१६ मंसिर, बीबीसी ।
विभिन्न सूचनालाई डीएनए अणुका रूपमा भण्डारण गर्ने प्रयासमा आफू एक पाइला अगाडि बढेको वैज्ञानिकहरूले बताएका छन्।
सूचना भण्डारण गर्न डीएनए अरू उपायभन्दा खँदिलो र दीर्घकालीन हुने उनीहरूको अपेक्षा छ। अहिले कम्प्युटर डेटा सङ्ग्रह र भण्डारण गर्न चुम्बकीय हार्ड ड्राइभ प्रयोग हुँदै आएको छ। तर त्यस्ता ड्राइभहरूले धेरै ठाउँ ओगट्छन्। अनि कालान्तरमा तिनलाई फेर्नुपर्ने हुन्छ।
डीएनए जीवनको सङ्केत भण्डारण गर्ने प्राकृतिक माध्यम हो। त्यसको प्रयोगबाट हामीसँग भएका धेरै मूल्यवान् डेटा सङ्ग्रह गर्न सम्भव छ। वैज्ञानिकहरूका अनुसार त्यसो गर्दा डेटा हजारौँ वर्ष सुरक्षित राख्न सकिन्छ।
अमेरिकाको एट्लान्टामा वैज्ञानिकहरूको एउटा समूहले डीएनएमा सूचना भण्डारण गर्ने विद्यमान क्षमतालाई १०० गुनाले सुधार गर्न सकिने एउटा चिप बनाएको दाबी गरेका छन्।
हाम्रो चिपमा भएका फीचरहरूको घनत्व अहिले पाइने बजारमा पाइने साधनको भन्दा झन्डैे १०० गुना बढी छ, जोर्जा टेक रिसर्च इन्स्टिट्यूट (जीटीआरआई) का वरिष्ठ वैज्ञानिक निकोलस गाइसले बीबीसीसँग भने।
नियन्त्रण प्रणालीका सबै विद्युतीय साधन जडान गरेपछि डीएनए डेटा भण्डारण गर्न अहिले प्रयुक्त प्रविधिमा १०० गुनाले सुधार हुने अपेक्षा गरिएको उनको भनाइ छ। उनका अनुसार सो काम यो कार्यक्रममा अर्को वर्ष गर्ने योजना छ।
कसरी गरिन्छ डेटा भण्डारण ?
यो विधिमा एकचोटिमा एउटा आधारभूत तत्त्व बनाउँदै डीएनएका त्यान्द्राहरू निर्माण गरिन्छ। डीएनएका आधारभूत तत्त्वलाई बेस भनिन्छ र त्यस्ता चारवटा भिन्नभिन्न रासायनिक तत्त्वको संयोजनमा डीनएनएको अणु बन्छ।
बेसलाई कहिलेकाहीँ डीएनएका अक्षरहरू पनि भनिन्छ। तिनको प्रयोगबाट गुह्य किसिमले सूचना लिपिबद्ध गर्न सकिन्छ। यो विधि परम्परागत कम्प्युटिङमा शून्य ० र एक १ (बाइनरी कोड) प्रयोग गरेर डेटा सङ्ग्रह गरे जस्तै हो।
डीएनएमा सूचना भण्डारण गर्ने विभिन्न सम्भावित उपायहरू छन्। उदाहरणका लागि, बाइनरी कोडमा एडिनिन वा साइटोसिनले शून्यको र ग्वानिन वा थाइमिनले एकको प्रतिनिधित्व गर्न सक्छन्। अथवा एक र शून्यलाई चारमध्ये दुईवटा बेसका रूपमा प्रस्तुत गर्न पनि सकिन्छ।
वैज्ञानिकहरूका अनुसार डीएनएका रूपमा राख्न सकिए अहिलेसम्म निर्माण गरिएका प्रत्येक चलचित्रलाई चास्नीको एउटा चारपाटे टुक्राले ओगट्ने आयतनभन्दा सानो ठाउँमा अटाउन सकिन्छ।
त्यस्तो भण्डारण कति सघन र विश्वसनीय हुन्छ त्यसका आधारमा लामो समयसम्म राख्नुपर्ने डेटा सङ्ग्रह र अभिलेख गर्न डीएनए एउटा नयाँ माध्यम बन्न सक्छ। चिपमा डीएनए वृद्धि गर्न प्रयोग गरिने सानो खण्डलाई माइक्रोवेल भनिन्छ। माइक्रोवेलहरू कागजको मोटाइभन्दा कम अर्थात् केही सय न्यानोमिटर गहिरा हुन्छन्।
अहिले बनाइएको प्रोटोटाइप माइक्रोचिप झन्डै २.५ सेन्टिमिटर (१ इन्च) वर्गाकारको छ। त्यसमा धेरै माइक्रोवेलहरू छन्। ती माइक्रोवेलमा डीएनएका विभिन्न त्यान्द्राहरू समानान्तर निर्माण गर्न सकिन्छ। यसबाट छोटो समयमा ठूलो परिमाणमा डीएनए बनाउन सकिन्छ।
कति प्रभावकारी ?
यो प्रोटोटाइप नै भएकाले सबै माइक्रोवेललाई विद्युतीय उपकरणसँग जोडिसकिएको छैन। अर्थात् यो चिप प्रयोग गरेर अहिले लिपिबद्ध गर्न सकिने डीएनए डेटाको परिमाण व्यावसायिक चिपहरू प्रयोग गर्ने अग्रणी कम्पनीहरूको भन्दा कम छ।
तर डा. गाइसका अनुसार सबै कुरा मिलेपछि पछि परिस्थितिमा परिवर्तन आउनेछ। झन्डै २४ घण्टा सिङ्गल सिन्थेसिस रन गर्दा डीएनए डिजिटल डेटा भण्डारणमा अहिलेसम्म सर्वाधिक २०० मेगाबाइट राख्न सकिएको छ। तर नयाँ विधिबाट त्यति नै समयमा १०० गुना बढी डीएनए डेटा भण्डारण गर्न सकिनेछ।
डीएनए भण्डारण गर्न धेरै खर्च लाग्ने भएकाले यहीले यो विधि विशेष ग्राहकमा मात्र सीमित भएको छ। जीटीआरआईको टोलीले आफ्नो कामबाट खर्च घट्न सकिने अपेक्षा गरेको छ।
उसले यो विधिलाई व्यावसायिक प्रयोजनका लागि प्रयोगयोग्य बनाउन क्यानिफोर्नियास्थित दुईवटा बायोटेक कम्पनी–ट्विस्ट बायोसाइन्स र रोज्वेल बायोटेक्नोलजीज–सँग सहकार्य गरेको छ।
कसलाई उपयुक्त ?
डीएनए डेटा भण्डारणका कारण चाँडै र बारम्बार चाहिने सूचना सङ्ग्रह गर्न प्रयोग हुँदै आएका सर्भरहरू तत्कालै विस्थापित हुनेछैनन् ।
डीएनएमा सङ्गृहीत सूचना पढ्न समय लाग्ने भएकाले यो विधि लामो समयसम्म राख्नुपर्ने तर कहिलेकाहीँ मात्र हेर्नुपर्ने सूचना भण्डारण गर्न प्रयोग गरिनेछ। यस्ता डेटाहरू अहिले चुम्बकीय टेपमा भण्डारण गरिन्छ अनि तिनलाई प्रत्येक १० वर्षजतिमा फेर्नुपर्छ।
डा. गाइसका अनुसार तापक्रम तोकिएअनुसार कम गर्न राख्न सकिए डीएनए डेटा हजारौँवर्ष सुरक्षित रहन सक्छन् र त्यसका लागि खर्च पनि कम लाग्छ। एकचोटि सुरुमा डीएनए लेख्न र त्यसपछि अन्तिममा पढ्न धेरै खर्च लाग्ने हो।
हामीले यो विधिको खर्च चुम्बकीय डेटा अङ्कन गर्ने कामसँग प्रतिस्पर्धात्मक बनाउन सक्यौँ भने लामो समयसम्म डीनएनमा डेटा भण्डारण गर्ने खर्च कम हुनेछ। परम्परागत रूपमा हार्ड ड्राइभमा गरिने भण्डारणमा भन्दा डीएनएमा डेटा भण्डारण गर्दा त्रुटि हुने दर बढी छ।
तर यूनिभर्सिटी अफ वाशिङ्टनसँग सहकार्य गर्दै जीटीआरआईका अनुसन्धाताहरूले त्यस्ता त्रुटिहरू पत्ता लगाउने र संशोधन गर्ने उपाय फेला परेका छन्।
