High Net Information Density DNA Data Storage by the MOPE Encoding Algorithm

有效载荷(计算) 算法 计算机科学 编码 编码(内存) 编码(社会科学) DNA运算 数学 生物 计算 基因 人工智能 计算机网络 生物化学 统计 网络数据包
作者
Yanfen Zheng,Ben Cao,Jieqiong Wu,Bin Wang,Qiang Zhang
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (5): 2992-3000 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tcbb.2023.3263521
摘要

DNA has recently been recognized as an attractive storage medium due to its high reliability, capacity, and durability. However, encoding algorithms that simply map binary data to DNA sequences have the disadvantages of low net information density and high synthesis cost. Therefore, this paper proposes an efficient, feasible, and highly robust encoding algorithm called MOPE (Modified Barnacles Mating Optimizer and Payload Encoding). The Modified Barnacles Mating Optimizer (MBMO) algorithm is used to construct the non-payload coding set, and the Payload Encoding (PE) algorithm is used to encode the payload. The results show that the lower bound of the non-payload coding set constructed by the MBMO algorithm is 3%-18% higher than the optimal result of previous work, and theoretical analysis shows that the designed PE algorithm has a net information density of 1.90 bits/nt, which is close to the ideal information capacity of 2 bits per nucleotide. The proposed MOPE encoding algorithm with high net information density and satisfying constraints can not only effectively reduce the cost of DNA synthesis and sequencing but also reduce the occurrence of errors during DNA storage.

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