Cette méthode innovante code une quantité phénoménale de données dans l’ADN ????

Cette méthode innovante code une quantité phénoménale de données dans l’ADN ????
Cette méthode innovante code une quantité phénoménale de données dans l’ADN ????

Une nouvelle ère de stockage de données se profile à l’horizon, grâce à une technologie innovante utilisant l’ADN.

Cette méthode, appelée « épi-bits », promet une densité de stockage inégalée et une efficacité accrue. Des chercheurs de l’Université de Pékin ont récemment publié leurs travaux dans Natureouvrant la voie à des applications pratiques et personnalisées.

L’équipe, dirigée par Cheng Zhang et Long Qian, a développé une technique pour coder les données sous forme de modifications épigénétiques sur des brins d’ADN. Cette approche, appelée « épi-bits », utilise la méthylation enzymatique pour marquer des positions spécifiques sur des modèles d’ADN universels. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette technique ne nécessite pas de synthèse de novo de l’ADN (assemblage des composants de la molécule un par un), ce qui rend le processus plus rapide et moins coûteux. L’un des avantages majeurs de cette technologie est sa capacité à stocker une quantité phénoménale d’informations dans un espace minuscule. Un seul gramme d’ADN peut contenir jusqu’à 215 000 téraoctets de données, soit l’équivalent de 10 millions d’heures de vidéo à haut débit. définition. Ce densité le stockage, combiné à la stabilité à long terme de l’ADN, en fait un milieu idéal pourarchivage de données.

La méthode epi-bit repose sur l’assemblage parallèle de fragments d’ADN pré-synthétisés, appelés briques d’ADN, sur un brin réutilisable. Chaque brique se lie à un emplacement unique, guidant une enzyme pour méthyler une position spécifique. Ce procédé permet d’encoder les données à l’aide d’un système binaire, similaire à celui utilisé en informatique.

Les chercheurs ont démontré l’efficacité de leur méthode en codant 275 000 bits d’informations sur cinq modèles d’ADN, sans nécessiter une synthèse d’ADN longue et coûteuse. Parmi les données stockées figuraient deux photos haute définition, illustrant le potentiel de cette technologie pour le stockage d’images et de vidéos. De plus, une plateforme baptisée iDNAdrive permettait aux volontaires d’encoder eux-mêmes les données, avec un taux d’erreur de lecture de « seulement » 1,42 %.


a) Mécanisme de stockage des informations épigénétiques.
b) Schéma de programmation des types mobiles ADN.
c) Assemblage programmable de types mobiles d’ADN porteurs d’épi-bits.
d) Impression parallèle via catalyse guidée par DNMT1 pour écrire sélectivement des épi-bits.
e) Séquençage nanopore de modèles modifiés et analyse collective de la méthylation.

Cette avancée ouvre des perspectives prometteuses pour le stockage de données à grande échelle, tout en offrant une solution personnalisable et accessible. Les travaux de Zhang et de son équipe marquent une étape importante vers l’adoption de l’ADN comme support de stockage de données, avec des applications potentielles dans divers domaines allant de l’archivage à la bioinformatique.

Qu’est-ce que la méthylation de l’ADN ?

La méthylation de l’ADN est un processus biochimique qui consiste à ajouter un groupe méthyle (-CH3) à une base cytosine ADN. Cette modification épigénétique joue un rôle crucial dans la règlement de l’expression des gènes.

Dans le contexte du stockage de données, la méthylation est utilisée pour coder des informations. Chaque site méthylé ou non méthylé de l’ADN représente un peu d’information, similaire au système binaire utilisé en informatique.

Cette méthode permet de stocker les données de manière dense et stable, tout en étant réversible. Les enzymes responsables de la méthylation peuvent être contrôlées pour ajouter ou supprimer des groupes méthyle, permettant ainsi de réécrire les données stockées.

La méthylation de l’ADN est également un processus naturel dans les cellules, où elle contribue à la différenciation cellulaire et à la réponse aux stimuli environnementaux. Son utilisation pour le stockage de données s’inspire donc de mécanismes biologiques existants.

 
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