生物计算机与DNA存储相关文章
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当前共找到 4 篇文献。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 存储介质 | 编码方案 | 计算范式 | 可扩展性指标 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-07-10 |
Streamlined Dual-Readout HPV-16 DNA Sensor Empowered by the Intrinsic Colorimetric and Electrochemiluminescent Activities of Nanocrystalline PCN-224
2026-06-30, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.6c02325
PMID:42299806
|
研究论文 | 利用纳米晶PCN-224的固有色度和电化学发光活性构建双读出HPV-16 DNA传感器 | 充分挖掘MOF内在功能，无需后修饰即可实现双模式检测，简化传感器构建流程 | 未提及实际临床样本验证及长期稳定性评估 | 开发一种集成化、多功能且简单稳健的HPV-16 DNA传感方法 | HPV-16 DNA | 机器学习 | 宫颈癌（HPV-16相关） | 电化学发光检测、比色检测、熵驱动DNA电路 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 视觉检测限1.58 nM，电化学发光线性范围0.1 nM至10 μM |
| 2 | 2026-06-16 |
Programmable Chimeric Antigen Receptor T Cell Circuits With DNA Computing for Precision Tumor Therapy
2026-06-08, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.9420497
PMID:42051201
|
研究论文 | 开发了一种DNA逻辑CAR系统，通过DNA计算实现可编程靶向和精确消融肿瘤 | 首次利用HaloTag作为细胞外结构域进行DNA偶联，通过DNA逻辑计算控制肿瘤靶向适配体组装，实现通用和组合抗原识别 | 未提及长期安全性、体内稳定性和潜在免疫原性 | 开发可编程的CAR-T细胞电路用于精准肿瘤治疗 | 嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞） | 数字病理学 | 肿瘤 | DNA计算 | DNA逻辑门（AND、OR、INHIBIT） | NA | 小鼠模型 | DNA | 布尔逻辑编码 | DNA计算 | NA |
| 3 | 2026-05-26 |
A modulation-based encryption framework integrating channel and artificial noise for DNA storage
2026-Jun-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115933
PMID:42181283
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研究论文 | 提出一种结合信道噪声和人工噪声的调制加密框架，用于增强DNA存储中的数据保密性 | 利用DNA存储通道固有的易错性（噪声和插入缺失错误）作为加密资源，设计调制加密框架，并结合湿实验验证可行性 | 仅通过模拟和概念验证实验，未进行大规模实际应用测试；安全分析可能未涵盖所有攻击场景 | 为DNA存储系统提供实用的数据安全加密方案 | DNA存储中的加密框架、信道噪声、人工噪声及数据保密性 | 机器学习 | NA | DNA合成测序 | NA | DNA序列数据 | 模拟数据及概念验证湿实验数据 | DNA | 调制编码 | DNA计算 | 存储容量（比特级别），抗噪声鲁棒性，加密安全性（抵御蛮力、唯密文、选择明文、部分密钥泄露攻击） |
| 4 | 2026-03-06 |
Highly biased DNA sequence reconstruction in DNA storage with multi-scale attention mechanism and contrast learning
2026-Jun, Synthetic and systems biotechnology
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.synbio.2026.01.028
PMID:41783156
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研究论文 | 本文提出了一种基于多尺度注意力机制和对比学习的深度序列重建模型（MACL），用于在DNA存储中高错误率条件下增强DNA序列重建 | MACL模型创新性地结合了多尺度注意力机制（包括碱基尺度、序列间和序列内尺度）和对比学习，专门针对DNA存储中的高错误率条件设计，能有效处理碱基替换、插入和删除错误 | 未明确提及模型在极端错误率（如超过5%）下的性能表现，且实验主要基于真实世界DNA存储和病毒基因组数据集，可能未涵盖所有DNA存储场景 | 旨在提高DNA存储中在高错误率条件下的DNA序列重建质量，以支持DNA存储和基因组学研究的实际应用 | DNA存储中的DNA序列，包括真实世界DNA存储数据集和病毒基因组数据集 | DNA存储 | NA | 深度序列重建模型，结合多尺度注意力机制和对比学习 | MSA Transformer, 多尺度注意力机制, 卷积模块 | DNA序列数据 | 未明确指定具体样本数量，但基于真实世界DNA存储和病毒基因组数据集 | DNA | RS码（里德-所罗门码） | 分子计算, DNA计算 | 在碱基错误率为5%的高偏差序列中，能无损重建医学图像，展示了高错误率下的存储容量和数据完整性 |