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用DNA连接探针传感核酸
DNA纳米技术涉及可用于生物技术，医学和诊断的非天然DNA纳米结构的设计。在这项研究中，我们引入了一个核酸五向连接（5WJ）结构，用于直接对全长生物RNA的电化学分析。据我们所知，这是通过附着在固体支持上的杂交探针对如此长的核酸序列审问的第一份报告。发夹状电极结合的寡核苷酸与三个适配器链杂交，其中一条用甲基蓝色（MB）标记。仅在存在特定DNA或RNA分析物的情况下，将四个链组合成5WJ结构。在总RNA样品中对全尺寸16S rRNA的询问后，与替代设计的电化学核酸生物传感器相比，电极结合的MB标记的5WJ关联产生的信号比率更高。这个优势归因于在电极表面形成的5WJ纳米结构上的有利几何形状。5WJ生物传感器是传统电化学生物传感器的一种成本效益替代品，用于分析核酸，这是由于电极结合和MB标记的DNA成分的普遍性。
基于索引的串联代码多绘制DNA存储通道
摘要 - 我们考虑用于基于DNA的存储的错误校正编码。我们将DNA存储通道建模为多绘制IDS通道，其中输入数据分解为简短的DNA链，并将其复制到随机数量中，并且该通道输出了随机选择N噪声DNA链的随机选择。检索到的DNA链易于插入，删除和分层（IDS）错误。我们提出了一个基于索引的串联编码方案，该方案由外部代码的串联，索引代码和内部同步代码组成，其中后两个铲球IDS错误。我们进一步提出了不匹配的关节指数同步代码最大的后验概率解码器，可选聚类以推断外解解码器的后验概率。我们分别在合成和实验数据上分别计算出外部代码的可实现的信息率，并为信息输出概率和框架错误率提供了蒙特卡洛模拟。
限制性核酸内切酶 - DNA切割酶
2。倒重复的palindrome也是一个向前和向后读取相同的序列，但是向前和向后的序列在互补的DNA链（即双链DNA）中发现，与GTATAC（GTATAC）（GTATAC是catatg互补的）。倒重复的回信更为普遍，并且比镜面的plindromes更为普遍，并且具有更大的生物学意义。
4-真核生物中的 DNA 复制-ORIGINS-TELOMERES.pdf
亲本组蛋白及其翻译后修饰被保留下来，并随机与新合成的子 DNA 链结合。亲本组蛋白的修饰通过染色质修饰复合物复制到新沉积的组蛋白上：• 一个亚基识别亲本组蛋白上的修饰 • 另一个亚基催化相邻核小体上的相同修饰。请注意，组蛋白在子 DNA 链上的分布是随机的。
WJEC GCSE生物学：合并科学修订说明18
请注意，当细胞分裂染色体之前复制线性染色体时，通常在图片中显示的“ X”形染色体是由DNA染色体的高度卷曲的链制成的。每对的染色体包含相同的基因
伊利诺伊州Lori Sorenson首席技术官Lori.sorenson@illinois.gov
想法是QIS的应用量子网络的关键挑战之一，是解决支持信息转移的距离。要实现商业应用程序的量子网络，信息传输的距离应与传统的沟通方法支持的当前距离相似或beter。在UIUC和UC的研究scientss缺乏获得长途，高质量的纤维链，无法允许tesɵng和特征来进行量子网络信息传输。DOIT一旦意识到这些量子网络挑战，Doit的想法就是利用其资产来提供帮助。特别是，DOIT提供了访问Champaign和芝加哥之间12股高质量纤维的访问权限，并为KCC的数据室提供了访问，KCC是该工厂位于路径上的设施。利用DOIT与KCC的同意，KCC很快就很清楚，可以在UIUC和UC进行量子实验，并在KCC设有量子设备可以建立基于量子的课程，从而支持量子技能的员工培训。KCC迅速制定了一个计划，其目标是KCC成为QIS实验和劳动力发展和培训的区域枢纽。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
