SlideShare a Scribd company logo
1 of 33
Download to read offline
Komputer genetyczny

Mikołaj Olszewski
Michał Żelazowski
Cel prezentacji
 Przedstawienie

zastosowań i możliwości DNA

w technologii
 Ukazanie powiązań genetyki z informatyką
 Zarysowanie przyszłości komputerów
Korzyści dla słuchaczy
 Zdobycie

podstaw wiedzy o genetyce i DNA
 Poznanie najnowszych trendów w rozwoju
komputerów
 Nowe spojrzenie na technologię komputerową
 Materiały dodatkowe
Plan prezentacji
 Sekrety
 Chipowa

podwójnej helisy

rewolucja
 Wróżenie z chipa
 Pamięć oparta na DNA
 Przykłady zastosowań
 Komputery przyszłości
DNA
 Cząstka

odkryta w 1952 przez
Jamesa Watsona i Francisa Cricka
 Kod genetyczny wszystkich żywych
organizmów
 Powtarzające się cztery nukleotydy
–
–
–
–

Adenina (A)
Cytozyna (C)
Guanina (G)
Tymina (T)
Podwójna helisa
Kod DNA
 Czteroliterowy

kod
genetyczny: A, T, C, G
 Wydajniejsze kodowanie
informacji w porównaniu
z binarnym
 Wzajemne oddziaływania
nukleotydów
–
–

A⇔T
C⇔G
DNA – nośnik informacji
 Ważna

kolejność
 Odpowiednik pamięci masowej
 Informacja:
- o budowie białek
- o funkcjonowaniu białek
 Złamanie

kodu genetycznego
w latach 60-tych
Inżynieria genetyczna
 Początek

w latach 70-tych
 Manipulacja pojedynczymi cząsteczkami
 Przenoszenie genów pomiędzy różnymi
gatunkami organizmów
 Rezultaty:
- zmodyfikowana żywność
- terapia genowa
- dowody sądowe
- owieczka Dolly
Aktualne problemy genetyki
 Potrzebny

specjalistyczny i drogi sprzęt
 Potrzebny dobrze wyszkolony personel
 Mało wydajna analiza DNA
 Długi czas rozszyfrowywania genomu
 Różnorodność odmian
 Human Genome Project
Plan prezentacji
 Sekrety

podwójnej helisy

 Chipowa
 Wróżenie

rewolucja

z chipa
 Pamięć oparta na DNA
 Przykłady zastosowań
 Komputery przyszłości
DNA-chipy
 DNA

zamiast tranzystorów
 Komplementarność nici
 Hybrydyzacja
 Pionier i potentat Affymetrics
 Twórcy technologii:
Steven Fodor i Lubert Stryer
Jak powstają DNA-chipy?
Jak powstają DNA-chipy?
Jak powstają DNA-chipy?
Jak powstają DNA-chipy?
Jak działa DNA-chip?
Plan prezentacji
 Sekrety

podwójnej helisy
 Chipowa rewolucja
 Wróżenie
 Pamięć

z chipa

oparta na DNA
 Przykłady zastosowań
 Komputery przyszłości
Technologia
 Błyskawiczna

analiza
 Komputerowe przetwarzanie wyników
 Od 20 tys. do 400 tys. fragmentów DNA
Rodzaje DNA-chipów
 Analiza

znanych już sekwencji
 Analiza dowolnych fragmentów DNA
 Śledzenie aktywności genów
Maszyneria
Zastosowania DNA - chipów
 Badania

naukowe
 Badania procesów chorobowych
 Poszukiwanie nowych leków
Możliwości DNA - chipów
 Wykrycie

źródeł tajemniczych chorób
 Poznanie sekretu długowieczności i inteligencji
 Badania nad nowymi lekami
 Diagnostyka medyczna
 Analiza profilu genetycznego
Plan prezentacji
 Sekrety

podwójnej helisy
 Chipowa rewolucja
 Wróżenie z chipa
 Pamięć

oparta na DNA

 Przykłady

zastosowań
 Komputery przyszłości
Pamięć oparta na DNA
 Sekwencje

A,T,C,G – jeden bit to jedna litera
 Nieprawdopodobna gęstość zapisu
–
–
–

DNA o długości 1 cm zawiera ponad 1 Mb informacji
W 1 mm3 mieści się 10 miliardów takich DNA
W łebku szpilki można pomieścić 100 000 razy
więcej danych niż na dysku 100 Gb.
Pamięć oparta na DNA
 Kopiowanie
–
–

Analogia do replikacji DNA przy podziale komórki
Metoda PCR

 Organizacja
–
–

informacji

pamięci

Tradycyjna:
Biologiczna:

adresowa
skojarzeniowa
Pamięć oparta na DNA
 Wyszukiwanie
–
–
–
–
–

informacji

Miliony kopii każdej informacji w postaci DNA
Rozdzielenie helisy DNA na dwie wstęgi
Krótki fragment z przygotowanym wzorcem i
„magnesikiem”
Połączenie się fragmentu z odpowiadającą mu
cząstką DNA
Wyciągnięcie cząstki DNA „magnesikiem”
Plan prezentacji
 Sekrety

podwójnej helisy
 Chipowa rewolucja
 Wróżenie z chipa
 Pamięć oparta na DNA
 Przykłady
 Komputery

zastosowań

przyszłości
Zastosowania komputerów
genetycznych
 Przeszukiwanie

rozległych przestrzeni

rozwiązań
–

Łamanie szyfrów, np. DES

 Analiza
–
–
–

genetyczna DNA

Diagnoza chorób genetycznych wywołanych przez
mutacje
Analiza sekwencji genów
Śledzenie aktywności genów
Plan prezentacji
 Sekrety

podwójnej helisy
 Chipowa rewolucja
 Wróżenie z chipa
 Pamięć oparta na DNA
 Przykłady zastosowań
 Komputery

przyszłości
Komputery przyszłości
 Granica

wydajności tradycyjnych urządzeń
 Nowe problemy do rozwiązania
 Kierunki badań
–
–
–

Komputer kwantowy
Komputer optyczny
Komputer biologiczny
Źródła
 Wiedza

i Życie nr 2 / 2000
 Wiedza i Życie nr 11 / 2000
 www.open-mind.pl
Komputer genetyczny

Dziękujemy za uwagę

More Related Content

More from Mikołaj Olszewski

The metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientThe metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientMikołaj Olszewski
 
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Mikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieProgramowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiProgramowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiProgramowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaProgramowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaMikołaj Olszewski
 
Optoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweOptoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaProgramowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansProgramowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansMikołaj Olszewski
 
Optyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneOptyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneMikołaj Olszewski
 
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweKwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweMikołaj Olszewski
 
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMetody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMikołaj Olszewski
 

More from Mikołaj Olszewski (20)

Architektura heksagonalna
Architektura heksagonalnaArchitektura heksagonalna
Architektura heksagonalna
 
The metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientThe metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web client
 
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
 
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieProgramowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
 
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiProgramowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
 
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiProgramowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
 
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaProgramowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
 
Optoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweOptoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronowe
 
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaProgramowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
 
Materiały fotorefrakcyjne
Materiały fotorefrakcyjneMateriały fotorefrakcyjne
Materiały fotorefrakcyjne
 
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansProgramowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
 
Lokalne sieci światłowodowe
Lokalne sieci światłowodoweLokalne sieci światłowodowe
Lokalne sieci światłowodowe
 
Optyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneOptyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenne
 
Swiatłowodowy czujnik prądu
Swiatłowodowy czujnik prąduSwiatłowodowy czujnik prądu
Swiatłowodowy czujnik prądu
 
Optyka ciekłych kryształów
Optyka ciekłych kryształówOptyka ciekłych kryształów
Optyka ciekłych kryształów
 
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweKwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
 
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMetody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
 
Parallel quicksort cz. 2
Parallel quicksort cz. 2Parallel quicksort cz. 2
Parallel quicksort cz. 2
 
Parallel quicksort cz. 1
Parallel quicksort cz. 1Parallel quicksort cz. 1
Parallel quicksort cz. 1
 
Maszyna Turinga
Maszyna TuringaMaszyna Turinga
Maszyna Turinga
 

Komputer genetyczny