，且不同的合成与测序技术对存储效果影响很大，缺乏个全面的具有致性的软件适配系统，导致研究的可重复性不高，难以重复实现。针对上述问题，在目前编码研究基础上，需要首先确定存储的完整流程，并实现模块化，并延伸至存储流程的每步，针对存储编码合成测序解码等主要阶段分别进行算法设计和优化，建立完整的存储算法适配系统，有效提高存储效率和准确率，降低合成周期和成本，增强研究的可重复性和实际应用性。总结存储编码算法经过列内纠错码用于纠正单条序列内的，序列间纠错码用于纠正整条序列缺失等。图存储流程图图存储序列示意图编码是通过定的算法和映射关系，将需要存储的信息以码流的形式转变成碱基序列的排列组合，从而实现文件信息与之间的关系转换。不同的模型适用于不同类型信息的存储，虽然模型之间存在差别，但信息编码写入的流程大致都是致的，主要包括数据压缩引入纠错转换为碱基序列的过程，整体的流程如图所示。解码是由存储的序列中获取数字信息的过程，是编码的逆过程。整个解码的读取过程如图所示。解码前通过扩增得到多个拷贝，从而不会对原始存储造成影响。再对拷贝进行测序，获取序列的碱基排列方式。获取碱基序列后对序列纠错去冗余解码，读取原始数据。探究存储中的关键技术编码生物化学论文。目前的存储算法无法对这些基于特性的问题进行调控优化，而只能通过合成前添加冗余纠错的方式进行始向应用阶段迈进年，微软研究院和华盛顿大学联合将数据存入，同时微软计划于年在数据中心建立基于的数据存储系统年纽约哥伦比亚大学将喷泉码引入存储，这种方法可将亿千兆的数据存入到仅的中，此后多项存储研究均在此基础上展开同年等人成功利用系统在中存储信息，并将像素值编码到个活细菌种群的基因组中，年，以色列理工学院的研究团队在喷泉码的基础上利用复合的碱基字母进行编码，从而减少合成循环数，降低合成成本，使得存储技术的发展有了新突破。同年，等通过喷泉码编码后，打印出只存有遗传信息的斯坦福兔子，并实现了蓝图的稳定复制和遗传。信息存储领域目前已得到了各行各业的广泛关注。存储框架是通过腺嘌呤胸腺嘧啶胞嘧啶鸟嘌呤种脱氧核糖核苷酸连接形成的长链分子。与，与之间两两配对能够形成稳定的双链结构，无论是单链还是双链探究存储中的关键技术编码生物化学论文研究的可重复性不高，难以重复实现。针对上述问题，在目前编码研究基础上，需要首先确定存储的完整流程，并实现模块化，并延伸至存储流程的每步，针对存储编码合成测序解码等主要阶段分别进行算法设计和优化，建立完整的存储算法适配系统，有效提高存储效率和准确率，降低合成周期和成本，增强研究的可重复性和实际应用性。总结存储编码算法经过近十年的发展，压缩以霍夫曼编码和喷泉码为主，纠错主要为码，转换大多使用进制模型，整体编码模式已经形成，未来将逐步向大规模编码存储和商业化应用发展。但现有的存储的编解码算法主要来自计算机等领域的简单改编，缺乏对分子特性的研究和匹配，适应性和可靠性不高，基于现有算法编码得到的合成序列，直接用于存储合成较不稳定，率较高。未来需要考虑更多的特性和生化技术特点，通过建立参数优化模型对合成序列实现优化，在目前编码研究基础上，针对存储编码合成测序解码评价等主要阶段分定等优点。编码是存储中的关键技术，它的目的是用尽可能少的碱基序列无错的存储数据信息。编码的结果直接影响存储性能的优劣和数据读写的完整。整个存储编码过程包括压缩尽可能少的占用空间纠错无错存储和转换数字信息转为碱基序列部分组成。目前的存储算法无法对这些基于特性的问题进行调控优化，而只能通过合成前添加冗余纠错的方式进行被动校正，纠错码属于冗余，纠错是通过引入冗余的方式提高准确率，在冗余和准确率之间取得平衡，是非常关键的点，但现有的纠错机制无法做到这点，再加上各种合成与测序技术的不同，相关研究重复性较差，使得率的控制机制完全属于经验判断，不稳定性很高。综上所述，现有存储算法研究主要集中在输入文件转换为序列的编码部分，对于合成与测序阶段的缺乏客观的识别控制优化和评价的模型算法，单靠前期的纠错码进行校正，只能被动的等待结果输出，对合成与测序过程无法进行基于生物学特性的优化评价，且目前的合成和核酸是种天然的信息存储介质，具有存储密度高存储时间长损耗率低等特点。在传统存储方式不能满足信息增长的需求时，数据存储技术逐渐成为研究热点。编码是用尽可能少的碱基序列无错的存储数据信息，包括压缩尽可能少的占用空间纠错无错存储和转换数字信息转为碱基序列部分。编码是存储中的关键技术，它的结果直接影响存储性能的优劣和数据读写的完整。本文首先介绍存储的发展历史，然后介绍存储的框架，其中重点介绍编码技术，最后对存储中的编解码技术的未来发展方向进行讨论。关键词存储编码压缩编码生物化学纠错算法转换模型全球数据信息总量将由年的增长至年的，该趋势将很快超过现有硬盘等存储介质的承受能力。脱氧核糖核酸数据存储技术开辟了种新的存储模式，其发展对于节省存储能源及推进大数据存储发展有着重要作用。利用分子进行信息存取的想法早在年代就已出现，由于信息的读写较为困难，直到年才开始出现利用保存少量然而，在处理些进制数据时，霍夫曼编码可以控制，但不能完全避免均聚物的产生，也不能防止异常的分布。此外，霍夫曼编码对部分数据的压缩效果不佳。喷泉码喷泉码是通信系统中广泛使用的种信息编码方法，以其鲁棒性和高效率而著称。喷泉码又称无速率擦除码，其存储的数据分为个段，即资源包，可以从这些资源包派生出无限数量的编码包。当它返回个编码包时，原始资源数据将完全恢复。在实际应用中，只要比稍大点，就可以获得更好的编码效率和信息通信的鲁棒性。在年，和在首次在存储中使用了喷泉码，采用进制转换模型分别映射到，。将原始的进制信息分割成若干小块，这些块是根据预先设计的伪随机序列选择的。然后，通过按位添加所选的带有随机种子的块，并根据进制模型映射关系创建新的数据块见图。最后进行筛选防止单核苷酸重复和含量异常。该编码方案中的引物是相关的，具有网格状的拓扑结构，实现极低但必要的冗余。该研究将编码储极限为，达到了碱基序列存储效率的极限。综合两者的优点，有研究者提出了混合模型，在进制模型的基础上加入进制模型，在保证存储效率的同时，控制合成条件，降低合成难度。如图所示，前组进制数采用进制模型，最后组进制数采用进制模型，的数据存入个碱基之中。类似的研究还有将的数据存入个碱基之中。混合模型基本都是以进制模型为主，在保证存储效率的前提下，引入进制模型降低合成难度，也可视为进制模型的个变种。在单的进制模型合成困难的缺点没有完全克服前，混合模型可以降低对纠错码等冗余数据的需求量，从降低冗余的角度提高存储密度。这种模型可以根据实际数据的情况灵活组合，在存储密度和合成难度之间取得较好的平衡，是种较为常用的模型。图混合模型示意图含简并碱基的模型最新研究首次在编码阶段引入简并碱基，这种复合字母表是由种核苷酸按预定比例混合而成的序列中位臵的表示见图。利用现有的存储技术中涉及多个相同分子的并行合成和排序所导致的信息冗余，用外还有等编码方法。其中，霍夫曼编码是存储领域最常见的编码方法，而喷泉码则是可能的未来主流编码方法。图含简并碱基模型示意图来自等的工作霍夫曼编码霍夫曼编码是种由在世纪年代开发的，基于最小冗余编码的无损数据压缩算法，广泛应用于数据文件压缩。年，首次在存储中采用了霍夫曼编码，有效地将编码潜力提高到。进制数据首先由值霍夫曼编码压缩，然后通过进制模型转换为序列，将每的数据存储进到个碱基之中。通过霍夫曼编码和进制模型，可以压缩原始数据，并避免了均聚物的产生。霍夫曼编码适用于多类数据，并能取得较好的压缩效果。码能用较小的冗余恢复更多的数据信息，此后的研究中大部分均采用码作为纠错机制。但由于涉及有限域，其计算量较大，对大数据编码的计算机硬件要求较高。其他纠错机制在年的研究中采用倍重叠冗余进行纠错，保证存储的准确性，在存储领域引入纠错的概念。但这种纠错机程和大量的计算资源。在这里，喷泉编码方案的使用表明，它不必要使用检测纠正算法，可以有效提高编码的性能。进制模型相对于其他两种模型存储能力最强，理论存储极限为，达到了碱基序列存储效率的极限。在目前以提高存储密度为导向的研究中，进制模型是应用最广泛的存储转换模型。但需要指出的是，这种模型易出现含量过高均聚物较多等影响后续的合成和测序的情况。为了克服这些情况，研究者引入纠错码等冗余数据进行数据质量控制，实际存储效率都低于理论值。混合模型进制模型能够较好地控制含量均聚物数量等条件，降低合成难度，减少合成和测序而进制模型理论存储极限为，达到了碱基序列存储效率的极限。综合两者的优点，有研究者提出了混合模型，在进制模型的基础上加入进制模型，在保证存储效率的同时，控制合成条件，降低合成难度。如图所示，前组进制数采用进制模型，最后组进制数采用进制模型，的数据存入个碱基之中。类似的研究还有将能少的碱基序列无错的存储数据信息。编码的结果直接影响存储性能的优劣和数据读写的完整。整个存储编码过程包括压缩尽可能少的占用空间纠错无错存储和转换数字信息转为碱基序列部分组成。然而，在处理些进制数据时，霍夫曼编码可以控制，但不能完全避免均聚物的产生，也不能防止异常的分布。此外，霍夫曼编码对部分数据的压缩效果不佳。喷泉码喷泉码是通信系统中广泛使用的种信息编码方法，以其鲁棒性和高效率而著称。喷泉码又称无速率擦除码，其存储的数据分为个段，即资源包，可以