生物计算机的种类？生物计算机的特点和发展前景

本文目录

• 生物计算机的种类
• 生物计算机的特点和发展前景
• perl编程处理DNA序列文件fasta格式，输出大于某数值bp的文件
• 网络编程的人对电脑熟悉吗

生物计算机的种类

生物分子或超分子芯片立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。“生物化学电路” 即属于此。自动机模型以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。不同自动机的区别主要是网络内部连接的差异，其基本特征是集体计算，又称集体主义，在非数值计算、模拟、识别方面有极大的潜力。仿生算法以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。生物化学反应算法立足于可控的生物化学反应或反应系统，利用小容积内同类分子高拷贝数的优势，追求运算的高度并行化，从而提供运算的效率。DNA计算机属于此类。细胞计算机采用系统遗传学（system genetics）原理、合成生物技术，人工设计与合成基因、基因链、信号传导网络等，对细胞进行系统生物工程（system bio-engineering）改造与重编程序，可以做复杂的计算与信息处理，细胞计算机又称为湿计算机（wet computer），目前的计算机是干计算机（dry computer）。1994年中科院曾邦哲发表系统生物工程的基因组蓝图设计与生物机器装配、生物分子电脑与细胞仿生工程等仿生学与基因工程的整合概念。中科院曾邦哲（曾杰）1999年提出把遗传信息系统看作基因组智能（genomic intelligence)人工编制基因程序，重新设计细胞内复杂生物分子相互作用网络，使细胞成为人工生命系统（artificial biosystem），并在线公布了人工设计细胞内分子电路系统的概念图，以之区别于“artificial life”，从而提出计算机仿生学、基因工程的细胞分子机器的设计与装配研究，2002年在德国提出分子模块、细胞器、基因群设计细胞并设计细胞信号通讯的生物计算机模型，从而拓展了多元细胞计算机与层次的概念。生物计算机研究与开发成为现代合成生物学的重要内容。

生物计算机的特点和发展前景

生物计算机的特点：

生物计算机芯片本身还具有并行处理的功能，其运算速度要比当今最新一代的计算机更快。生物芯片一旦出现故障，可以进行自我修复，所以具有自愈能力。

生物计算机具有生物活性，能够和人体的组织有机地结合起来，尤其是能够与大脑和神经系统相连。这样，生物计算机就可直接接受大脑的综合指挥，成为人脑的辅助装置或扩充部分，并能由人体细胞吸收营养补充能量，因而不需要外界能源。它将成为能植入人体内，成为帮助人类学习、思考、创造、发明的最理想的伙伴。

另外，由于生物芯片内流动电子间碰撞的可能极小，几乎不存在电阻，所以生物计算机的能耗极小。

生物计算机的发展前景：

生物计算机是人类期望在21世纪完成的伟大工程。是计算机世界中最年轻的分支。目前的研究方向大致是两个：一是研制分子计算机，即制造有机分子元件去代替目前的半导体逻辑元件和存储元件；另一方面是深入研究人脑的结构、思维规律，再构想生物计算机的结构。

扩展资料：

生物计算机种类：

1.生物分子或超分子芯片

立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。“生物化学电路” 即属于此。

2.自动机模型

以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。不同自动机的区别主要是网络内部连接的差异，其基本特征是集体计算，又称集体主义，在非数值计算、模拟、识别方面有极大的潜力。

3.仿生算法

以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。

4.生物化学反应算法

立足于可控的生物化学反应或反应系统，利用小容积内同类分子高拷贝数的优势，追求运算的高度并行化，从而提供运算的效率。DNA计算机属于此类。

5.细胞计算机

采用系统遗传学（system genetics）原理、合成生物技术，人工设计与合成基因、基因链、信号传导网络等，对细胞进行系统生物工程（system bio-engineering）改造与重编程序，可以做复杂的计算与信息处理，细胞计算机又称为湿计算机（wet computer），目前的计算机是干计算机（dry computer）。

perl编程处理DNA序列文件fasta格式，输出大于某数值bp的文件

不需要你自己重新来写，单枪匹马，刀耕火种，不是一个好的办法。正好我也在做bioinformatics这块儿，学了点bioperl，我帮你写了个小脚本，用这个工具能很快捷的搞定你的序列！！我大致给你说下，具体自己上bioperl网站看How To。现在假定你的序列都为fasta格式，先用 cat *.fasta 》 single_all_fasta.fasta将所有fasta序列整合到一个fasta格式中。然后编写bioperl脚本（你要事先安装bioperl，在debian和ubuntu下很简单，自带源里就有，直接sudo apt-get install bioperl即可，很方便），你参考下：脚本使用方法为：perl get_fasta_length.pl single_all_fasta.fasta length.result 脚本我没有测试，一些小错误你可以修改下：#!/usr/bin/perl -w use strict;use Bio::SeqIO;my $in = shift; #读取文件名称my $out = shift; #读取输出文件名称my $flag = 0; #计数open WH,"》》 $out";$seqio_obj= Bio::SeqIO-》new (-file =》’$in’,-f =》’fasta’);while($seq_obj = $seqio_obj-》next_seq() ) {print WH "$seq_obj-》desc \t $seq_obj-》length\n" ;print "正在处理第$flag条序列...\n";$flag++;}print "完毕，共处理$flag条序列！结果保存至$out文件\n";close WH;建议：学好bioinfo，不会perl不行，不会bioperl更不行，它不仅可以轻松批量处理序列格式，解析blast结果，甚至在脚本里做blast，而且还可以操作biosql数据库。呵呵 建议深入学习下。

网络编程的人对电脑熟悉吗

正常情况是是熟悉的，因为搞网络编程的人需要长时间使用电脑，而对于电脑的性能等方面还是要有一定了解的。