Biologische Computer nach dem Vorbild der Natur, bei denen organische Moleküe als Speichermedium dienen und Rechenoperationen durch geeignete molekularbiologische Prozesse und biochemische Reaktionen nachgebildet werden, mögen auf den ersten Blick abwegig erscheinen. Ihr Vorteil gegenüber konventioneller Rechentechnik liegt jedoch vor allem in der enormen Speicherkapazität und -dichte, der Miniaturisierung, der Biokompatibilität sowie in der massiv datenparallelen Verarbeitung, die extrem hohe Rechengeschwindigkeiten erlaubt. Die Nutzung des Erbmoleküls DNA als Speichermedium wird hierbei forciert und begründet das Wissensgebiet des DNA-Computing, das sich dem Rechnen mit DNA in Theorie und Praxis widmet. Der Kenntnisstand in diesem jungen, von Anfang an interdisziplinär geprägten Wissensgebiet hat sich in den letzten Jahren vervielfacht. Ein breites Interesse liegt neben theoretischen und technologischen Zusammenhängen vor allem in der Faszination experimenteller Auswertungen, die eindrucksvoll zeigen, wie die Natur Rechenvorgänge ausführen kann. Die wachsende Zahl von Patenten und Fachbeiträgen sowie die beginnende Kommerzialisierung belegen die Bedeutung dieses innovativen Forschungsfeldes wie auch seine Verankerung in der Informatik und Biotechnologie. Ich durfte die Entwicklung des DNA-Computing seit seiner Herausbildung begleiten und mitgestalten. Aktuelle Arbeiten sind auf drei Schwerpunkte ausgerichtet:
- Labornahe Simulation molekularbiologischer Prozesse auf DNA
- Entwicklung, Aufbau, Konfigurierung und Programmierung universeller DNA-Computer
- Konstruktion DNA-basierter Algorithmen für praxisrelevante Aufgabenstellungen
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Biological computers inspired by nature seem to be strange at first view. They use organic moleculs as data carrier and storage medium. Appropriate molecular biological processes and biochemical reactions act as computational operations. In comparison to conventional computing technology, main advantages of biological computers can be seen in their high storage capacity and density, in their miniaturization, in their biocomputability, and last but not least in their massive parallel processing leading to a high computational speed. The usage of DNA - the molecule of life - is preferred. It constitutes the resaerch area of DNA computing that deals with both, theoretical and practical aspects. The new scientific discipline is characterized by its interdisciplinarity from the beginning. The knowledge could be increased exponentially during the last few years. The main interests are focussed on theory, technological principles, and experimental studies in vitro. Especially the execution of DNA algorithms in the laboratory shows how computing can be done by nature. The growing importance of this discipline is emphasized by a large number of patents, scientific publications, and by the beginning of commercialization. Computer science and biotechnology form the roots of DNA computing. I was allowed to accompany and to promote its fascinating development. Current activities consider three specializations:
- Simulation systems for molecular biological processes on DNA
- Development, construction, configuration, and programming of universal DNA computers
- DNA based algorithmic design for practical applications
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| Simulation System for Phenomena Undergoing Side Effects |
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Der Entwurf laborpraktisch implementierbarer DNA-Algorithmen setzt
ein detailliertes Verständnis der zugrunde liegenden molekularbiologischen
Prozesse einschließlich ihrer komplexen Wechselwirkungen voraus. Eine
möglichst labornahe, wirklichkeitsgetreue Simulation dieser Vorgänge
gestattet die Studie von Einzelheiten der Prozessabläufe, die sich einer
unmittelbaren Beobachtung im Reagenzglas entziehen. Insbesondere unerwünschte
Seiteneffekteinflüsse und ihre zumeist prozessübergreifenden Wirkungen
lassen sich durch zeitkontinuierliche oder zeitdiskrete Nachbildung der
Abläufe auf submolekularer Ebene erkennen und durch Optimierung verschiedener
Parameter minimieren. Basierend auf Gesetzmäßigkeiten der Thermodynamik, der
Reaktionskinetik sowie der damit verbundenen Stoff- und Energieumwandlungen
gelingt die mathematisch-statistische Beschreibung der Vorgänge im Vorfeld
der Simulation. Das Projekt Sisyphus hat zum Ziel, ein entsprechendes
Simulationssystem unter Einbeziehung beliebiger (auch nichtlinearer)
DNA-Sekundärstrukturen bereitzustellen, welches das gesamte Spektrum der im
DNA-Computing in vitro genutzten molekularbiologischen Prozesse abdeckt.
Gemeinsam mit mehreren Kooperationspartnern erfolgt die softwareseitige
Umsetzung des Projektes in der Programmiersprache Java. |
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The design of DNA algorithms which are executable in the laboratory
requires a detailed understanding of the underlying molecular biological
processes including their interactions. A realistic and nonsimplified
simulation of those processes allows the study of specific situations
that cannot be observed directly inside wet test tubes. Particularly
influences of unwanted side effects and their consequences to subsequent
processes can be identified on a submolecular level. The optimization of
different parameters leads to a minimization of side effects. The
mathematical, especially statistical description of the processes is mostly
based on thermodynamics and reaction kinetics. It considers conversions of
chemical bonds and energy. The simulation uses this underlying mathematical
model and evaluates it in a probabilistic, time-continuous or time-discrete
manner. The project Sisyphus aims at the development of a simulation system
due to the mentioned knowledge of physics and chemistry. It will cover the
whole set of molecular biological processes used in DNA computing in vitro.
DNA molecules are handled on the granularity of their secondary structure
including arbitrary nonlinear forms like hairpins, junctions, bulges, loops,
and dangling ends. Several co-operation partners support the implementation
of the simulation system using the programming language Java. |
DNA-Algorithmik
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DNA Algorithmics |
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DNA-Computing kann als innovatives Computingkonzept nur dann
überzeugen, wenn neben der massiv datenparallelen
molekularbiologischen Hardware auch ein großes Repertoire darauf
abgestimmter Algorithmen für praxisrelevante Aufgabenstellungen
zur Verfügung steht. Der effiziente Einsatz von DNA-Algorithmen
ist vorwiegend zur Lösung besonders rechen- und
speicherintensiver Probleme angedacht, die jedoch häufig auch
routinemäßige Teilaufgaben (wie z.B. Sortieren oder numerische
Berechnungen) enthalten. Wertet man umfangreiche Algorithmensammlungen
in der Fachliteratur aus, so fällt auf, dass die darin
beschriebenen Verfahren größtenteils auf das imperative und
funktionale Programmierparadigma für sequentielle oder spezielle,
stark eingeschränkt parallele Architekturen ausgerichtet
sind. Die Portierung solcher Algorithmen auf das DNA-Computing ist
konstruktiv möglich, aber das Potenzial der massiven
Datenparallelität würde hierbei nicht ausgenutzt. Das Ziel
des Projektes besteht darin, eine umfassende Algorithmenbibliothek zu
erarbeiten, die auf regelbasierte, massiv parallele Berechnungsmodelle
(wie z.B. Chomsky-Grammatiken) zugeschnitten ist. Universelle
DNA-Computer, bei denen ein fester Satz von Basisoperationen
wiederholt durchlaufen wird, lassen sich vorteilhaft durch
Chomsky-Grammatiken programmieren, indem der Algorithmus selbst
(Regelmenge) sowie die Eingabedaten (Axiomenmenge) durch entsprechende
Operationsparameter vorgegeben werden. Ausgehend von der
Algorithmusbeschreibung durch eine Chomsky-Grammatik erfolgt eine
schrittweise Verfeinerung bis auf die Ebene benötigter
DNA-Moleküle, Enzyme und weiterer eingesetzter Reagenzien. Dies
schließt die Beantwortung von Fragen zur geeigneten DNA-Kodierung von
Daten sowie zur anwenderseitigen Dekodierung von DNA-Ergebnisdaten
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DNA computing as an innovative approach for computing can convince if
and only if the massive data parallel molecular biological hardware is
completed by a large pool of coordinated algorithms for practice. The
advantageous usage of DNA algorithms should mostly tackle problems
that require extreme high computational resources like time and memory
space. Smaller problems like sorting or numerical calculations are
often embedded into bigger ones. A peer evaluation of algorithm
handbooks results in the fact that described algorithms are optimized for
sequential or special restricted parallel architectures. Usually, most
algorithms follow the imperative or functional paradigm. These
algorithms can be transformed into DNA computing by a constructive
manner, but the potential of massive data parallelism remains unused
in this case. The project aims at development of a large algorithmic
library which is based on models of computation with rules. Those
models like Chomsky grammars own an inherent massive parallelism by
their nondeterminism. Universal DNA computers with a fixed set of
basic operations can be efficiently programmed by Chomsky
grammars. Each application of a rule corresponds with a sequence of
basic operations. The whole set of rules forms the algorithm, and the
input data are encoded by a set of axioms. The application of rules
starting from the axioms is done iteratively. The denotation of an
algorithm using a Chomsky grammar can be seen as the first step
towards a DNA algorithm. Subsequent steps supported by simulation
bring the abstract description level of the Chomsky grammar onto the level
of submolecular DNA structures, enzymes, further reactants, and
molecular biological processes. Answering questions about appropriate
DNA encodings for input data as well as the interpretation of resulting
DNA molecules as output data also belongs to this project.
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