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DNA可以用來拍照了，而且是直接存進去的那種！

新加坡國立大學的研究團隊成功將圖像投影到DNA上并進行了存儲，分辨率達到了96像素。

甚至，利用同一段DNA序列，還能存儲多張！

(資料圖)

傳統的DNA存儲需要從頭開始構建DNA序列，并通過人工合成的方式編碼。

但這一成果直接使用從大腸桿菌中提取到的DNA，將圖像轉換成DNA數字信號的編碼器也是活細胞。

于是，通過將細菌(Bacteria)和照相機(Camera)結合，團隊把這一成果命名為BacCam。

BacCam不僅將DNA存儲的效率大大提高，還具有極強的魯棒性，常見的一些特殊環境都能耐受。

相關論文已經登上了Nature子刊。

英偉達AI科學家范麟熙（Jim Fan）也轉發了這一成果。

雖然我不是生物學專家，但我很期待看到生物和機器之間的無縫銜接。我已經迫不及待地想要把大語言模型（LLM）掛載到「生物API」上了！

實驗中，BacCam展現出了極強的魯棒性。

對于其中一張圖像，將DNA稀釋5萬倍之后，數據沒有受到絲毫影響。

稀釋后的DNA濃度只有0.36皮(10

-12

不過，稀釋對DNA分子本身影響不大，可能還不足以說明問題。

但將溶液烘干之后復原，熟悉的笑臉依舊清晰可見。

對于復雜的外部環境條件，BacCam也能輕松應對。

除了在室溫條件下能保持完好之外，冷凍和加熱也都對數據沒有什么影響。

在60度的烘箱當中放上一周，圖像仍然完好無損，不過70度就不行了。

但據論文中介紹，把DNA在70度環境下放上一周，相當于在9.4度下放兩千年。

就算用紫外線照上一個小時，里面的數據依舊巋然不動。

而對于存儲不同圖像的DNA，也無需分別進行保存，直接混在一起就可以了。

將不同DNA混合后，讀取時，只需要使用特定引物，對需要的部分進行擴增。

團隊將5段存儲不同圖像的DNA混在了一起，結果單次讀取時圖像幾乎能保持完整，多次隨機讀取的最低準確率也有80%。

△B行為單次讀取，C行為多次隨機讀取

既然如此，它是如何做到的呢？

BacCam大致的工作流程是醬嬸兒的：

首先，要存儲的圖像被分割成96個區域。

然后，利用對特定波長光線敏感的反應重組酶，根據該波長光的有無，對DNA進行編輯。

這種“條形碼”式的編輯方式直接保留了圖像中各像素點的空間位置，使圖像數字化，而不需要額外進行編碼。

此外，利用光的復用能力和對不同波長敏感的酶，團隊將正交的紅藍兩種顏色圖像分層，實現了用同一段序列存儲兩個圖像。

這種存儲方式下，BacCam依舊擁有很高的準確率。

利用機器學習方式，研究團隊對BacCam的解碼方式進行了優化。

經過大量的無監督式學習，已經實現了DNA編碼的自動化解讀。

BacCam的研究團隊來自新加坡國立大學EngBio實驗室。

該實驗室主要進行以生物學為核心的多學科交叉工程研究。

論文第一作者是來自該實驗室的華人博士生Cheng Kai Lim。

他的研究方向是利用DNA進行數據存儲，同時還在攻讀MBA學位。

Lim的導師、實驗室負責人Chueh Loo Poh教授是本文的通訊作者。