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自组装系统
人脑是由数十亿个共同运作的神经元组成的。神经元就像思维的构建块,每个神经元都有多种用途。例如,不同的记忆是由相同神经元的不同活动模式编码的。这就好比手机屏幕用相同的像素显示不同的图片,用相同的乐高积木搭建不同的结构。
近几十年来,关于神经元是如何做到这一点的已成为一个快速发展的研究领域,并且复杂的神经网络模型在现在的数字计算机中已经非常常见。令人惊讶的是,这种类型的计算并非神经元所独有的:这样的计算发生在各个尺度上,涉及到分子、细胞、组织、器官等。
在人类工程系统中,计算通常发生在专门的处理单元中。相比之下,涉及生物过程的计算,如蛋白质合成、分子自组装、细胞导航等,则往往直接嵌入在生物物理过程中。理解这种生物物理嵌入式计算仍然是一项挑战。
现在,在一项新发表于《自然》杂志的研究中,一组科学家就展示了能自组装成结构的分子本身,是如何像神经网络一样,既能思考,又能行动的。
DNA铺砌块
这项研究是建立在DNA纳米技术的基础之上的。DNA纳米技术会用DNA来构建复杂的纳米结构,具有广泛的应用。这项技术利用了这样一个事实,即在溶液中,可以对单链DNA进行设计,让其与具有互补序列的DNA分子结合,从而在溶液中实现自组装。
用DNA构建块进行组装的一种策略是,将它们组装成方形的铺砌块,如此一来具有互补序列的铺砌块的边缘就可以相互结合。这样的自组装铺砌块系统已经被广泛用于数字算法中,但还没有在如模式识别等复杂计算上进行探索。
在这项研究中,为了实现复杂的模式识别计算,研究人员设计了917个方形的DNA铺砌块,它们可以在试管的溶液中,自组装成三种不同的形状,分别是字母H、A、M。
有的DNA铺砌块只用于其中一种形状的组装;还有的则可以用于组装其中两种或三种形状。当溶液中的每种DNA铺砌块的浓度都相等时,所有三种形状的形成数量都相似;如果不同的DNA铺砌块具有不同的浓度时,则会导致某种形状占主导地位。
像神经网络一样
研究人员将大量这样的分子放入试管中,其中含有数量大致相当的917种变体。他们在显微镜下观察到,这些分子的确会自组装形成许多小小的H、A、M形状,虽然有些字母只形成了一部分,但不会出现两个或三个字母杂交的情况。
这是这项研究的第一个重要发现:它表明这个分子系统用相同的组件,组装成了不同的形状,就像用相同的神经元编码了多个不同的记忆一样。
接下来,研究人员想要了解,这种自组装过程在多大程度上与神经网络相似。他们受到了人脑如何处理不同气味的启发。我们的脑会根据气味分子的浓度来区分不同的气味,因此研究人员观察了如果试管中的分子浓度不同时会发生什么。
在917种不同的DNA铺砌块中,研究人员将能够形成三种形状的铺砌块称为“紫色块”;将只能形成形状H的铺砌块称为“粉色块”;只能形成形状A的称为“绿色块”;只能形成形状M的称为“蓝色块”。
用917个DNA铺砌块自组装成三种不同的形状:字母H、A、M。(图/修改自[3]中Fig. 2)
对紫色块来说,它们可以出现在不同的字母中,但在不同的字母中,它们可能位于不同的区域,有着不同的邻居。例如,在H中,可能有一群紫色块堆积在一起,或者说它们在H中“共位”,但在A和M中却是分散的。
那么,当一些特定的、会“共位”在某一种形状中(比如H)的紫色块的浓度增加时,会发生什么?虽然它们也存在A和M形状中,但与A或M相比,在H中共位的这些紫色块,能否产生一个能衍生出更多H铺砌块的种子?
研究小组兴奋地发现,情况正是如此:对于在所有形状中都存在、但只在一种形状中“共位”的分子来说,当它们的浓度很高时,就会导致某种形状的成核。
普遍的能力
这项研究表明,一些普遍存在的物理现象,比如成核,当它们发生在高维多组件系统中时,可能具有强大的信息处理能力。
对此,研究人员Arvind Murugan补充道:“生物学中存在一些精心自组装的结构,但有些组件可以存在于多种结构中,这些结构并不总有,它们需要在正确的时间和正确的地点才能形成,而这取决于成核动力学。因此,如果生物学所利用的正是在这项研究中所展示的类似神经网络的成核模式,那么无处不在的生物自组装就可能隐藏在显而易见的强大信息处理和决策能力中。”
这项研究也展示了DNA纳米技术的魅力。论文的另一位作者Constantine Glen Evans表示,DNA纳米技术的确是当今唯一一种可以在大N极限下研究分子计算的复杂理论的分子设计技术。
现代物理知识
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快照生成时间:2024-01-26 11:45:20
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