数据存储介质经历了从早期的磁带存储到光盘存储再到今天应用最广的硬盘存储的历程，其特点就是存储性能越来越好、安全性越来越高。传统物理磁盘的核心材质一般是涂布的磁性材料，例如钕铁硼。然而，在大数据面前，这些传统存储媒介正在节节败退，存储密度低、存储介质昂贵（磁性材料都是由稀土提取而来，难怪一个上10T移动硬盘动辄好几千）以及磁性材料随着时间延长存在的磁性失效带来的数据安全性问题，已经远远不能满足海量数据存储需要。传统的存贮材质限制了存储磁盘的诸多性能，但如果脑洞大开--用DNA做存储介质，会怎样呢？
下面小编就带你解锁答案~
开一次脑洞——将大数据封装在DNA中
其实，这个脑洞早在2013年就已经开过了。欧洲生物信息研究所科学家尼克·戈德曼率领的团队成功将154首莎士比亚的十四行诗、一张照片、一个PDF版的科学论文，以及美国民权领袖马丁·路德·金《我有一个梦想》演讲的26秒录音片段，存储在了一个几乎无法用肉眼看到的DNA片段里。
尼克·戈德曼教授和他的DNA“移动硬盘”
尼克教授还表示目前世界上所有的数字信息，都可以以同样的方式得到保存。这一发现意味着，要存储3000亿TB的数据，只需要手掌大小的区域。那么这一豪言壮语会成为可能吗？
怎么将数据信息存储到DNA中呢?
首先，我们简单说一下DNA，它是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic acid)的简称，是一种双螺旋结构的生物大分子，由4种脱氧核糖核苷酸(成分为:脱氧核糖+磷酸基团+四种含氮碱基之一：A、T、C、G)组成，其中A、T配对，C、G配对。而DNA一个最主要的作用就是存储遗传信息，并将携带的遗传信息传递给后代，例如人类DNA中携带着3G多的信息量，而一种重楼百合(Paris japonica)的基因组则携带高达150G的数据。
因此，尼克教授团队的思想在于，要存储数据的时候，只需将计算机二进制中的0、1分别赋予AT和CG碱基对，然后通过DNA合成技术合成相应的碱基对即可。具体说，传统计算机可以识别的0现在变成A或者T，而1则变为C或者G，也就是说从二进制变成了四进制（此处有争议，也可以看作就是二进制，因为从A可以推出T，从T也可推出A，GC也是如此）。
DNA由4种碱基组成--A、T、C、G
那么如何读取数据呢？
我们知道，自从1970年Sanger利用双脱氧终止法测定DNA序列后，经过40多年的发展，测序技术已经由一代的短片段、通量小，到二代的短片段、高通量，再到三代的长片段、高通量，可谓日新月异。现在测序的质量和准确性已经相对可靠，因此只要测定序列，再将ATCG四种碱基分别解码成二进制语言即可（细心的读者可能会问怎么这么麻烦，直接解码ATCG不行吗，为什么要转换成二进制语言，答案其实就在于这需要重新发明直接识别ATCG的电脑，不过现在确实有人正在干这事）。
总的来说，DNA合成和PCR扩增技术使得我们可以在DNA中存储信息；而高通量测序技术则使得我们可以读取存储数据。
DNA存储原理
DNA存储的好处在哪儿呢？
数据容纳性能超级大。科学家们表示，只需要一点点人造的DNA，就可以存储大量的数据，并且可以进行干燥、运输、存储。初步估算要将目前所有的人类知识都编码储存起来也不过需要9升DNA溶液，也就是说500ml的农夫山泉，装18瓶就够了。这对于如今的大数据灾难，简直就是上帝派来的诺亚方舟。同时，小巧的存储体积利于人们携带、交流。试想如果可以将数据存储到你的头发丝的DNA中，那么未来的大街上到处都是海量存储的移动硬盘了。
存储的寿命极长，可达百万年。尼克·戈德曼表示，“我们知道，DNA是存储信息的一个非常可靠的方式——因为我们可以从猛犸象的骨头中提取基因，而这些骨头已经在那里停留了数万年”。因此，我们只需要将这些DNA在低温、干燥、避光的地方保存，若干想年后想用的时候，测序解码即可。长达百万年的存储时间，这是传统物理磁性存储材料无法企及的，从这个意义来说，DNA存储真的是一劳永逸。
不过，现在还不是丢弃硬盘的时候。这个脑洞也存在着致命缺陷：这种方式比较适合长时间，保存大量信息的时候使用，但是可能并不适用于经常性的检索。这是因为我们要解码就必须全盘测序，再从中找到你想要的数据，而现在没有方法可以直接勾出这部分有意义DNA片段，这就好比要从一个书柜里找到一本书，你只能从上到下一个一个小格子的将整个书柜翻遍。另外，现在的DNA编码还是一项复杂的实验室程序，即使这项技术得到改善也还无法普及，同时DNA存储技术或许永远都无法像访问传统硬盘一样快速。
虽然DNA存储技术目前存在着诸多缺陷，但是他海量的存储性能、精巧的存储体积以及极长的存储时间，对于未来的大数据来说是一种十分诱人和极具潜力的存储方式。相信，在未来的某一天，我们会扔掉公文包里沉重的硬盘，优雅的用手指夹起U盘大小的DNA存储，而在这里面存储的是——整个世界的数据知识！
DNA存储秒杀一切传统存储方式
Reference：
1.https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
2.Andy Extance. (2016) How DNA could store all the world’s data. Nature, 537(1038):22-24.
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