しかし、最初の時のこの区域の研究の開発のロジックは他の方向に行く. DNA 分子は純粋に物理的な「並列計算» 構造として使用されます。. Это началось в 1994 году, ときレオナルド ・ エーデルマン, 南カリフォルニア大学からコンピュータ サイエンスの教授, 提案アルゴリズムの巡回セールスマン問題のバージョンを解決するために DNA を使用して» [49]. それは困難な数学的作業でいわゆる問題 Gamil′tonianovskogo パスの 1 つの表現 (ハミルトン経路問題または HPP), 可能な解決策のためのオプションの膨大な数の上で接続されている最適な. Адлеман с помощью «ДНК-компьютинга» решил задачу для 7 городов и 13 дорог между ними, これらの都市の各 1 つを訪問する最短のルートを取得する必要があるとき. 応答のみ一週間かかった, 伝統的なコンピューターは、必要があるだろう数年を間. それは使用された基本的な現象, DNA 相補的な vzaimouznavaniâm に孤独なその鎖の能力の典型的な分子. この現象は、, そのいずれかの溶液中の DNA の 2 つの鎖のそれぞれの断片します。 (または生きている細胞の染色体で) のみ自分, 感覚のミラーで, 半分および形通常二重螺旋. この現象は、samosborke に非常に整頓されていた構造と高分子分子エンティティ nadmolekulârnyh の共通特性の明示. だから自己リボゾームを組み立てるために生体外での生体内で, 膜, 染色体, ウイルス ・ ファージ. DNA odnonitevye を含む. 成功と自発的な DNA の速度半分お互いの検索, 自己組織化の行為として (自己組織化) «巡回セールスマン問題» 内で提供されている高速検索のオプション. DNA の高速高精度の vzaimouznavanij 半分の理由最近まで知られていた. DNA コンピューターの効果的な確立のため非常に重要だと, これは説明と. モデル Adlemana に関する詳細, 彼と私たちのロジックは根本的に異なる. 我々 として (だけではなく) 私たちを信じてください。, パス, 人を選んだ、エーデルマンと彼の多くの信者, 計算構造として DNA を使用してください。, 彼らは正しくない DNA コンピューティングのいくつかの種類として評価. デビッド ・ ギフォード, コンピューティング; 主要な影響力の 1 つ, 最初、彼は Adlemana を得た, 言った, "このコンピューターではない分子, このテクニック」。のみ特定の種類の組合せ最適化問題を扱うことができます。, これは普遍的またはプログラム可能なコンピューター IBM PC の種類ではありません» [50]. 理解する、, なぜ我々 とギフォードは, 簡単に見てメソッド Adlemana. Он обозначил каждый город как отрезок однотяжной ДНК длиной в 20 оснований (拠点) ランダムなシーケンスで. Дороги между каждыми двумя городами были представлены как отрезки комплементарных однотяжных ДНК в 20 баз, 重複の都市間の半分の方法. これは dvutâžnyh DNA で交尾会場の標準的な規則: アデニン ・ チミン, グアニン-シトシン. Путь между 7 городами начинается с фрагмента двутяжной ДНК, 2 つの都市を接続します。. ことが重要です。, その DNA を断片します。, 1 つの都市を指定します。, 1 つ以上可能性があります。. Затем более 100 миллиардов радиоактивно меченых «ДНК-городов» и «ДНК-путей» были перемешаны в пробирке и размножены ферментативной ДНК-амплификацией. この上, エーデルマンとして, 「DNA コンピューティング」終了. 次, 答え最良の方法を取得するには (DNA の特定の分数), 反応混合物を共有「答え」èlektroforetičeski で、, すべての方法を取得するには, 「エンド」に「スタート」から. その後、パスを割り当てます, которые только раз проходили через 7 городов; выделяли пути между 7 разными городами. DNA 画分「を意味」この段階の後を発見した場合, 彼らは最高の考えられていた («受賞者»). この「解決方法」で巡回セールスマン問題. 自発的な並列急速に相補的な発生の数十億含む「解決策」を見つける過程 (プログラミング不可能男) 「認識」odnotâžnyh DNA と数十億のこれらの分子の酵素の自発的なレプリケーション機能します。. 時間とエネルギーの少量は «遺伝的スープ» のような何か. 分子プロセスの精度と速度はデジタル電子計算機の同等の操作の考え, 情報処理の確定的なベクトルを使用してください。. 「DNA コンピューティング」の場合, 信じられるか, 数値文字の大規模な配列の確定的な並列処理ではありません。 (4-х нуклеотидов ДНК).
