中科院杭州医学研究所韩达研究员《自然·通讯》：可执行数学运算的核酸分子计算芯片用于癌症诊断

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在机器学习领域，通过学习处理输入数据的分类算法能够产生更精确的分类结果。将这些分类算法应用于多组学数据的分析，可以显著提升医学诊断的精确度。例如，利用针对细胞外游离RNA的分类器可以预测先兆子痫的风险，而DNA甲基化图谱的分类器则可用于癌症的早期诊断和筛查。DNA分子遵循的沃森-克里克碱基配对规则赋予了它们可寻址和可编程的特性，这使得DNA可以被用来构建逻辑电路、神经网络等分子计算系统。同时，DNA作为关键的生物大分子，为生物分子识别和生物信息处理提供了天然的接口。目前，已有多种DNA分子分类器被开发出来，它们在图像识别、疾病早期诊断等领域展现出巨大的应用潜力。然而，现有的DNA分类器主要依赖于其可扩散分子组分间的相互作用，这在很大程度上限制了它们在错误校正能力以及构建大规模、高复杂度分 ………………………………