Aerolysin nanopores decode digital information stored in tailored macromolecular analytes.
Aerolysin nanopores decode digital information stored in tailored macromolecular analytes.
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DOI：
10.1126/sciadv.abc2661
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发表时间：
2020-12
期刊：
影响因子：
13.6
通讯作者：
Peraro MD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cao C;Krapp LF;Al Ouahabi A;König NF;Cirauqui N;Radenovic A;Lutz JF;Peraro MD
信息聚合物被气溶素孔破译。数字数据存储是我们社会日益增长的需求，在“大数据”时代，寻找替代解决方案而不是基于硅或磁带的解决方案是一个挑战。近年来，可在分子水平上存储信息的聚合物的发展为高密度数据存储、长期存档、防伪系统和分子密码学开辟了新的机会。然而，合成的信息聚合物到目前为止只能通过串联质谱来破译。相比之下，纳米孔技术可以更快，更便宜，无损，并提供单分子水平的检测;此外，它可以在便携式设备中大规模并行化和小型化。在这里，我们证明了工程气溶素纳米孔的能力，以单比特分辨率准确读取单独和混合样品中定制信息聚合物编码的数字信息，而不影响信息密度。这些发现为开发读写技术以使用生物启发的平台处理数字数据开辟了有希望的可能性。
Informational polymers are deciphered by aerolysin pores. Digital data storage is a growing need for our society and finding alternative solutions than those based on silicon or magnetic tapes is a challenge in the era of “big data.” The recent development of polymers that can store information at the molecular level has opened up new opportunities for ultrahigh density data storage, long-term archival, anticounterfeiting systems, and molecular cryptography. However, synthetic informational polymers are so far only deciphered by tandem mass spectrometry. In comparison, nanopore technology can be faster, cheaper, nondestructive and provide detection at the single-molecule level; moreover, it can be massively parallelized and miniaturized in portable devices. Here, we demonstrate the ability of engineered aerolysin nanopores to accurately read, with single-bit resolution, the digital information encoded in tailored informational polymers alone and in mixed samples, without compromising information density. These findings open promising possibilities to develop writing-reading technologies to process digital data using a biological-inspired platform.
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影响因子：
16.6
作者：
Cao C;Li MY;Cirauqui N;Wang YQ;Dal Peraro M;Tian H;Long YT
通讯作者：
Long YT
影响因子：
56.9
作者：
CARUTHERS, MH
通讯作者：
CARUTHERS, MH
影响因子：
14.8
作者：
Degiacomi, Matteo T.;Lacovache, Ioan;Dal Peraro, Matteo
通讯作者：
Dal Peraro, Matteo
影响因子：
56.9
作者：
Church, George M.;Gao, Yuan;Kosuri, Sriram
通讯作者：
Kosuri, Sriram
影响因子：
10.8
作者：
Chen, Kaikai;Kong, Jinglin;Keyser, Ulrich F.
通讯作者：
Keyser, Ulrich F.