जैविक संगणन
जैविक कंप्यूटर डिजिटल या वास्तविक गणना करने के लिए जैविक रूप से व्युत्पन्न अणुओं - जैसे डीएनए और/या प्रोटीन - का उपयोग करते हैं।
नेनोबायोटेक्नोलॉजी के नए विज्ञान के विस्तार से बायोकंप्यूटर का विकास संभव हुआ है। नैनोबायोटेक्नोलॉजी शब्द को कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है; अधिक सामान्य अर्थ में, नैनोबायोटेक्नोलॉजी को किसी भी प्रकार की तकनीक के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो नैनो-स्केल सामग्री (यानी 1-100 नैनोमीटर के विशिष्ट आयाम वाली सामग्री) और जैविक रूप से आधारित सामग्री दोनों का उपयोग करती है।[1] एक अधिक प्रतिबंधात्मक परिभाषा नैनोबायोटेक्नोलॉजी को अधिक विशेष रूप से प्रोटीन के डिजाइन और इंजीनियरिंग के रूप में देखती है जिसे बाद में बड़े, कार्यात्मक संरचनाओं में इकट्ठा किया जा सकता है[2][3] नैनोबायोटेक्नोलॉजी का कार्यान्वयन, जैसा कि इस संकीर्ण अर्थ में परिभाषित किया गया है, वैज्ञानिकों को विशेष रूप से जैव आणविक सिस्टम को इंजीनियर करने की क्षमता प्रदान करता है ताकि वे इस तरह से बातचीत कर सकें कि अंततः कंप्यूटर की कम्प्यूटेशनल कार्यक्षमता में परिणाम हो सके।
वैज्ञानिक पृष्ठभूमि
बायोकंप्यूटर कम्प्यूटेशनल कार्य करने के लिए जैविक रूप से व्युत्पन्न सामग्रियों का उपयोग करते हैं। एक बायोकंप्यूटर में चयापचय पथों का एक मार्ग या श्रृंखला होती है जिसमें जैविक सामग्री शामिल होती है जिसे सिस्टम की स्थितियों (इनपुट) के आधार पर एक निश्चित तरीके से व्यवहार करने के लिए इंजीनियर किया जाता है। प्रतिक्रियाओं का परिणामी मार्ग एक आउटपुट का निर्माण करता है, जो बायोकंप्यूटर के इंजीनियरिंग डिजाइन पर आधारित होता है और इसे कम्प्यूटेशनल विश्लेषण के रूप में व्याख्या किया जा सकता है। तीन अलग-अलग प्रकार के बायोकंप्यूटर में बायोकेमिकल कंप्यूटर, बायोमैकेनिकल कंप्यूटर और बायोइलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर शामिल हैं।[4]
जैव रासायनिक कंप्यूटर
बायोकेमिकल कंप्यूटर कम्प्यूटेशनल कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए फीडबैक लूप की विशाल विविधता का उपयोग करते हैं जो जैविक रासायनिक प्रतिक्रियाओं की विशेषता है।[5] जैविक प्रणालियों में फीडबैक लूप कई रूप लेते हैं, और कई अलग-अलग कारक किसी विशेष जैव रासायनिक प्रक्रिया को सकारात्मक और नकारात्मक दोनों प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं, जिससे या तो रासायनिक उत्पादन में वृद्धि होती है या रासायनिक उत्पादन में कमी आती है। ऐसे कारकों में मौजूद उत्प्रेरक एंजाइमों की मात्रा, मौजूद अभिकारकों की मात्रा, मौजूद उत्पादों की मात्रा और अणुओं की उपस्थिति शामिल हो सकती है जो उपरोक्त कारकों में से किसी की रासायनिक प्रतिक्रियाशीलता को बांधते हैं और इस प्रकार बदलते हैं। कई अलग-अलग तंत्रों के माध्यम से विनियमित होने वाली इन जैव रासायनिक प्रणालियों की प्रकृति को देखते हुए, कोई एक रासायनिक मार्ग का निर्माण कर सकता है जिसमें आणविक घटकों का एक सेट शामिल होता है जो विशिष्ट रासायनिक स्थितियों के एक सेट के तहत एक विशेष उत्पाद का उत्पादन करने के लिए प्रतिक्रिया करता है और अन्य स्थितियों के एक सेट के तहत एक अन्य विशेष उत्पाद का उत्पादन करता है। . मार्ग से उत्पन्न होने वाले विशेष उत्पाद की उपस्थिति एक संकेत के रूप में काम कर सकती है, जिसकी व्याख्या - अन्य रासायनिक संकेतों के साथ - सिस्टम की शुरुआती रासायनिक स्थितियों (इनपुट) के आधार पर एक कम्प्यूटेशनल आउटपुट के रूप में की जा सकती है।
बायोमैकेनिकल कंप्यूटर
बायोमैकेनिकल कंप्यूटर बायोकेमिकल कंप्यूटर के समान हैं, जिसमें वे दोनों एक विशिष्ट ऑपरेशन करते हैं जिसे विशिष्ट प्रारंभिक स्थितियों के आधार पर कार्यात्मक गणना के रूप में व्याख्या किया जा सकता है जो इनपुट के रूप में कार्य करते हैं। हालाँकि, वे वास्तव में आउटपुट सिग्नल के रूप में कार्य करने में भिन्न होते हैं। जैव रासायनिक कंप्यूटरों में, कुछ रसायनों की उपस्थिति या सांद्रता इनपुट सिग्नल के रूप में कार्य करती है। हालाँकि, बायोमैकेनिकल कंप्यूटर में, प्रारंभिक स्थितियों के एक सेट के तहत एक विशिष्ट अणु या अणुओं के सेट का यांत्रिकी आकार आउटपुट के रूप में कार्य करता है। बायोमैकेनिकल कंप्यूटर कुछ रासायनिक स्थितियों के तहत कुछ भौतिक विन्यास को अपनाने के लिए विशिष्ट अणुओं की प्रकृति पर निर्भर करते हैं। बायोमैकेनिकल कंप्यूटर के उत्पाद की यांत्रिक, त्रि-आयामी संरचना का पता लगाया जाता है और गणना किए गए आउटपुट के रूप में उचित रूप से व्याख्या की जाती है।
बायोइलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर
इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग करने के लिए बायोकंप्यूटर का भी निर्माण किया जा सकता है। फिर, बायोमैकेनिकल और बायोकेमिकल दोनों कंप्यूटरों की तरह, गणना एक विशिष्ट आउटपुट की व्याख्या करके की जाती है जो इनपुट के रूप में काम करने वाली स्थितियों के प्रारंभिक सेट पर आधारित होती है। बायोइलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर में, मापा गया आउटपुट विद्युत चालकता की प्रकृति है जो बायोइलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर में देखी जाती है। इस आउटपुट में विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए बायोमोलेक्यूल्स शामिल हैं जो प्रारंभिक स्थितियों के आधार पर अत्यधिक विशिष्ट तरीकों से बिजली का संचालन करते हैं जो बायोइलेक्ट्रॉनिक सिस्टम के इनपुट के रूप में काम करते हैं।
नेटवर्क-आधारित बायोकंप्यूटर
नेटवर्क-आधारित बायोकंप्यूटेशन में,[6] स्व-चालित जैविक एजेंट, जैसे आणविक मोटर प्रोटीन या बैक्टीरिया, एक सूक्ष्म नेटवर्क का पता लगाते हैं जो रुचि की गणितीय समस्या को एन्कोड करता है। नेटवर्क के माध्यम से एजेंटों के पथ और/या उनकी अंतिम स्थिति समस्या के संभावित समाधान का प्रतिनिधित्व करती है। उदाहरण के लिए, निकोलौ एट अल द्वारा वर्णित प्रणाली में,[6]एनपी-पूर्ण समस्या SUBSET SUM को एन्कोड करने वाले नेटवर्क के निकास पर मोबाइल आणविक मोटर फिलामेंट्स का पता लगाया जाता है। फिलामेंट्स द्वारा देखे गए सभी निकास एल्गोरिथम के सही समाधान का प्रतिनिधित्व करते हैं। जिन निकासों का दौरा नहीं किया गया वे गैर-समाधान हैं। गतिशीलता प्रोटीन या तो एक्टिन और मायोसिन या किनेसिन और सूक्ष्मनलिकाएं हैं। क्रमशः मायोसिन और किनेसिन, नेटवर्क चैनलों के निचले भाग से जुड़े होते हैं। जब एडेनोसाइन ट्रायफ़ोस्फेट (एटीपी) जोड़ा जाता है, तो एक्टिन फिलामेंट्स या सूक्ष्मनलिकाएं चैनलों के माध्यम से संचालित होती हैं, इस प्रकार नेटवर्क की खोज होती है। उदाहरण के लिए तुलना करने पर रासायनिक ऊर्जा (एटीपी) से यांत्रिक ऊर्जा (गतिशीलता) में ऊर्जा रूपांतरण अत्यधिक कुशल होता है। इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग, इसलिए कंप्यूटर, बड़े पैमाने पर समानांतर होने के अलावा, प्रति कम्प्यूटेशनल चरण में कम ऊर्जा के परिमाण का भी उपयोग करता है।
इंजीनियरिंग बायोकंप्यूटर
इस तरह की जैविक रूप से व्युत्पन्न कम्प्यूटेशनल प्रणालियों का व्यवहार उन विशेष अणुओं पर निर्भर करता है जो सिस्टम बनाते हैं, जो मुख्य रूप से प्रोटीन होते हैं लेकिन इसमें डीएनए अणु भी शामिल हो सकते हैं। नैनोबायोटेक्नोलॉजी ऐसी प्रणाली बनाने के लिए आवश्यक कई रासायनिक घटकों को संश्लेषित करने का साधन प्रदान करती है।[citation needed] प्रोटीन की रासायनिक प्रकृति उसके अमीनो अम्ल के अनुक्रम से तय होती है - प्रोटीन के रासायनिक निर्माण खंड। यह अनुक्रम डीएनए [[न्यूक्लियोटाइड]]्स के एक विशिष्ट अनुक्रम द्वारा निर्धारित होता है - डीएनए अणुओं के निर्माण खंड। प्रोटीन का निर्माण जैविक प्रणालियों में राइबोसोम नामक जैविक अणुओं द्वारा न्यूक्लियोटाइड अनुक्रमों के अनुवाद के माध्यम से किया जाता है, जो व्यक्तिगत अमीनो एसिड को पॉलीपेप्टाइड में इकट्ठा करते हैं जो राइबोसोम द्वारा व्याख्या किए गए न्यूक्लियोटाइड अनुक्रम के आधार पर कार्यात्मक प्रोटीन बनाते हैं। अंततः इसका मतलब यह है कि कोई व्यक्ति आवश्यक प्रोटीन घटकों के लिए एन्कोड करने के लिए इंजीनियरिंग डीएनए न्यूक्लियोटाइड अनुक्रमों द्वारा गणना करने में सक्षम जैविक प्रणाली बनाने के लिए आवश्यक रासायनिक घटकों को इंजीनियर कर सकता है। इसके अलावा, कृत्रिम रूप से डिज़ाइन किए गए डीएनए अणु स्वयं एक विशेष बायोकंप्यूटर प्रणाली में कार्य कर सकते हैं। इस प्रकार, कृत्रिम रूप से डिज़ाइन किए गए प्रोटीन के डिजाइन और उत्पादन के साथ-साथ कृत्रिम डीएनए अणुओं के डिजाइन और संश्लेषण के लिए नैनोबायोटेक्नोलॉजी को लागू करने से कार्यात्मक बायोकंप्यूटर (जैसे कम्प्यूटेशनल जीन) के निर्माण की अनुमति मिल सकती है।
बायोकंप्यूटर को उनके मूल घटकों के रूप में कोशिकाओं के साथ भी डिज़ाइन किया जा सकता है। व्यक्तिगत कोशिकाओं से तर्क द्वार बनाने के लिए रासायनिक रूप से प्रेरित डिमराइजेशन सिस्टम का उपयोग किया जा सकता है। ये लॉजिक गेट रासायनिक एजेंटों द्वारा सक्रिय होते हैं जो पहले से गैर-इंटरैक्टिंग प्रोटीन के बीच बातचीत को प्रेरित करते हैं और कोशिका में कुछ अवलोकनीय परिवर्तन को ट्रिगर करते हैं।[7] नेटवर्क-आधारित बायोकंप्यूटर को वेफर्स से हार्डवेयर के नैनोफैब्रिकेशन द्वारा इंजीनियर किया जाता है जहां चैनल इलेक्ट्रॉन-बीम लिथोग्राफी या नैनो-इंप्रिंट लिथोग्राफी द्वारा बनाए जाते हैं। चैनलों को क्रॉस सेक्शन के उच्च पहलू अनुपात के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि प्रोटीन फिलामेंट्स को निर्देशित किया जा सके। इसके अलावा, स्प्लिट और पास जंक्शनों को इंजीनियर किया जाता है ताकि फिलामेंट्स नेटवर्क में फैल सकें और अनुमत पथों का पता लगा सकें। सतही सिलनीकरण यह सुनिश्चित करता है कि गतिशीलता प्रोटीन सतह पर चिपक सकें और क्रियाशील रहें। तर्क संचालन करने वाले अणु जैविक ऊतक से प्राप्त होते हैं।
अर्थशास्त्र
सभी जैविक जीवों में स्व-प्रतिकृति और कार्यात्मक घटकों में स्व-इकट्ठा होने की क्षमता होती है। बायोकंप्यूटर का आर्थिक लाभ सभी जैविक रूप से व्युत्पन्न प्रणालियों की उचित परिस्थितियों में स्वयं-प्रतिकृति और स्वयं-संयोजन करने की क्षमता में निहित है।[4]: 349 उदाहरण के लिए, एक निश्चित जैव रासायनिक मार्ग के लिए सभी आवश्यक प्रोटीन, जिसे एक बायोकंप्यूटर के रूप में काम करने के लिए संशोधित किया जा सकता है, को एक एकल डीएनए अणु से एक जैविक कोशिका के अंदर कई बार संश्लेषित किया जा सकता है। इस डीएनए अणु को फिर कई बार दोहराया जा सकता है। जैविक अणुओं की यह विशेषता उनके उत्पादन को अत्यधिक कुशल और अपेक्षाकृत सस्ता बना सकती है। जबकि इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों को मैन्युअल उत्पादन की आवश्यकता होती है, बायोकंप्यूटरों को बड़ी मात्रा में संस्कृतियों से उत्पादित किया जा सकता है, उन्हें इकट्ठा करने के लिए किसी अतिरिक्त मशीनरी की आवश्यकता नहीं होती है।
बायोकंप्यूटर प्रौद्योगिकी में उल्लेखनीय प्रगति
वर्तमान में, बायोकंप्यूटर विभिन्न कार्यात्मक क्षमताओं के साथ मौजूद हैं जिनमें बाइनरी तर्क और गणितीय गणना के संचालन शामिल हैं।[5] एमआईटी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला के टॉम नाइट (वैज्ञानिक) ने सबसे पहले एक जैव रासायनिक कंप्यूटिंग योजना का सुझाव दिया जिसमें प्रोटीन सांद्रता को बाइनरी अंक प्रणाली संकेतों के रूप में उपयोग किया जाता है जो अंततः तार्किक संचालन करने के लिए काम करता है।[4]: 349 बायोकंप्यूटर रासायनिक मार्ग में किसी विशेष जैव रासायनिक उत्पाद की एक निश्चित सांद्रता पर या उससे ऊपर एक सिग्नल इंगित करता है जो या तो 1 या 0 होता है। इस स्तर से नीचे की एकाग्रता दूसरे, शेष सिग्नल को इंगित करती है। कम्प्यूटेशनल विश्लेषण के रूप में इस पद्धति का उपयोग करके, जैव रासायनिक कंप्यूटर तार्किक संचालन कर सकते हैं जिसमें उचित बाइनरी आउटपुट केवल प्रारंभिक स्थितियों पर विशिष्ट तार्किक बाधाओं के तहत होगा। दूसरे शब्दों में, उपयुक्त बाइनरी आउटपुट प्रारंभिक स्थितियों के एक सेट से तार्किक रूप से व्युत्पन्न निष्कर्ष के रूप में कार्य करता है जो परिसर के रूप में कार्य करता है जिससे तार्किक निष्कर्ष निकाला जा सकता है। इस प्रकार के तार्किक संचालन के अलावा, बायोकंप्यूटर को गणितीय गणना जैसी अन्य कार्यात्मक क्षमताओं को प्रदर्शित करने के लिए भी दिखाया गया है। ऐसा ही एक उदाहरण डब्ल्यू.एल. द्वारा प्रदान किया गया था। डिट्टो, जिन्होंने 1999 में जॉर्जिया टेक में जोंक न्यूरॉन्स से बना एक बायोकंप्यूटर बनाया जो सरल जोड़ करने में सक्षम था।[4]: 351 ये कुछ उल्लेखनीय उपयोग हैं जिन्हें करने के लिए बायोकंप्यूटर को पहले ही इंजीनियर किया जा चुका है, और बायोकंप्यूटर की क्षमताएं तेजी से परिष्कृत होती जा रही हैं। बायोमोलेक्युलस और बायोकंप्यूटर के उत्पादन से जुड़ी उपलब्धता और संभावित आर्थिक दक्षता के कारण - जैसा कि ऊपर बताया गया है - बायोकंप्यूटर की प्रौद्योगिकी की प्रगति अनुसंधान का एक लोकप्रिय, तेजी से बढ़ता हुआ विषय है जिसमें भविष्य में बहुत प्रगति देखने की संभावना है।
मार्च 2013 में, ड्रयू एंडी के नेतृत्व में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के बायोइंजीनियरों की एक टीम ने घोषणा की कि उन्होंने एक ट्रांजिस्टर का जैविक समकक्ष बनाया है, जिसे उन्होंने एक प्रतिलेखक करार दिया है। यह आविष्कार पूरी तरह कार्यात्मक कंप्यूटर बनाने के लिए आवश्यक तीन घटकों में से अंतिम था: डेटा भंडारण उपकरण, सूचना प्रसारण, और एक बुनियादी तर्क परिवार।[8] जुलाई 2017 में एस्चेरिचिया कोली|ई के साथ अलग-अलग प्रयोग। नेचर पर प्रकाशित कोली ने कंप्यूटिंग कार्यों और जानकारी संग्रहीत करने के लिए जीवित कोशिकाओं का उपयोग करने की क्षमता दिखाई। एरिज़ोना स्टेट यूनिवर्सिटी में बायोडिज़ाइन इंस्टीट्यूट और हार्वर्ड के वाइस इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल इंस्पायर्ड इंजीनियरिंग के सहयोगियों के साथ गठित एक टीम ने ई. कोली के अंदर एक जैविक कंप्यूटर विकसित किया जो एक दर्जन इनपुट पर प्रतिक्रिया करता है। टीम ने कंप्यूटर को राइबोकंप्यूटर कहा, क्योंकि यह राइबोन्यूक्लिक एसिड से बना था। जीवित ई. कोली कोशिकाओं के डीएनए में छवियों और फिल्मों को सफलतापूर्वक संग्रहीत करने के बाद हार्वर्ड के शोधकर्ताओं ने साबित कर दिया कि बैक्टीरिया में जानकारी संग्रहीत करना संभव है।[9] 2021 में, बायोफिजिसिस्ट संग्राम बाग के नेतृत्व में एक टीम ने कोशिकाओं के बीच वितरित कंप्यूटिंग के सिद्धांत की जांच करने के लिए 2 x 2 भूलभुलैया समस्याओं को हल करने के लिए ई. कोली के साथ एक अध्ययन का एहसास किया।[10][11] नेटवर्क के साथ समानांतर जैविक कंप्यूटिंग, जहां बायो-एजेंट आंदोलन अंकगणितीय जोड़ से मेल खाता है, 2016 में 8 उम्मीदवार समाधानों के साथ एक सबसेट एसयूएम उदाहरण पर प्रदर्शित किया गया था।[6]
बायोकंप्यूटर की भविष्य की क्षमता
सरल बायोकंप्यूटर के कई उदाहरण डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन व्यावसायिक रूप से उपलब्ध गैर-जैव कंप्यूटर की तुलना में इन बायोकंप्यूटर की क्षमताएं बहुत सीमित हैं। कुछ लोगों का मानना है कि बायोकंप्यूटर में काफी संभावनाएं हैं, लेकिन इसका प्रदर्शन अभी तक नहीं हुआ है। मानक इलेक्ट्रॉनिक सुपर कंप्यूटरों की तुलना में बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करके जटिल गणितीय समस्याओं को हल करने की क्षमता, साथ ही अनुक्रमिक के बजाय एक साथ अधिक विश्वसनीय गणना करने की क्षमता, स्केलेबल जैविक कंप्यूटरों के आगे के विकास को प्रेरित करती है, और कई फंडिंग एजेंसियां इन प्रयासों का समर्थन कर रही हैं।[12][13]
यह भी देखें
- जैवप्रौद्योगिकी
- कम्प्यूटेशनल जीन
- कंप्यूटर
- डीएनए कंप्यूटिंग
- मानव बायोकंप्यूटर में प्रोग्रामिंग और मेटाप्रोग्रामिंग
- आणविक इलेक्ट्रॉनिक्स
- नैनोटेक्नोलॉजी
- नैनोजैव प्रौद्योगिकी
- पेप्टाइड कंप्यूटिंग
- वेटवेयर कंप्यूटर
- अपरंपरागत कंप्यूटिंग
संदर्भ
- ↑ Wispelway. June. "Nanobiotechnology: The Integration of Nanoengineering and Biotechnology to the Benefit of Both." Society for Biological Engineering (Special Section): Nanobiotechnology, p. 34
- ↑ Ratner. Daniel and Mark. Nanotechnology: A Gentle Introduction to the Next Big Idea. Pearson Education. Inc: 2003, p. 116-7
- ↑ Gary Stix. "Little Big Science." Understanding Nanotechnology (p6-16). Scientific American. Inc. and Byron Preiss Visual Publications. Inc: 2002, p. 9
- ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 Freitas. Robert A. Nanomedicine Volume I: Basic Capabilities. Austin. Texas: Landes Bioscience. 1999.: 349–51
- ↑ 5.0 5.1 Windmiller, Joshua (June 2012). Molecular scale biocomputing : an enzyme logic approach (Thesis). UC San Diego.
- ↑ 6.0 6.1 6.2 Nicolau, Dan V.; Lard, Mercy; Korten, Till; van Delft, Falco C. M. J. M.; Persson, Malin; Bengtsson, Elina; Månsson, Alf; Diez, Stefan; Linke, Heiner; Nicolau, Dan V. (8 March 2016). "नैनोफैब्रिकेटेड नेटवर्क में आणविक-मोटर-चालित एजेंटों के साथ समानांतर गणना". Proceedings of the National Academy of Sciences. 113 (10): 2591–2596. Bibcode:2016PNAS..113.2591N. doi:10.1073/pnas.1510825113. PMC 4791004. PMID 26903637.
- ↑ Miyamoto, T; DeRose. R; Suarez. A; Ueno. T; Chen. M; Sun. TP; Wolfgang. MJ; Mukherjee. C; Meyers. DJ; Inoue. T (Mar 25, 2012). "जिबरेलिन-प्रेरित डिमराइजेशन सिस्टम के साथ रैपिड और ऑर्थोगोनल लॉजिक गेटिंग।". Nature Chemical Biology. 8 (5): 465–70. doi:10.1038/nchembio.922. PMC 3368803. PMID 22446836.
- ↑ Robert T. Gonzalez (March 29, 2013). "यह नई खोज अंततः हमें जैविक कंप्यूटर बनाने की अनुमति देगी". IO9. Retrieved March 29, 2013.
- ↑ Waltz, Emily (12 July 2017). "वैज्ञानिक जीवित जीवों के डीएनए में वीडियो डेटा संग्रहीत करते हैं". IEEE Spectrum (in English). Retrieved 28 November 2021.
- ↑ Sarkar, Kathakali; Chakraborty, Saswata; Bonnerjee, Deepro; Bagh, Sangram (15 October 2021). "Distributed Computing with Engineered Bacteria and Its Application in Solving Chemically Generated 2 × 2 Maze Problems". ACS Synthetic Biology. 10 (10): 2456–2464. doi:10.1021/acssynbio.1c00279.
- ↑ Siobhan Roberts, Siobhan. "एक ई. कोलाई बायोकंप्यूटर काम साझा करके एक भूलभुलैया को हल करता है". MIT Technology Review (in English). Retrieved 27 November 2021.
- ↑ "Bio4Comp - Parallel Network-based Biocomputation". Bio4Comp Research Project (in British English). Retrieved 19 December 2019.
- ↑ Technology (QUT), Queensland University of. "QUT ARC फ्यूचर फ़ेलोशिप की घोषणा की गई". QUT (in English).
