基于DNA 存储与深度学习驱动的应用方法研究

引言

当前 DNA 存储与深度学习相结合的方式正在逐步推动着数据存储与处理范式的革新，其正在潜移默化中解决着传统存储技术在保存时限、存储密度以及能耗等诸多方面存在的问题和挑战。DNA 这一新兴存储方式与深度学习技术的融合为其应用拓展了广阔空间，越来越多的高校陆续就此展开积极探索，并在现阶段已然取得了相对优质的成果。

一、深度学习赋能DNA 存储的效果阐释

（一）存储流程得以优化

众所周知，在 DNA 存储过程中，将二进制数据转换为 DNA 碱基序列的关键步骤之一便是数据编码。深度学习模型对其助力作用主要体现在该模型可通过学习和提炼海量数据特征自动生成更高效的碱基组合策略。比如，以色列理工学院开发DNAformer 方案这一代表性案例中，其借助的便是卷积- Transformer 架构，实现了存储速度的大幅提升，相关数据表明在存储速度方面足足提高了 3200 倍，准确率也随之提高了 40%_o 。其借助的便是对数据的冗余度和复杂度的智能分析，以达到优化编码方式的目的，同时通过缩减DNA 序列长度来提高存储效率。除此之外，深度学习的赋能作用还体现在数据检索环节当中，通常传统 DNA 存储数据检索需要复杂的 PCR 扩增和测序过程，而且耗时较长。但利用深度学习模型可以对 DNA 存储库中的数据特征进行预分析，建立高效的索引机制，当需要检索特定数据时，能够快速定位目标 DNA 序列，大大缩短检索时间。

（二）应用领域得以拓展

目前来看，高校就深度学习赋能 DNA 存储的研究成果是值得肯定的，特别是在生物医学数据存储和分析领域，高校科研团队成绩斐然。以天津大学为例，天津大学团队科研成果中已经将脑部核磁共振影像成功编码为 DNA序列，净信息密度达 2.39 比特 / 碱基，且在 4.4 倍测序深度下实现无损恢复。还有，以南方科技大学为代表的科研成果主要体现在隐私通信与安全存储领域，南方科技大学科研团队创新性地提出了基于纳米孔测序和深度学习的框架 ——DeepSME。该框架针对经过重度化学修饰的 DNA 进行 “从头构建”碱基识别器。这种化学修饰会干扰传统碱基识别器判读，保护通信隐私，而DeepSME 能精准解密。

（三）数据可靠性得以提高

对于 DNA 存储而言，其面临的严峻挑战之一便是碱基错误，在 DNA存储中碱基错误的发生概率是比较高的，DNA 合成、测序、长期保存过程中随时都有发生碱基错配情况的可能。基于此，深度学习技术的赋能价值也恰好得以体现，深度学习技术可有效降低碱基错误发生率，深度学习技能可高度适配错误检测和校正需求。比如，天津大学科研团队研发的HELIX 系统，这是现阶段最具代表性的新型 DNA 存储系统之一，实践证明，HELIX 系统在深度学习技助力下可通过对现有压缩算法进行优化，从而起到降低 DNA存储过程中碱基错误发生概率的目的。此外，在图像修复过程中，深度学习模型通过学习大量正常图像和带有错误的图像样本，也能够智能识别错误区域并完成修复，进而达到信息恢复的效果。

二、当前高校基于DNA 存储与深度学习驱动的应用创新面临的挑战

（一）科学技术挑战

首先，现阶段 DNA 存储并未实现大规模应用，其与 DNA 合成与测序成本过高有着非常紧密的关联性。高校科研团队意在通过一系列研究来找寻到控制成本的优化方案，以避免获取成本过高的问题发生，同时使其模型能够得以更广泛应用。目前北京大学所研发的表观比特技术已然取得了一定成果，其通过预制模板和活字块，不仅减少了从头合成的需求，也同步降低了分子操作复杂度，进而降低成本。其次，在深度学习技术的赋能助力之下，错误矫正方面获取到了一定进展，错误率得以降低，但要想进一步降低错误率还面临着很大挑战，其还需要逐步加强对深度学习技术的融合研究来逐步提升数据的完整性和准确性。还有，在实时处理和随机访问方面还有待逐步优化硬件设备和算法，进而实现提高随机访问效率和实时处理能力的目的。

（二）人才培养挑战

DNA存储与深度学习驱动的应用方式研究本就跨越了多个学科和领域，如计算机科学、生物学、物理学、数学等都包含其中。高校要想推动二者融合的深化研究就必须要聚焦不同领域的优质人才资源，并建立实力更强的人才团队。但就目前高校实际情况来看，其在人才培养方面存在着很大挑战，后续人才支撑力量还有待逐步壮大。

（三）标准伦理挑战

在研究持续深化的过程中，标准化与伦理问题变得越发显著。首先，在标准化层面，高校科研团队虽在不断强化研究力度，技术研发也更具深层次，但在具体参考标准以及新标准制定方面依然有所欠缺，技术规范性和通用性还有待进一步提升。其次，在伦理层面，基于 DNA 存储与深度学习驱动的应用研究通常会涉及数据隐私、生物安全等问题，比如如何借助技术力量来减轻对人类及自然生态的威胁，如何防止存储在 DNA 中的敏感数据被非法获取和利用等，目前仍亟待深入分析和探讨。

三、高校推动DNA 存储与深度学习融合应用的有效对策

（一）聚焦核心技术突破，确保多元场景落地应用

在推动 DNA 存储与深度学习融合应用的过程中，高校可结合自身实际情况，尝试从如下几个方面着手：其一，探寻双轨策略，突破技术瓶颈。比如，基于生物学领域的科研动向，高校可联合社会企业共同致力于研发新设备、新系统，切实提高测序效率，确保实时数据的精准度。与此同时，高校要持续优化和完善错误控制机制，如融合 DNAformer 的动态规划纠错算法与液态金属封装技术，构建 “算法纠错 + 物理防护” 双层保障体系。其二，高校要提高高价值应用场景的靶向性。比如，针对医疗数据的长期归档问题，高校可借鉴和应用 HELIX 系统的图像修复能力，结合自身实际需求来开展深度研发，制定专门针对时空组学图像的定制化存储方案，以更好地解决医院影像数据的冷存储需求，同时提高医疗档案管理的可靠性。其三，全力支持和推动端到端解决方案的研发工作，致力于探索从数据压缩到 DNA 编码再到智能检索的全流程系统。在此过程中，高校需高度重视起信息安全问题，要做好 DNA 加密工作，比如，其可以考虑在学术合作中通过化学修饰隐藏敏感数据，仅授权方通过定制模型解密。

（二）立足融合发展需求，构建跨学科协同创新生态体系

首先，高校应在客观审视和评估自身资源基础之上组建交叉学科研究实体，如果现实条件允许，高校可成立融合多学科、多领域的研究中心，以研究中心这一独立主体来负责 DNA 存储与深度学习融合发展任务。比如，高校可整合自身所具备的生物实验室资源、计算机学院资源、材料学院资源，构建起一套从数据编码到硬件实现为一体的完整研发全链条，借用生物实验室的 DNA 合成能力、计算机学院的深度学习算法以及材料学院的封装技术等，进一步拓展协同架构，从整体上提高跨学科创新协同研发的综合实力。其次，高校要积极拓展合作范畴，与头部企业建立合作关系，与其共建联合实验室。由高校科研团队聚焦基础算法研发，合作企业负责工艺改进、商业化落地等，通过联合攻关来保证研究成果质量。还有，高校可尝试建立校级水平的 DNA 存储与深度学习联合实验室，同步配备高通量合成仪、纳米孔测序仪、高性能计算集群，构建起共享平台以供多学科团队开展实验探究，同时高校还要敞开怀抱，欢迎校外研究团队的加入，充分整合和利用多方资源来共同推进 DNA 存储与深度学习融合应用。此外，高校可立足自身实际情况，组织建立校级 DNA 存储公共服务平台，借助该平台来提供合成、测序、数据分析一站式服务。如果能够建立起 DNA 存储公共服务平台，那么不仅可以为校内外团队提供低成本实验支持，同时也可在一定程度上降低技术门槛，从而保证研发效率和成果质量。

（三）吸引多方主体参与，强化政策支持与资源整合力度

首先，基于 DNA 存储与深度学习融合应用研究是国家高度关注和重视的任务之一，高校要密切结合实时动态，争取到政府与社会资本的投入。比如，高校可通过申报重大科技项目的方式来与国家战略规划接轨，从而获取到更多资源支持和帮助。再比如，高校可尝试组织开展技术路演活动，以路演形式来吸引社会资本的关注，从而引入风险投资，为自身可谈成果转化为实际项目奠定市场基础。其次，高校和联合相关主体共同发起成立 “DNA 存储与智能计算” 产业联盟，以产业联盟的形式来吸引生物科技、信息技术、医疗等多领域企业参与。可以参考联合华为、腾讯等企业开发适配 DNA 存储的边缘计算设备，推动技术在物联网、智慧城市等场景的应用。还有，高校要积极加入到国际合作网络平台当中，如参与国际联盟、参加国际联合培养与学术交流活动等，一方面为自身争取更多资源支持，同时也为提升我国在该领域的话语权贡献力量。

（四）同步健全和完善人才培养与科研转化体系

在基于DNA 存储与深度学习融合应用研究任务当中，人才是核心资源，人才的地位和价值毋庸置疑。在此需求导向下，建议高校要重新制定跨学科教育模式，重构课程体系，同时加强科研项目驱动力量。比如，高校在人才培养工作中要多开设交叉性质课程，如将生物信息学、分子编程、智能算法设计等做融合教学安排，针对性培养学生在生物分子操作、算法优化方面的复合能力。在科研转化方面，高校需建立技术转化加速机制，比如可以重新定位实验室的角色和性质，将实验室技术转化为商业化产品，参与孵化初创企业。此外也可以参与到行业协会 DNA 存储格式标准制定工作当中，可牵头建立跨机构数据交换协议，推动 DNA 存储与现有数据库的兼容等。

结束语：

综上所述，立足高校这一教育主体立场，基于DNA 存储与深度学习驱动融合发展应用的研究潜力非常之大，研究空间也非常之广，未来高校可以尝试多管齐下的研究思路，从技术研发、人才培养、产业转化等多维度同步着手，形成闭环，逐步推动 DNA 存储与深度学习驱动融合发展应用从理论研究转变成现实，从实验室走向规模化落地，在更多产业和领域得以充分深入应用，同时为未来 “生物 - 数字” 融合的存储革命奠定基础。

参考文献：

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