生物机器分享 http://blog.sciencenet.cn/u/benlion 人类在地球起源,走向生物改造与机器发明,而将进入行星际文明的未来发展。

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太阳能生物电子技术

已有 1363 次阅读 2014-8-4 10:51 |个人分类:2014y|系统分类:科普集锦| 信息, 材料, 能源, 系统生物工程, SBE

创新 - 研究型社会,也就是知识和技术转化到经济发展的模式。

19世纪工业革命,改变了人类几千年的农业文明与经济模式,20世纪的信息技术革命,改变了人类几千年的文化交流与通讯模式。未来,可能发明生物传感器与反应器技术整合的太阳能电磁辐射的能量转换机器,驱动生物工业和微电子工业等迅速发展。

计算机的互联网信息技术,使得人类的文化信息或文库系统连成一体,构成电脑网络存储、运算和通讯的信息系统;但是,电脑不具备自主思维能力,需要人工操作,仍然不具备天然的神经元、神经网络等自组织化能力。

系统生物工程合成生物学开发人工生物系统的工程设计,为未来电脑和人造生物开发提供了新的原理和方法。简单地说,系统生物学和系统生物工程是计算机科学与生物科学、仿生工程与生物工程的学科交叉、方法综合与技术集成的生物系统与人工生物系统研究。

从海克尔的重演论到雅可布的操纵子模型等属于实验生物学,近现代医学从实验医学(生理学-生物化学)、生物技术到系统医学(遗传学-生物技术)的研究,发展了从实验室到临床、从临床到实验室的药物分析、筛选与治疗方案的转化医学模式。

系统生物学方法,从理论的数学、计算机方法转换到实证、实验科学的研究范式,从还原、分析科学的分子生物学转换到系统理论和系统科学的方法,包括,系统科学(非线性系统理论和网络拓扑学)、计算机科学(信息科学、人工智能和认知科学)、实验科学(物理学、化学和生物学等)、纳米科学(纳米化学和纳米生物学等)和工程科学(微电子学和生物医学工程等)等。

组学(omics)分子生物学是实验技术,生物信息软件是计算机模拟(in silico)等,构成理论 - 数学(模型)、计算与网络生物学和技术 - 纳米、化学与合成(工程)生物学等方法。系统生物学(systems biology)与生物系统科学(bio-systems science),2005Maureen A.OMalleyJohn Dupré文章提到“Biological systems biology”和“Systems-oriented biology”,实际是研究对象(如,biosystem modeling)和系统理论两个方面。

20世纪60年代,在伊利诺斯大学提出的仿生学(bionics),现在走向与基因工程、组织工程等结合,2000年国际上形成NBIC技术,即,纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学的整合。诺依曼的计算机模型和人工生命(artificial life)是硅电子计算机和无内在结构的元胞自动机(cellular automaton);然而,90年代我用人工生物系统(artificial bio-system)和自动化细胞(automatic cell - the bio-computer)等术语,包括了人工生命和人造生命2个层面的概念。

系统生物工程,主要包括,生物传感器 细胞计算机、纳米机器和生物反应器 细胞工厂、转基因生物等,包括,基因工程表达外源蛋白质,代谢工程表达次生代谢分子等,广泛应用于生物制药、生物能源和生物炼制等生物合成领域。

传统医药蕴藏着重要的天然药物分子筛选和复合药物机理的药理学资源。化学合成反应是体外化学反应,生物体内代谢反应是蛋白质酶的生物化学催化反应。组学(omics)生物技术的高通量芯片、生物信息的计算生物技术等系统化(systematic)实验研究,生物化学反应流程技术集成的微流控芯片等,采用集成电路模块的图纸设计、制作与测试技术,包括,计算机和微电子技术、纳米和生物技术的原理和方法等。

3D打印是喷涂的叠加设计,3D雕刻的电脑自动控制技术,对传统的灌注、成模等机械和冶炼技术的计算机技术自动化控制,属于计算机、IT(信息技术)和自动化技术的拓展。微纳米加工中雕刻与喷涂的计算机软件设计与自动控制,这是制造纳米机器、微-纳流控芯片的重要技术。

生物传感器与纳米生物技术开发,在生物分子、基因和药理学的检测分析等,包括,天然药物分子代谢、光敏感分子的生物能源技术、有机香料的精细化工和中药有效成分的筛选与分离等,以及疾病发生的复杂机理分析、病理的基因表达检测、药物分子筛选、次生代谢分子的分离和药物复合配方分析等领域,具有重要的应用前景。

科学仪器的工业化制造和实验数据的计算机分析,以及科学研究方法和论文发表的流程规范化等,导致了组织规模化的知识工厂模式。从技术的发明工厂,艺术的创意工场到科学的知识发现、影视制作等,已经发展到工业化的组织与管理,也就是从研究型大学转移到工业模式研究所的科学研究和知识发现的发展。

-(系统生物学史)-



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