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PROSPECTS FOR LARGE-SCALE NEURAL NETWORK COMPUTATION USING DNA MOLECULES

机译:利用DNA分子进行大规模神经网络计算的前景

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摘要

As first pointed out by Adleman in 1994, Watson-Crick hybridization of pairs of complementary DNA strands makes possible a representation of highly parallel selective operations that could allow one to do computations using molecules. However, small departures from the ideal selectivity of DNA hybridization will inevitably lead to significant undesired pairings of strands and thus to difficulties in schemes for implementing large scale Boolean functions using DNA. In this paper we review our finding that large-scale fault-tolerant computation may be achieved using neural networks represented in DNA and suggest some applications in the field of DNA sequence determination and gene expression.
机译:正如Adleman在1994年首次指出的那样,成对的互补DNA链的Watson-Crick杂交使高度平行的选择性操作成为可能,这使得人们可以使用分子进行计算。然而,与DNA杂交的理想选择性的微小偏差将不可避免地导致显着的不期望的链对,从而导致使用DNA实现大规模布尔函数的方案中的困难。在本文中,我们回顾了我们的发现,即可以使用以DNA表示的神经网络来实现大规模的容错计算,并建议在DNA序列确定和基因表达领域中的一些应用。

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