (सीआरएन)

डीएनए एंजाइम

एंजाइम

क्षमता

वैकल्पिक प्रौद्योगिकियां

पक्ष और विपक्ष

यह भी देखें

संदर्भ

अग्रिम पठन

बाहरी संबंध

Navigation

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अनुप्रयोग, उदाहरण और हाल के घटनाक्रम

मिश्रित समस्याएं

टिक टीएसी को पैर की अंगुली खेल

तंत्रिका नेटवर्क आधारित कंप्यूटिंग

नवीकरणीय (या प्रतिवर्ती) डीएनए कंप्यूटिंग

तरीके

किनारा विस्थापन तंत्र

टोहोल्ड एक्सचेंज

रासायनिक प्रतिक्रिया नेटवर्क (सीआरएन)

डीएनए एंजाइम

एंजाइम

क्षमता

वैकल्पिक प्रौद्योगिकियां

पक्ष और विपक्ष

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