探索 DNA 引导的数控加工 的纳米制造技术。探索动态 DNA 纳米机器 和遗传算法在分子水平上实现了精确的可编程制造，解决了生物成像和材料合成方面的难题。了解通过创新 DNA 编程技术实现自动化、可扩展纳米制造的未来。

DNA 引导的数控系统：纳米级加工的分子编程

该文件涵盖几个关键领域，首先是 DNA 纳米加工简介，概述了 DNA 纳米技术及其在纳米制造中的应用。然后概述了 DNA 纳米机器的基本组装模块，详细介绍了静态 DNA 纳米结构、功能核酸 (FNA) 和无机纳米粒子。随后，"用于生物成像的 DNA 纳米机器实例 "部分重点介绍了各种系统，包括 RNA 响应型、ATP 驱动型、pH 感应型和金属离子可激活型纳米机器。文中讨论了 "挑战与未来方向"，讨论了设计和功能方面的当前限制和潜在创新。然后深入探讨了使用 DNA 的分子数控技术，包括将数字设计转换为 DNA 用于纳米制造、用于高精度加工的动态 DNA 仪器以及 DNA 自组装中的纠错。接下来，文件探讨了遗传算法加工，重点是复杂 DNA 纳米结构的进化设计、基于纠错的进化装配以及动态 DNA 设备的定向进化。结论部分总结了 DNA 引导的数控加工的主要发现和未来展望，随后是常见问题部分，回答了有关遗传算法及其在纳米加工中应用的常见问题。

DNA 编程加工

DNA 纳米技术利用 DNA 自组装的可编程性来构建精确的纳米级结构和装置。虽然早期的工作主要集中在静态 DNA 纳米结构上，但近年来在设计能够控制运动和机械操作的动态 DNA 系统方面取得了快速进展。其中，能够沿着轨道自主移动的 DNA 步行器已得到广泛研究。通过附着货物（如纳米粒子或生物分子），DNA步行器能够在纳米尺度上运输和操纵材料。另一类新兴的动态 DNA 设备是集成了识别元件以实现逻辑门控功能的分子机器。

动态 DNA 设备的一个前景广阔的应用领域是控制纳米级制造工艺。由于分辨率和控制能力的限制，传统的制造方法在纳米尺度上面临越来越多的挑战。利用 DNA 的可寻址自组装的分子控制方法为可编程、可扩展的纳米制造提供了一条途径。这一概念被称为 DNA编程加工该项目利用动态 DNA 系统，按照数字定义的指令自主执行复杂的纳米级操作。通过对 DNA 设备的机械行为进行精确设计，使其对目标分析物做出反应，就有可能将分子识别事件转化为纳米尺度的受控物理或化学变化。这样就能通过核酸编程驱动合成过程，而不是传统的自上而下的光刻方法。

近几个月来，人们对遗传算法加工的兴趣不断扩大。 谷歌趋势 数据。遗传算法源自生物进化，是解决纳米尺度上令人困惑的精简和规划问题的重要工具。通过模仿遗传变异和突变，遗传算法可以通过随机搜索过程对广阔的参数空间进行计算探索。

当 GA 与 DNA 纳米技术结合时，它为复杂的 DNA 纳米结构和编程纳米制造模式的算法设计提供了一条多功能途径。每个候选解决方案都可以用 DNA 序列表示，寡核苷酸序列编码纳米级结构，然后通过实验进行自我组装和评估。GA 可迭代变异序列，选择性能优异的解决方案，并交叉配对序列，以演化出最佳 DNA 设计。

根据谷歌趋势（Google Trends）的数据，在全球许多地区，与遗传算法和 DNA 纳米技术相关的词汇搜索量稳步上升。学术界对将 DNA 自组装与机器学习技术相结合的遗传算法等计算方法的兴趣与日俱增。随着 DNA 纳米技术的不断成熟，它有望实现反向纳米制造设计的自动化，从而在分子尺度上实现完全可编程制造。

DNA 纳米机器的基本组装模块

DNA 纳米机器通常由功能性核酸链和非核酸材料模块化组装而成。主要组件包括

静态 DNA 纳米结构

通过核碱基的可预测碱基配对，DNA 可以自下而上地自组装出各种纳米结构。用作构件的常见图案包括 DNA 折纸、瓦片、棒和其他预定形状。这些静态的 DNA 结构可作为组织动态机械部件的支架。

功能核酸 (FNA)

链式聚合体、核酶和 DNA 酶是灵活的 FNA，可与目标结合或催化反应，具有高度的明确性和可编程性。加入 FNA 识别元件可使纳米机械具有分子传感能力。

无机纳米粒子

金纳米粒子（AuNPs）、上转换纳米粒子（UCNPs）、量子点（QDs）等纳米粒子被集成用于增强纳米机械的稳定性、功能化和检测信号。它们的独特性能可实现远程驱动、成像和货物运输。

根据目标诱导的结构变化，合理组合上述构建模块，就能构建出动态 DNA 纳米机器，实现各种应用。

用于生物成像的 DNA 纳米机器示例

DNA 纳米机器已被广泛用于生物传感和生物成像应用。它们在刺激目标时可编程运动，从而实现目标激活信号放大。本文讨论了几个具有代表性的例子：

RNA 反应 DNA 纳米机器

DNA 步行器和镊子的设计能够自主地将 RNA 结合转化为纳米机器的运动。在与目标相互作用时，行走或镊子闭合会导致光学/电化学信号放大。

ATP 驱动的 DNA 纳米机器

由 ATP 结合驱动的 DNA 组装启动了链位移或纳米机器移动。信号放大可实现高灵敏度的细胞内 ATP 成像。

pH 感知 DNA 纳米机器

pH 值变化时的动态结构变化允许荧光读取细胞内溶酶体或细胞外的 pH 值。

金属离子可激活 DNA 纳米机器

利用刺激响应 DNA 酶开发的纳米机器可用于金属离子的比度检测和成像。这些动态 DNA 纳米机器通过信号放大和间接报告目标结合事件，实现了灵敏的生物标记成像。

挑战与未来方向

虽然已经取得了重大进展，但用于生物成像的 DNA 纳米机器仍然面临着各种挑战，其中包括

• 由于生物稳定性有限，因此需要对表面进行额外的改造，以便对细胞进行长期监测。
• 与生物分子机器相比，缓慢的运行速度限制了实时原位分析。
• 多层设备组装困难，需要采用新技术进行功能模块集成。

刺激反应性、纳米制造方法和分子组装复杂性的进步将扩大细胞内诊断和功能生物医学的应用范围。未来的发展方向包括

• 用于正交刺激控制的新型刺激触发组装图案。
• 使用逻辑门控组件和多反应元件进行多分析检测。
• 利用生物兼容燃料、光波长和非侵入性读数的体内兼容致动器。
• 克服目前的障碍，DNA 纳米机器就可能在个性化疾病监测、生理研究和靶向治疗学方面充分发挥潜力。

使用 DNA 的分子 CNC

计算机数控（CNC）加工是一种重要的现代互动技术，用于高精度地制造基本部件和复杂部件。在微米和纳米尺度上，数控技术的创新已使装配规模缩小到亚原子级。最近的研究表明，DNA 分子编程具有以纳米级分辨率指导材料加工（DNA 编程加工）的潜力。这一新兴领域代表了 DNA 纳米技术中的分子编程概念与计算机控制制造原理的融合。通过在 DNA 序列中编码加工指令，可以通过分子识别和催化反应选择性地图案化或修改材料表面的位置。与传统的 "自上而下 "光刻技术相比，这种使用 DNA 编程的分子数控方法可实现全新的纳米制造能力。

将数字设计转化为 DNA，用于纳米加工

将数字对象文件直接转换为 DNA 序列，以便自下而上地组装目标纳米结构，是一项很有前途的进展。已经开发出的算法可以输入多面体几何图形的简单线框表示，并在任意复杂的三维折纸对象中输出支架路由所需的全套 DNA 序列。这种 "结构计算 "方法通过直观的几何界面，实现了非专业人员也能进行设计驱动纳米制造的目标。

计算机数控（CNC）加工是一种重要的现代互动技术，用于高精度地制造基本部件和复杂部件。在微米和纳米尺度上，数控技术的创新已使装配规模缩小到亚原子级。最近的研究表明，DNA 分子编程具有以纳米级分辨率指导材料加工（DNA 编程加工）的潜力。这一新兴领域代表了 DNA 纳米技术中的分子编程概念与计算机控制制造原理的融合。通过在 DNA 序列中编码加工指令，可以通过分子识别和催化反应选择性地图案化或修改材料表面的位置。与传统的 "自上而下 "光刻技术相比，这种使用 DNA 编程的分子数控方法可实现全新的纳米制造能力。

动态 DNA 仪器用于 高精度加工

经过计算设计，自组装产生了纳米级机械，其部件可通过链位移反应重新配置。镊子、铰链和旋转电机等可编程装置可施加皮科牛顿级的精确机械力。当使用分子识别元件进行功能化时，这些机器可以捕捉纳米粒子或以高空间精度切割支架轨道。纳米级工具的进一步可控运动为先进的纳米加工应用铺平了道路。

最近的研究表明，利用 DNA 序列编程可以动态定位酶，并以高空间分辨率在纳米尺度上指导化学转化。目前已开发出许多 DNA 走行系统，可在添加燃料后穿越预先设计的轨道。通过在 "行走 "链上固定酶、核酸裂解域或其他反应元件，可以控制它们的空间定位，从而局部改变材料表面。改变 "步行者 "燃料的输入量可实现时间调控的图案化。另外，具有多个识别模块功能的静态 DNA 纳米结构可实现大规模并行表面改性。

DNA 自组装中的纠错功能

由于核酸退火过程中不可避免地会出现错误，因此确保高结构保真度仍具有挑战性。我们借鉴了生物学的策略，引入了预先设计好的纠错电路来修复组装错误。通过这种纠错机制，DNA 晶格形成的保真度超过了 99%。近乎完美的可寻址性为使用精确装配的核酸元件进行复杂的纳米制造奠定了基础。

通过将化学机械与 DNA 的可寻址组装特性相结合，使用 DNA 编程的分子数控技术有望为精密纳米制造提供新的工程策略。可以推动这一领域发展的尚未开发的领域包括：扩展图案尺寸、复杂的表面拓扑结构、多重功能化以及与其他纳米结构的集成。对这些能力的完善可能为最小尺度的物理、电子和生物界面工程设计提供全新的设计范例。

遗传算法加工

遗传算法（GA）是一种由生物进化引发的通用启发式探究算法。遗传算法对以二进制位或十进制数编码的候选解决方案群体进行运算。在连续几代的过程中，它们通过自然选择和适者生存的原则向更好的解决方案演化。GA 最初用于优化复杂函数，现在常用于解决设计问题，包括材料科学和纳米制造领域。通过模仿遗传变异和突变，GA 可以通过随机搜索过程探索广阔的参数空间。结合 DNA 纳米技术，GA 为复杂 DNA 纳米结构和 DNA 编程加工模式的计算设计提供了强大的途径。

复杂 DNA 纳米结构的进化设计

由于错综复杂的折纸几何图形之间相互依存，从头开始进行计算设计仍然十分困难。进化方法通过将核酸序列优化与结构折叠模拟相结合，实现了形状优化的自动化。遗传算法从随机序列开始，迭代变异字符串并选择近似目标纳米结构的设计规则。复杂的折纸已通过这种进化技术自动解决。

将 GA 应用于 DNA 纳米技术的一个关键原则是将候选解决方案表示为 DNA 序列。每个序列编码一个 DNA 设计，可通过实验进行自我组装和评估。遗传算法会迭代变异序列，选择产生有利结果的序列，并将成对的序列杂交以产生后代。经过几代进化，群体中的 DNA 主题能以最佳方式实现设计目标。常见的目标包括产量、稳定性和纳米材料性能。

基于纠错的进化装配

在 DNA 自组装过程中，随机误差会破坏分子的可寻址性。为了克服这一问题，进化搜索将组装与纠错机制结合起来。优度评估结合了组装模拟和错误检测，允许序列和纠错规则发生变异。通过这种共同优化，可以分离出自我组装能可靠产生低错误目标结构的序列。

早期的演示利用遗传算法设计了具有优化镊子闭合序列的概念验证 DNA 镊子。更复杂的是，遗传算法可以优化支架路由和钉书钉序列分配，以自组装三维 DNA 折纸，解决任意线框输入问题。重要的是，这可以实现几何结构复杂的纳米结构的完全计算和自动逆向设计。将遗传算法与核酸选择相结合，还能设计出功能性 DNA 纳米粒子、DNA 步行器和 DNA 酶电路，以满足传感或催化应用的需要。

动态 DNA 设备的定向进化

在静态纳米结构设计之外，动态 DNA 设备也可以通过改变形状的性能标准来进化。一种进化方法选择了DNA镊子序列，其配对结合-解离表现出最佳热力学控制，可用于双分子识别任务。灵活的进化模拟框架使用于传感、致动和其他应用的动态 DNA 设备的硅学定向进化成为可能。

遗传算法还可通过在表面上演化蚀刻或三维雕刻图案来实现分子数控。通过将这些图案编码到 DNA 序列中，GA 可以通过模拟选择和进化优化纳米加工脚本。进化后的 DNA 序列将指导活性分子 "切割器 "的合成，从而对材料进行可编程的雕刻或图案化。这种基于 DNA 的数控方法可提供全数字化设计，无需光刻掩模即可实现精密图案化。尽管其实际应用仍具有挑战性，但 DNA CNC 显示出了作为实现算法和可重新编程纳米级制造的新途径的潜力。总之，与 DNA 自组装杂交的 GA 通过大规模并行优化自动解决困难的设计空间，为纳米制造引入了全新的计算途径。

结论

通过分子编程实现具有高空间分辨率的定向纳米制造的能力有望彻底改变从材料合成到生物技术的各个领域。自上而下的光刻技术在分辨率方面表现出色，而利用可编程生物分子进行自下而上的自组装则为大规模并行制造提供了一条优雅的途径。在各种分子编程策略中，动态 DNA 纳米机械技术最引人注目，它可以根据数字定义的纳米级设计对大量可寻址的构件进行高精度定位。

然而，将 DNA 纳米加工扩展到更大和更复杂的结构、协调大规模合作运动以及加快反应动力学仍然是亟待解决的难题。该领域将继续完善编程语言和开发设计规则，以利用尚未开发的三维形状。新颖的组装策略和纠错方法可能为高保真制造开辟新天地。未来与无机框架的整合可能会进一步增强动态功能。

展望未来，分子机器的智能协调具有革命性的潜力。实现真正的纳米机械过程，将分子运动与宏观工作结合起来，就能在新的领域控制物质。推进复杂机器行为的工程设计，将为整个科学和技术领域开辟未知领域。DNA 编程通过其独特的可编程性、可寻址性和预测性自组装的组合，被定位为实现这些雄心壮志的最前沿。

常见问题

问：什么是遗传算法？

答：遗传算法（GA）是受生物进化启发的自适应启发式搜索算法。遗传算法对以二进制或十进制字符串编码的潜在问题解决方案群体进行操作。通过选择、交叉和突变等操作，这些算法会一代代地反复演化解决方案，以获得更好的解决方案。

问：遗传算法如何运行？

答：GA 从随机生成的候选解群体开始。对每个候选方案进行评估，计算其适合度。合适度较高的方案会被概率性地选中进行 "繁殖"，并交换其基因构成的一部分，从而产生新的候选方案。合适度较低的解决方案则会被剔除。新的候选方案会经历更多轮选择、交叉和突变，直到找到最优解或达到计算极限。

问：遗传算法能解决哪些问题？

答：GA 主要用于通过寻找近似解来解决优化和搜索问题。常见的应用包括参数估计、设计优化、机器学习、工作车间调度、车辆路由等。由于全球定位系统模拟生物进化，因此它可以应用于任何问题，只要这些问题经过几代人的进化，最终能找到更好的解决方案。

问：遗传算法如何用于纳米加工？

答：在 DNA 纳米技术中，GA 通过表示候选结构序列，用于计算设计自组装 DNA 纳米结构。进化搜索算法通过几代模拟突变和交叉来优化序列，进化出最符合用户定义目标的纳米结构设计。优化后的 DNA 序列可以通过实验进行制造和评估。

问：遗传算法有哪些局限性？

答：全球定位系统不能保证找到全局最优解，只能找到近似解。收敛到局部最优解是不确定的。计算复杂度呈指数级增长，阻碍了对超大型问题的应用。将结构表示为字符串会导致联系不平衡等问题。进化建模可能会过度简化生物过程，如有性重组。