比DNA存储更可怕！你的照片居然可以存储在氨基酸分子溶液里

每个高分辨率FT-ICR质谱包含〜2×10⁶ m/z 点。由于质谱空间的大部分是背景，因此首先将特征的数量减少到统计上有用的特征数量。而后研究人员测试了所有质谱的系综平均值(ensemble average)中发现的1444个候选峰，用来确定m/z处的强度对编码数据值的分类精度(图 4a)。

图4

虽然这些峰值的识别没有化学偏差，但许多特征可以归因于已知的代谢物加合物离子。相关加合物质量的直方图如图4b所示。

达到70-100％范围内检测精度的峰数如图4c所示。选择每种代谢物的最佳表现峰值，并应用2.5σ的检测阈值，足以恢复约2％累积读/写错误的数据（图4e）。 相应的输入和输出数据图像如图4f和4g所示。

利用逻辑回归对多峰数据进行解码

假设鉴别峰值是部分不相关的(如图D所示)，利用每个代谢组的多个m/z峰来寻求改进是合理的。这样的策略将在更复杂的代谢组中变得越来越重要。

图D 

研究人员使用类似6kb ibex图像类似的技术，从埃及坟墓中编码了17424位的猫图像(使用了1452个点)，其中包含库中12个代谢物子集的数据混合物(图5a)。他们使用这些数据来扩展解码方案，使其包含多个m/z特性。

图5

在确定一组统计鉴别峰之后，研究人员使用1到16个表现最好的峰进行逻辑回归。多质量回归对整个cat图像的读取准确率为97.7%(图5c)。

图4和图5中的数据的累积读取错误率显示为逻辑回归中使用的质量数的函数。

将这些技术应用于早期的ibex数据集，可以实现<0.5％的错误率。但是，重复测量斑点会导致数据丢失。研究人员还发现，每次连续读取数据板都会增加<1％的误差（图E）。

图E

使用不同的板进行训练可以获得相同的精度而不会过度拟合（图F）。

图F

总而言之，上述实验表明：代谢组是一种可行且强大的表示数字信息的媒介。

参考链接：

https://www.newscientist.com/article/2208439-data-can-now-be-stored-inside-the-molecules-that-power-our-metabolism/

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0217364

（编辑：晋中站长网）

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