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DNA computing per la risoluzione di problemi NP-completi e per la costruzione di una macchina di Turing universale

Questo lavoro parla del DNA computing ovvero calcolare attraverso filamenti di DNA.
La dissertazione parte dall'esperimento di Adleman del 1994 che sancisce la nascita di questo modello di calcolo non convenzionale. Vengono quindi approfonditi gli aspetti più strettamente computazionali di questo modello, ossia la risoluzione di problemi NP-completi e i vari approcci che sono stati individuati per la costruzione di una macchina di Turing universale ovvero un computer general purpose. Infine vengono presentati i molteplici campi di applicazione cui il DNA computing si presta: la crittografia, le nanotecnologie, il DNA2DNA, il DNA come memoria di massa e l'utilizzo nella medicina.

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1. Introduzione L'informatica è una scienza e una tecnologia, come scienza del calcolabile il suo scopo più profondo è quello di giungere a un sistema di conoscenze oggettive, ottenute con metodo scientifico, atte a descrivere la realtà e le leggi che regolano l'occorrenza dei fenomeni; come tecnologia (l'arte del fare) il suo fine ultimo è quello di estendere i limiti del possibile. Nell'incontro con le altre scienze, matematica e informatica si assomigliano molto, entrambe sono strumenti indispensabili al loro servizio, ma è proprio nell'incontro con queste che l'informatica e la matematica ampliano loro stesse, nel rendere modellabile e calcolabile ciò che non lo era e, nell'osservarle dal loro particolare punto di vista, trarne ispirazione per nuovi modelli; ciò è evidente nel rapporto che lega la biologia all'informatica. La biologia sempre più attinge dall'informatica algoritmi e strumenti di calcolo per problemi specifici; dalla fine degli anni 70 con lo sviluppo delle tecnologie del DNA ricombinante e quindi con la pubblicazione delle prime sequenze di acidi nucleici nasce una nuova disciplina, la bioinformatica [1], che si occupa principalmente di: • Fornire modelli statistici validi per l'interpretazione dei dati provenienti da esperimenti di biologia molecolare e biochimica al fine di identificare tendenze e leggi numeriche. • Generare nuovi modelli e strumenti per l'analisi di sequenze di DNA, RNA e proteine al fine di creare un corpus di conoscenze relative alla frequenza di sequenze rilevanti, la loro evoluzione ed eventuale funzione. • Organizzare le conoscenze acquisite a livello globale su genoma 1 e proteoma 2 in basi di dati, al fine di rendere tali dati accessibili a tutti ed ottimizzare gli algoritmi di ricerca dei dati stessi per migliorarne l'accessibilità. D'altra parte informatica e biologia spesso si ritrovano a dover affrontare problemi con scenari simili [2], in riferimento alla Figura 1: (A) I sistemi biologici e computazionali spesso devono coordinare e mantenere la funzionalità senza fare affidamento su un controllore centrale. (B) Le reti sono spesso il mezzo attraverso il quale i processi si propagano, sia sul Web che nelle cellule. 1 Genoma:l'informazione ereditabile di un organismo (contenuta nel DNA o, per alcuni virus, nell' RNA). 2 Proteoma:l'insieme delle proteine di un organismo o di un sistema biologico, ovvero le proteine prodotte dal genoma. 1

Laurea liv.I

Facoltà: Scienze e Tecnologie Informatiche

Autore: Rosa Florinda Maggio Contatta »

Composta da 61 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 1636 click dal 11/07/2012.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.