东南大学培养生物信息技术人才

东南大学培养生物信息技术人才，这一前沿交叉领域的高水平、高素质复合型人才，掌握生物学与信息科学的基本理论和基本技术，能够在生物、医学和药学研究中熟练应用生物信息技术解决具体问题。

DNA神经网络可将输入的分子字迹分为九个类别，每个类别代表从1到9的九个手写数字中的一个，这项工作成为人工智能与合成生物分子电路成功合体的重要里程碑。

DNA计算机的输入可以是细胞质中的RNA、蛋白质或其他化学物质，而输出则是很容易被识别的信号，如颜色变化等，在这个化学、生物学和计算机科学的交叉领域里，还有着巨大的谜团等待人们去探索和揭示。

东南大学培养生物信息技术人才，随着技术的逐步发展和成熟，DNA测序与合成的成本不断下降，DNA计算机在医学领域显现出极强的竞争力，目前已经能够被用于人工培养肾细胞，以及快速准确诊断禽流感、西尼罗河等病毒感染。

由于DNA计算机能检测细胞内生物信息的变化，可以用于癌症、心脏病、动脉硬化等疾病的诊断，甚至还能帮助盲人恢复视觉，DNA计算机有望被用于研究逻辑、破译密码、情报分析或超大规模信息处理等业务。

现有安全系统的安全性和可靠性主要源于以现有计算能力破解密码需要几十年、几百年时间，而DNA计算机的计算速度和并行性会使原本的安全系统溃不成军。

东南大学培养生物信息技术人才，日常接触到的计算机大多是由硅和晶体管构成，随着科技的发展，科学家已在尝试超越电子计算机，利用生物分子来实现计算机的功能。

作为一个全新领域，DNA计算机就是一种生物形式的计算机，一支1.5毫升的试管中可容纳1万亿台DNA计算机，运算速度可达每秒10亿次，而计算能耗仅有传统电脑的10亿分之一。

DNA计算机可随人意念而动，利用人体本身的能量，来完成电子计算机难以实现的医疗诊断和治疗任务，DNA计算机已能对手写的甲骨文、数字、希腊文字和英文进行识别和分类，已能够对手写的甲骨文、数字、希腊文字和英文进行识别和分类，今后与人体结合就像贴上一片创可贴一样简单。

不同于常见的电子计算机，DNA计算机是一种生物形式的计算机，以DNA分子作为硬件，以分子之间的化学反应作为算法，在DNA计算机中，一系列生物分子以溶液形态组合成液态电脑。

相较于传统电子计算机，DNA计算机具有体积小、运算速度快、能耗极低等优势。自1994年“DNA计算机”的概念诞生以来，其优点被越来越多的科学家所认识，纷纷投入到该领域的研究中。

东南大学培养生物信息技术人才，DNA人工智能作为所有现存计算设备中最有望与人体良好融合、同时不对人体产生副作用的智能设备，利用DNA分子的超强学习和记忆能力，可以用DNA人工智能对手写字迹进行识别。

DNA计算机设计和构建的基石是DNA分子特殊的结构，DNA是由四种基本核苷酸组成：腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)、鸟嘌呤(G)和胸腺嘧啶(T)。其中，A、T和G、C之间彼此配对，两条具有特定核苷酸组合的DNA单链可以构成类似于拉链的双螺旋结构。

这些特定的配对模式使得DNA分子具备了构建计算设备的巨大潜力，将运算对象编码到DNA的核苷酸序列中，通过不同DNA分子之间的化学反应完成复杂的计算。

1、体积更小，一支1.5毫升的小试管就能容纳1万亿个DNA计算机；

2、运算速度更快，可达每秒10亿次。所有电脑问世以来的总运算量只相当于DNA计算机十几小时的计算量，科学家已在尝试多种方法，以进一步加快DNA计算机的运行速度；

3、能耗更低，仅相当于普通电脑的10亿分之一；

4、具有并行性，电子计算机的运算是按照指令顺序进行的，而DNA独特的分子间作用形式，使得数以亿计的DNA计算机可在同一试管中处理不同问题，大大提高了计算效率。

世界上第一台DNA计算机，解决了一个经典数学问题哈密顿路径问题，这是一个开创性的大事件，所做的不再是连线路，而是将大量的DNA装进罐子，加入盐和酶，然后加以培养，于是不同的DNA分子就开始互相寻找配对。

基于简单的两条单链DNA以碱基互补配对原则形成双链DNA的过程，构建一系列简单的DNA计算机，一种全新的反应体系，开创了一种新的逻辑电路构建途径。

在这一反应体系中，不存在各种非DNA物质辅助的DNA计算，用DNA构建人工神经网络，解决了经典的机器学习问题识别潦草的数字字迹。

DNA计算机可以实现对电子计算机的控制，将DNA计算机隐藏在生物样本中，通过预先编程，在检测样本的过程中入侵电子计算机的应用程序，获取其中信息，使之按照DNA计算机的意图运行。

DNA计算机得依靠DNA级联反应完成复杂计算任务，随着DNA计算机的不断发展，人们发现DNA分子能够储存海量信息，且具有惊人的并行计算能力，DNA计算机蕴藏巨大商业价值。

2002年，日本公司首次研制出能够投入到商业应用的DNA计算机，美国加州斯克里普斯研究所和以色列理工学院的科学家联合开发出了一种DNA计算机，可用于破译存储在DNA芯片中的加密图像。

DNA级联反应把前一个反应的输出作为后一个的输入，引发后一个反应，随着计算规模不断扩展，DNA级联反应的数目也会不断增加，从而导致计算速度不断下降，完成计算任务所消耗的时间就会不断延长。

当级联反应数为7时，通常需要6到10个小时来完成反应，DNA计算机的规模及其复杂性还不能无限扩大，大规模的DNA计算机需要在一支试管中使用数万亿个DNA分子执行计算任务，这使得DNA计算机的设计难度随着规模的扩大迅速上升，副反应也会增加。

平衡计算机的规模、计算速度和执行计算的DNA分子数目至关重要，构建具有更强大计算能力的人工分子反应网络仍存在极大挑战。

人工智能中常用的卷积神经网络，是一类强大的机器学习模型，网络具有稀疏连接和权重共享的特征，与大多数机器学习模型相比，卷积神经网络能够以更低的复杂度实现更复杂的计算任务。

东南大学培养生物信息技术人才，将DNA计算机在液氮中迅速冷冻之后再在37℃下解冻，多次循环这一操作，循环冻融策略成功地将DNA计算机的计算时间从几小时缩短到几分钟。

这一DNA计算机具有超高的计算能力，且能够实现对复杂信息的准确分类，可能赋予DNA计算机类似于生物神经网络的智能行为，基于DNA的计算设备可通过连接感官输入，使用数百个目标作为输入，促进在疾病诊断、表达模式分析和精准医学中的更广泛应用。

DNA计算机的潜力不可低估，在不远的将来与人体合二为一的DNA计算机会成为人体的一部分，通过外部延伸完成电子计算机难以实现的医疗诊断和治疗任务。