Programmable DNA nanostructures for logic circuits and information storage

국문 초록 (Abstract)

DNA 나노기술은 작은 DNA 구성요소들을 이용하여 나노스케일 구조물을 프로그래머블한 자기조립 방식으로 구축하는 바텀업 제조 접근법을 활용하는 빠르게 발전하는 연구 분야이다. DNA의 예측 가능한 염기쌍 결합과 높은 특이적 분자 간 상호작용을 활용함으로써, DNA는 생물학, 공학, 의학 등 다양한 분야에서 응용 가능한 정밀한 나노구조로 설계될 수 있다. 이러한 프로그래머빌리티와 구조적 다양성 덕분에 DNA는 알고리즘적 자기조립 및 분자 데이터 저장 모두에 이상적인 구성 재료로 평가받고 있다.
알고리즘적 자기조립에서 DNA의 분자 인식 능력과 계산적 특성은 복잡하고 규칙 기반의 나노구조를 자율적으로 형성할 수 있게 하여, 분자 수준의 컴퓨팅 시스템과 결정 성장 메커니즘 개발을 촉진한다. 한편 데이터 저장 측면에서 DNA는 탁월한 정보 밀도, 화학적 안정성, 에너지 효율성을 바탕으로 대량의 데이터를 매우 압축된 형태로 장기 보존할 수 있는 매체로 각광받고 있다. 또한 DNA의 대규모 병렬 처리 능력은 동시에 여러 생화학적 연산을 수행할 수 있게 하여, 정보 기술과 생명공학을 하나의 분자 플랫폼 안에서 연결시킨다. 이러한 특성들을 종합하면, DNA는 나노스케일 제작, 계산, 그리고 데이터 아카이빙을 통합할 수 있는 범용적 분자 재료로 자리매김하고 있다.
특히 DNA는 단일 입력 및 다중 입력 논리 게이트를 DNA 염기서열 내에 직접 구현함으로써 다양한 생물학적 논리 회로를 구성하는 데 활용되어 왔다. 본 연구에서는 최소한의 타일 종류로 다양한 논리 규칙을 구현하는 알고리즘적 DNA 자기조립의 핵심 설계 문제를 효과적으로 해결하였다. 3입력 1출력 논리 게이트를 이용해 ON, OFF, NOT, COPY, NOR, XOR, NAND, AND, XNOR, OR 등의 기본 논리 연산이 모두 구현됨을 입증하였으며, 다수의 게이트로 구성된 복합 논리 회로가 DNA 더블 크로스오버 타일 격자의 원자력 현미경 이미지를 통해 시각화되었다. 더 나아가, 플립플롭, 멀티플렉서/디멀티플렉서, 인코더 등의 고급 DNA 알고리즘 격자가 모듈형 M입력 N출력 논리 게이트 설계를 통해 구축되어, 주요 디지털 논리 회로를 DNA 기반 프레임워크 내에서 구현할 수 있음을 보여주었다. M > 3 입력 시스템으로의 확장은 DNA 알고리즘 자기조립의 확장성과 디지털 논리 연산 응용 가능성을 추가적으로 탐구하였다.
DNA 내의 생물학적 정보는 아데닌, 사이토신, 구아닌, 티민 네 가지 염기의 특정한 배열을 통해 인코딩되며, 이는 30억 년 이상 신뢰성을 유지해 온 자연적 정보 저장 시스템이다. 탁월한 안정성과 높은 데이터 밀도 덕분에 DNA는 디지털 데이터 저장의 유망한 매체로 주목받고 있다. 이 과정에서 디지털 정보는 DNA 염기서열에 매핑되어 이진 데이터를 분자 수준에서 표현할 수 있다. DNA 데이터 저장 절차는 일반적으로 인코딩, 합성, 저장, 검색, 시퀀싱, 디코딩의 여섯 단계로 구성된다.
본 연구에서는 QR 코드를 DNA 염기서열로 인코딩하고, 이를 다시 QR 코드로 디코딩할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 무작위 정보 검색을 위해 특정 DNA 서열을 설계하고, 전기영동을 이용해 원하는 정보를 포함한 서열만을 선택적으로 추출함으로써 전체 시퀀싱 과정을 생략할 수 있었다. 디코딩 과정에서는 오류 수정이 원본 데이터를 복원하는 데 핵심적 역할을 하므로, 다수결 중첩 방법을 적용하여 정확도를 향상시켰다. 결론적으로, 본 연구는 DNA 데이터 저장 과정의 대부분 단계를 포괄하며, 합성과 시퀀싱 단계를 제외한 모든 주요 과정을 다루고 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

DNA nanotechnology is a rapidly evolving research field that utilizes a bottom-up fabrication approach, assembling nanoscale structures from small DNA components through programmable self-assembly. By exploiting the molecule’s predictable base pairing and highly specific intermolecular interactions, DNA can be engineered into well-defined nanostructures with applications across biological, engineering, and medical domains. Its programmability and structural versatility make DNA an ideal building block for both algorithmic self-assembly and molecular data storage. In algorithmic assembly, DNA’s molecular recognition and computational capabilities enable the autonomous formation of complex, rule-based nanostructures, advancing the development of molecular-scale computing systems and crystal growth mechanisms. Meanwhile, in data storage, DNA offers unparalleled information density, long-term chemical stability, and energy-efficient preservation, allowing vast amounts of data to be stored compactly and durably. Furthermore, its massive parallelism supports simultaneous biochemical operations, bridging information technology and biotechnology within a single molecular platform. Collectively, these attributes position DNA as both a computational material and a universal medium for the integration of nanoscale fabrication, computation, and data archiving.
Specifically, DNA has been utilized to construct diverse biological logic circuits by embedding single- and multi-input logic gates directly into DNA base sequences. In this research, a key design challenge in algorithmic DNA self-assembly—implementing a wide range of logic rules using a minimal number of distinct tile types—has been effectively addressed. The use of 3-input 1-output logic gates successfully demonstrates all fundamental logic operations, including ON, OFF, NOT, COPY, NOR, XOR, NAND, AND, XNOR, and OR. Consequently, composite logic circuits composed of multiple gates have been visualized through AFM imaging of DNA double-crossover (DX) tile lattices. Furthermore, advanced DNA algorithmic lattices, such as flip-flops, multiplexers/demultiplexers, and encoders, were constructed using a modular M-input N-output logic gate design, enabling the realization of major digital logic circuits within DNA frameworks. The extension to M > 3 input systems further explores the scalability and potential applications of DNA algorithmic self-assembly in simulated digital logic computation.
Biological information in DNA is encoded through the specific sequence of four nucleotide bases—adenine (A), cytosine (C), guanine (G), and thymine (T)—a natural information storage system that has remained reliable for over three billion years. Due to its exceptional stability and high data density, DNA has been recognized as a promising medium for storing digital data. In this process, digital information is mapped onto DNA base sequences, enabling binary data to be represented molecularly. The DNA data storage workflow typically comprises six key stages: encoding, synthesis, storage, retrieval, sequencing, and decoding. In this study, we developed computer programs capable of encoding QR codes into DNA sequences and decoding them back into QR codes. For random information retrieval, we designed specific DNA sequences and employed gel electrophoresis to selectively extract those containing the desired information, avoiding the need for complete sequencing. During decoding, error correction plays a crucial role in restoring the original data; therefore, a majority-voting overlapping method was implemented to enhance accuracy. Overall, this research addresses most stages of the DNA data storage process, excluding synthesis and sequencing.

목차 (Table of Contents)

• I Introduction 1
• 1.1 DNA Algorithmic Self-Assembly 2
• 1.2 DNA Data Storage 3
• 1.3 The Motivation and Overview of Thesis 4
• 1.4 Reference 9
• II DNA Algorithmic Self-assembly for Logic Computation and Circuit Construction 13
• 2 Implementation of 1- and 2-input Logic Gates and Composite Circuits via 3-input 1-output DNA Algorithmic Assembly 14
• 2.1 Introduction 14
• 2.2 Experimental Methods 16
• 2.3 Results and Discussion 17
• 2.4 Conclusion 31
• 2.5 Reference 32
• 3 Scalable Assembly of Algorithmic DNA Lattices Using Combined 3-Input Logic Rules 34
• 3.1 Introduction 34
• 3.2 Experimental Methods 39
• 3.3 Results and Discussion 36
• 3.4 Conclusions 51
• 3.5 Reference 52
• 4 Molecular Engineering of Flip-flop Logic Gates using DNA Tile Based Algorithmic Self-assembly 54
• 4.1 Introduction 54
• 4.2 Experimental Methods 56
• 4.3 Results and Discussion 57
• 4.4 Conclusion 74
• 4.5 Reference 74
• 5 Programmable DNA Assembly For Realizing Multiplexer and De-multiplexer Logic Operations 77
• 5.1 Introduction 77
• 5.2 Experimental Methods 79
• 5.3 Results and Discussion 80
• 5.4 Conclusion 96
• 5.5 Reference 97
• 6 Modular Tile-based 4-input 2-output Logic Gates Demonstrated by DNA Algorithmic Self-assembly 99
• 6.1 Introduction 99
• 6.2 Experimental Methods 101
• 6.3 Results and Discussion 102
• 6.4 Conclusion 117
• 6.5 Reference 118
• III DNA-Based Data Storage: Encoding, Retrieval, and Error Correction 120
• 7 Encoding QR Codes in DNA Base Sequences for Data Storage 121
• 7.1 Introduction 121
• 7.2 Experimental Methods 123
• 7.3 Results and Discussion 124
• 7.4 Conclusion 137
• 7.5 Reference 138
• 8 Targeted DNA data retrieval using geometric design and electrophoretic discrimination 140
• 8.1 Introduction 140
• 8.2 Experimental Methods 142
• 8.3 Results and Discussion 147
• 8.4 Conclusion 158
• 8.5 Reference 159
• 9 Majority-voting Overlapping Method for Error Correction in DNA Data Storage 161
• 9.1 Introduction 161
• 9.2 Experimental Methods 164
• 9.3 Results and Discussion 169
• 9.4 Conclusion 189
• 9.5 Reference 190
• IV Conclusions 192
• 국문초록(Korean Abstract) 196