近日，天津大学应用数学中心教授吴华明团队开发了一种全新的DNA存储系统HELIX，专门用于存储生物医学数据，并成功实现了60MB的时空组学图像的存储与恢复。相关研究论文发表于《自然-计算科学》。
随着信息技术的飞速发展，传统存储方式已无法满足大数据时代的需求。在此背景下，DNA信息存储技术应运而生，DNA分子被视为未来大规模数据存储的潜力介质。每克DNA能够存储数百万字节数据，并且在无需电力的情况下保存数千年。尤其在生物医学数据领域，DNA存储的潜力尤为显著其图片数据分辨率高、存储周期长、相似度强，具有广阔的应用前景。
研究团队开发的HELIX系统包含3个核心模块图像压缩、图像纠错编码和图像复原。针对DNA存储过程中可能出现的碱基错误，HELIX对现有压缩算法进行优化，大幅增强了系统的容错能力。同时，为进一步提高图像解码成功率，团队还引入深度学习技术，在图像修复过程中显著增强了信息恢复能力。实验中，团队将两张60MB的时空组学图像编码为13万条、每条183个碱基的DNA序列，并通过DNA合成与测序技术恢复了图像数据。实验结果表明，HELIX系统具备强大的鲁棒性，只需要约5.8倍的测序深度，即可恢复图像的绝大部分信息。
该研究表明，针对特定数据类型量身定制的DNA存储系统，不仅在存储效率上表现卓越，还在可靠性方面展现出优势，为DNA信息存储技术的广泛应用奠定了基础。
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