Nature：DNA存储再获重大突破

科学家们将五百二十万比特（bit）数据编码到了DNA链中，展示了DNA作为高密度媒介长期储存大量信息的可行性。在一月二十三日Nature上发表的一项新研究中，研究人员将一幅彩色照片、马丁.路德.金“I Have a Dream”26秒演讲和莎士比亚全部154首十四行诗编码到了DNA中。

　　

生物通报道：科学家们第二次用DNA成功储存了数据，力证DNA能够作为长期数据储存的媒介。他们将五百二十万比特（bit）数据编码到了DNA链中，展示了DNA作为高密度媒介长期储存大量信息的可行性。在一月二十三日Nature上发表的一项新研究中，研究人员将一幅彩色照片、马丁.路德.金“I Have a Dream”26秒演讲和莎士比亚全部154首十四行诗编码到了DNA中。

尽管这不是第一次在DNA中实现储存数据，但“对于这一领域的诞生很重要，”去年在Science杂志上首次展示DNA数据存储的哈佛合成生物学家 George Church说，他认为这项新研究进一步推动了该领域的发展。

科学家们一直认为DNA可以作为长期储存信息的媒介。“DNA可以进行高密度的信息储存，”这项新研究的作者Ewan Birney解释道，他是EMBL-EBI的成员。“它很轻也很小，”在正确的储存条件下（干燥黑暗低温），可以轻易防止DNA降解。

指定DNA合成技术的进步，以及准确的测序解读，使DNA信息储存最终得以实现。去年夏天，Church的研究团队首次展示了DNA的储存能力，将一本包含11张JPEG图像的书编码到DNA中，用G和 C代表二进制码中的1，用A和T代表0。

现在，Birney及其同事进一步减少了DNA储存中的错误。当DNA中出现一系列重复碱基时，二代测序技术很难正确解读，在Church的研究中就存在一定的错误率。Birney和Nick Goldman采用“三进制”避免了连续的重复碱基。

此外，DNA的合成过程也会引入错误，大约每500个出现1次错误碱基。为了减少这类错误，研究人员合成了前后重叠的DNA链，将所有的数据点编码四次。四条链都出现同样的合成错误是很罕见的，这就能有效减少错读，Birney解释道。

安捷伦公司合成了1百万拷贝的DNA链，以干粉形式保存，并在常温下从美国经由英国运到德国。随后，研究人员用二代测序技术对这些DNA样本进行测序，并重构了文件。

研究人员预测，DNA最终将取代其他长期存档方式，DNA的读写方法将在未来得到长期应用。虽然目前合成和解码DNA还比较昂贵，但它的储存很便宜，对于想要保存数百甚至数千年的数据来说，这一方法显然更有优势。

此外，这项研究中的DNA信息编码量还有很大的提升空间。研究人员预计，1g DNA能够写入2百万MB的信息，不过这就需要进一步减少合成错误率。

研究人员认为，DNA储存理应成为数据存档的新途径，此时DNA不再是生物分子，而是无生命的数据储存胶带。

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（生物通编辑：叶予）

生物通推荐原文摘要：

Towards practical, high-capacity, low-maintenance information storage in synthesized DNA

Digital production, transmission and storage have revolutionized how we access and use information but have also made archiving an increasingly complex task that requires active, continuing maintenance of digital media. This challenge has focused some interest on DNA as an attractive target for information storage1 because of its capacity for high-density information encoding, longevity under easily achieved conditions2, 3, 4 and proven track record as an information bearer. Previous DNA-based information storage approaches have encoded only trivial amounts of information5, 6, 7 or were not amenable to scaling-up8, and used no robust error-correction and lacked examination of their cost-efficiency for large-scale information archival9. Here we describe a scalable method that can reliably store more information than has been handled before...