一種DNA計算機與電子計算機之間的通信模型

1　引言以DNA分子作為計算載體的計算方法最早由Adleman博士于1994年在生物實驗室實現(xiàn)[1]。隨后,DNA計算取得了很多研究成果。1995年[2],Lipton提出了用DNA實驗解決布爾可滿足性問題(SAT)的方法。1997年[3],Ouyang等人用分子生物技術解決了最大團問題,并相應地建立了六個節(jié)點的DNA分子計算池。2000年[4],Liu等人設計了一個DNA計算系統(tǒng),將計算問題的所有可能候選解編碼成一系列DNA分子,把這些分子綜合起來貼在磁珠的表面。2001年[5],Wu分析并改進了前者所采用的基于表面磁珠的方法。這種新穎的計算方式是建立在其高密度信息存儲和大量并行計算基礎上的,有望在求解NP問題、破解密碼、疾病診斷、新材料等領域發(fā)揮重要作用代寫論文。

微流控系統(tǒng)為快速化學反應和生物分析提供了基礎。微流控系統(tǒng)作為DNA計算的一種平臺,已經(jīng)有了初步的研究成果。2004年[6],Ledesma等人提出了一種用微流控系統(tǒng)解決Hamilton路徑問題的線性DNA算法,實現(xiàn)了并行計算。1999年[7],Gehani和Reif研究了用微流生物分子計算模型解決某個問題在理論上所需要的最少DNA序列和最少反應時間,并且提出了反應池之間有效地傳送DNA序列的方法。2001年[8],McCaskill采用枚舉法用DNA序列對每個可能子圖進行編碼。該算法使用了所謂的選擇模塊(STM)來保留圖中所有可能團,然后用排序的方法確定了最大團。2001年[9],Chiu等提出了一種新的方法,把子圖和圖的邊分別編譯成反應池和緩沖池。這些反應池和緩沖池帶有熒光劑,由通道連接,輸出以各個子圖所發(fā)出的熒光強度不同來區(qū)分。2004年[10],Livstone和Landweber提出一種微反應器用來解決布爾函數(shù)“與”和“或”的問題。

隨著微機電(MEMS)技術的快速發(fā)展,在生物芯片上集成各種能與電子計算機之間相互通信的傳感器是各種功能芯片研究的熱點[11]。DNA計算的一個嚴重缺點是操作的不可控,嚴重影響了DNA計算的實用性。本文在微流控平臺上,討論基于生物芯片的DNA計算機和電子計算機之間相互通信的層次模型,從而為發(fā)展DNA計算機和電子計算機相集成的雜合計算機提供一種通信模型和方法。

2　基于電子計算機的DNA計算反應器模型為了使電子計算機能夠?qū)NA計算進行控制,我們研究并設計了適合于DNA計算的反應器。如圖1所示,該反應器通過RS232接口與電子計算機連接,人機交互界面的平臺是LabVIEW。

(1)數(shù)據(jù)流:在電子計算機軟件客戶端由用戶選擇某個NP問題,程序開始設計DNA計算機,包括:輸入符號、終止符號、〈狀態(tài),符號〉、轉(zhuǎn)移分子、擴增所需的引物和DNA編碼;酶的選擇;擴增、酶切、酶連的動作選擇,針對上述酶設計反應溫度和階段。(2)控制流:設計具體問題的程序輸入分子和采用的微流控芯片,芯片的通道數(shù)量和通道之間的連接以及通道的形狀,設計實驗實現(xiàn)的詳細步驟:每一步的動作、所需的時間、反應的底物、目標產(chǎn)物、代表的中間變量等。圖1　DNA計算的反應器模型　　電子計算機主機與89C51系列單片機相連,將數(shù)據(jù)流和控制流同時送到接口端的高精度全方位機械手:分配試劑,根據(jù)反饋的圖像信號定位芯片反應平臺。生化反應的動態(tài)結果反映在應用層,包括當前反應所在的通道、該反應所需的時間、已經(jīng)消耗的時間、通道的切換、反應產(chǎn)物的解釋。DNA計算反應器與電子計算機通信的系統(tǒng)控制模塊、光電檢測模塊、高壓電源模塊和溫度加熱模塊與電子計算機之間的連接如圖2所示。整個反應器能夠?qū)崿F(xiàn)激光誘導熒光檢測、芯片電泳和僅與溫度有關的生化反應,如PCR、退火、復性等等。

3　DNA計算機與電子計算機之間通信的層次模型　　DNA計算本質(zhì)上是以DNA分子及生化酶作為物質(zhì)基礎,施以適當?shù)纳僮鱽斫鉀Q數(shù)學問題的一種新型的計算模式。由于DNA計算的處理對象是DNA片段,因此運用DNA計算求解數(shù)學問題時首先需要將實際問題用{A,T,C,G}四個堿基來編碼,原理類似電子計算機求解這些問題時需要用二進制編碼。然后需要為求解過程設計合適的生化操作,這個完成運算的生化操作序列我們稱之為生物算法。DNA計算是在分子尺度內(nèi)進行的,完成計算過程的生化操作的不可控一直制約著DNA計算的進一步應用。隨著電子計算機技術和傳感器技術的發(fā)展,二者在DNA計算中的結合可實現(xiàn)對生化操作的精確控制,提高DNA計算的可靠性,為DNA計算進一步走向?qū)嵱没l(fā)揮重要作用。圖3給出了電子計算機和DNA計算機之間通信的層次模型。圖2　DNA計算反應器與電子計算機的通信為了便于描述通信過程,將該模型分為六個部分,每一部分的組成和完成功能描述如下。圖3　DNA計算機和電子計算機的層次通信模型

(1)應用層提供用戶與DNA計算機之間交互的接口。應用層主要完成兩個功能:一是提供用戶操縱DNA計算機的界面。在這個界面上用戶可以完成原始問題到DNA堿基域的映射以及完成生物算法的設計。通過這個界面,用戶可以像使用Office辦公軟件一樣方便地使用DNA計算機。另一個功能是接收指令解釋層傳送的DNA計算結果,并將結果可視化。指令解釋層傳送的結果也是用電子計算機語言來描述的。運算結果的可視化可以幫助直觀地對這些結果進行合理的解釋。應用層由安裝在Windows操作系統(tǒng)的電子計算機上的應用程序組成。

(2)指令解釋層由于應用層的指令是用戶所熟悉的電子計算機語言描述的,而DNA計算機的基本指令是具體的生物操作,所處理的對象是DNA分子,因此需要將應用層的電子計算機指令解釋成DNA計算機上具體的生物操作指令(這些生物操作指令是DNA計算機的最小執(zhí)行單位———基本指令),確定這些生物操作的執(zhí)行順序,并依次將這些生物操作指令單個傳送給編碼封裝層。另一方面,還需要將編碼封裝層反饋的DNA計算結果解釋成計算機語言。指令解釋層也是由安裝在電子計算機內(nèi)部的代理程序構成。(3)編碼封裝層將指令解釋層傳送的單個生物操作指令封裝成DNA計算機能直接執(zhí)行的指令。這里需要考慮每個原子生物操作的實驗室實現(xiàn)方法。然后將這個操作的步驟映射成控制傳感器和生化儀器的一系列指令,包括對生物芯片上發(fā)生該反應的位置信息。編碼封裝層由操作傳感器和生化儀器的接口程序構成。

(4)接口層接口層是傳感器和生化儀器的各種信號接口。一方面,將編碼封裝層中的控制指令轉(zhuǎn)換成控制DNA計算機執(zhí)行生化操作的指令;另一方面,也將DNA計算機上的反饋信號轉(zhuǎn)換成電子計算機中的控制指令。接口層之間的通信采用電子計算機的串口通信方式,也可以設計成并口通信方式。(5)反應層DNA計算的生化操作在這一層得以物理實現(xiàn),以完成解釋層下達的任務。此層包含有完成生化反應的生物芯片以及控制這些生化反應的各種傳感器和生化儀器。(6)反饋層這一層由監(jiān)控生化反應的傳感器構成。反應層的生化操作的執(zhí)行情況由這些傳感器收集,以便反饋給指令解釋層。4　通信模型的實例為了更直觀地理解本文提出的層次模型,我們以選擇操作為例,解釋在層次模型下DNA計算機上實現(xiàn)選擇操作的過程。[!--empirenews.page--]

DNA計算機中的選擇操作是用來選擇編碼特定信息的DNA片段。一般是將包含特定模式的探針固定于芯片上,被選擇的片段在芯片上與其發(fā)生復性(Renaturation)操作,最后固定在芯片上的片段就是選擇的片段。復性是變性過程的逆過程,即兩條完全互補的單鏈在適當?shù)臈l件下恢復到天然雙螺旋結構的過程。熱變性的DNA一般經(jīng)過冷卻后即可復性。因此,此過程有時也稱退火(Annealing)。復性溫度一般應該比該DNA的解鏈溫度值低20℃~25℃。

對于選擇操作,需要將其解釋成以下幾個獨立的生物操作:操作1:選擇固定有特定模式探針的生物芯片;操作2:將被選擇的片段在該生物芯片上發(fā)生復性反應;操作3:在激光誘導熒光檢測儀上通過熒光檢測判斷選擇的結果。圖4、圖5、圖6分別為層次模型下以上操作的流程圖。圖4　操作1流程圖動作1.0應用層:用戶在接口程序發(fā)出選擇操作,例如:選擇操作符號1。動作2.0指令解釋層:逐條解釋生物算法中的每一個描述,將其解釋成分子實驗室中具體的生物操作,包括反應名稱和反應條件,然后將單個的生物操作依次發(fā)給編碼封裝層,待編碼封裝層返回操作的執(zhí)行狀態(tài)后再發(fā)下一個生物操作,類似于電子計算機中的指令寄存器。動作3.1編碼封裝層(第3層操作1):發(fā)出選擇探針芯片的指令。通過選擇可尋址的生物芯片來實現(xiàn)。動作4.1接口層(第4層操作1):電子計算機通過RS232與DNA計算機進行通信。

動作5.1反應層(第5層操作1):無生化反應。動作6.1反饋層(第6層操作1):相應的傳感器接收到確認信息,確認該操作1完成,并將反饋信息返回到接口層,接口層反饋到編碼封裝層,再發(fā)下一個操作。動作3.2編碼封裝層(第3層操作2):發(fā)出復性反應的指令。控制相應的溫浴儀器先將溫度升高到65℃,然后慢慢冷卻,降溫到20℃。

動作4.2接口層(第4層操作2):電子計算機通過RS232與DNA計算機進行通信。動作5.2反應層(第5層操作2):相應的生化儀器先加熱芯片,然后慢慢冷卻。動作6.2反饋層(第6層操作2):相應的傳感器接收到確認信息,確認該操作2完成,并將確認信息返回到接口層,接口層反饋到編碼封裝層,再發(fā)下一個操作。動作3.3編碼封裝層(第3層操作3):指示激光誘導熒光生化檢測儀工作。　結果優(yōu)先返回給用戶。client request resourcecheck local LDAP Resource-infoif (valid)　reture resultelse　{send QueryAgent to VO Global LDAP Server　query the position if satisfies condition　if (valid){QueryAgent copy itself and move to resource of multi-node　　query local resource of nodereturn resultAgent to local LDAP server}　else　　{send QueryAgent to Global LDAP Server of central domain　　central domain Global LDAP query and confirms the VO of re-source　　central domain send QueryAgent to correlative VO　　return resultAgent to central domain}基于移動Agent的資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)本質(zhì)上是分布式的,但是與傳統(tǒng)的基于RPC方式的分布式應用相比,移動Agent的遷移不需要保持網(wǎng)絡的長時間穩(wěn)定連接,這可大大減輕網(wǎng)絡負荷,避免了大量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳送,從而顯著提高系統(tǒng)執(zhí)行效率和可靠性。4　性能分析

4.1　資源發(fā)現(xiàn)效率和資源質(zhì)量

教育資源中存在著大量的非文本資源。傳統(tǒng)的搜索引擎和主題指南無法對視頻、音頻等多媒體教育資源進行標引和發(fā)現(xiàn),而元數(shù)據(jù)通過對資源類型的描述,只要用戶在資源檢索時對資源類型進行限定即可發(fā)現(xiàn)它們。

因特網(wǎng)上存在大量教育資源,這些資源的質(zhì)量參差不齊,傳統(tǒng)的搜索引擎和主題指南沒法提供一個質(zhì)量評估機制。而這正是教育元數(shù)據(jù)的一個特征,它通過提供教育資源使用者的評估來反映不同資源之間的質(zhì)量差異,有助于用戶發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的教育資源。

4.2　動態(tài)性和擴展性

在網(wǎng)格系統(tǒng)中,資源節(jié)點的信息是動態(tài)變化的,為了保證服務的可用性,進行有效資源查找時必須考慮系統(tǒng)中節(jié)點的動態(tài)變化。

網(wǎng)絡層采用Globus MDS來組織和管理底層資源,通過調(diào)用虛擬組織Agent中間件部署的Register Agent和Unreg-ister Agent,進行虛擬組織的動態(tài)建立并且虛擬組織成員可以隨時加入和離開,具有很大的靈活性,實現(xiàn)了動態(tài)注冊和注銷。通過Upgrade Agent,社區(qū)節(jié)點周期性地向社區(qū)管理節(jié)點發(fā)送更新信息,將變化動態(tài)地反饋給虛擬組織中的LDAP服務器。同時,各個虛擬組織VO之間定期將目錄服務器上的資源信息通過LDAP的異步遠程復制機制更新到虛擬組織中心域中的LDAP中,這樣就實現(xiàn)資源信息的動態(tài)收集和資源變化的實時反饋。

結束語　該模型采用教育元數(shù)據(jù)LOM規(guī)范來描述教育資源,使用分類元數(shù)據(jù)的方法,結合移動Agent的自治性、智能性等特點,具有較高的資源發(fā)現(xiàn)效率和資源質(zhì)量、良好的動態(tài)性和擴展性,基于類別的虛擬社區(qū)劃分,使得資源發(fā)現(xiàn)限定在所屬社區(qū)范圍內(nèi),縮小了搜索空間,減少了資源發(fā)現(xiàn)的響應時間,提高了資源發(fā)現(xiàn)的效率。

參考文獻

1虞惠達,朱慶華.元數(shù)據(jù)在教育資源發(fā)現(xiàn)中的應用[J].中國圖書館學報,2005(2)

2 Fukuda M,Tanaka Y,Suzuk N.A Mobile-Agent-Based PC Grid[A].In: Autonomic Computing Workshop [C]. Seattle, USA:[s.n.],2003.142~150

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