基于自组装纳米颗粒探针的全错位排列问题的DNA计算模型

全错位排列问题是组合数学中的一类重要问题,可转化为范式的形式,利用自组装纳米颗粒探针对满足性问题进行求解。将纳米金颗粒和DNA序列进行结合,形成纳米金颗粒探针的识别区,并且成拱形结构。当识别区与其补链发生杂交反应时,拱形结构打开并发出荧光,从而给出了全错位排列问题的一种新的DNA计算模型。与传统的DNA计算模型不同,本文将纳米技术和DNA计算理论相结合。     

DNA自组装的全错位排列问题模型

全错位排列问题是组合数学中的一种经典问题,可转化为可满足性问题,利用自组装DNA计算模型得到解决.基于DNA自组装产生发夹结构,通过凝胶电泳技术进行筛选,控制温度使发夹结构重新打开得到问题的可行解.该模型只用到凝胶电泳操作,在一定程度上有效避免了生物操作过多产生的实验误差.     

三维DNA自组装在多维背包问题中的应用研究

利用DNA自组装执行计算的思想已从实验上被证明了其可行性．已有多种理论模型被提出用以解决各种NP问题．基于DNA Tile自组装模型理论在二维下的扩展,本文设计了可以实现这一算法的三维DNA Tile组装系统,提出了一种用于解决多维背包问题的三维DNA自组装模型．该模型可以非确定性的输出可行性解决方案．分析表明系统可以在线性组装步骤内完成计算,所需的Tile种类数与问题维数无关．为探索三维DNA自组装的计算能力进行了一次有意义的尝试．     

全错位排列问题数学模型的求解及推广

本文给出了全错位排列问题数学模型的通解，全错位排列推广问题的通解。     

一种基于DNA自组装模型求解最大团问题的算法

基于tiles理论模型和已有DNA自组装模型,结合最大团问题给出基于DNA自组装模型的算法设计,得到具体设计初始分子、规则分子和检测分子所需的DAE块种类.在此基础上采用荧光标记和凝胶电泳生物操作提出了一种求解最大团问题算法.该算法设计tiles的种类为Θ(n2+|E|),其生物操作复杂性为Θ(1).此算法降低了实验的复杂度,而且保证了实验的易操作性和结果的准确性。     

DNA自组装与信息存储

脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic acid, DNA)作为未来数据的存储介质具有巨大的潜力.近年来,DNA自组装技术发展迅速,其中DNA折纸(origami)和DNA瓦片(tile)设计及组装技术已经实现了纳米结构的原子级精度.DNA自组装纳米结构因其具有空间可寻址性、可编程性等优点,为基于DNA自组装的信息存储提供了发展平台.文章综述了基于DNA自组装技术的两种组装模型及DNA信息存储领域的发展现状,总结了当前基于DNA单链、DNA origami和DNA tile的信息存储,概述了当前基于DNA的信息存储领域中面临的挑战,并展望了DNA自组装及其在信息存储领域的应用前景.     

基于DNA自组装模型解决图的最大独立集问题

为了寻找图的最大独立集问题,先利用DNA自组装模型解决可满足性问题,再把最大独立集问题转化为可满足性问题,从而解决最大独立集问题。整个过程只用到凝胶电泳操作,在很大程度上减少了误差。     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

基于DNA自组装模型解决图的最小顶点覆盖问题

在分析最小顶点覆盖问题特点的基础上,以5个顶点的图为例,将最小顶点覆盖问题转化为可满足性问题,简化问题的操作难度。再根据DNA自组装的自发性和并行性等优势,通过建立DNA自组装模型解决可满足性问题,从而解决图的最小顶点覆盖问题。相对于传统算法,本算法只应用了凝胶电泳技术,大大的降低了操作难度和误差。     

最大团问题的可编程的DNA分子系统计算模型

DNA计算求解NP完全问题,可编程性、自主、高并行性,是十分重要的追求。文中主要借助可编程的DNA分子系统求解最大团问题。DNA自组装是通过起始双链体的诱发,由化学发夹和指令发夹杂交反应交错排列构成线性双链体,它的两条链一条由化学发夹组成,一条由指令发夹组成。通过DNA链置换反应,发生链的迁移,将可增长的低聚物转移到每个发夹上,组装顺序是通过成对的互补脚趾之间相互作用进行编程。最终检测线性双链体上低聚物的个数来读取图的最大团及其顶点。     

求解接点网络问题的DNA算法

利用DNA的二级结构——发卡构形，给出了求解接点网络问题的DNA算法．首先用DNA分子编码接点网络问题，然后利用DNA分子的自组装和形成二级结构的能力来求解问题．算法具有自动化实现计算的特点，计算所需的实验操作比Lipton提出的算法少，同时计算所需的DNA量也比Lipton提出的算法少．     

基于“DNA折纸术”设计图着色问题的解决方案

色数是图论中的一个重要的参数,其属于著名NP(Non-deterministic Polynomial)-完全问题范畴.巨量的着色方案使验证变得相当困难,以至于在传统计算机上无法实现.目前已经有多种算法用于研究图定点着色问题,比如遗传算法,粒子群算法,神经网络算法和模拟退火算法等.随着DNA自组装技术与DNA计算机研究的展开,一些NP-完全问题以及NP-难问题的计算模型被相继提出.除了传统的DNA分子结构被用作计算材料外,其他的DNA分子结构也被用于分子生物计算,比如质粒DNA分子、分子信标结构以及DNA Tile等.采用DNA纳米折纸结构编码信息,借助于纳米结构之间的粘性末端进行自组装,给出了一种非确定性的图着色模型.通过创建数以亿计的参与计算的DNA纳米折纸结构,该算法可以并行的测试每种可能的着色方案.     

DNA折纸术在0-1整数规划问题中的应用

DNA折纸术是自组装在纳米技术方面的应用,具有构造几乎任何复杂二维纳米级图形的能力。文中将DNA折纸术应用于求解0-1整数规划问题,构造约束条件中变量的特殊DNA链,使其与初始数据池中的DNA链发生杂交反应形成二级结构。根据反应后DNA链长度不同的特点,用凝胶电泳操作分离出不满足条件的DNA链,从而得到问题的解。与以往的DNA计算模型相比,该模型的并行性得到了大幅度的提高,通过逐步缩小解空间,减少了实验操作的复杂度,可以解决变量更多、更为复杂的0-1规划问题。     

图的最小顶点覆盖的粘贴DNA计算模型

本文在对经典粘贴模型以及全信息化的粘贴DNA计算模型的基本方法进行充分讨论的基础上,提出一种用粘贴DNA计算模型解决图的最小顶点覆盖问题的新方案,将数学问题的求解同并行生物操作有效结合.     

0-1整数规划问题的DNA四面体步行者计算模型

DNA折纸术是一种新型的自组装方法,广泛应用于DNA计算中。基于DNA折纸术设计了一个DNA四面体步行者,并将DNA四面体步行者应用于求解0-1整数规划问题。通过DNA四面体步行者的行走,来找出所有可能解。最后,通过DNA四面体步行者所携带的纳米金颗粒的个数来判断是否是0-1整数规划问题的可行解。该模型求解错误率低,具有很强的可控性和实用性。     

全排列递归算法的并行化

全排列问题的递归算法结构清晰，可读性强．为了提高排列的效率，给出了全排列递归算法在MIMP-CREW模型和单指令多数据流的EREW模型上的并行化算法及实例分析．给出的算法成本是最低的．     

一种新型DNA纳米结构的构建与结晶

DNA三角形纳米结构的拐角是由DNA同源重组中的Holliday基序构成的.为进一步研究DNA三角形纳米结构,对其拐角截断并引入黏性末端到其基序上,使其能够自组装成为一种新型DNA纳米结构.对该DNA纳米结构进行凝胶电泳分析,发现其迁移速率要比DNA三角形迁移速率小.在这种没有扭曲张力的情况下,该基序只是自组装形成一个二聚体结构,而不是三聚体结构(DNA三角形).对该新型DNA纳米结构进行结晶,并合成得到了硒代核酸,同时也得到了较高质量的硒代单晶,以帮助相位测定.希望对其晶体结构进行测定研究,以便发现该新型DNA纳米二聚体结构和该Holliday基序组装的三维结构,从而更深入地认识DNA纳米材料的组装规律.     

二维纳米胶体球模板和Cu纳米颗粒阵列的制备

直径为500 nm的纳米球刻蚀模板是通过自组装法制备的.整个实验揭示了自组装过程的影响机制,并得到形状规则,排列均匀一致的单层胶体晶体掩模板.利用离子束溅射得到纳米环阵列,SEM图可以看出纳米环阵列大小均匀,完全按照预期的点阵结构排列.     

DNA计算在图论中的应用

介绍了DNA计算在图论中应用的一些结果.如中国邮递员问题的DNA计算模型;0-1规划的DNA计算模型最大团问题;图着色问题和最小覆盖问题的表面DNA计算模型等.     

带有巯基的席夫碱在金电极表面的自组装成膜

利用自组装技术,将带有巯基的席夫碱成功地自组装到Au电极表面,并利用循环伏安和交流阻抗电化学技术,对自组装膜的性质进行了表征。结果显示,单独用席夫碱成膜,由于分子结构的不规则性,形成的膜较疏松;采用二次成膜的方法,制备了由席夫碱和十八硫醇构成致密的复合膜,并通过实验和计算证明复合膜中的席夫碱呈线形方式排列,并且未被十八硫醇所取代。通过自组装膜,用电化学方法深入地研究了席夫碱中的电子传输机理、席夫碱与金属离子的络合机理、席夫碱在生物体中的活性等问题。