2022-07-26
 
基于DNA的人工神经网络的分子实现,开发了基于合成DNA调节电路的分子卷积神经网络
2022年07月26日   阅读量:573

分子计算是一个很有前途的研究领域,旨在利用生物分子创建可编程器件。这一想法最初是在20世纪90年代中期提出的,自那时以来,世界各地的几位计算机科学家和物理学家已经意识到了这一点。

华东师范大学和上海交通大学的研究人员最近开发了基于合成DNA调节电路的分子卷积神经网络中国塑料网vlevle.com。他们的方法发表在《自然-机器智能》杂志上的一篇论文中,克服了在创建基于分子成分的高效人工神经网络时通常遇到的一些挑战。


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“计算机科学和分子生物学的交叉点是新的和令人振奋的科学的沃土,特别是智能系统的设计是科学家的一个长期目标,”进行这项研究的研究人员之一郝培告诉TechXplore。“与大脑相比,由于网络大小的限制,已开发的DNA神经网络的规模和计算能力受到严重限制。我们工作的主要目标是通过为DNA分子系统引入合适的神经网络模型来提高DNA电路的计算能力。”在进行研究时,裴和他的同事发现,由于其稀疏的拓扑连接性,这类似于真实的生物神经网络,因此在DNA电路建模方面特别有前景。因此,他们决定使用CNN设计一个由512条合成DNA链组成的大规模基于DNA的神经网络。值得注意的是,他们提出的网络产生数千个化学反应,并产生数百种分子物种。


“我们的团队一直专注于核酸分子的精确工程和编程,我们设计并构建了一系列动态DNA纳米结构,这些结构可能被用作构建大型电路的调节元件,”裴解释道。“在这项工作中,我们利用了一种称为开关门的动态DNA纳米结构,该结构在功能上类似于基因调节电路中的核糖开关,所有这些都由两个独立的功能域组成,可以感知和响应外部输入。”


研究人员网络中的开关门允许他们通过一个称为分子内构象开关的过程独立控制其信号传输功能和权重分配功能。DNA电路在研究人员的网络中运行,所有计算单元都准备好响应输入。一旦输入被送入溶液,单个DNA链将按顺序触发级联链置换反应。这些反应由系统中的吉布斯自由能或熵驱动,产生相应的荧光信号。研究人员使用一组单个DNA链对所有测试模式进行编码,每个生成的荧光信号代表其中一个测试模式。


“我们扩展了CNN的主要功能鈥晄裴说:“将拓扑结构和权重共享架构解析为DNA神经网络,可以通过稀疏连接的神经元有效降低网络架构的复杂性和参数。为了实现这些功能,我们设计了由两个独立功能域(权重调节域和识别域)组成的开关门架构。通过这种设计,我们可以轻松地分别更改相应功能域的序列设计,以适应网络架构的调整。”


与之前提出的分子计算方法相比,基于CNN的方法有几个优点。首先,其开关门结构可用于嵌入配体响应的分子开关。这将使网络能够适应其功能以应对环境变化,从而有可能开发出类似生物神经网络并具有“智能”行为的分子电路。此外,DNA分子固有的并行性可以实现CNN操作的自主并行。这对于实现可扩展的信息处理特别有价值。裴说:“我们提出了在分子水平上实现ConvNet算法的系统策略。”。“我们认为,我们的方法是人工分子信息处理系统的重大进步,因为它实现了快速准确的分类任务,可以在30分钟内对32种分子模式进行分类,这可能是迄今为止最快、最强大和最复杂的人工化学计算系统。”


裴和他的同事最近的工作引入了一种替代的基于DNA的架构,可以为新的分子计算系统的设计提供信息。在未来,他们的方法可以用于创建各种生物医学应用的分子诊断设备。“通过连接感官输入,基于DNA的ConvNet原则上可以使用数百个目标作为输入,并促进在疾病诊断、分析表达模式和精确医学中的更广泛应用,”裴补充道。“基于这种基于DNA的ConvNet模型,我们现在计划构建可用于多种疾病诊断分类的分子分类器。”

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