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大腸菌1gにつき900,000GBのデータを格納できる手法が開発」記事へのコメント

  • by Anonymous Coward

    大量の大腸菌にどんな順番でデータを保存してあるのか分からないんだから、
    1gあたりとか何の意味もない数字を出してもらっても誇張にしか聞こえない。
    なぜ1匹あたりの数値を出さないの?

    • by Anonymous Coward

      >どんな順番でデータを保存してあるのか分からないんだから

      通し番号もデータの頭に入れとけばいいじゃないか。

      • by Anonymous Coward

        1bitの読み込みをするために900000GBを読み込むわけですね。
        ロジック改良してもn/2にしかならないし。

        • by phason (22006) <mail@molecularscience.jp> on 2010年11月27日 20時11分 (#1865157) 日記

          データアドレスさえわかっていれば(つまりデータテーブルが別にあるなら),その部分だけを読み出せばよい(要はそのデータ番号を表す塩基配列に特異的に結合するDNA鎖で特定の塩基配列を選択し,それだけ読み出す)ので全部読む必要は無いのでは?
          また,内容を示すキーワードをヘッダ部分につけておけば,今のファイル検索と同じようにキーワードで検索も出来ますし.
          #タレコミのリンク先PDFの36ページですね.

          具体的な手順はこんな感じですかね.
          データを記録する際には,あらかじめヘッダ部分にデータ本体中が含んでいるもののキーワードなり何なり(を意味する塩基配列)を付加しておきます.データストレージ(凄くたくさんの大腸菌群の培養槽)への記録は,データを付加した大腸菌(安全のためある程度培養しておく)を培養槽に放り込むことで行います.
          読み出しの際は,データストレージである大腸菌群(増殖によって,ものすごく多重にデータを保持している)を適当にコップ1杯(比喩)掬ってきて破砕しDNAを取り出します.十分な量を掬ってくれば,この中に全データが入っていることが期待できます.
          次に,検索したいキーワードに相当する塩基配列に特異的に結合する塩基配列で修飾した基板を溶液に突っ込みます.そうすると,そのキーワードを含んだ塩基配列(キーワードを表すプリフィクスに続き,データ内容の塩基配列もつながっている)のみが基板にくっつきます.あとはそのくっついた塩基配列をシーケンサに放り込んで読み出すだけ.

          親コメント
          • 基板? (スコア:2, 参考になる)

            by tslashn (37583) on 2010年11月27日 21時34分 (#1865189)

            検索したいキーワードに相当する塩基配列に特異的に結合する塩基配列で修飾した基板を溶液に突っ込みます.

            そんなことは書いていないなあ。本質的には変わりませんが、 biotin修飾RNAとハイブリダイズしてからstreptavidin beadsで選択という方が有力でしょう。 アジレントのSureSelectなど。 http://www.chem-agilent.com/contents.php?id=1001185 [chem-agilent.com]

            親コメント
          • 菌の増殖は速度勝負であり、その中で遺伝子コピーの時間は結構大きな要因だそうです。
            そのため菌は遺伝子をコンパクトに保つ強い淘汰圧があるそうな。
            なので菌の集団では自身の遺伝子の使ってない部分を捨てるのが早く、
            逆に必要とあれば増殖による遺伝に拠らない水平伝搬によって遺伝子を取り込むのも早いのだとか。

            …ということのようなので
            生存に役立たない余計なデータを載せられた大腸菌は
            載っていない大腸菌と混ぜられるといずれ淘汰されて消えてしまう運命…。
            従ってその方式では短期なら滅び切る前に「読みだせる」かもしれないですが、長期保存は難しそうですね。

            親コメント

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