iMeta | 天津大学陈为刚组-DNA数据存储的自举式读出

背景：DNA数据存储作为一种新兴技术，因其高存储密度和长期稳定性而受到关注。大片段DNA存储能够实现低成本的细胞内复制，适用于数据分发场景，但其读出过程面临组装复杂度高和测序错误（尤其是插入/删除错误）的挑战。研究目的：本文旨在提出一种基于多重隐藏参考序列的快速自举式可靠读出框架，以降低大片段DNA数据存储的读出复杂度，并适应不同测序平台的错误特性。结论：该框架通过将隐藏参考序列（如水印参考、骨架参考和再生参考）引入读出流程，将传统的从头组装转化为类似重测序的工作，显著减少了所需测序覆盖度。在Illumina测序（错误率约0.2%）下，仅需0.6–2.5倍覆盖度即可实现无错恢复；在纳米孔测序（错误率约5%）下，仅需1.6–4.3倍覆盖度。该方法展示了在多测序平台下高效、可靠读出大片段DNA数据的潜力，为实际应用提供了可行方案。