又上Nature：一只3D打印的兔子储存了自身的DNA信息

2019年12月11日，南极熊获悉，一篇名为“A DNA-of-things storage architecture to create materials with embedded memory”的研究论文在《自然-生物技术》（Nature Biotechnology）期刊发表。

研究人员成功的将DNA数据储存在一只3D打印的兔子当中。

具体来讲，研究人员将斯坦福兔子的 0 和 1 的二进制数据转换为 DNA 中 4 种碱基的数据（ A、T、C、G），进而将 DNA 片段封装在二氧化硅小球内（小球大小为 160 纳米），这些小球则被嵌入可生物降解的3D打印聚合物材料中，最后使用这些聚合物材料来进行兔子的 3D 打印。

如果你还是读不懂，下面我们来分步骤解读这项发表在《Nature》上的黑科技。

第一步：选择一个3D数据模型，这里研究人员使用的是斯坦福兔子( Stanford Bunny)，做3D打印行业的熊友一定都打印过这个模型；

第二步：将斯坦福兔子 .stl格式文件的二进制数据转换成 DNA中 4 种碱基的数据（ A、T、C、G），然后从制造商订购DNA寡核苷酸。

STL (STereoLithography, 立体光刻)是由3D Systems软件公司创立、原本用于立体光刻计算机辅助设计软件的文件格式。STL文件仅描述三维物体的表面几何形状，没有颜色、材质贴图属性。STL文件有ASCII和二进制两种格式。二进制型式因较简洁而较常见。

DNA数据是由四个字母组成的序列，每个字母代表生命的化学组成部分。对于数据存储，可以将这些字母（A，T，G和C）中的每个字母分配给一条信息（如二进制代码），并对其进行排序以记录一组复杂的数据。

第三步：通过PCR对DNA进行指数扩增，在50分钟内生成了10亿个文件；

聚合酶链式反应（PCR）是一种用于放大扩增特定的DNA片段的分子生物学技术，它可看作是生物体外的特殊DNA复制，PCR的最大特点是能将微量的DNA大幅增加。因此，无论是化石中的古生物、历史人物的残骸，还是几十年前凶杀案中凶手所遗留的毛发、皮肤或血液，只要能分离出一丁点的DNA，就能用PCR加以放大，进行比对。

第四步：将DNA序列编码到寡核苷酸上，寡核苷酸是构成DNA的核酸合成链，然后封装在二氧化硅纳米颗粒中。

第五步：将含DNA的纳米粒子与热塑性塑料混合，并使用桌面级的拉丝机挤成线材，用于3D打印。

第六步：用挤好的线材在桌面型的FDM 3D打印机上打印出斯坦福兔子的模型。

最终的结果就是，这只3D打印的兔子体内储存了自身数据的DNA编码，既然是储存那么能否读取这个数据呢?

第七步：读取数据

从斯坦福兔子的耳朵上取下一块塑料，并放到溶液中分解

然后将溶液放到设备中检测，读取DNA文件

结果是，成功的读取出耳朵上所存储的DNA编码数据。

第八步：数据复制

研究人员从兔子耳朵处剪下 10 毫克的打印材料，这占兔子总重量 3.2 克的 0.3%，然后提取出其中的 DNA，扩增并测序。尽管有 5.9％ 的原始寡核苷酸丢失以及存在测序误差，但研究人员采用 DNA 喷泉解码器完美解读了斯坦福兔子的数据。

进一步研究，由前一代扩增的 DNA 被封装到下一代中，研究人员连续创造出了 5 代兔子，且没有任何信息损失。即使第四代和第五代之间相隔了 9 个月，DNA 信息一直保持高保真性和稳定性。

△完整介绍视频

第九步：扩展研究

在进一步的实验中，该团队证明了能够在有机玻璃眼镜镜片中的DNA上存储1.4 MB视频的能力。

自从 1950 年代 DNA 双螺旋结构被发现以来，科学家就萌生了用 DNA 的 4 种碱基来存储数据的想法。哈佛大学的 George Church 教授团队于 2012 年将一本 Church 著作的图书数据（659kB）存储在了 DNA 中，他们采用了二对一的对应关系，其中二进制的“0”用腺嘌呤或胞嘧啶表示，而二进制的“1”则用鸟嘌呤或胸腺嘧啶代表。

2017 年，Yaniv Erlich 等人在《科学》杂志上报告说，他们将 6 个文件存入了 DNA 中，这 6 个文件包括一个完整的计算机操作系统、一种计算机病毒、一部法国电影，和由信息论创始人、美国数学家香农（Claude Shannon）在 1948 年进行的一项研究。

在《科学》杂志的这项研究中，作者Yaniv Erlich 正是采用了斯坦福兔子研究中用到的 DNA 喷泉编码技术，即将 DNA 片段随机打包为“水滴”来储存，这些水滴中添加了额外的标签以便以后能够重新组装。该技术具有独立随机性，且编译码复杂程度低，有容错纠错机制，能高概率恢复存储信息。

A DNA-of-things storage architecture to create materials with embedded memory论文链接

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0356-z

资料来源：3dprintingindustry、DeepTech深科技