Fremskritt innen DNA-lagring gjennom Epi-Bit-teknologi

Fremskritt innen DNA-lagring gjennom Epi-Bit-teknologi

Hvorfor det er viktig:

I en tid med store data utgjør den globale massestrømmen av data en truende utfordring for datalagringssystemer. Fordi DNA har utrolig høy lagringstetthet – et enkelt gram DNA kan lagre 215 000 terabyte, samme størrelse som 10 millioner timer med HD-video (Imburgia & Nivala, 2024) – og langsiktig stabilitet, er det et attraktivt medium for datalagring. Imidlertid er tradisjonell DNA-lagring avhengig av de novo-syntese, der nukleotider tilsettes ett om gangen i en fast rekkefølge, noe som gjør prosessen tidkrevende og kostbar. Metoden til Zhang et al. muliggjør selvmontering av DNA, noe som gjør dataskriving parallell og programmerbar.

I tillegg kan Epi-Bit-metoden brukes av enkeltpersoner for å tilpasse deres DNA-lagring, som demonstrert ved implementeringen av metoden av 60 frivillige med ulik akademisk bakgrunn. Dette viser tydelig potensialet til Epi-Bit-metoden av Zhang et al. som en tilgjengelig, allsidig, rask og kostnadseffektiv metode for DNA-lagring.

Metodikk:

– Informasjon er kodet av selektiv metylering ved cytosinbaser i DNA.
– Forhåndssyntetiserte DNA-fragmenter, såkalte DNA-klosser, settes sammen til en gjenbrukbar DNA-streng. Hver DNA-byggestein binder seg til et unikt sted på strengen.
– Nøyaktig binding av byggesteinen får et enzym til å metylere en spesifikk posisjon på malen, og effektivt "skrive ut" dataene på malen.
– Hver DNA-byggestein følger det samme binære systemet som maskinvare og har et metylert eller umetylert sted for å kode henholdsvis 1 eller 0.
– Epi-biter leses ved hjelp av en nanopore-sequencer.

Nøkkelfunn:

– Ved å bruke epi-bit-metoden, Zhang et al. klarte å skrive 275 000 biter med informasjon på fem maler på en automatisert plattform uten behov for DNA-syntese, inkludert to høyoppløselige bilder av en hvit tiger og en kjempepanda.

– På iDNAdrive, en av Zhang et al. opprettet plattform. som lar brukere kode data selv, frivillige kodet omtrent 5000 biter med data ved hjelp av Epi-Bit-skrivesett. Feilprosenten ved lesing av data var kun 1,42 %.

Kilder: