Pourquoi c'est important :
À l’ère du Big Data, le flux mondial massif de données présente un défi imminent aux systèmes de stockage de données. Étant donné que l’ADN a une densité de stockage incroyablement élevée – un seul gramme d’ADN peut stocker 215 000 téraoctets, soit la même taille que 10 millions d’heures de vidéo haute définition (Imburgia & Nivala, 2024) – et une stabilité à long terme, il s’agit d’un support attrayant pour le stockage. stockage de données. Cependant, le stockage conventionnel de l’ADN repose sur une synthèse de novo, dans laquelle les nucléotides sont ajoutés un par un dans un ordre fixe, ce qui rend le processus long et coûteux. La méthode de Zhang et al. permet l’auto-assemblage de l’ADN qui permet à l’écriture des données de devenir parallèle et programmable.
De plus, la méthode epi-bit peut être utilisée par des individus pour personnaliser leur stockage d’ADN, comme le montre la mise en œuvre de la méthode par 60 volontaires issus de divers milieux universitaires. Cela démontre clairement le potentiel de la méthode epi-bit de Zhang et al. en tant que méthode accessible, polyvalente, rapide et peu coûteuse pour le stockage de l'ADN.
Méthodologie:
– Les informations sont codées par méthylation sélective sur les bases cytosines de l'ADN.
– Des fragments d'ADN pré-synthétisés, appelés briques d'ADN, sont assemblés sur un brin d'ADN réutilisable. Chaque brique d'ADN se lie à un emplacement unique sur le brin.
– La liaison précise de la brique guide une enzyme pour méthyler une position spécifique sur le modèle, ce qui « imprime » efficacement les données sur le modèle.
– Suivant le même système binaire que le matériel informatique, chaque brique d'ADN porte un site méthylé ou non méthylé pour coder respectivement un 1 ou un 0.
– Les épi-bits sont lus à l'aide d'un dispositif de séquençage nanopore.
Principales conclusions :
– En utilisant la méthode épi-bit, Zhang et al. ont pu écrire 275 000 bits d'information sur cinq modèles sur une plate-forme automatisée, sans aucune synthèse d'ADN requise, y compris deux photos haute définition d'un tigre blanc et d'un panda géant.
– Sur iDNAdrive, plateforme créée par Zhang et al. qui permet aux utilisateurs de coder eux-mêmes les données, les volontaires ont codé environ 5 000 bits de données à l'aide de kits d'écriture épi-bit. Le taux d'erreur lors de la lecture des données était aussi faible que 1,42 %.
