ただし、これは非常に危険なパスと必要な人工の禁止のシステム波遺伝子. このように潜在的な DNA コンピューターでの作業の記号論的人間のゲノムの新しい区域に入ることを意味します。, 全体の生物圏, 生息地, そのような性質を人間を作成する使用してください。. このアイデアは、合理的です, 遺伝コードの集合的な対称性に理論的な仕事を与えられました。, ドイツのマックス ・ プランク研究所で輝かしい作成はユージーンで実施. ユージン研究校は輝かしい作成ショーです。, それは情報の重要な部分, 書かれ、私たちの惑星上のすべての有機体の染色体で擬似音声として記録, 人工的な. どのように私たちのデータ, 連続体の染色体および DNA 任意バイオシス テムズはアンテナのようなものです, 追加受信する外オープン (おそらく, èkzobiologičeskoj) 情報, これを確認します。 [52]. あなたが考えることができます。, 地球の有機体のゲノム, 少なくとも一部で, 意味の Èkzobiologičeskih の影響についての実験の場です。, この点で実質的と, 意味 semiotiko の地区に統合する主な方法を発見しました。.
当該をに基づいてください。, 予測することができます。, 次の Outlook の象徴的な操作 genostrukturami, メイン基板 biokomp′ûterov として:
(a)) 遺伝子の分子に人工の記憶の作成, 本当に素晴らしいパフォーマンスと容量,
b) DNA の確立 biokomp′ûtera, 波の原則と同等のモード情報処理と人間の脳の機能に基づく,
で) 遠隔プロセス管理のキー情報人工 biocomputers を通じて生物学的システムの実現 (癌の治療, エイズ, 遺伝の奇形, sociogenetičeskimi 管理プロセスと, 最終的に, 人間の寿命),
g) アクティブプロテクション破壊的な波から検出した情報と波チャネルの影響します。,
d) 光 èkzobiologičeskih 連絡先.
それを合計するには, 質問-どのような DNA とロジック ステージ実験のまま, エーデルマンや DNA コンピューティングの分野で他の研究者によって提供されます。? このロジックは脆弱です。, 染色体の象徴的な仕事の簡略表示に基づいているため, 材料の基板としてすぐに. 波文字関数 genostruktur は考慮されません。. これは必然的にない DNA についての 1 次元の考え方を使用して biokomp′ûtera を作成するときにしようとしてデッドロックにつながる. 実際には、コンピューター情報の波を操作する機能ゲノムをシミュレートする必要があります-イメージを作成するには, 準の声を含む, 認識の, チームとして操作します。. DNA コンピューター波記号構造は巨大な生物を必要があります。, ことができます。, 精神的な活動. これらのアイデアを取る場合, 遺伝学での資金調達の戦略的配分をする必要があります。, 発生学および遺伝子工学, 同様に DNA コンピューティングであります。. DNA 波コンピューターは supersložnymi プロセスを管理することができます。, 本当に匹敵する代謝と考える. これより可能性が高いです。, ゲノム, 我々 はそれを見る, 量子非局所性の効果を使用します。.
量子非局所性ゲノムの仮説についての詳細.
1935 年に. A. アインシュタイン, B. podolsky n. ローゼン [53] 表現、, これの本質のとおりです。. 量子オブジェクト, たとえば、2 つの光子の, 分離と散乱過程での通信のいくつかのうわべだけを保持します。 (「もつれ無料」の効果, «リンク» (紛糾)). 1 つの量子状態, たとえば、スピンや偏波, 即座にすることができます。 (ゼロの時間) もう 1 つの光子に転送します。, それは最初に似ています, 最初の崩壊, 消える. その逆. 光子の間の距離のいずれかをすることができます。. この全く理論的な考えは効果を命名されました。, パラドックスまたはアインシュタイン Podolsky チャネル ローゼン (ESR). この現象のための同義語はまた採用した用語「量子非局所性」 (量子非局所性). それは瞬時の分布を強調します。, 素粒子の量子状態の状態空間における非局所性. それは思われる, 違反している因果関係の原則は、結果と理由は、時間によって分離されていません。, 一連のイベントを整理する方法として理解している場合. だからアインシュタインとの共同研究, 時間の複雑な構造の知識がなくても (たとえば, フラクタル), その純粋に理論的評価します。, しかし, ただし、, 厳密に定式化, モデルの nepriložimuû を練習する方法, 実験.
