

在人工分子机器领域,寻找一种像ATP或电力那样通用的能源一直是一个重大挑战。尽管DNA曾被用作燃料驱动纳米设备,但每个系统都需要不同的燃料序列牛盈服务中心,限制了其普适性。过去二十多年来,研究者们虽不断探索,却始终未能找到一种可持续的能源方式,使无酶分子电路能够反复执行复杂计算而不受废物积累的困扰。

2025年10月1日,加州理工学院钱璐璐教授提出了一种突破性方案:利用热量为DNA逻辑电路和神经网络“充电”。研究表明,通过加热和冷却,可以使酶游离的DNA电路从热力学平衡状态恢复到非平衡的动力学陷阱状态,从而为后续计算提供能量。团队成功构建了包含超过200种分子物种的复杂逻辑电路与神经网络,系统可在几分钟内完成充电,并支持至少16轮连续计算,且无需担心废物积累导致的性能下降。这一策略为分子机器实现迭代计算、无监督学习等高级自主行为奠定了基础。
相关论文以“Heat-rechargeable computation in DNA logic circuits and neural networks”为题,发表在Nature上,该论文作者仅2人,钱璐璐教授担任唯一通讯作者,Song Tianqi为论文唯一第一作者。

该研究证明了复杂的逻辑电路和神经网络,涉及200多种不同的分子,可以在几分钟内对温度斜坡做出反应并重新充电,允许至少16轮不同顺序输入的计算。研究策略使不同的系统能够由相同的能源供电,而不会产生有问题的废物积累,从而确保长期稳定的性能。这种可扩展的方法支持无酶分子电路的持续运行,并为人工化学系统中的迭代计算和无监督学习等高级自主行为提供了机会。
另外,2025年9月3日,加州理工学院钱璐璐团队在Nature 在线发表题为“Supervised learning in DNA neural networks”的研究论文,该研究展示了DNA分子可以被编程为自主地在体外进行监督学习,系统学习从输入和期望响应的分子示例中执行模式分类。


学习权重(图源自Nature)
该研究展示了一个经过训练的DNA神经网络,可以对三组不同的100比特模式进行分类,将训练数据直接整合到分子浓度的记忆中,并使用这些记忆来处理后续的测试数据。该研究表明,分子电路可以学习比简单的适应性行为更复杂的任务。这为能够在从生物医学到软材料的各种物理系统中进行嵌入式学习和决策的分子机器打开了大门。
本文来源:iNature、高分子科学前沿牛盈服务中心
参考消息:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09570-2
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09479-w
数学好物
最后再来关注一下
超模君精心研发的数学文化T恤!
原创版权设计牛盈服务中心
穿在身上的
不仅仅是信仰!

原价 269 元
超模君特惠价 139元!
加5元换购限量版公式之美钥匙扣
大家好,这是【超模君】项目的主理人中大数学博士【大Lee】的个人Vlog视频号,欢迎大家关注我的视频号。
喜欢《数学有什么用系列》记得关注超模君Vlog,点赞和点小爱心哦,
一路坚持,靠的是大家!
在这里我会争取日更(大家可以监督),一天一个主题。
在视频号,分享知识,见解,生活碎片,以及家庭生活的日常花絮。
最近在做【优质国货赋能】和【安全产品溯源】。也欢迎大家一起做云股东和云监工。
也希望大家可以一起留言互相讨论分享进步。
点击长按关注
简介:超模君,数学与交叉科学教育自媒体博主,中大数学博士,有俩崽崽和一洁癖的太太。爱分享有用的数学建模知识,爱深挖有趣的交叉科学人物故事,爱为靠谱的现代教育、提升幸福感的产品打call。著有 《芥子须弥·大科学家的小故事》、《数学之旅:闪耀人类的54个数学家》、《漫画数学:闪耀人类的54个数学家》、《一份钟数学》 (已售罄)、《薛定谔的猫:漫画大科学家的小萌宠》(已售罄)、超模君幽灵魔方、超模君丙烯马克笔等广受大人与孩子们喜爱的作品。
在这里,超模君不定期会有脑洞大开,和你分享一些新研发出来的,小而美的,有故事的,有知识的理工创意产品,期待与您分享。
美港通证券提示:文章来自网络,不代表本站观点。