已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

DNA‐Based Concatenated Encoding System for High‐Reliability and High‐Density Data Storage

计算机科学 DNA 算术编码 计算机数据存储 编码(社会科学) 核苷酸 DNA运算 数据压缩 编码(内存) 算法 计算生物学 计算机硬件 生物 数学 上下文自适应二进制算术编码 遗传学 基因 统计 人工智能
作者
Yubin Ren,Yi Zhang,Yawei Liu,Qinglin Wu,Juanjuan Su,Fan Wang,Dong Chen,Chunhai Fan,Kai Liu,Hongjie Zhang
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:6 (4) 被引量:40
标识
DOI:10.1002/smtd.202101335
摘要

Information storage based on DNA molecules provides a promising solution with advantages of low-energy consumption, high storage efficiency, and long lifespan. However, there are only four natural nucleotides and DNA storage is thus limited by 2 bits per nucleotide. Here, artificial nucleotides into DNA data storage to achieve higher coding efficiency than 2 bits per nucleotide is introduced. To accommodate the characteristics of DNA synthesis and sequencing, two high-reliability encoding systems suitable for four, six, and eight nucleotides, i.e., the RaptorQ-Arithmetic-LZW-RS (RALR) and RaptorQ-Arithmetic-Base64-RS (RABR) systems, are developed. The two concatenated encoding systems realize the advantages of correcting DNA sequence losses, correcting errors within DNA sequences, reducing homopolymers, and controlling specific nucleotide contents. The average coding efficiencies with error correction and without arithmetic compression by the RALR system using four, six, and eight nucleotides reach 1.27, 1.61, and 1.85 bits per nucleotide, respectively. While the average coding efficiencies by the RABR system are up to 1.50, 2.00, and 2.35 bits per nucleotide, respectively. The coding efficiency, versatility, and tunability of the developed artificial DNA systems might provide significant guidance for high-reliability and high-density data storage.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
这是我的昵称应助Alina采纳,获得10
刚刚
reece完成签到 ,获得积分10
刚刚
司空晓瑶完成签到 ,获得积分10
1秒前
杨和发布了新的文献求助10
3秒前
魁梧的衫完成签到 ,获得积分10
4秒前
kd完成签到,获得积分10
6秒前
8秒前
10秒前
dfghj完成签到 ,获得积分10
10秒前
崔崔完成签到,获得积分10
10秒前
外向的以莲完成签到,获得积分10
13秒前
Nora完成签到,获得积分20
14秒前
15秒前
我是老大应助Nancy采纳,获得10
15秒前
逗逗发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
doctor2023完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
Nora发布了新的文献求助10
20秒前
隐形又柔发布了新的文献求助10
21秒前
北落发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
甜甜匪应助沉默访旋采纳,获得50
23秒前
冯沅篱完成签到 ,获得积分10
23秒前
冷艳的河马完成签到,获得积分20
25秒前
石宇奇应助杨和采纳,获得10
25秒前
柒月完成签到 ,获得积分10
25秒前
一塔湖图发布了新的文献求助30
29秒前
呆萌初南完成签到 ,获得积分10
29秒前
栗荔完成签到 ,获得积分10
31秒前
31秒前
橘子女王完成签到 ,获得积分10
34秒前
平底锅红太狼完成签到,获得积分10
34秒前
小马甲应助杨和采纳,获得30
36秒前
38秒前
刘佳完成签到,获得积分10
39秒前
ZIZ发布了新的文献求助20
43秒前
不想做实验完成签到,获得积分10
48秒前
坚定初阳完成签到 ,获得积分10
54秒前
北落完成签到,获得积分10
57秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Analytical Separation Science 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7549021
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9131991
关于积分的说明 19512314
捐赠科研通 7142136
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3259903
关于科研通互助平台的介绍 2426604
邀请新用户注册赠送积分活动 2248658