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DNA数据存储的推广通常强调其密度和持久性。然而，位于伯克利的深科技公司BioCompute将其视为每字节成本的问题，因为这个数字关系到整个领域的生死。 这个数字之所以停滞不前，原因在于结构性问题。几乎所有人都是通过合成DNA来写入数据，逐个碱基构建新的链。当你的写入步骤是制造时，成本曲线就是合成的成本曲线，而这条曲线变化缓慢。更糟糕的是，每条链都是一次性使用的，因此介质是消耗品。你在下一次写入时需要再次支付制造成本。 BioCompute的赌注在于，如果停止制造，成本曲线会有所不同。它通过用酶标记可重复使用的模板来写入数据，而不是构建链，并通过纳米孔读取数据。模板不会被消耗。将合成过程移出关键路径，主导成本就会转移到一个你可以实际施加压力的地方。 到目前为止，该公司报告的写入成本为每兆字节1美元。它的目标是每太字节1美元。第一个是团队所展示的，第二个是重用方法旨在推动的目标。 值得关注的部分是读写耦合。大多数团队优化一侧，然后将现有的测序方法附加到另一侧。BioCompute正在调整其许可的纳米孔读取过程，以适应其自己的写入化学，因此两者是相互工程设计的，而不是简单拼接在一起。如果成本要下降几个数量级，这种契合是很大一部分原因。 对于任何关注过这个领域的人来说，诚实的未解之问包括： - 已证明的成本是在小规模下，随着规模的扩大，经济性没有保证能够持续。 - 大规模下的读取准确性尚未得到验证，这在各个方面都是如此。 - 写入成本仍然有一个主导驱动因素，整个目标依赖于将其降低。 BioCompute背后有足够的支持值得认真对待。伯克利和斯坦福的高级学者为该公司提供建议，它已经对其写入方法进行了专利申请，并与两家美国创意工作室进行了早期的付费试点。该公司提出的主张是狭窄且可测试的：重用加上共同设计的读写堆栈可以以合成永远无法实现的方式降低每字节成本。这是值得关注的关键点。