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Lossy Source Coding With DNA Base Composition Constraints
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AI
DOI：10.1109/tcomm.2026.3704248.png)
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摘要
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脱氧核糖核酸（DNA）数据存储因其超高的存储密度和卓越的持久性而被认为是变革性的归档技术。然而，其实际容量受到传统分离式架构的严重限制，该架构将有损信源编码和DNA约束满足作为独立的、顺序执行的阶段。本研究提出了一种统一框架，将有损压缩与DNA碱基组成约束相结合。采用基于原型图的低密度奇偶校验码结构进行高效量化。为实联合优化，设计了一种新颖的多点中心差分方法，用于通过非微分运算逼近梯度。实验结果表明，所提出的系统可直接生成符合生化要求的DNA序列，同时接近率失真界限。这将推动信息理论与依赖物理特性的系统设计的融合。
Keyword:
Lossy source coding
P-LDPC codes
DNA base composition
rate-distortion performance
biological composition constraint
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
Highly biased DNA sequence reconstruction in DNA storage with multi-scale attention mechanism and contrast learning基于多尺度注意力机制和对比学习的DNA存储中高偏置DNA序列重构
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OAAI分享收藏分享收藏分享收藏DNA stability: a central design consideration for DNA data storage systems.png)
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