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DNA计算机原理、进展及难点(Ⅲ):分子生物计算中的数据结构与特性
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:2433-3441
  • 语言:中文
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871, [2]华中科技大学分子生物计算机研究所,武汉430074, [3]西安老年大学,西安710014
  • 相关基金:本课题得到国家自然科学基金重点、面上资助项目(60533010,30670540)和国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA012104)资助.
  • 相关项目:DNA计算中的核酸序列设计研究
中文摘要:

分子生物计算是指以生物大分子作为数据来进行信息处理的计算模式.目前的分子生物计算主要包含DNA计算、RNA计算和蛋白质计算这三种计算模型.另外,还有一些学者提出采用PNA分子进行计算.但由于PNA计算、RNA计算和蛋白质计算目前还没有一些实质性的突破,故在此不做讨论.研究掌握作为数据的DNA分子特性与结构,显然是DNA计算中的一个基本问题.因而文中主要对各种DNA分子的结构与特征进行讨论.针对问题的不同,模型的不同,采用的DNA分子类型也不同,目前主要用到的是单链的、双链的和具有粘性末端的DNA分子.其次用到的是发夹构型的DNA分子、质粒DNA分子等.文中特别讨论了作为数据的DNA分子与相应的生物计算模型有机相结合的一些基本的问题.

英文摘要:

Biomolecular computing, including DNA computing, RNA computing and protein computing, is a kind of computing mode of information processing whose "data" is biomolecule. In addition, the biomolecular computing mode using PNA molecule as "data" was presented. This paper does not discuss PNA computing, RNA computing and protein computing because their research results are less. Clearly, it is a foundation problem to know well the structure and character of the "data" (that is DNA molecules) in DNA computing. So, this paper mainly discusses the structure and characters of several type of DNA molecule. We usually adopt different DNA molecule for different problem or models. Now, the main kinds of DNA molecules used in DNA computing are single, double and sticker terminal DNA molecules. Secondly,the DNA molecules used in DNA computing have also hairpin DNA molecules and plasmid DNA molecule. Especially, the relationship between the "data" (DNA molecule) and corresponding biomolecular model is disscuss.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433