JP2001515614A

JP2001515614A - 分子コンピュータ

Info

Publication number: JP2001515614A
Application number: JP50957197A
Authority: JP
Inventors: アドルマン，レオナルド，エム．
Original assignee: ユニバーシティオブサザンカリフォルニア
Priority date: 1995-08-21
Filing date: 1996-08-21
Publication date: 2001-09-18
Also published as: AU6780196A; WO1997007440A1

Abstract

(57)【要約】分子コンピュータが計算を実行する。解は、分子によって表される。処理手順を分子に対して実行することによって、その分子が適正な結果を表す確率を高める具合に、当該分子を分離する。

Description

【発明の詳細な説明】分子コンピュータ発明の起源この発明は、助成第ＣＣＲ−９２１４６７１号により全米科学財団の援助によってなされたものである。米国政府がこの発明に一定の権利を有するかもしれない。発明の分野この発明は、計算媒体として化学物質を使用する計算技術に関するものである。さらに、具体的に述べれば、この発明は、ＤＮＡ分子などの分子を用い大規模に並列計算する計算技術に関し、その計算技術は、細胞プロセスまたは実験プロセスなどの手順を使って実行するものである。背景および概要計算（computing）は、何らかの入力情報に基づいて何らかの結果を計算する科学である。コンピュータは、通常、結果を計算するために使用される入力情報に対して処理ステップを実行する。現在のコンピュータは、双安定電子デバイスの状態に基づいて作動する最も初期の構造のＵＮＩＶＡＣ−１が基礎になっている。ＵＮＩＶＡＣ−１は、真空管を使用して製造された。ソリッドステートの物理学によってコンピュータ産業に大変革が起こり、コンピュータは、大きさが小さくなり、電力の散逸が少なくなり、かつ長期間安定になった。これらのデバイスにより、電子計算機は安定して高信頼性で作動するようになった。しかし、コンピュータ産業の黍明以来、計算の基本概念に急進的な躍進がないといわれている。例えば、Adam Osborne著「An Introduction to Microco mputors」１９７６年を参照）。今日のコンピュータは、それら初期のコンピュータを超えて、はるかに進歩している。計算速度は、最も初期のコンピュータ以来、何桁も上がっている。コンピュータのアーキテクチャは、ますます複雑になってきているし、コンピュータは、ますます縮小してきている。双安定デバイスの大きさは、例えば、材料のエッチングを行うのに使用される照射線の波長などからくる物理的な限界がある。さらに、どんな計算を実行するにも、コンピュータの各素子は、状態を変化させ、従って仕事をしなければならない。その仕事は、真空管ほど非能率ではないが、極めて非能率的な具合に行われている。コンピュータプロセスが状態を変化させるごとに、熱としてかなりな量の無駄なエネルギーを散逸しなければならない。電子計算機の動作速度を上げるのには、二つの方法がある。すなわち、より多くのスイッチ素子を設けるか、またはスイッチ素子をより速く駆動するがである。いずれの場合も、単位時間当たり生成される熱の量は、計算能力が増大するにつれて増大する。これらのコンピュータで生成される熱は、累進的に処理しにくくなっていく。多くの人たちが、電工学ベースのコンピュータは、計算能力が物理的大きさと冷却の要求のため制限される限界に直面するであろうと、予測している。計算のための代替技術が提案されてきている。これらの提案の多くは、まさに空想科学小説の域を出ないものである。情報を記憶し処理するのに結晶面を使用するという提案もある。これらのおよびその他の提案は、どれも、計算して結果を得る非電気機械的技術を行う真に実用的な方法を提案していないので、非常に予言的な提案である。この発明の発明者は、ＤＮＡまたは分子の相互作用とコンピュータが作動する仕方との間に、ある種の類似性があることに気付いた。この発明の発明者は、これらのＤＮＡプロセスの多くは、選択的な仕方で実行されていることに気付いた。すなわち、ＤＮＡは、他の組合せを除外してある特定の組み合わさり方で組み合わさる。発明者は、この類似の作用を、実際に計算機能を実行させるために、分子反応を操作するのに使うことができるという、全く非自明の事柄を洞察したのである。発明者は、この技術の強さは、その並列進行性にあることに気付いた。一滴のＤＮＡは、１０¹⁴個を超える分子を含有している。それらの分子の各々は、各特定の状態を表現する性能を持っている。したがって、その一滴は、１０¹⁴を超える状態を現わすことができる。この発明は、これらの手順をどのように使用して多重動作を実行させることができるかについて、説明するものである。各物質、例えば分子は、反応することができる。各種の分子を選択的に反応させるのに適した固有の反応手順が使用される。この選択的な反応は、これらの分子を使用して、大規模に並列進行する仕方で複雑な計算動作を行わせる。この場合、各動作は、ＤＮＡ分子の全てまたは少なくとも大部分について、並列して実行することができる。この発明の第一の実施態様は、ＤＮＡを計算媒体として用いて、数時間で、極めて複雑な問題を実行することができるやり方について、説明するものである。しかしながら、さらに一般的に述べれば、この発明によれば、特定の仕方で反応できるいかなる分子または複合体（すなわち、非共有結合で合わさって維持されている分子の集合体）でも、使用することができる。これらの特徴の全てについて、この明細書全体を通してさらに詳細に述べる。この発明の他の面は、この種のコンピュータの各種の特性を改善する仕方に関する。例えば、発明者は、このようなコンピュータの誤り率が電子計算機のそれより多数桁高いことに気付いた。この発明は、この障害をいかにして克服するかについて説明する。上記のことから明らかなように、この発明は、分子のような物質を用いる異例のやり方で演算動作を実行するコンピュータシステムおよびそのシステムの動作メカニズムを定義することを目的とする。この発明の好ましい一つの計算動作モードは、人体において利用されるＤＮＡプロセスに類似のＤＮＡプロセスを使用する。計算を大規模に並列に行わせることは、分子レベルで動作を行わせることによって可能になる。各ステップは、何百万もの並列動作を起こさせることを可能とする。この明細書は、分子計算のすばらしい潜在的可能性を詳細に示す。しかし、分子コンピュータについて解決すべき問題点は、注意深く選択して定義しなければならない。ＤＮＡコンピュータが実行する各ステップを定義するのに、新しい種類のプログラム言語が必要であろう。電子計算機は、多種の計算動作を実行することができ、かつこれらの計算動作を実行するのに大いに柔軟性がある。電子計算機では、二つの１００桁の整数の掛け算を全く能率的に行うことができる。現在入手できるプロトコルと酵素を使って分子コンピュータで上記の計算を行うことは、負担が大きくかつ非常に非能率的なタスクであろう。このことは、初期の電子計算機に類似しているとも考えられる。すなわち、Ｕｎｉｖａｃ−１上で２＋２の加算を行うことは、一致した結果を得るには正確なプロセス制御が必要であったため、著しく困難であったと考えられる。しかし、今日では、これは自明なタスクである。ある種の本来的に複雑な問題点、例えば有向ハミルトン道（パス）の問題およびここに述べる他の問題などは、大規模な並列サーチによって能率的に解決することができる。これらのサーチは、この明細書で述べるように、分子生物学の特徴をうまく利用して、編成することができる。この発明の技術は、多くのＮＰ完全の問題を解くのに、非常に好適である。このシステムの重要な利点は、この発明の発明者が実際にこの発明を最も完全な形で考え出した後に初めて気付いたのである。このシステムは、極めてエネルギー効率がよい。事実、発明者は、このシステムは、エネルギー効率の限界近くまで到達できると考えている。天然の細胞プロセスは、何十億年もかかって進化してきたのである。この進化の一つの結果が、極めて高いエネルギー効率である。発明者は、それ以上の効率はほとんど不可能であると考えている。というのは、それ以上効率を上げようとすれば、動作が高い信頼性で行われるのを実際に阻害するからである。このシステムは、いかなる電子計算機より何桁も効率が高い。したがって、この発明の他の目的は、極めてエネルギー効率が高いコンピュータを紹介することである。これらの目的の全ては、他の物質と結合できるタイプの複数の物質、例えば分子または複合体を得ることによって達成される。上記物質が分子であると仮定すると、各状態はこれらの各分子に割り当てられる。分子の集合が多数の結果のユニバースを形成することを統計的にほとんど確実にするために、十分な分子を用意する。これらの分子は、所望の結果を示す特定の分子と望ましくない結果を示す分子とを分けるタイプの分子反応などの手順（手続）で、選択的に処理される。これらのプロセスは、種々の作用機能を実行して種々の結果が得られるように、実施される。しかし、重要なことは、これらのプロセスが大規模に並列進行のシステムで実行され、それぞれの可能なプロセスが並列に多数回実行されることである。このコンピュータがＤＮＡプロセスに基づいて運転される（動かされる）場合、これらのＤＮＡプロセスは、分子レベルで自然の営みに類似した動き方をする。図面の簡単な説明この発明の上記のおよび他の面について、添付の図面を参照ながら詳細に述べる。図１は、簡単なハミルトン道の問題を示すグラフ図である。図２は、上記問題の解を求める第一の実施態様において用いられる技術の流れ図である。図３は、ハミルトン道の問題の第二の実施態様を示す。図４は、ハミルトニアンがどのようにしてＤＮＡ配列としてコードされ得るかを示す。図５Ａ〜５Ｃは、異なる状態を示すＤＮＡがどのようにして各特定のやり方で処理されるかを示す。図６は、分子コンピュータの実際の実施態様を示す。図７は、実際の分子コンピュータの動作の流れ図を示す。好ましい実施態様の説明この発明は、結果を得るための計算動作を実行する全く新しいやり方を定義する。これらの動作は、多数の並列的に実行される化学反応を使って実行される。定義以下の定義は、この明細書および請求の範囲の全体を通して適用される。手順とは、化学剤の特性を変えるあるゆるプロセスを意味する。これには、例えば、化学反応、化学プロセス、細胞反応、細胞プロセス、実験的手順、実験的プロセス、実験室手順または実験室プロセスが含まれる。物質とは、いかなる分子または分子の複合体をも意味する。これには、ＤＮＡおよびその他の分子が含まれる。付着剤（sticker）とは、第一の物質に結合されおよび／または第一の物質から除かれることができて、第一の物質が示す情報を修飾（改変）する第二の物質を意味する。第一の物質は、背骨（backbone）ということもできる。問題とは、「正しい解」を求める必要がある質問を意味する。問題には「可能な解」が多数あり、その一部は「正しい解」であり、残りは「誤りの解」である。第一実施態様ハミルトン道の問題この発明の第一の実施態様は、いわゆるハミルトン道（ハミルトンパス）の問題を解くことに向けられたものである。ハミルトン道の問題は、次のようにモデル化することができる。ある固定数の頂点およびそれら頂点間の可能なパスがあると仮定する。その問題に対する正しい解を得るには、一つのの頂点から出発し、他の全ての頂点を一回そして一回だけ通って、最後に終点の頂点に到達するパス（道）を作れるかどうか決定する必要がある。さらに数学的に述べると、指定の点Ｖ_inとＶ_outを有する有向グラフＧが与えられているとする。このグラフＧは、適合性のある一方向の辺ｅ₁、ｅ₂、ｅ₃……の系列（sequence）が存在する場合かつその場合に限り、ハミルトン道を有する。正しい解に向かうパスは、多数の一方向の辺を有し、そしてＶ_inで始まりＶ_outで終わり、他の全ての頂点に正確に一度入らねばならない。ハミルトン道を有する４頂点グラフを、図１を参照して説明する。この４頂点グラフの問題に対する正しい解は、自明である。しかし、頂点の数が増大するにつれて、正しい解を解くことは、累進的にかつ指数関数的に難しくなる。図１は、Ｖ_in＝ＡおよびＶ_out＝Ｄを有するグラフを示す。このグラフには、辺Ａ→Ｂ，Ｂ→Ｃ，Ｃ→Ｄで与えられる図示のハミルトンパスを有する。示されている頂点の数が少ないので、ハミルトンパスがあることが、容易に分かる。読者には、Ｖ_inを頂点Ｂに変更すると、どの辺も点Ａに全く入らないので、ハミルトンパスが存在しないと、容易に解くことができる。ハミルトンパスの問題は、ＮＰ完全であることが知られいる。これは、数学者らが、この問題を解く効率的な方法がなく、そしてその問題は本質的に試行錯誤により解かねばならないと考えていることを意味している。頂点の数が多くなるにつれて、この試行錯誤方は、ますます計算上大規模になっていく。全ての公知のアルゴリズムには、指数関数的に増大する最悪な場合の計算複雑度がある。この発明の発明者が気付いた重要なことは、この問題およびこの種の他の問題は、それぞれが少数の簡単な技術を使用した多数の並列に行う計算を可能とするやり方に付すことができるということである。これらの計算技術の数は、問題のサイズ（大きさ）の関数として、指数関数的ではなくて線形関数的である。パスは、図２に示す流れ図に従って分析される。ステップ２００は、グラフ全体を通して可能な全てのパスを生成する。これは、各頂点を、各ＤＮＡ分子で表されるラベルに割り当てることによって行われる。この実施態様は、好ましい分子としてＤＮＡを用いて実行される。したがって、グラフ中のｉ番目の点は、Ｏｉとして示されるＤＮＡ分子と関連する。この第一ステップによって、その有向グラフ全体を通してあらゆる可能なパスを含むユニバースＵが得られる。そのプロセス以外の残りのプロセスは、誤った解を示す全ての誤ったパスを同定するのに用いられる基準を求めること、および、正しい解を示す正しいパスがある場合、その正しいパスだけが残るまで、それら誤ったパスを捨てることからなっている。ハミルトンパスの問題に対する解は、Ｖ_inで始まりＶ_outで終了しなければならない。したがって、Ｖ_inで始まってＶ_outで終らないパスは、全て、ステップ２０２で誤ったパスとして捨てられ、修正されたユニバースＵ₁が形成される。ハミルトンパスの問題の他の重要な特徴は、パスが各頂点にただ一回だけ入らなければならないということである。したがって、Ｎ個の頂点の場合、そのパスにはＮ個のエレメントしかあってはならない。ステップ２０４で、Ｎ以外の数の頂点を有するすべてのパスが捨てられる。このステップで、さらに別の修正ユニバースＵ₂が形成される。したがって、Ｕ₂には、Ｖ_inで始まってＶ_outで終り、適切な数の頂点に入るパスが含まれている。Ｕ₂の経路がどれも各頂点に入れば、そのパスはハミルトンパスであり、したがって正しい解である。ステップ２０６は、このグラフの各頂点の全部には入らないパスを全て捨てる。その結果は、解Ｓである。Ｓがその中にＤＮＡをもっていれば、そのグラフは、このテストを経て生き延びてきた分子によって表されるハミルトン道を有している。Ｓがその中にＤＮＡを持っていない場合、そのハミルトンパスの問題に対する解は存在しない。上述のように、この実施態様の一つの重要な特徴は、各々がその問題のある部分を表す非常に多数の分子を生成することができることである。このように多数の分子が生成されるので、すべての可能な解が分子で表されることが統計的にほとんど確実になる。全ての可能な解のユニバースは、次いで選択的にさらに処理されて、全ての誤った解を除く。そのプロセスを、ここでより詳細に説明する。この発明によれば、各可能な解が、それぞれＤＮＡの指定の配列に割当てられる。第一に、ＤＮＡ上の短いプライマーとその組合せ特徴である。ＤＮＡは、二本鎖の分子であり、そのＤＮＡの一方のストランドは、ＤＮＡの第二のストランド（すなわち、「相補体」）にアニールされている。ＤＮＡのこれらストランドは、もともと有極性であり、５’末端にリン酸基および３’末端にヒドロキシル基を有している。ＤＮＡ構造体の各ストランドを構成する４種の塩基成分（すなわち、ヌクレオチド）：Ａ、Ｇ、ＴおよびＣがある。各ヌクレオチドは、いわゆるワトソン−クリックの補体を持っており、その補体がＤＮＡの二つのストランドが互いにアニールできるかどうかを決定する。ＤＮＡの一方のストランド中のヌクレオチドＡは、ＤＮＡの第二のストランド中のヌクレオチドＴにのみアニールする。同様に、ヌクレオチドＣは、ヌクレオチドＧにのみアニールする。二本鎖分子の例を、そのリン酸基およびヒドロキシル基とともに以下に示す。５’−Ｐ−ＡＴＡＧＣＧＴ−ＯＨ−３’ ３’−ＯＨ−ＴＡＴＴＣＧＣＡ−Ｐ−５’ 例えば、ＡＴＴＣＧのワトソン−クリックの補体は、ＴＡＡＧＣである。ＤＮＡの化学的組成によって、ＤＮＡの第一のストランドを元の化合物の「補体」であるＤＮＡ分子にアニールさせることができる。ＤＮＡ分子は、通常、その補体を含有する他のＤＮＡ分子にしかアニールしない。この実施態様は、最初に、全ての可能なパスのユニバースを得る。これは、各パスの各部分に対して一意のＤＮＡ分子を得て、これらの部分を結合して、各々なパスを得ることによって行われる。グラフの各頂点は、特定のＤＮＡ配列Ｏに割当てられる。我々は、そのＤＮＡ配列を、前方部分Ｏ_fと後方部分Ｏ_rを含ませて定義する。二つの頂点間の各転移（辺）に対して、我々は、先に割り当てた頂点の部分の特定の組合せを割当てる。すなわち、頂点ＡからＢまでの辺に対して、我々は、配列Ａ_rＢ_fを割り当てる。図１は、四つの頂点Ａ，Ｂ，ＣおよびＤを示す。頂点Ａは、例えば、６量体の５’ＡＧＴＣＡＴ３’に割り当てられる。その６量体は、このＤＮＡ分子をさらにＡ_fとＡ_rに分割し、Ａ_fはＡＧＴでＡ_rはＣＡＴである。同様に、Ｂ、ＣおよびＤにＤＮＡ配列が割り当てられる。すなわち、Ｂに５’ＴＴＧＡＣＧ３’が割り当てられ、ＴＴＧがＢ_fでありＡＣＧがＢ_rである。ここで、ＡからＢまでの辺は、第一頂点の最後の部分（Ａ_r）と第二頂点の最初の部分（Ｂ_f）を含む辺と定義される。したがって、Ａ→Ｂは、Ａ_rＢ_f、すなわち、５’ＣＡＴＴＴＧ３’とコード化される。このことをより完全なやり方で述べるために、グラフ中の各辺Ｉ→Ｊに対して、オリゴヌクレオチドＯ_I _→Jが生成される。そのオリゴがｘ量体の場合、オリゴヌクレオチドＯ_I _→Jは、Ｏ_Iの３’ｘ／２量体とこれに続くＯ_Jの５’ｘ／２量体である。この構造によって、全ての辺の配向が維持される。例えば、Ｏ₂ _→3はＯ₃ _→2 と同じではない。Ｏ_Iのワトソン−クリックの補体である配列は、（Ｏ_I ｎｏｔ）として示す。ここで、我々は、前記アルゴリズムのステップ１を続けて、グラフ全体に亘ってあり得るランダムで許容可能なパスを全て作成しようとしているを思い起こしてみよう。それを実行するため、我々は、頂点間のあり得る許容可能な辺を示すＤＮＡ分子の混合物から出発する。グラフの頂点間の各辺を示すこのような各ＤＮＡ分子は、あらゆる許容可能な転移を示し、したがって、各可能な解を示す。さらに、このような各ＤＮＡ分子の多数のコピーがある。この混合物の中には、それぞれ全部の辺を示すそれぞれのＤＮＡ分子、すなわち、例えば、Ａ→Ｂを示すＤＮＡ分子１、Ｂ→Ｃを示すＤＮＡ分子２、などなど、が含まれている。一旦、これらの部分がすべて結合したならば、次のステップは、適合性のあり得る辺の全てを互いに結合させることである。したがって、また、我々は、原頂点の各々の補体も添加する。例えば、（Ａｎｏｔ）は、Ａ_fをＡ_lに結合させて、Ａ_fで終わる全てのパスをＡ_lで始まる全てのパスに結合させる。上述の我々の実施例に戻ると、Ａは、５’ＡＧＴＣＡＴ３’であり、Ｂは、５ ’ＴＴＧＡＣＧ３’であり、Ｃは、５’ＧＡＴＴＡＣ３’である。（Ｂｎｏｔ）は、３’ＡＡＣＴＧＣ５’である。したがって、（Ｂｎｏｔ）の３’部分は、Ａ→Ｂ辺中のＢ_fを相補する、つまりＡ→Ｂ辺中のＢ_fに結合する。我々は、該溶液に、各辺に対するＤＮＡ分子、すなわち、Ａ→Ｂは５’ＣＡＴＴＴＧ３’（Ａ_lＢ_f）であり、Ｂ→Ｃは５’ＡＣＧＣＡＴ３’（Ｂ_lＣ_f）である、を添加する。また、我々は、すべての（頂点ｎｏｔ）も添加する。（Ｂｎｏｔ）は、３’ＡＡＣＴＧＣ５’に等しい。（Ｂｎｏｔ）分子の３’部分の（Ｂ_f ｎｏｔ）は、Ａ→Ｂ辺中のＢ_fにアニールする。（Ｂｎｏｔ）分子の３’ 部分の（Ｂ_f ｎｏｔ）は、Ｂ→Ｃ辺のＢ_lに結合する。これらの（点ｎｏｔ）は、Ａ→Ｂを示す分子をＢ→Ｃを示す分子に効率的に連結または接続する。それは、これらの辺を結合させて、結局、一層大きい、つまり組み合わせた分子が形成される。この反応が続いて、配列の長い複数のＤＮＡ複合体が形成される。試料中に十分な分子があれば、これらの配列は、点どうしの間に形成されるあらゆる可能なパスを示す。すなわち、その配列全体で全てのランダムな許容可能なパスがステップ２００で形成されている。ＤＮＡリガーゼを用いて、一つのＤＮＡ分子の５’末端と他の一つのＤＮＡ分子の３’末端との間の共有結合を生成させる。リガーゼは、ＤＮＡ中の切断部分を修復して二つのＤＮＡを末端どうし接続できる酵素である。したがって、リガーゼは、Ａ→ＢおよびＢ→Ｃなどを示す分子を末端どうし共有結合させて単一分子を確実に生成させる。同様に、ＤＮＡの他のストランドを形成する「点ｎｏｔ」は、共有結合／化学的に末端どうしリガーゼで接続される。このように、リガーゼは、二つの（各ＤＮＡストランドに対して一つずつ）ＤＮＡの長い連鎖を作製し、これらの連鎖は、望ましくないパスを示す分子を除くのに必要なその後の処理に耐えることができる。ステップ２０２は、Ｖ_inで始まりかつＶ_outで終るものではないあらゆるパスを放棄することを要求する。この実施態様による動きは、増幅技術を用いて、適当な部分に的をしぼる。この実施態様で、我々は、望ましい配列がＡ_lで始まりＤ_fで終ることが分かる。ポリメラーゼ連鎖反応（「ＰＣＲ」）を用い、特定の管（試験管）の中で、分子を選択的に複製させることが好ましい。ここで、我々は、Ａ_lで始まりＤ_fで終る分子だけを選択的に複製したい。これらの特定の分子だけをコピーすると、残りの分子の存在量が効果的に減少する。これは、プライマーを添加することによって行われる。そのプライマーは、所望の末端のうちの一方に相補的である。換言すれば、我々はＡ_lに対応するプライマーと（Ｄ_f ｎｏｔ）に対応するプライマーを添加する。このプライマーの対は、正しい末端を有する分子を例えば１０⁶倍複製する。ステップ２０４では、点の数がｎである場合、正しくｎ個の点に入るものでないパスがすべて捨てられる。この実施態様では、長すぎるかまたは短すぎる配列は捨てられる。この動作は、ゲル電気泳動法を用いて実施される。電気泳動法は、分子をマトリックスを通して移動させるために電子的な分離を利用するプロセスである。電気泳動法は、すべての分子をゲル媒体の一方の末端に置いて、次にこれら分子を電界に暴露させる。短いＤＮＡ分子は、電気泳動場の下ではより迅速に移動し、長いＤＮＡ分子はより遅く移動する。電気泳動法によって、最終的に、ヌクレオチドのバンドからなる生成物が形成され、ゲル中の最終の位置バンドは、配列中のヌクレオチドの数に比例している。この発明による大きさの弁別は、バンドを検査し、短すぎるかまたは長すぎる全てのバンドを切り離して捨てる。必要に応じて、このプロセスは、一つのヌクレオチドしか異なっていない分子を弁別できる高度の分解能で実施できる。ステップ２０４で形成されるＵ₂は、正しい出発部分と終了部分を有し、かつ長さが正しい全ての配列を有している。残っているものには、正しいハミルトンパスと、一つ以上の点を飛ばして、そのため他の点を１回より多く通る誤ったパスが含まれている。したがって、最後のステップ２０６を使って、グラフのそれぞれの点に１回入るパスだけを残す。この発明の好ましい態様は、これを、アフィニティー分離法を実施することによって行う。アフィニティー分離法は、物質を付着させた１μｍのピーズを用いて実施することが好ましい。これらの物質は、ある種の他の特徴づけられた分子に付着させるように処理されている。例えば、その表面にストレプタビジンの結合剤を有する直径１マイクロメートルのアガロースビーズが使用される。ストレプタビジンは、ＤＮＡ分子の末端に結合できるリガンドであるビオチンに対して高い親和力を有している。この実施例では、ビオチンは（Ｂｎｏｔ）に結合され、そのビオチン／（Ｂｎｏｔ）の接合体がアガロースビーズのストレプタビジン結合剤に結合される。これら調製されたビーズは、Ｂ、すなわち（Ｂｎｏｔ）の補体、を含有するＤＮＡ分子を捕獲することができる。ＤＮＡの溶液をビーズ上を通過させ、そのビーズがその表面に（Ｂｎｏｔ）を有していれば、Ｂを含有するＤＮＡ分子が該ビーズ上の（Ｂｎｏｔ）に付着する。結合させた後、Ｂを欠くＤＮＡ分子を含有する過剰溶液を流出させる。中にＢを含有するＤＮＡだけが該ビーズに付着する。次に、そのＢ含有ＤＮＡは、溶液中でビーズを加熱することによって、ビーズ上の（Ｂｎｏｔ）から分離させることができる。そのＢ含有物質を、次に、（Ａｎｏｔ）、（Ｃｎｏｔ）および（Ｄｎｏｔ）を保持している類似のビーズ上を順々に通過させ、過剰分は取り除く。この最後の試験で付着している物質は、その中にＡ、Ｂ、ＣおよびＤを全て含有している。これが最終結果のＳである。上記の技法に類似の技法を用いて、一層大きな点試料を処理することができる。図３は、Ｖ_in＝ＯおよびＶ_out＝６を有するグラフを示す。このグラフは、辺０−１、１−２、２−３、３−４、４−５および５−６で与えられるハミルトンパスを有する。示されている頂点が少ないので、ハミルトンパスの存在が容易に分かるであろう。もし、Ｖ_inを頂点３に変え、Ｖ_outを頂点５に変えると、点０に入る辺が全くなくなるので、ハミルトンパスがなくなることを、読者は容易に理解できるであろう。図２に示す流れ図は、この問題を大規模に解くのに用いられる。ステップ２００は、最初に、特有の配列を有するＤＮＡ分子を各頂点に割当てることによって実行される。ＤＮＡ分子の長さは、グラフがどの程度大きいかに応じて異なる。２０量体の配列のＤＮＡは、４²⁰の可能な組合せをコードするのに十分である。したがって、この実施態様の好ましいモードでは、グラフ中の各点ｉが、ランダムに２０量体の配列と関連づけられる。グラフ中の各頂点ｉおよびグラフ中の各辺ｉ→ｊに対して、それぞれ５０ｐｍｏｌの（Ｏ_i ｎｏｔ）と５０ｐｍｏｌのＯ_i _→jを混合して、単一の連結反応を行う。５’末端リン酸残基を有する各オリゴヌクレオチド（５０ｐｍｏｌ）、５単位のＴ４ＤＮＡリガーゼ（ドイツ所在のBoehringer-Mannheim社）およびリガーゼ緩衝液に、ｄｄＨ₂Ｏを加えて全容量１００μｌにして、室温で４時間インキュベートした。（Ｏ_i ｎｏｔ）のオリゴヌクレオチドは、連結のために、適合性のある辺に関連づけられたオリゴヌクレオチド同士を結合させる副子（splint）として働く。図４は、割当ておよび連結反応を示す。ランダム２０量体のオリゴヌクレオチドが各点に対して生成する。図４は、Ｏ₂ 、Ｏ₃およびＯ₄だけを示す。グラフ中の各辺は、Ｏ_iの３’１０量体とＯ_jの５ ’ １０量体由来のオリゴヌクレオチドＯ_i _→jによって代表される。図４は、辺２−３に対する配列Ｏ_2-3および辺３−４に対する配列Ｏ_3-4を示す。図４は、（Ｏ₃ ｎｏｔ）を除いて、５’から３’の方向に記述された全てのオリゴヌクレオチドを示す。この結果、グラフ全体を通してのランダムパスをコードするＤＮＡ分子が形成される。この連結反応の規模は、検討中のグラフに対して必要な規模をはるかに超えている。グラフ中の各辺に対し、関連するオリゴヌクレオチドの約３×１０¹³個のコピーを、連結反応に加える。したがって、ハミルトンパスをコードする多数のＤＮＡ分子が生成すると考えられる。論理的には、そのような分子一つだけ生成すれば十分出ある。このグラフの場合、アトモル（ａｍｏｌ）未満の量のオリゴヌクレオチドでおそらく十分であろう。代わりに、はるかに大きいグラフが、ピコモル（ｐｍｏｌ）の量を使用して処理できたであろう。ステップ２０２は、プライマーＯ₀および（Ｏ₆ ｎｏｔ）を用いたＰＣＲを利用して増幅することによって実行される。点０で始まり点６で終わる分子だけが増幅される。ＰＣＲによる増幅は、全て、Perkin-Elmer社（米国コネティカット州ノーウォーク所在）の９６００熱サイクラーで実施した。ステップ２での増幅の場合、ＰＣＲ緩衝液中の各プライマー５０ｐｍｏｌずつおよびＴａｑＤＮＡポリメラーゼ（米国ニューヨーク州グランドアイランド所在のGibco-BRL社）５単位を全容量５０μｌにして、９４℃で１５秒および３０℃で６０秒のサイクルで３５回処理した。段階的ＰＣＲ（graduted PCR）の場合、ＰＣＲ緩衝液中の各プライマー５０ｐｍｏｌずつおよびＴａｑＤＮＡポリメラーゼ２．５単位を全容積５０μｌにして、９４℃で２５秒および４０℃で６０秒のサイクルで２５回処理した。ステップ２０４は、７個の頂点を有する二本鎖ＤＮＡに対応する１４０個の塩基対（ｂｐ）のバンドを用い、アガロースゲル上で実行する。正しく７個の点に入るパスに対応するＤＮＡを切り取り、２回蒸留した水ですすぎ、次に数回ゲルで精製して、その純度を高めた。ゲルは、全て、トリス−ホウ酸−ＥＤＴＡ緩衝液中３〜５％のアガロース（来国メイン州ロックランド所在のFMC Bio-Products 社のＮｕＳｉｅｖｅ）であり、臭化エチジウムの染色剤入りであった。ステップ２０６は、最後に、最も新しい試料Ｕ２の、ビオチン− アビジン磁気ビーズ系によるアフィニティ精製が行われる。これは、２ステップのプロセスで行った。ステップＡにおいて、前記磁気ビーズ系を使用して、ステップ３の二本鎖ＤＮＡ産物から一本鎖ＤＮＡが作製される。（Ｏ₆ ｎｏｔ）のオリゴヌクレオチドは、LC Biotin-ON Phosphoramidite（Clontech社）で５’をビオチニル化した。一本鎖ＤＮＡを得るため、ステップ３由来の産物を、プライマーＯ_oおよびビオチニル化した（Ｏ₆ ｎｏｔ）を用いて、ＰＣＲで増幅した。その増幅された生成物のビオチン基が、常に振盪しながら、室温で４５分間、０．５×食塩水クエン酸ナトリウム（ＳＳＣ）１００μｌ中でインキュベートすることによって、その二本鎖ＤＮＡを常磁性粒子（米国ウイスコンシン州マディソン所在のPromega社）上のストレプタビジン基にアニールさせた。これらの粒子を、２００μｌの０．５×ＳＳＣ中で３回洗浄し、次いで１００μｌのｄｄＨ₂ Ｏ中で５分間８０℃で加熱し、その結合された二本鎖ＤＮＡを変性させた。その結果、ステップ３の産物に対応する一本鎖ＤＮＡを含有する水性相が得られた。ステップＢで、磁気ビーズ系を用いて、Ｏ₁を含有するＤＮＡアフィニティ精製を行った。アフィニティ精製を行う場合、１ｎｍｏｌのビオチニル化した（Ｏ₁ ｎｏｔ）を上記のように粒子に対しアニールし、４００μｌの０．５×ＳＳＣ中で３回洗浄した。次に、一本鎖ＤＮＡを、１５０μ１の０．５×ＳＳＣ中で常に攪拌しながら、室温で４５分間、これら粒子とともにインキュベートした。粒子を４００μｌの０．５×ＳＳＣ中で４回洗浄して、未結合の一本鎖ＤＮＡを除き、次に１００μｌのｄｄＨ₂Ｏ中で５分間８０℃で加熱して、（Ｏ₁ ｎｏｔ）に結合した一本鎖ＤＮＡを放出させた。一本鎖ＤＮＡを含有する水性層が得られた。配列Ｏ₁を含有する（したがって、少なくとも１回頂点１に入ったパスをコードする）それらの一本鎖ＤＮＡ分子だけが、結合された（Ｏ₁ ｎｏｔ）にアニールして、保持された。このプロセスを、順次、（Ｏ₂ ｎｏｔ）、（Ｏ₃ ｎｏｔ）、（Ｏ₄ ｎｏｔ）そして（Ｏ₅ ｎｏｔ）を用いて繰り返す。グラフ理論の観点から、連結反応で各オリゴヌクレオチドを同量使用すると、最適ではなく、点０から出発しもしないしかつ点６で終わりもしないパスをコードする多量の分子が生成することになる。進めるべき別のやり方としては、まずグラフ上の流れを計算し、次いでその計算結果を利用して必要なオリゴヌクレオチドの量を決定する。その生成物をＰＣＲで増幅して、ゲル上で泳動させる。図５Ａ〜５Ｃは、これらの手順の結果を示す。図５Ａにおいて、レーン１は、ステップ２００における連結反応の結果を示す。縞模様のしみは、図３のグラフを通るランダムパスをコードする分子が構築されたことを示している。図５のレーン２〜５は、ステップ２０２でのＰＣＲ反応の結果を示す。優性のバンドは、点０から始まり点６で終わるパスをコードする分子が増幅されていることに対応する。図３Ｂは、ステップ２０４で切り取ったバンドから得た一本鎖ＤＮＡ分子に対して実施した「段階的ＰＣＲ」の結果を示す。段階的ＰＣＲによって、上記結果の「プリントアウト（print out）」が形成され、段階的ＰＣＲは、ｉ番目の試験管内で右のプライマーとしてＯ_oを用い、左のプライマーとして（Ｏ_i ｎｏｔ）を用いて、６種の異なるＰＣＲ反応を行うことによって実施される。例えば、ハミルトンパス０→１、１→２、２→３、３→４、４→５、５→６をコードする分子に対して、段階的ＰＣＲを行うと、順次レーンに４０、６０、８０、１００、１２０および１４０ｂｐのバンドが生成される。パス０→ １、１→３、３→４、４→５、５→６をコードする分子に対して、段階的ＰＣＲを行うと、順次レーンに４０、ｘ、６０、８０、１００、および１２０ｂｐのバンドが生成される。記号ｘは、このパスに沿って点２が脱落していることに対応して、レーン２にバンドがないことを示す。パス０→３、３→２、２→３、３→ ４、４→５、５→６をコードする分子は、順次レーンに、ｘ、６０、８０−４０、１００、１２０および１４０ｂｐのバンドとして出現している。８０−４０は、４０ｂｐと８０ｂｐのバンドの両方が、（このパスに沿って点３を２回通過したことに対応して）レーン３に生成にされていることを示す。図５Ｂ中の最も顕著なバンドは、上記の３パスに対して予想されるバンドが重ね書きされたために生じたであろうバンドである。パス０→１、１→３、３→４、４→５、５→６に対応するバンドは、予想されておらず、ステップ３で切り取られたバンドが、１２０ｂｐの分子由来の汚染物を含有していたことを支唆している。しかし、このような低重量の汚染物は、ステップ２０６を通って存続しないので、問題にならない。図５Ｃは、ステップ２０６の最終産物中の分子に応用された段階的ＰＣＲの結果を示す。これらのバンドは、これらの分子がハミルトンパス０→１、１→２、２→３、３→４、４→５、５→６をコードしていることを実証している。図３のグラフおよびステップ２００〜２６０について説明したこの演算（計算）は、約７日間の研究室の作業を必要とした。ステップ２０６の磁気ビーズの分離作業は、最も労働集約的であり、一日中、作業台に着いている必要があった。一般に、上記のアルゴリズムを使う場合、必要な手順の数は、グラフ中の点の数ととも直線的に増大する。大きなグラフに対して必要な労力は、図６を参照して説明する自動化技術を含む代替手順を使用することによって、少なくすることができる。もっと労働集約的でない分子アルゴリズムも使用することができる。必要とされる相異なるオリゴヌクレオチドの数も、辺の数とともに直線的に増大する。必要とされる各オリゴヌクレオチドの数は、かなり微妙なグラフ理論上の問題である。おおよそ、使用される数は、ハミルトンパスがグラフ中に存在している場合、連結ステップ２００中に、ハミルトンパスをコードする分子が高い確率で確実に形成されるのに充分でなければならない。この数は、グラフ中の点の数とともに、指数関数的に増大する筈である。さらに、上記のハミルトンパス問題の検討は、単に例示的なものであり、他の計算問題も類似の方法で解くことができると解すべきである。Ｖ_inと命名された点とＶ_outと命名された点を有するｎ個の点からなるグラフは、どれも多重のハミルトンパスをもっている可能性がある。ステップ２０６は、前記問題に対して、すべてのハミルトンパスを表す分子による解（分子を有する溶液）を残す。ステップ２０６の最後に行われる段階的ＰＣＲによって、ｎ− １本の順次並んだレーンに、これらハミルトンパスの全てに対応するバンドが重なって作られる。指定の点Ｖ_inとＶ_outを有するｎ個の点からなるグラフ上には、多重のハミルトンパスがあり得る。あるハミルトンパスについての明白な説明が望ましいのであれば、その説明はアルゴリズムを以下のように延ばすことによって達成できる。ステップ２０６の最後に、＜Ｇ、Ｖ_in、Ｖ_out＞に対するすべてのハミルトンパスをコードする分子を含有する、化学的意味での溶液（解）が存在する。ステップ２０６の最後で実施される段階的ＰＣＲによって、ｎ−１の順次のレーンに、これらハミルトンパスの全てに対応するバンドが重なって生成される。あるレーンｉに対し、最小重量（４０ｂｐ）のバンドが出現する。これは、あるハミルトンパスがＶ_inから始まって点ｉへ直接進むことを示している。プライマーＯ₁と（Ｏ_n ｎｏｔ）を有するその溶液をＰＣＲで増幅し、ゲル中を泳動させ、次いで２０×（ｎ−１）ｂｐのバンドを切り取ることによって、そのようなハミルトンパスをコードする分子だけを確実に保持することができる。ここに、＜Ｇ’、ｉ_in、Ｖ_out＞、この場合Ｇ ’は頂点Ｖ_inが除去されたグラフである、に対する全てのハミルトンパスをコードする分子を含有する溶液（解）が得られる。ここに、この手順を繰り返す。この分子コンピュータでは、多くのエラー（誤り）が生じ得る。例えば、ステップ２００において、非適合性の辺オリゴヌクレオチドの連結が時折起こり、グラフ中に実際は起こらない「擬道（pseudopath）」をコードする分子を生成することになる。このような分子は、ステップ２００中で増幅され、かつステップ２０４を通って存続するが、ステップ２０６での分離工程を生き延びることはないようである。しかし、発明者は、このコンピュータの能力が、その解に誤りの確立がいくらかあっても、正しい確率の高い解を同定できることにあることを認識したのである。この実施態様のための一つの簡単な誤り訂正技術としては、在来の電子計算機を使って、推定ハミルトンパスがいずれかの計算の最後にグラフ中に実際に出現することを確認するやり方がある。誤り発生のある他のあり得る原因は、分離ステップ中に見られ、すなわち、ハミルトンパスをコードする分子が十分に結合できずに失われるかもしれないことである。非ハミルトンパスをコードする分子が非特異的に結合して保持されることがある。後者の問題は、より厳重にまたは練返して行う分離手順により軽減することができる。前者の問題は、ハミルトンパスを増幅するよう設計されたプライマー（上記の例では、プライマーＯ_oと（Ｏ₆ ｎｏｔ））を用いてＰＣＲを定期的に適用することによって解決できる。これらの技法を釣合いを保って使用すれば、充分に上記のような誤りを制御することができる。グラフをコードするのにランダム２０量体のオリゴヌクレオチドを選択することは、以下の理由に基づいている。第一に、４²⁰個の２０量体のオリゴヌクレオチドが存在しているので、ランダムに選択すれば、異なる点に関連づけられたオリゴヌクレオチドが、連結ステップ２００中に「意図しない」結合をもたらすかもしれない長い普通のサブシーケンス（subsequence）を共有することがないようになる。第二に、潜在的に有害な（まれであると推定されるが）特徴、例えば激しいヘアピンループは起こりそうにないと考えられる。最後に、２０量体を選択したことにより、「スプリント」と「辺」のオリゴヌクレオチド間の結合が、１０個のヌクレオチド対を関与させることになって、その結果、室温で安定となろうことが保証される。また、このモデルは、「充足可能性（satisfiability）」を解決するのにも利用できる。充足可能性は、ブール要素の式が与えられる場合の問題である。例えば、下記形式の式である。 φ＝（ＡｏｒＢ）ａｎｄ（ＣｏｒＤｏｒｎｏｔＡ）．．．この充足可能性の問題は、４個の変数Ａ〜Ｄと４個の結合子（ａｎｄとｏｒ）を有している。充足可能性の問題は、例えばφが真になる真理割当て（truth-assignment）という可能な解があるかどうかを決定することからなる問題である。この小さな集合を使う場合でも、２⁴＝１６個の真理割当でがある。これらの各々が、真か偽であるφを与え、そして少なくとも一つの真理割当てが真であるφを与える場合およびその場合に限り、φは充足可能であるという。変数が４個の場合、この問題は、それぞれのあらゆる可能な真理割当てを図解することによって容易に解くことができる。もし、７０個の変数があると、それは２⁷⁰個の割当てを生じることになる。上記のように、１個のＤＮＡ分子の配列をそれぞれ一つの真理割当てを表すのに用いる。ビット数１が真であることを表すのに分子Ｔ₁を用い、ビット数１が偽であることを表すのにＦ₁を用い、ビット数２が真であることをあらわすのにＴ₂を用いる、などである。これらの分子を組み合わせることにより、真と偽の配列２⁷⁰個の可能なすべての組合せ、すなわち真理割当て、をコードする分子群が得られる。したがって、我々は、この場合、７００量体を使用することになろう。この好ましい７００量体は、例えば、０５’Ｔ₁Ｆ₂．．．０３’、ここでＴ₁ Ｆ₂．．．は７００量体である、の形式のものである。７００量体の総量は、約０．９３ポンドのＤＮＡを必要とし、この量は人体のＤＮＡの量にほぼ等しい。このように多くの可能性があるので、我々は、可能な各解をコードするＤＮＡ分子の１個ずつがそのユニバース内に含まれていると見なすことができる。このユニバースは、上記のように適当に試験されて、予め決められた基準に一致する、すなわち元の式を満たす、真理割当てをコードする解だけを残す。速度とエネルギー効率この発明の重要な特徴は、大規模に並列にかつ信じがたいほどのエネルギー効率で作動（稼動）できることである。細胞の進化は、細胞内のエネルギー効率プロセスを最適化してきているのである。典型的なデスクトップコンピュータは、１秒当たり約１０⁶の演算を実行できる。現在利用可能な最も速いスーパーコンピュータは、１秒当たり約１０¹²の演算を実行できる。二つのＤＮＡ分子の連結（ligation）（連鎖（concatenation ））を単一動作（＝単一演算）と呼称する。ハミルトン道の問題のステップ２００中の約４×１０¹⁴個の辺のオリゴヌクレオチドの約半分が連結されると仮定すると、ステップ２００は、約１０¹⁴の演算を実行する。このステツプは、相当にスケールアップされ得る。ピコモルの量でなくマイクロモルの量を用いることにより、１０²⁰以上の演算を容易に実施できる。この規模で、連結ステップ中の１秒当たりの演算数は、現在のスーパーコンピュータの場合より３桁より多い量で高まるであろう。この莫大な数の演算は、信じがたいほどのエネルギー効率で行われる。アデノシン三リン酸の単一分子を加水分解してアデノシン三リン酸とピロリン酸を生成させると、１連結動作についてギブスの自由エネルギー（△Ｇ＝ −８ｋｃａｌｍｏｌ^-1）を提供する。したがって、原理的には、約２×１０¹⁹ 個のそのような動作（＝演算）に対して１ジュールで充分である。このことは、熱力学の第二法則が３００Ｋ（ケルビン）において１ジュール当たり３×１０¹⁹の（不可逆）動作という理論的な最大値を呈示していることから見て、驚くべきエネルギー効率である。既存のスーパーコンピュータは、エネルギー効率がはるかに小さく、１ジュール当たりせいぜい１０⁹の演算を実行するに過ぎない。分子計算の他の部分、例えばオリゴヌクレオチドの合成やＰＣＲなどで消費されるエネルギーも、現在のスーパーコンピュータが消費するエネルギーと比べて当然に少ない。最後に、ＤＮＡ分子の中に情報を記憶すると、１ｎｍ³当たり約１ビットの情報密度で行うことできる。これは、１０¹²ｎｍ³当たり約１ビットの密度で情報を記憶するビデオテープなどの既存の記憶媒体を超える劇的な改良を呈する。第二実施態様第一のサブセットここに記載の自動化の目的を達成するため、一つの試験管を、一組のＤＮＡ分子と、またはより形式的にはアルファベットＡ、Ｃ、Ｇ、Ｔについての有限のストリングの一つの多重組と、定義すると便利である。もちろん、実際の系では、分離の時間と正確さが、考慮されている試験管と記号により左右されるであろう。しかし、便宜のため、均一な時間と正確さが与えられるものと仮定する。以下の作用は、いずれも試験管内で実施できる。１．分離。試験管Ｔと｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ｝についてのストリングＳが与えられる場合。なお、Ｓは、Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔの記述上のストリングであって、必ずしも実際の分子ではない。その分離作用は、二つの試験管：＋（Ｔ、Ｓ）と−（Ｔ、Ｓ）を作製するのに使用され、ここに、＋（Ｔ、Ｓ）は、連続サブシーケンスＳが入っているＴ中の全ＤＮＡ分子であり、 −（Ｔ、Ｓ）は、連続サブシーケンスＳが入っていないＴ中の全ＤＮＡ分子である。第一実施態様中のステップ２０２は、どの分子が特定の開始配列と終止配列を有しているか決定する必要があるので、分離ステップであると考えることができる。２．併合。ｎ個の試験管Ｔ₁、Ｔ₂、…、Ｔｎが与えられ、Ｔ₁〜Ｔｎの併合集合：Ｕ（Ｔ₁，Ｔ₂，．．．，Ｔｎ）を生成すること。ここに、Ｕ（Ｔ，Ｔ₂，．．．，Ｔｎ）＝Ｔ₁∪Ｔ₂．．．∪Ｔｎである。３．検出。試験管Ｔが与えられ、ＴにいずれかのＤＮＡが入っているとき「ｙｅｓ」といい、そうでないとき「ｎｏ」ということ。４．増幅。試験管Ｔが与えられ、Ｔ＝Ｔ’（Ｔ）＝Ｔ”（Ｔ）であるような二つの試験管Ｔ’（Ｔ）とＴ”（Ｔ）を生成すること。この第二の実施態様は、より構築化されたプログラムの言語が使用される。試験管は、入力として受け入れられる。出力は、ｙｅｓ、ｎｏまたは一つの新しい試験管もしくは一組の試験管として戻される。以下のプログラムは、試験管を入力し、そして試験管が全体的にＡで構成されている配列を含んでいる場合およびその場合に限り、「ｙｅｓ」を戻すことを示している。このプログラムは、４個の要素のアルファベット：Ａ、Ｇ、ＴおよびＣを想定している。Ｉｎｐｕｔ（Ｔ）Ｔ１＝−（Ｔ，Ｃ）Ｔ２＝−（Ｔ１，Ｇ）Ｔ３＝−（Ｔ２，Ｔ）Ｄｅｔｅｃｔ（Ｔ）最後のステップを変更して、ＯＵＴＰＵＴ（Ｔ３）にして、上記に替えて、Ａの要素だけを有する試験管を戻すようにすることもできる。第二のサブセット第二の実施態様のこの第二サブセット（部分集合＝小組）は、制限モデルを使うことが好ましく、このモデルは、より効果的に実行できる各種の特徴を有する。この発明者は、第一の実施態様で使用した増幅動作（オペレーション）は、実際に実施することが困難な方のオペレーションの一つであることに気付いた。増幅は、複雑でまれなプロセスである。現在、増幅は、特定の生物学的分子、例えばＤＮＡとＲＮＡ、および特定の生物体に適用されることが最も多い。増幅を行うには、共有結合の構築と処理が必要である。この第二の実施態様の一つの目的は、増幅の使用を回避するかまたは制限して、前記アルファベットのサイズを増大させることである。増幅を回避した場合の一つの利点は、ＤＮＡ以外の物質を使用することができることである。したがって、我々は、第二実施態様のこの制限モデルに用いるアルファベットを、必ずしもＡ、Ｇ、Ｔ、ＣではないΣと定義する。ＤＮＡは、特定の記号の発生を監視することを許容する自然構造を有しているが、配列のことについて言及すれば、このことは他の種類の物質については当てはまらない。例えば、他の種類の物質内に記号をコードする基は、標準の潜在的に非線形の分子骨格のどこにでも簡単に位置させることができる。したがって、「試験管」の要素は、ＤＮＡ配列に限定されない。さらに一般的に述べると、これらの要素は、集合体（aggregates）と呼称してもよい。これらの集合体は、一般に、Σのサブセットである。分離は、記号だけを参照して行うことができる。試験管は、アルファベットΣに関する複数組の集合体である。試験管が与えられると、以下のオペレーションを実施することができる。１．分離。試験管Ｔと記号ｓεΣが与えられ、二つの試験管＋（Ｔ、Ｓ）と− （Ｔ、Ｓ）を作りだす。なお、＋（Ｔ、Ｓ）は、記号ｓを含有するＴの集合体の全てであり、かつ−（Ｔ、Ｓ）は、記号Ｓを含有していないＴの集合体の全てである。２．併合。ｎ個の試験管Ｔ₁、Ｔ₂．．．、Ｔｎが与えられ、むすびの集合：∪ （Ｔ₁，Ｔ₂，．．．，Ｔ_n）を構成する。ここで、∪（Ｔ₁，Ｔ₂，．．．，Ｔ_n）＝Ｔ₁∪ Ｔ₂∪．．．Ｔ_nである。３．検出。試験管Ｔが与えられ、Ｔに少なくとも一つの集合体が入っているとき「ｙｅｓ」といい、そして入ってないとき「ｎｏ」という。このより制限されたモデルは、上記に述べたのと類似の方法で問題を解くのに使用できる。この第二の実施態様は、このモデルが公知の「３色着色可能性」の問題（3 colorability problem）を解くのにどのように使用できるかを説明するものである。３色着色可能性の問題は、無向グラフＧ＝＜Ｖ，Ｅ＞について、グラフ中の各点を、着色した後、一つの辺によって接続されたどの二つの点も同じ色でないような具合に、赤、緑または青に着色できるかどうかを決定することを求めるものである。上記のように、この問題は、第一に、分子オペレーションにおける選択性によりこの問題が解けるようにする要領で呈示されなければならない。辺ｅ₁，ｅ₂，．．，ｅ_nを有するｎ個の点のグラフＧが与えられ、Σ＝｛ｒ₁，ｂ₁，ｇ₁，ｒ₂,ｂ₂，ｇ₂,．．．，ｒ_n,ｂ_n，ｇ_n｝とし、以下の制限されたプログラムが入力された場合について検討する。 ∨_="OR". プログラムは、次のように書くことができる。ここで、ｅ_k＝＜ｉ，ｊ＞ここで、ｉとｊは、隣接する辺である。入力試験管Ｔの要素は、Ｇの点に色を割り当てることができるやり方のユニーバースと１対１の対応をしている。上記プログラムのステップ（２）は、ｃ_i＝ｃ_jである、すなわち同じ色を点ｉとｊに割当てた全集合体αが除かれた新しいの試験管を創製する。５ｋの分離、２ｋの併合および１の検出を行った後、このプログラムは、Ｇが３色で着色可能であれば「ｙｅｓ」を出力し、そうでなければ「ｎｏ」を出力する。その結果、この制限されたプログラムは、辺の数に基づいた線形関数的時間でグラフＧに対する３色着色性問題に回答する。電子計算機は、これと対照的に、この機能を実行するには指数関数的な時間を必要する。このことは、並列性の価値を示しており、このステップは、同時に３ⁿもの多数の入力で作動する。第三のサブセットこの技術は、命題式（必ずしも、論理積標準形（conjunctive normal form）ではない）が与えられ、それが充足可能であるかどうかを決定する、周知の（ＮＰ完全）の「充足可能性の問題」を効率的に解くのに使用できる。ｎ個の変数とｍ個の２進結合子（ａｎｄもしくはｏｒ）と任意の数のｎｏｔ、ｍ＋１個の分離とｍ個の併合における命題式を使用して二つの試験管を作ることができるばあいは、第一の試験管には充足する真理割当てをコードする分子が入っており、第二の試験管には充足しない真理割当てをコードする分子が入っている。第一試験管に対する単一の最終検出によって、この問題が充足可能か否かが決定される。併合は、複数の入力試験管の内容物を単一の試験管中に注入することによって実施することができる。これは、分割よりはるかに速くかつ誤りが少ない傾向がある。これらの制限されたコンピュータが取り組む多くの問題に対して、検出はまれにしか行われない。増幅の命令は制限モデルには使用されないので、上記のような計算に生物分子を用いる必要はもはやない。生物分子を用いることは、いくつかの利点を有する。第一に、これらの分子は、ＤＮＡコンピュータに用いられている分子よりはるかに小さくできる可能性を有する。ＤＮＡコンピュータでは、各記号は分子量が約３０００ダルトンの１０量体と関連づけられている。非生物分子コンピュータの場合、各記号は、はるかに小さい分子と関連づけることが期待できる。質量は、利用できる並列性の大きさにほぼ反比例するので、このような小分子によって、ＤＮＡコンピュータよりはるかに大きな並列性を有する制限分子コンピュータを得ることができる。極端に安定な有機分子を構築することができる。このことによって、「触媒」分子コンピュータがもたらされる。併合と分離は、共有結合の作製または切断を必要としない。検出も、分子の構築または破壊なしで実施できる。したがって、計算が一旦完了すると、全ての得られた試験管は、単一の試験管中に併合しさえすればよく、新しい入力用の試験管を再生することができる。その結果、その分子コンピュータは、実際の意味で、計算を触媒する。このことは、実用上の問題として重要である。例えば、充足可能性に対する分子コンピュータは、全ての可能な真理割当てをコードする分子からなる入力試験管Ｔを、一回だけ生成すればよい。式φが与えられた場合、Ｔは、式φが充足可能であるかどうかを決定するのに使用される。その計算が完了したならば、試験管Ｔは再生されて、次の式が処理される。第三に、任意の分子を選択する自由度が与えらた場合、誤り率の小さいシステムが可能になる特性を有する一組の無機化合物を選択することも可能になる。一実施態様は、次のように実施される。各記号を小さな官能基（例えば、メチル、アミノ）に関連づける。適当な官能基をフラーレンの骨格に結合させることによって、集合体を形成させる。分離の目的のために、組み込まれた各官能基に特異的に結合する酵素を開発するため「コンビナトリアル」ケミストリー（’co mbinatorial’chemistry）または有理設計（rational design)を使用する。このようなシステムは、ＤＮＡコンピュータに使用される質量の約１／５０の集合体をエンコードすることになろう。したがって、このようなシステムは、単位のサイズ当たり約５０倍の並列性を提供する。さらに、フラーレン類は、極めて安定である。第三の実施態様上記第一および第二の実施態様で挙げた分子演算の制限されたモデルは、分子自体が計算の課程において変わらないという意味で、メモリなしである。計算の状態は、主として分子の収集によって表され、すなわち、どの分子がどの試験管に入っているかで表される。この実施態様は、メモリを有する分子計算機を使うシステムに関する。この実施態様では、解における分子を変えることができる。この変更によって、その分子は、記憶された情報を表す。このモデルは、非制限モデルと同じ能力を持っているのみならず、中間の演算の結果を記憶することができ、すなわち異なる試験の結果を記憶できる。このモデルは、コンピュータのメモリとして使用される。第一のサブセット試験管は、アルファベットΣ＝｛ａ₁，ａ₂，．．．ａ_n，ｂ₁，ｂ₂ ，．．．，ｂ_n｝に関する集合体の複数組である。以下の機能を定義する。１．分離。試験管Ｔと記号ｓεΣが与えられ、二つの試験管＋（Ｔ、Ｓ）と− （Ｔ、Ｓ）を作りだす。なお、＋（Ｔ、Ｓ）は、記号ｓを含有するＴの集合体の全てであり、かつ−（Ｔ、Ｓ）は、記号ｓを含有していないＴの集合体の全てである。２．併合。ｎ個の試験管Ｔ₁、Ｔ₂が与えられ、むすびの集合：∪（Ｔ₁，Ｔ₂）を構成する。ここで、∪（Ｔ₁，Ｔ₂）＝Ｔ₁∪Ｔ₂である。３．検出。試験管Ｔが与えられ、Ｔに少なくとも一つの集合体が入っているとき「ｙｅｓ」といい、そして入ってないとき「ｎｏ」という。４．フリップ（flip）。（ａ）試験管Ｔと記号ａ_i∈Σが与えられ、新しい試験管Ｔ^ai＝｛α^a _i｜α∈ Ｔ｝を生成する。なお、全てのα⊂Σに対し、ａ −｛ａ_i｝）∪｛ｂ_i｝である。（ｂ）試験管Ｔと記号ｂ_i∈Σが与えられ、新しい試験管Ｔ^b _i＝｛α^b _i｜α∈ Ｔ｝を生成する。なお、全てのα⊂Σに対し、ｂ −｛ｂ_i｝）∪｛ａ_i｝である。したがって、上記のフリップ動作は、ａ_i（ｂ_i）が入っている全ての集合体において、ａ_iからｂ_iへ（ａ_iからｂ_iへ）切り換える。したがって、各ロケーションｌは、メモリ要素のように作用する。Ｔの中の各集合体は、ｎ個のロケーションを有するメモリであり、そのｉ番目のロケーションは、ｌ_i＝ａ_iのとき１を有し、ｌ_i＝ｂ_iのとき０を有している。これによって、そのプロセスがどこにあったかに依存する、追加のオペレーションおよび追加の命令を実行させることができる。試験管Ｔ中の全ての集合体に対し、ロケーション３が１を有し、かつロケーション５が０を有する場合、ロケーション５１を１に設定する、という手順を考察する。以下の分子プログラムを用いて、例えば、以下を実施できる。すなわち：無機の具体化（incarnation）も可能である。上記のように、各ａ_iをある種の小さな官能基と関連づけて、ａ_iに結合する分子を非共有結合させることによってｂ_iをａ_iから得る。第二のサブセットある種のプロセスは、履歴を分子に記録させる必要がある。一例の問題 − 一連の副問題（サブプロブレム）を解くことによって解くことができる問題を想定する − は、各々独特の解をもっている。分子が副問題を満たすかどうかを確かめるために、分子を試験する。試験された分子にマークを付ける。したがって、マーキングの存在を試験することによって試験された分子を確認できる。上記のオペレーションは、本質的に、作動中の分子に履歴を記録する。この実施態様は、分子付着剤（molecular sticker）を用いてこの履歴を記録する技術を提案するものである。各付着剤の位置に付着剤が存在していることは、物質が特定の演算を通過してきたのかまたはその演算を通過してこなかったのかを示す。しかし、さらに一般的に述べると、付着剤の存在の有無は、計算について何かを確認するのに利用される。付着剤ｓ₁，ｓ₂．．．ｓ₁₀の限られたユニバースを想定する。各付着剤は、ＤＮＡの配列として例示することができる。各付着剤は、もちろん、固有の補体、すなわち（ｓ₁ ｎｏｔ）、（ｓ₂ ｎｏｔ）．．．（ｓ₁₀ ｎｏｔ）をもっている。これらの補体をロケーション（location）と呼ぶ。付着剤評価分子（sticker evaluating molecular）は、ロケーションの複合体を含有している。これらのロケーションは、各々付着剤によって相補されているか、または相補されていない。付着剤が存在していることは、その分子が特定の副問題について試験されたことがあることを示している。この発明のこの態様によれば、複数の付着剤ロケーションを、分子の末端に配置する。付着剤ロケーションが付着剤で相補されていれば、そのロケーションに関連づけられた状態は、「１」と評価される。付着剤ロケーションが付着剤で相補されていない場合は、「０」と評価される。上記説明は、付着剤の一用途について述べできたが、これらのメモリの位置は、分子についての多くの追加事項を確認するのに使用できると解すべきである。例えば、付着剤Ｓ₅をその適当なロケーションに結合させることによって、オペレーションにマークを付けることができる。その後、全分子をビーズに結合されたＳ₅を横切って通過させる。Ｓ₅でマークされていない分子だけが付着する。付着剤評価分子は、ウイルス、例えばＭ１３ウイルスのゲノムでもよい。その分子は、あるいは非ＤＮＡ、例えばフラーレン類でもよい。付着剤は、後で検出できる予想可能な手法で、付着剤評価分子と反応する如何なる物質でもよい。その検出は、例えば分離を利用する。その分離は、付着剤が存在するかどうかに基づいて行われる。付着剤ｓに対するロケーション１の付着剤評価分子が入っている試験管を、Ｓが中に入っているかどうかに基づいて分離する。この分離によって、２種類の異なる試験管、すなわちＳが結合した約２⁶⁹個の配列およびＳが結合していない別の２⁶⁹個の配列がそれぞれ入っている試験管が得られる。得られたこれら二つの試験管は、それぞれ異なる特性をもっている。汎用分子コンピュータは、上記メモリモデルを実現するのにも使用できる。各「ロケーション」ｉに対し、ａ_iはオリゴヌクレオチドＯ_iに関連し、そしてｂ_i はＯ_iのメチル化形に関連している。酵素を用いてメチル化および脱メチル化を行う。例えば、Ｏ_i＝５’．．．ＧＡＡＴＴＣ．．．３’の場合、ＥｃｏＲＩメチラーゼは、メチル基の転移（Ｓ−アデノシルメチルニンから）を触媒して５ ’．．．ＧＡ^mＡＴＴＣ．．．３’を生成する。ＥｃｏＲＩメチラーゼは、サブシーケンスＧＡＡＴＴＣなしのオリゴをメチル化しない。他の方法を用いて脱メチル化して、付着剤を除くことができる。第三のサブセット第三のサブセットは、再生可能でかつ再使用可能なワークスベースを提供するものである。この実施態様は、２種類の付着剤、すなわち弱く結合される付着剤と強く結合される付着剤を使用する。弱く結合される付着剤は、強く結合される付着剤に対して何も影響を与えることなく除去することができる。この特徴によって、上記のどれかの方法を用いて、複数の強力なビットが提供される。付着剤評価分子のワークスベースＷは、弱い付着剤のビットで形成される。これらの弱いビットは、加熱することによってそれらの結合から分離させることができる。この発明のこの技法によって、強いビットを用いて、情報を記憶させるかまたは先の実施態様に記載されているようにオペレーションを通して各種のパスにマークを付ける。これらの弱く結合される付着剤は、作業用メモリとして使用される。この作業メモリの内容は、その物質の溶液を加熱することによってクリアすることができる。前記ワークスベースは、付着剤評価分子から、これらの弱い付着剤を分離されるために充分加熱するが、強い付着剤を解離させない程度にする。第四のサブセット別のメモリモデルによって、各種の特定の要素の分離を容易に行えるようになる。このメモリモデルは、例えば長さが１０，０００の配列Ｍを使用する。Ｍに対する活性配列は、Ｍの多数のコピーが必要なほどには重要でない。この実施態様は、ファージ、例えば細菌ウイルス、のゲノムの使用を提案している。ファージを「供給して」Ｍのコピーを作ることができる。Ｍのこれらのコピーは、全て同一である。Ｍは、我々が、Ｂ１、Ｂ２．．．Ｂ２００と呼ぶ複数のサブパートを含有している。このことは、この実施態様のメモリが２００個のロケーションをもっていることを意味する。すなわち、そのメモリは、２００ビットのメモリである。サブパートの各々は、長さ５０のブロックである。各ブロックは、メモリ中のロケーションに対応する。各ブロックは、三つの部分のＺ、ＣおよびＯに分けられる。ＺとＯは１０量体であり、一方Ｃは３０量体である。概念として、Ｚ部分は０を表し、Ｏは１を意味し、そしてＣは共通（common）を表す。メモリ中のロケーションは、次のように記入される。この実施態様では、オリゴである付着剤を使用する。上記の各ブロックＢ_iは、二種の異なる付着剤オリゴをもっている。その付着剤オリゴ（Ｚ_iＣ_i ｎｏｔ）は、そのブロックが０を示す（すなわちＺが相補されている）指標を呈している。付着剤（Ｚ_iＣ_i ｎｏｔ）は、そのブロックが１を表すことを示している。２００個のロケーションを有する上記例の場合、我々は、２００個のブロック各々に対し２個ずつの合計４００個の付着剤オリゴを作る必要がある。しかし、付着剤のオリゴは短いので、容易に大量に合成することができる。ロケーションｉは、付着剤（Ｚ_iＣ_i ｎｏｔ）をＭに対しアニールすることによって、０に設定することができる。ロケーションｉは、付着剤（Ｃ_iＯ_i ｎｏｔ）をＭにアニールすることによって、１に設定することができる。（Ｚ_iＣ_i ｎｏｔ）および（Ｃ_iＯ_i ｎｏｔ）は、ロケーションＣ_iに対して競合する。したがって、一方もしくは他方がロケーションｉに結合するが、両者が結合することはない。一方のロケーションが結合すると、他方のロケーションは結合できない。このシステムの利点は、異なってコードされた要素を分離できる便利さである。０に設定されたロケーション５を有するストリングを検討する。このストリングは、ロケーションＢ５が付着剤（Ｚ₅Ｃ₅ ｎｏｔ）にアニールされる。Ｂ５の４０個の塩基対は、対になっているＺ₅とＣ₅を含有している。１０個の塩基のＯ₅は、対になっていない。したがって、０に設定されたＢ５を有するストリングは、ビーズに結合した（Ｏ₅ ｎｏｔ）にアニールする。これとは対照的に、１に設定されたロケーションＢ₅を有する他のストリングは、ロケーションＢ₅が（Ｃ₅Ｏ₅ ｎｏｔ）にアニールされる。したがって、Ｏ₅は露出されていない。これらのストリングは、ビーズに結合した（Ｏ₅ ｎｏｔ）にアニールしない。分子は、このように、ビーズに結合した（Ｏ₅ ｎｏｔ）上を通過させることができる。０に設定されたロケーション５を有する分子だけが、ビーズに捕獲される。捕獲されたストリングは、０に設定されたロケーション５を有するストリングを含んでいる。これらストリングは、溶離させることによって放出させることができる。これは溶離温度まで加熱することによって行うことが好ましい。この温度によって、Ｏ₅とビーズ結合した（Ｏ₅ ｎｏｔ）との間を結ぶ１０個の塩基対結合を分解する。この溶離温度は、Ｂ₅と（Ｚ₅Ｃ₅ ｎｏｔ）の間の４０個の塩基対結合またはその分子上の他の場所の他の付着剤を分解するのに充分なほど高くはない。このシステムの一つの利点は、１、０をそして１でも０でもない分子をも、明確に決定できることである。また、容易に溶離することができる比較的弱い結合（僅か１０個の塩基対の結合）を許容することである。第五のサブセット − ＸＹＺの付着剤オリゴ。このシステムの第五のサブセットは、上記第四サブセットのサブセットである。このサブセットにおいて、我々はブロックＢの部分を、Ｘ、ＹおよびＺで標識化する。ここで、ＸとＺは２０量体で、Ｙは１０量体である。したがって、使用される付着剤オリゴは、長さ５０のオリゴである。各ブロックＢ_iは、Ｘ_iＹ_iＺ_iからなっている。我々は、付着剤オリゴ（Ｘ_iＹ_i Ｚ_i ｎｏｔ）も構築する。これには、２００個の各ブロックに対し１個ずつの合計２００個の付着剤オリゴだけが必要である。やはり、これらの付着剤オリゴは短いので、容易に合成することができる。付着剤（Ｘ_iＹ_iＺ_i ｎｏｔ）をＭに対しアニールすることによって、任意のロケーションｉを１に設定する。オリゴがＭにアニールされない場合、ロケーションｉは「０」に設定されている。ここで、ビーズに結合した（Ｙ_i ｎｏｔ）は、Ｙ_iを暴露された全ての分子Ｍを捕獲する。換言すれば、被覆されているポジション５を有するこれら分子は、ビーズに結合された（Ｙ₅ ｎｏt）を有するビーズによって捕獲されない。これらの分子は、これらビーズを低温で洗浄することによって捕獲できる。しかしポジション５を被膜されていないこれら分子は、これらビーズによって捕獲される。ここで、その捕獲されたストリングは、１０対の塩基の結合を切断するのに充分な温度で溶離することによって放出することができるが、それは５０対の塩基の結合を切断するのに充分なほど高くない温度である。この第五のサブセットは、合成する必要がある付着剤が少ないので、より簡単である。しかし、不適当な状態、すなわち陽性（正）でも陰性（負）でもない状態を検出するのには、このシステムを使うことはできない。第四の実施態様この実施態様は、第三の実施態様に記載の制限されたモデルのＤＮＡベースの実現に関する。ここで使用される記号Σのアルファベットは、二つの特別の記号ｓ₅とｓ₃を含んでいる。各記号ｓεΣは、オリゴヌクレオチド（「オリゴ」）すなわちスクレオチドの短い配列と関連している。オリゴの得られた組合せは、以下の特性を満たすことが好ましい。（１）容易に達成できる条件下で、各オリゴは、そのワトソン−クリックの補体と安定なハイブリッドを確実に形成する。これらの条件には、例えば、温度、ｐＨ、塩の濃度またはイオン濃度の制御が含まれている。（２）容易に達成できる条件下で、各オリゴは、そのワトソン−クリックの補体から確実に解離する。（３）上記のどの条件下でも、どのオリゴも、それ自体もしくは他のオリゴまたは他のオリゴのワトソン−クリックの補体とハイブリッドを形成しない。もちろん、これらの特性からいくらか小さなずれが考えられるが、この中でなされる誤りの訂正でカバーされる。ＤＮＡコンピュータの場合、我々は、全入力試験管が、（５’）でｓ_5'とのオリゴ結合体で始まり、そして（３’）でｓ_3'とのオリゴ結合体で終わるＤＮＡ分子で構成されていることを要求するものである。この後者の特徴は、オプショナルであるが、この特徴によって、マークされたＤＮＡ分子が溶液の中に残っているかどうかを確認することができる。試験管の併合は、全ての試験管の内容物を単一の試験管の中に注入して併合することによって達成される。分離は、試験管Ｔに対し、記号Ｓについて、以下のようにして実施する。ｓをオリゴＯに関連づけたならば、オリゴ（Ｏｎｏｔ）の分子からなるセパレータ、固体支持体に接合されたＯに対するワトソン−クリックの補体が使用される。例えば、第一の実施態様に記載の磁気ビーズ系またはアフィニティーカラムを使用できる。試験管Ｔに対する検出には、共通の５’末端および３’末端の配列に対して適切なプライマーを用いるＰＣＲ法、続いてゲル電気泳動法を使用する。この新しいモデルは、例えば「充足可性能」の問題を解く場合に使用することができる。７０個の変数と１０００個の２進結合子を有する命題式φが与えられたならば、これは次のように定義できる。なお、各変数に対する「真」の記号と「偽」の記号、および必要な「ＰＣＲ記号」のｓ_5'とｓ_3'を有している。 Σの各記号は、ランダムに選択された（または注意深く設計された）１０量体と関連づけられ、前記３条件を満たしている．Ｔ_iと関連づけられたオリゴをＯ_i ^T として示し、Ｆ_iと関連づけられたオリゴをＯ_i ^Fとして示し、ｓ_5'およびｓ_3'それぞれと関連づけられたオリゴをＯ_5'およびＯ_3'として示す．上記のように、入力の試験管Ｔには、その問題に対する可能な全ての真理割当ての全ユニバースが入っている。したがって、入力の試験管は、以下の形式の全ＤＮＡ分子のセットで構成されている。Ｏ_5'Ｍ₁Ｍ₂．．．Ｍ₇₀Ｏ_3' ここで、ｉ＝１，２，．．．，７０の場合、Ｍ_i＝Ｏ_itまたはＭ_i＝Ｏ_iFである。したがって、Ｔの要素は、７０個の変数に対する全ての可能な真理割当てのセットと１対１の対応を有している。このユニバースには、２⁷⁰個の分子が含まれており、これら分子は各々７２０量体である。各ヌクレオチドの分子量が３００ダルトンであるとすると、試験管Ｔの中の分子は、質量が約４２５ｇ（０，９３ｌｂ）になる。Ｔは、好ましくは次のようにして製造する。第一に、全てのＯ_iを別個に製造する。次に、約２⁷⁰個のＯ_5'を、試験管Ｔ内の固体支持体に接合する。次に、ｉ＝１，２，．．．，７０に対して、次のステップを実施する。（１）試験管Ｔの内容物の半分をＴ₁中に注入し、残りの半分をＴ₂中に注入する。（２）Ｔ₁中の分子の３’末端に（単一の）Ｏ_i ^Tを連結する。（３）Ｔ₂中の分子の３’末端に（単一の）Ｏ_i ^Fを連結する。（４）Ｔ₁をＴに併合する。最後に、単一のＯ₃をＴ中の分子に連結する。必要な併合は、簡単に実行できる。ＰＣＲによる検出は、標準の手段で容易に達成することができる。このようなＰＣＲは、計算の最後に一度だけ実施することを思い起こすべきである。最後の試験管に多数のＤＮＡ分子が入っていたならば（すなわち、式中を満たす多くの真理割当てがあったならば）、検出オペレーションは、光学濃度測定法のような粗い技術でも実施できる。分離は、第一の実施態様に記載した磁気ビーズ系を用いることができる。ビーズは、各々、直径が約１ミクロンで重量が約１．３ｐｇである。各ビーズは、約７．８×１０⁵個のビオチニル化オリゴと結合する。ビーズに関連づけられたオリゴ１個が標的分子１個と結合すると仮定すれば、結合している２⁶⁹個の標的分子（この演算中に行われる最大分離時の標的の数）は、体積が約０．３９リットル（約０．４９ｑｔ）であり、約９８４ｇ（約２．２ｌｂ）のビーズを必要とする。これらのビーズは、体積が約７５０ｍｌである。これらのビーズは、再使用できることに留意することが重要である。分離の後、そのビーズとそれらのオリゴは「自然劣化」を除いて無傷である。したがって、このオペレーションは、自動化コンピュータ系の実施態様について述べたように、これらのビーズを使用し再使用する自動化プロセスと合致している。各分離は、１０００秒で行うことができ、τ＝約１６．７分であり、かつ併合の時間は無視できると想定する。また、分離中、誤りがない（すなわちε₊=ε_- ＝０）と想定する。この想定は不合理であるが、誤りの効果と扱いについてはこの明細書で検討する。分離中にＤＮＡの分子を一つの試験管に入れるかもしくは他の試験管に入れるかを決定するか、または併合中にＤＮＡの分子を一つの試験管から他の試験管に移すオペレーションを行う。分離の回数が１００１で、併合の回数は１０００である。典型的な式φの場合、各分離と各併合は、約２⁶⁹個のＤＮＡ分子が入っている試験管に実施される。したがって、１秒当たりの操作の回数は、約１．２×１０¹⁸である。これは、最も速いスーパーコンピュータより約１，２００，０００倍速い。計算にかかる合計時間は、１００１回の分離によって左右され、その結果約１１．６日になる。計算の間、約１０²⁴回の演算が実行され、この回数は、有史以来、人工の計算装置で実行された演算の合計回数より大きくなる可能性がある。上記の分子コンピュータは、１４０個の「セパレータ」：各比例変数に対する「真」と「偽」が必要である。したがって、１４０個もの多数の命題式を機械によって同時に扱うことができる。この場合、その機械は、１秒当たり、１．６× １０²⁰回もの多数の演算を実施できる。この速度でさえ、この出願で説明する自動化の実施態様を用いて、桁違いの大きさで改善するすることができる。第五の実施態様 − 誤りの訂正多数の誤りが起こると、現在の電子計算機では破減的になる。しかし、このような誤りは、上記の実施態様で予想される。例えば、以下のことが考えられる。制限コンピュータの各具体化（incarnation）を行って、諸パラメータ、すなわちτ：操作時間；ε＋：＋であるべき粒子が最終的にーと示される確率、およびε−：−であるべき粒子が＋として示される確率と関連づける。ε＋とε−は非常に異なっている。例えば、第二の実施態様で説明したＤＮＡコンピュータは分離を以下のように実施できる。（１）アニール。Ｔの内容物をビーズとともにインキュベートし、正しい連続サブシーケンス（subsequence）を有する分子が得られる時間をかけてアニールさせる。アニールしない分子を含有する液相を流出させる。（２）洗浄。溶液をビーズに添加し、次いで流出させる。このようにして、ビーズにアニールしない粒子（例えば、試験管の内壁上に残っているかまたはビーズに弱く保持されている分子）をさらに除去する。この洗浄を繰り返し行う。＋（Ｔ，ｓ）であるべき分子がビーズに一旦付着すると、通常、多数回洗浄しても、（非常に高い確率で）付着したままである。ε＋は、＋（Ｔ，ｓ）の分子がアニールステップ中に充分付着するかによって測定される。ビーズに対し弱くアニールするかまたは試験管の側壁に付着する分子は、二回目または三四回目の洗浄でようやく除去することができる。ε−は、洗浄を行う回数によって決まる。何回もの洗浄によって、ε＋＝１／１０およびε−＝１／１０⁶のような値を与えるシステムを考えることができる。ε＋とε−をほぼ等しく維持することによって、その後に分析する場合、状態が簡単になる。この状態は、分離を繰り返すことによって常に達成することができる。（最初に）Ｉｎｐｕｔ（Ｔ）（１）Ｔ₁＝＋（Ｔ，ｓ）ａｎｄＴ’₁− −（Ｔ，ｓ）（２）Ｔ₂=＋（Ｔ’₁，ｓ）ａｎｄＴ’₂＝−（Ｔ’，ｓ）・・・（ｎ）Ｔ_n＝＋（Ｔ’_n-1，ｓ）ａｎｄＴ’_n＝−（Ｔ’_n-1，ｓ）（最後に）Ｔ⁺＝∪（Ｔ₁，Ｔ₂，．．．，Ｔ_n）ａｎｄＴ^-＝Ｔ’_n ｎ回のステップの後、Ｔ⁺は、＋（Ｔ，ｓ）にあるべき要素の（１−εⁿ）を有し、かつ−（Ｔ，ｓ）にあるべき要素の１−（１−ε_- ）ⁿを有している。さらに、Ｔ＝∪（Ｔ⁺，Ｔ^-）である。εⁿが１−（１−ε_-）ⁿ （それ自体ほぼ１−ｎε_-に等しい）にほぼ等しいように選択される場合、我々は、Ｔから試験管Ｔ⁺とＴ^-が得られるｎ回繰り返す分離操作を、ε＋がε−とほぼ等しくかつ元のτよりｎ倍大きい単一の新しい分子操作と考えることができる。例えば、元の分離がε₊＝１／２０、ε_-＝１／１０⁶およびΠ＝１０００秒である場合、前記新しい分離操作（ｎ＝６ − 実際にはｎ＝５．２８の方がよいが、我々は繰り返し数として整数値を使用する）は、ε₊＝１／１０⁶、ε−が約６／１０⁶およびｎ＝６０００秒である。これらの方法はε_-＝ε₊とするのに使用することができる。我々は、この値を εで表す。我々は、我々の充足可能性の例として、ε＝６／１０⁶を想定する。与えられた分子が、計算の過程でＳ回の分離操作に入ると想定する（例えば充足可能性の例Ｓ≦１０００で）。この分子が、誤りなしに、すなわち「間違った」試験管に入ることなく、全ての分離操作を実行する確率Ｐ_goodは、（１−ε）^s であり、そして与えられた分子が、誤りなしにｓ回の分離操作を実行できない確率Ｐ_badは大きくても１−（１−ε）^sである。上記充足可能率の例の場合、全ての分子に対し、Ｐ_good≧（１−６／１０⁶）¹ ₀₀₀で、ほぼ０．９９４であり、一方、Ｐ_bad≦０．００６である。したがって、各１０００個の分子のうち少なくとも９９４個の分子が、誤りなく全体の計算を通過する。このことは、非常に優れているが充分ではない。というのは、分子の数（約１．５×２⁶²）が、ある点で誤りがあることがありかつ演算がなされるときに間違った試験管内でそのままになってしまうことがあるからである。この問題を処理するため、以下のことを想定する。伝統的な順次処理電子計算機を想定する。述語Ｐ（すなわち各入力に対し、「ｙｅｓ」または「ｎｏ」を戻す関数）があり、そして、Ｐが「ｙｅｓ」の回答を与える「ウイナー（winner）」のストリングの存在について、長さが７０の２⁷⁰ 個の２進ストリングを全て網羅的に（および順次）サーチするプログラムを書き込むと想定する。さらに、長さ７０の各ストリングに対し、Ｐは１０００回の操作で計算することができると想定する。サーチ中に、コンピュータが停止し、「 αがウイナー」であるとプリントアウトした場合、それを信じるべきだろうか？分子コンピュータと同様に、電子計算機は誤りをまぬがれることができない物理的システムである。自分のコンピュータが２^1,000,000回の操作中、多くても１回の誤りをすると告げられた場合、実際問題として、αが実際にウイナーであると信じてもよいである。しかし、自分のコンピュータが１６６，６６６回の操作毎に多くても一回の誤りをすると告げられたとき、その状態がそれほど完全なものではない。ストリングαを数回再試験することによってコンピュータの応答をチェックすることが望ましい。「αがウイナー」であるという応答を得る度ごとに（「αがルーザー（ｌｏｓｅｒ）」であるという応答を受けることなく）、 αが実際にウイナーであると信頼を深めていってもよい。しかし、もちろん、無条件に信用はできない。これらの考えを分子の設定に利用する。Ｐ_goodがかなり大で（充分可能率の例の場合のように）あり、計算が命題式φについて行われた結果、出力試験管Ｔ１Ｗが生成したと想定する。この試験管は理想的に、ウイナーすなわちφを満足させる真理割当て、をコードする分子をもっているはずである。この試験管Ｔ１Ｗを、全演算の再実行に対する入力として用いて、ウイナーといわれているもの全てを再チェックする。この新しい試験管Ｔ２Ｗには、全演算を２回実行し、両方の演算ともにウイニング（winning）試験管で終わった全ての分子が入っている。したがって、試験管Ｔ２Ｗ中の物質が間違っている確率は著しく小さくなっている。そのプロセスは、全演算をｒ回を繰り返して、２種類の分子が入っている試験管ＴｒＷを作ることができる。ＴｒＷには、満足な真理割当を実際にコードする「真のウイナー」が入っており、そして、不満足な真理割当を実際にコードする「偽のウイナー」がどういうわけが誤りを通り抜けてＴｒＷ中に入っている。まちろん、「真のウイナー」としてＴｒＷに入る方が「偽のウイナー」として入るよりはるかに容易なので、はるかに確率が高い、「真のウイナー」は誤りなしでｒ回の演算を実行することだけが必要である。大部分の分子は誤りなしで、我々の例では少なくとも１０００回毎に９９４回、演算を通過する。一方、「偽のウイナー」はＲ回の演算を通過できないようである。「偽のウイナー」は、演算を通過するごとに少なくとも一回の誤りをする筈である。与えられた例では、間違った操作の確率は約６／１０００である。続けて１０回誤りを起こす確率は約１／（１３．５＊２⁷⁰）である。したがって、試験管Ｔｗ１０に予想される「偽のウイナー」の数は多くても１／（１３．５）（１より小さい）である。したがって、たとえφが充足できなくても、ある種の偽ウイナーはＴＷ１０内で終わらないようである。ここで、Ｐ¹⁰ _goodは約０．９４である。したがつて、たとえ、φとして丁度一つの充足する真理割当てしかなくても、その割当てをコードする分子がＴＷ１０内で終わるチャンスが少なくとも９４％あり、したがって、我々はＱが充足可能であるという正しい答を与えるであろう。この分析結果は、これらの誤りを管理可能な数まで減らすことができることを示している。この方法はかなり不器用な方法であり、より洗練された方法を代わりに用いることができる。例えば、誤りの確率が小さい物質を選択することができる。使用するオリゴは、特に特異的結合の起こる可能性を減らすように選択することができる。これらの試験管は減菌状態を保持して、例えば相互作用を併発することがある酵素などの外来分子なしにできる。さらに、このようなシステムは対称性をもっている。例えば、記号Ｆ₅について分離を行った場合、そのシステム内のあらゆる分子はＴ₅またはＦ₅であるが両方ではないので、−（Ｔ，Ｆ₅ ）＝＋（Ｔ，Ｔ₅）である。誤りを減らすため「ダブルポジティブ」（double po sitive）のシステムを使用できる。オリゴは通過させるがビーズは通過させない半透膜を間に配置し、左側にＴ₅ に対するビーズを入れ、右側にＦ₅に対するビーズを入れたチャンバーに、試験管の内容物を入れることを想定する（実際にこのようなシステムの場合、ビーズは、該半透膜を通過できない大きい分子で代替することができる）。上記チャンバーを攪拌すると非常に完全な分離を行うことができる。このようなシステムは、非常に高速にすることができ、かつ使用する溶媒の容積を増やす必要なしで分離を行うことができる。もちろん、分子演算には、誤りを起こす可能性のある他の原因がある。例えば分子の「自然変性」がある。ＤＮＡコンピュータにおいて、ヌクレアーゼの汚染のような変性の主要原因は回避することはもちろん必要であり、そしてできるだけ緩和な条件下で分離を行うことが賢明であろう。また、例えばより強健なペプチド骨格を有するＤＮＡの類似体を使用することも賢明であろう。第６実施例 − 実用ＤＮＡコンピュータここに記載したＤＮＡコンピュータは、ある一定の演算を行うのに十分好ましいものである。分子コンピュータは、電子コンピュータが実用上埋めていないコンピュータのニッチを埋めるものである。ある種の問題は、多くの電子コンピュータであれば大規模な並列手法で行うことがるであろうように、十分に分解することができる。例えば、１秒間に１０¹²回の命令を実行する電子コンピュータと１０００秒ごとに１０²⁰回の計算を実行する生物コンピュータとの間で、どちらを取るかの問題はあろう。よりよい解決は、この問題の分解能力の程度に依存して決まる。これらの演算を行う実用コンピュータの実施例を作成することができ、発明者は、ここに、そのようなシステムの一実施例を図６を参照して説明する。この発明の基本的なシステムでは、上述の試験管モデルに従って複数の試験管にＤＮＡサンプルが入っている。各試験管には、ある実行物質の小サンプルが入っている。各試験管には、番号が付されており、それには例えばホログラフィー指標やバーコードのような光学的に検出可能な指標が含まれていてもよい。これらのコードは、スキャナ６０１によって読み取って、現チューブの番号を検知することができる。チューブは、全て、好ましくは６０００個のチューブを配設できるような回転式トレー６１０上に取り付けられている。この回転式トレーは、ステップモータ６１２によって回転できる。しかしながら、これとは異なる手法として、回転式トレーが静止していてもよく、または異なる幾何学的構造のラックで置き換えられてもよく、そしてロボットアームが回転式トレーのどの位置にでも延びて、どのチューブでもつかむようにしてもよう。ステップモータは、予め記憶されているフローチャートに従って、全体的な作動をコントロールするプロセッサ６１４からのパルスによって駆動される。このプロセッサは、ここに記載する他の作動をもコントロールする。それぞれのチューブ６００、６０２は、１サンプルの物質−−この実施例では、殆どのサンプルはＤＮＡである−−を収容している。異なる試験管には、異なるサンプルを収容することができる。プロセッサは、回転式トレーに配設するチューブの位置と回転式トレー自体の位置を示す情報を記憶している。例えば、位置６０４として示された回転式トレーの特定の位置がある。この位置は、０点を表していてもよい。その場所の現在位置を検知することによって、いずれの所望のチューブ、例えばチューブ６００でも、それがどこに配置されているかを常に決定することができる。チューブ６００は、Ｙで示される位置に回転されることができる。これに替え、またはこれに加えて、チューブの指標を読み取ることによって正しいチューブがアクセスされていることを確認することができる。複数のロボット６２０のそれぞれは、一本のロボットアーム６２４を備えている。このロボットアームは、位置Ｙで、または他のプログラム可能な場所で、回転式トレーに到達することによって、その位置Ｙでチューブをつかむことができる。それぞれのロボットアームは、異なるグループの場所からチューブをつかむことが可能である。それぞれのロボットアームは、また関連作業領域６３０をも備えていて、その領域においてつかまれたチューブには更なる処理、例えば併合を分離したり、付着剤を加えたり、溶出したり、またはここに記載の他の操作を行ったりする処理が施されてもよい。図６には、チューブＳ₁₀を有する第２位置にあるロボットアームが示されている。チューブＳ₁₀は、装置６３２に注がれる内容物を収容している。装置６３２は、例えば、特定要素の相補体（complement）で印付けした磁気ビーズであってもよい。チューブ６３２内の内容物は、ロボットアーム６２２によって除去と保持がなされている。Ｓ₁₀の内容物は、６３２において装置に注がれる。例えば、１０番目のビットに０を有するすべての要素は、要素６３２によって分離し取り出されることができる。したがって、チューブ６３４の内容物は、１０番目のビットに０を持たない全ての材料を含んでいる。続いて、チューブ６３４は、ロボット６２６のロボットアーム６２８によってつかまれて、回転式トレーの特定の場所に戻されることができる。したがって、戻されたチューブ６３４には、１０番目のビットに０を含まない材料のみが含まれている。この他の動作も作業スペース６３０で行うことができる。これらの作業には、作業スペースにおいて例えばチューブを加熱することによって弱く結合した付着剤（ステッカ）分子を取り外す作業、または付着剤の存在に基づいて分離する作業動作が含まれる。さらに一般的には、それぞれのロボット動作は、そのロボットのアームが届く範囲内にあるいずれの位置からもチューブを引き抜く。続いて、そのチューブは、別のチューブから取り出してきてもよい他の材料を入れて作業スペース６３０において次のプロセスを行うことによって、上述したようないくつかの異なる作業を行うこともできる。これらのそれぞれのロボット動作は、ほぼ１分間で遂行することができ、したがって、前に見積もった単位時間あたりの動作量が、桁違いに増加する。さらに、多くのロボット作業が異なるロボットによって並列して行うことが可能なため、作業に必要な時間をより減少させることができる。回転式トレーの実施例は、好ましくは、多数のビーズオペレータ（演算子）を備えた回転式トレーを取り囲んだ複数個のチューブを用いてる。回転式トレーの外側にあるいくつかのチューブは、分離用、併合用および付着剤操作ように使うことができる。３１４２本の１／４インチのチューブを備えた回転式トレーは、半径が約１０フィートとなろう。この実施例では、ロボットアームを用いての動作を説明しているが、ここでのキーポイントは、分子を第１位置から第２位置へと移動させる機能にあることを理解すべきである。これらの分子を移動させるための、ポンプ、静電的移動、および他の同様の特徴をもつ他の手段なども利用することができる。図６の装置の動作のフローチャートを、図７のフローチャトを参照しながらここで説明する。プロセッサ６１４は、種々の動作を行う。まず、それは、さまざまな位置に移動させるようにステッパモータを制御する。また、それは、種々の材料を取り上げるためにロボットアームの制御も行う。最後に、このプロセッサは、処理結果が誤りを含んでいるかどうかを判定するのに寄与することもできる。図７は、実行されつつあるこれらの作用を基本ブロック図の形式で示している。ステップ７００において、このシステムは、次の作業動作を検出し、その作業動作に必要なチューブの位置を決定し、そしてロボットアームにそれらのチューブをつかむように命令する。これには、プロセッサが回転式トレー６１０の位置を制御すること、そしてロボットアームの動きを異なる位置の間で制御することが必要である。続いて、チューブが作業スペース６３０に配置される。ステップ７０２で、このシステムは、このようにして得られたチューブに対して所望の動作を行う。ステップ７０４は、採否任意である。というのは、続いて行う動作中にこれらのチューブが最も効果的に得られるように、それらのチューブについての適切な位置を先を見越して決定しようとすることをふろに要求するからである。このようなパイプライン化のためのアルゴリズムは、周知である。例えば、ある問題を上述したように分解することができるのであれば、その問題の別の部分を同時に計算することができる。ステップ７０６では、材料が回転式トレー内で置き換えられ、プロセスが続き得る。プロセスがステップ７０６で終了すると、次に、このコンピュータで求められた解を、ステップ７０８で電子コンピュータを用いてテストしてもよい。このテストを行う電子コンピュータの利点は、次のとおりである。例えば、問題に対して１０²²の可能な解があり、各解を電子コンピュータが計算するのには、１マイクロ秒さえかかかもしれない。このことは、その問題を解くのに、それでも１０¹⁶秒（３．１×１０⁸年）かかることになる。しかしながら、一旦この問題が分子コンピュータで解かれると、その解は、それでも電子コンピュータで１マイクロ秒でテストすることができる。仮に１０³ 個の結果があっても、そのうちの一つのみが正しく、分子コンピュータは２３桁の大きさでその結果をさらに狭めている。一台の電子コンピュータで、これらの１０³個の結果を１秒未満でテストすることができる。このテスト動作は、電子コンピュータと分子コンピュータの利点を組み合わせたもので、場合によっては、上述した誤り訂正の必要性を除去することもできる。第７実施例 − デザイナー分子所望の特性を持つ分子（例えば、酵素、薬物）を「要求次第」形成する能力は、非常に重要なことである。歴史的に見て、このような分子を形成するプロセスは、難しく（仮に、可能であったとしても）、そして費用も高い。この課題に対処する有望な手法、「コンビナトリアル」ケミストリー（組合せ化学）と言われる手法が起こってきている。Alper J.，Drug discover on the assembly line， Science，264:1399-1401（June 3，1994）を参照。下記は、組合せ化学において、分子コンピュータを設計するにあたっての有用な概念を利用した実施例である。その実施例に続いて、これらの概念の持つ潜在的な応用について説明する。最近、BartelとSzostak（「ＢＳ」）は、組合せ化学の手法を用いることによって「擬酵素」と言われるものを作成している。彼らの基本的な手法を簡単に述べる。明瞭にする目的で、数多くの簡略化をするとともに、多くの重要な詳細を省略している。実験の目的は、ＲＮＡρ₁とρ₂（ρ₁とρ₂は、連結反応の準備において、ハイブリダイゼーションにより５’−トリホスフェート基と３’−水酸基を近接させるような具合で、相補的な塩基対である）の二つの基質分子をつなげるであろうＲＮＡ分子を見いだすことにあった。約４²⁵のランダム配列のＲＮＡからなるプールが開発された。このプールのそれぞれのＲＮＡは、５’末端でρ₂のコピーに、また３’末端で定常領域Ｃのコピーに結合していた。したがって、約４²⁵個の分子を含む一本のチューブが作成され、そのチューブ内のそれぞれの分子は、分子形がρ₂ＲＣ（ここで、Ｒは、元のプールからのＲＮＡの何らかの分子である）であった。このチューブに過剰量のρ₁を加えた。もし、このＲＮＡプール内にρ₁をρ₂に連結することのできる「ウイナー（winner）」Ｗが存在していたらそのチューブ内にρ₁ρ₂ＷＣが形成されたであろう。次に、配列ρ₁を含む分子が分離され、保持された（だから、元のプール由来の「ノンウィナー（non winner）」ＲＮＡは除去された）。ρ₁ の５’末端が既知であるとともに配列Ｃが既知であるため、分子形ρ₁ρ₂ＷＣの分子のみを増幅する（逆転写、ＰＣＲ、転写を用いて）ことがこの場合可能であった。ここで、「ウィナー」の配列を発見するために標準的な手段を用いることもできる。 BartelとSzostakの実験の「ウィナー」（実際には、複数の「ウィナー」）は、真の酵素ではない。というのは、基質に作用する際にそれが「使い切られてしまう（used up）」からである。基質の一つに「掛け留め（anchored）され」た「ウィナー」ＲＮＡを持っていることの価値は、一旦ウィナーが働くと、その反応生成物に永久的に掛け留めされるようになることである。これによって、ＲＮＡプールの残りからそれを区別し、後で定量するために回収することが可能になる。もし、真の酵素を形成することを望むのであれば、基質に作用した後でプールに再び入るという実状にかかわらず、「ウィナー」を同定しなくてはならない。これは、われわれが今や更に探求しようとしている課題の例であり、すなわち、それは、利用できる全てのことが大きなプールのどこかに一つの「ウィナー」が存在していることを検出する能力であるときに、「ウィナー」を見つけ出すことである。一般的な設定でこの課題を解決する能力は、プールの分子がヌクレオチドでない（例えば、タンパク質のプール、実在する化合物の多数の変成物からなるプール）場合に、特に重要であろう。あるいは、掛け留め作用が物理的に可能または適切でなかったりする場合（例えばエ、ンドヌクレアーゼが要求される場合や、細胞膜を通過してから特定のホスト分子に結合する薬物）である。以下に、一例として、広範囲の種々の設定でこの課題が解決できることを示す。われわれの目標は、二つのＤＮＡ分子であるδ₁とδ₂（これは、上述したように、連結反応の準備においてハイブリダイゼーションにより５’−トリホスフェート基と３’−水酸基を近接させる）を連結することのできるＲＮＡ分子（真の酵素として）を見いだすことにある。次の表記法を考慮されたい。Ｐで２５量体のＲＮＡの全て（全部で４²⁵ある）を表す。ＲＮＡ配列σを有している場合、Ｐσは（５’）がσで始まるすべての２５量体のＲＮＡである。例えば、Ｐ_AはＡで始まるすべての２５量体のＲＮＡ（全部で４²⁴ある）であり、また、Ｐ'_ACCUはＡＣＣＵで始まるすべての２５量体のＲＮＡ（全部で４²¹ある）である。二つのＤＮＡの５０ヌクレオチド配列であるδ₁とδ₂、およびそれらを連結するＲＮＡを見つけ出すことを考慮されたい。｛［ＢＳ］｝においけるのと同様に、すべての２５量体（すなわち、Ｐで始まる）からなるＲＮＡプールを作成することで始めることができる。次に、Ｐと、過剰量のδ₁およびδ₂を適当な緩衝液中でインキュベートする。適当な時間が経過した後、δ₁の５’末端とδ₂の３’ 末端から誘導されたプライマーを用いてＰＣＲ法を行う。こうして、δ₁とδ₂のどちらも増幅されないが、それらの連結反応の生成物は増幅されるであろう。したがって、もしＰＣＲ生成物が生成されない場合には、プールＰには「ウィナー」が含まれていないと宣言し、そのプールについての実験を中止する。もしＰＣＲ生成物が生成されている場合には、プールＰには「ウィナー」が含まれていたと宣言する。この例示の目的のため、私たちは、時折起こるδ₁とδ₂の非触媒性の連結反応のような「実際上の」問題を無視することにする。どのようにウィナーを見いだすか？次のとおり進める。次のステップで、Ｐ_A、Ｐ_C、Ｐ_GおよびＰ_Uのそれぞれを用いて、１度ずつ、上記の実験を４回繰り返す。Ｐ＝Ｐ_A∪Ｐ_C∪Ｐ_G∪Ｐ_U であるので、それらのうちの少なくとも一つ（そして、おそらく一つより多く）が「ウィナー」を含んでいるであろう。仮に、Ｐ_Cが「ウィナー」を含んでいるのであれば、その際、いくつかの「ウイナー」がＣで開始することが分かる。次に、Ｐ_CA、Ｐ_CC、Ｐ_CGおよびＰ_CUを用いてこの実験を繰り返す。また、少なくとも一つが「ウィナー」を含んでいるに違いない。Ｐ_CAとすれば、いくつかの「ウィナー」がＣＡで始まることが分かる。このやり方を続けて、必要に応じて、いくつかの「ウィナー」の正確な配列が分かってくる。この発明者は、充足性を決定するために多項式倍のアルゴリズムが存在するならば、充足する真理割当て表を見つけだすために多項式倍のアルゴリズムが存在する、ということを実証するために用いられる技術に、この技術が似ていることに気付いた。一般の認めるところによると、これは相当な量の繰り返し作業である。それは、プールの合成、インキュベーション、それにＰＣＲの１０１ステップを必要とする。しかしながら、これらのステップの多くは、並列して遂行することもできる。しかし、これらの１０１ものステップでは、４²⁵ （１０００兆を超える）のＲＮＡストリングがサーチされる。これは、もちろん、充足性のような問題に対して応用される私たちの分子コンピュータで達成された兼合い条件選択と同様の種類の事柄である。すなわち、それは、線形倍か指数関数倍かの違いである。さらに、「最良の」ウィナーのみしか作用する機会がないような「すなおでない」条件下でインキュベーションを行うことによって、例えば［ＢＳ］でなされたような答えを「展開する」必要はなくなり、これにより相当な時間が節約される筈である。また、ＲＮＡの場合には骨の折れることであり、そして他の分子では不可能であるようなプールの要素に対して増幅を行う必要は全くない。４個の「塩基」ＲＮＡユニットの任意の組からの全長が２５配列の要素からなるＲＮＡ（例えば、実施例で用いた単量体ではなく、４個の１０量体）でそのプールが構成されているならば、同じようにこの方法がうまくゆくことは注目に値する。所望されれば、このプールに含まれるＲＮＡも、固定された定常領域を持つことができる。同様の技法が広範囲の種々の装置設定でもうまくゆくであろうことが明らかであろう。ＲＮＡ、ＤＮＡまたは他の形態の集合体でできたプールを使用する。「ウィナー」の存在が検出される限り、連結反応であろうと何らかの他の作用であろうと望ましかった。それで、この方法は、ウィナーの存在を検出する能力があれば、効率的にウィナーを同定するに至ることを実証している。第８実施例前述の実施例では、アルファベットΣに亘る物質の多数組のチューブにおいて行えるオペレーションについて記述した。この実施例では、遂行可能な追加のオペレーションについて記述する。Ａ）ランダム化 − 物質の入ったチューブＴが与えられ、元の物質のランダム変形体である物質を持ったチューブを作る。これは、例えば、付着剤の入った一次ストランドのチューブを分離温度にまで加熱し、次いで、それを冷却することによって行うことができる。これによって、すべての付着剤を分離し、ランダムにそれらが再アニールするようになる。このシステムは、ランダムオペレーションのために用いることができる。複数の真理割当てを発生させることを必要とする前述の実施例を考慮されたい。５０の真理割当てがあると想定すると、２⁵⁰の状態が必要である。このことは、２⁵⁰の一次ストランドを必要とする。これらのストランドは、例えば長さが５００である。私たちは、それぞれの付着剤（長さが１０）の２⁴⁹個のコピーを添加したくなる。この比率によって、適正に結合している付着剤のすべてのとりうる組合せの可能性が最大になるであろう。このシステムを加熱し、続いて冷却する。これにより、付着剤がランダム化される。ランダム化のオペレーションを行うと、すべての所望の表現形が、統計的多様性の限界まで得られる。２⁵⁰の一次ストランドに対して正確に２⁴⁹の付着剤を添加することは困難であろう。一つのとりうる方法は、２⁵⁰の一次ストランドから開始することである。その溶液の半分を取り、すべてのタイプの過剰量の付着剤とそれを混合する。これらの付着剤は、あらゆる位置で一次ストランドを飽和するようにアニールする。次いで、この一次ストランドを残った付着剤から分離する。未使用の一次ストランドの残りの半分を次いで添加し、ランダム化オペレーションを行うべく加熱する。このランダム化オペレーションは、前記に記載した実施例の最初のストランドを調製するために用いることができる。Ｂ）点変異（ポイントミューテーション）。点変異は、このプロセスにおいて何らかの統計的な変化を許容するオペレーションである。この変化は、付着剤のあるものがそれぞれの一次ストランドから外れてくるようにすることで行われる。部分的なランダム化オペレーションは、ランダムに各一次ストランドから１個から５０個の付着剤が外れさせる。その後で、これらの付着剤は、ランダムに新たな一次ストランドに付着することができる。したがって、それぞれの一次ストランドは、数個の付着剤をランダムに失い、また数個の新しい付着剤をランダムに拾い上げる。これによって、酵素または複製を利用しない付着剤の変異が可能になるとともに、発見的アルゴリズムの効率的な実行が可能になる。また、酵素または複製を利用して、もしくは他の方法によって、ランダム性を作ることも可能である。このシステムの一つの重要な特徴は、弱く結合した付着剤を形成できることである。これらの弱く結合した付着剤には、一次ストランドから容易に分離させられる点において標準の付着剤とは異なる付着剤が含まれている。例えば、これらの弱く結合した付着剤は、低温で、または別の塩濃度にすることで分離する。例えば、弱く結合した付着剤は、ミスマッチを導入したり、長さを減少させたり、またはホスホジエステル以外の骨格構造を用いることで作り出すことができる。同様に、標準的な付着剤がよりしっかりと結合している系において、弱く結合した付着剤として、ＤＮＡオリゴ体を用いることができる。例えば、標準の付着剤がもっと長いか、あるいは他の骨格構造である例えばペプチド骨格構造を用いる場合である。これによって、弱い付着剤のみがランダム化され、通常の付着剤はその場所に残ったままになる。また、標準の、またはより強く結合した付着剤をその場所に残したままで、弱い付着剤を全体的に除去することも可能である。第９実施例 − データ表現およびデータ表現間の変換上記の実施例では、分子を用いて、計算状態および記憶状態を含むデータの記憶、並びにこれらのデータを表現する二つの異なったやり方について記載した。第１実施例で記載したような「ストランド」表現は、一緒に保たれている分子のストリングを用いて状態を表現している。溶液に含まれる分子の種類は、計算と問題の現在状態を表現している。この表現法は、多くの利点、例えば種々の技法によって分離できる能力や、ＰＣＲ法によってクローニングできる能力を有している。付着剤の表現法については、例えば第３実施例において説明されている。この付着剤表現は、メモリに使えるし、または状態を表現するのに使える。このユニットの情報内容は、容易に変えることができるが、そのユニットをクローニングするための直接的技法はない。これらのそれぞれの表現法によれば、異なるオペレーションを行わせることが可能である。これらの表現法の一つと他の一つとの間で情報を変えることが望ましいであろう。このシステムは、計算過程で両方の表現法を使うことを容易化している。この技法の好ましい実施例は、長さが５００の一次ストランドで、概念的に５０量体で構成されるストランドを用いて開始する。各５０量体のブロックＢ_iは、Ｌ_iＭ_iＲ_iと表現される。なお、ここで、Ｌ_iは２０量体、Ｍ_iは１０量体、そしてＲ_iは２０量体である。各ブロックＢ_iは、付着剤Ｓ_i＝（Ｌ_iＭ_iＲ_i ｎｏｔ）と関連させることができる。計算の後で残っている分子のチューブには、一次ストランドとそれにくっついたある小群（サブセット）の付着剤が含まれる。異なる複合体には、異なるサブセットをくっつけてもよい。それぞれの付着剤Ｓ_iは、この場合、新しい置換付着剤のＳ’_i＝（Ｌ_iＭ’_iＲ_i ｎｏｔ）と関連している。（Ｍ’_i ｎｏｔ）は、（Ｍ_i ｎｏｔ）とは無関係の１０量体である。そのチューブに過剰量の置換付着剤が加えられる。ここで、それぞれの複合体における各ブロックＢ_iは、Ｓ_iまたはＳ’_iのいずれかにくっつく。このブロックの条件は、このブロックがくっついたＳ_iを当初持っていたか持っていなかったかに依存する。Ｓ_iがくっついているブロックは、Ｓ’_iを受け入れるないことが明かである。リガーゼを添加して、付着剤の配列を共有結合させ付着剤を置換して一つの二次ストランドを形成する。次いで、一次ストランドを除去する。これらの二次ストランドは、今や、それらが誘導されてきた元の付着剤ストランドによって表現されていたのと同じ情報のストランド表現である。この対応性は、もし二次ストランドが誘導されてきた元の複合体がＢ_iに付着剤を有していたならば、二次ストランドにおけるＢ_iがＭ_iを有していることを示している。もし二次ストランドが誘導されてきた元の複合体がＢ_iに付着剤を有していなかったならば、二次ストランド上のブロックＢ_iは、Ｍ’_iを有している。これらの二次ストランドは、ＰＣＲ法を用いてクローニングすることができ、したがってこのストランド表現の利点を多く含んでいる。代替実施例では、複合体の最初のチューブにポリメラーゼと過剰量のユニバーサルヌクレオチドモノマーを直ちに添加する。これらのユニバーサルヌクレオチドはＡＴＣＧの全てを相補するものであり、したがって付着剤間の隙間を埋める。得られた二次ストランドは、今や一つのストランド表現になる。ＰＣＲ法によってクローニングした場合、そのユニバーサルヌクレオチドは、他のヌクレオチドと置き換えられる。したがって、これらの位置には不要物があるが、位置Ｂ_i に付着剤を持っているはじめの複合体に対応するｉ番目のブロックに、Ｂ_iの相補体を見いだす確率が高い。上記では、僅かに少数の実施例について詳細に記載したが、当業者は、それらの教えるところから離脱することなく、上記の好適な実施例において多くの改変が可能であることを、もちろん理解できるであろう。そのような改変の全ては、下記の請求の範囲内に包含されるものとの意図である。例えば、ここに記載の分子、ＤＮＡ、および他の物質は、この発明で応用し得る可能物質の単なる例にすぎない。将来的には、分子生物学における研究が巨大分子を操作する改良された技術を提供するであろう。化学における研究が合成デザイナー酵素の開発を可能とするであろう。巨大分子に作用する酵素のリボソーム様集合体に複合化した一個の巨大分子以外の何ものでもないものからなる汎用コンピュータが究極的に出現することを想像することができよう。ＤＮＡの一個の分子もまた、チューリングマシンの「瞬時記述」をエンコードするために用いることも可能である。現在利用可能なプロトコールおよび酵素は、配列の修飾を順次連続的に誘導するために用いることができ、このことはその機械の実行に対応する。小さい分離時間τのコンピュータを構築することが、非常に望ましい。この点について記載された設計における問題の一つは、「分離」がチューブの外部から行われる概して機械的なプロセスであることにある。ここで用いたものとは異なる「原始的要素」をおそらく用いて、分子コンピュータを設計することができ、それは一個のチューブの内部で純粋な化学的手段によってタスクを達成するものであろう。制限された計算モデルでは、併合、分離および検出のみを要求しているので、他の物理的なシステムにより具体化がもたらされよう。例えば、これらの全てのオペレーションのうちのいくつかの形態は、質量または電荷によりなされる分離法を用いた加速装置内で移動する原子の粒子または原子よりも小さい粒子使用して、可能のようである。単一の分子が、Eigen他の「Sorting single molecules...」，PNAS 91:5740-5 747（June 21，1994）に記載されているように、蛍光リガンドを用いてそれらをラベルすることによって、溶液中で検出することができる。物理学者もまた、ニュートリノを検出する場合、巨大容積の空間内における単一の原子下の事象を検出する方法を決定している。これは、ここの検出オペレーションにも用いることができる。分子コンピュータは、また、記述オペレーション（a Describe operation）を用いることもできる。概略すると、分子がエンコードするシンボルの組の中にその分子をデコードして戻す。例えば、命題式φが充足性を有するか有しないかを決定するのに、分子コンピュータが、もしあるなら、充足する心理割当てをエンコードする分子を含む一本のチューブを作製すればよい。人は、少なくとも一つが存在するということを知るだけよりも、むしろ一つのそのような心理割当てについての明白な説明を聞く方を望むであろう。したがって、チューブから分子を取り出して、それを記述することが要求されるであろう。このオペレーションは、分子生物学の周知の方法（例えば、配列決定法）により、ＤＮＡコンピュータにおいて実行可能であろう。しかしながら、限定された分子コンピュータのあらゆる具体化においてそれが実際に実行可能であることは、注目に値する。このシステムのアルファベットを{ｓ₁，．．．，ｓ_z｝とすれば、一本のチューブＴに含まれる単一の分子を記述するために、次のプログラムを使用することができる。たとえ、それぞれが異なるセットのシンボルをエンコードする多くの異なる分子をＴが含んでいたとしても、上記のプログラムは正にそれらの一つについての明白な記述を与えるものであろう。

【手続補正書】【提出日】平成１０年３月２０日（１９９８．３．２０）【補正内容】【図１】【図２】【図３】【図４】【図５】【図６】【図７】【手続補正書】【提出日】平成１２年１月１９日（２０００．１．１９）【補正内容】₂ ，．．．，ｂ_n｝に関する集合体の複数組である。以下の機能を定義する。１．分離。試験管Ｔと記号ｓεΣが与えられ、二つの試験管＋（Ｔ、Ｓ）と− （Ｔ、Ｓ）を作りだす。なお、＋（Ｔ、Ｓ）は、記号ｓを含有するＴの集合体の全てであり、かつ−（Ｔ、Ｓ）、記号ｓを含有していないＴの集合体の全てである。２．併合。ｎ個の試験管Ｔ₁、Ｔ₂が与えられ、むすびの集合：∪（Ｔ₁，Ｔ₂）を構成する。ここで、∪（Ｔ₁，Ｔ₂）＝Ｔ₁∪Ｔ₂である。３．検出。試験管Ｔが与えられ、Ｔに少なくとも一つの集合体が入っているとき「ｙｅｓ」といい、そして入ってないとき「ｎｏ」という。４．フリップ（flip）。（ａ）試験管Ｔと記号ａ_i∈Σが与えられ、新しい試験管Ｔ^ai＝｛α^a _i｜α∈ Ｔ｝を生成する。なお、全てのα⊂Σに対し、ａ −｛ａ_i｝）∪｛ｂ_i｝である。（ｂ）試験管Ｔと記号ｂ_i∈Σが与えられ、新しい試験管Ｔ^b _i＝｛α^b _i｜α∈ Ｔ｝を生成する。なお、全てのα⊂Σに対し、ｂ −｛ｂ_i｝）∪｛ａ_i｝である。したがって、上記のフリップ動作は、ａ_i（ｂ_i）が入っている全ての集合体において、ａ_iからｂ_iへ（ａ_iからｂ_iへ）切り換える。 i＝1,2,...,n} したがって、各ロケーションｌは、メモリ要素のように作用する。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ

Claims

【特許請求の範囲】１．分子配列を使用して計算を実行する方法であって、複数の異なる分子配列を入手することと、分子が計算に対する解を表す要領で、計算に対する一組の可能な解に前記複数の異なる分子配列を関連づけて、前記一組の可能な解が問題に対する可能な解を表させることと、前記複数の分子配列全てに対して化学的プロセスを実行して、前記化学プロセスによって分子配列が所望の結果を表す確率を高めることを備えてなる方法。２．請求項１に記載の方法において、前記分子配列がＤＮＡであることを特徴とする方法。３．請求項１に記載の方法において、前記計算は正しい解と間違った解を有していて、さらに、前記間違った解を表す少なくとも一つの特徴を持つ前記分子配列を決定することを含み、かつ前記化学的ふろを実行することには、前記少なくとも一つの特徴を持つ前記分子配列を除去することを含むことを特徴とする方法。４．請求項１に記載の方法において、前記分子配列は、異なる位置に異なる分子を有する分子のストランドであることを特徴とする方法。５．請求項１に記載の方法において、前記分子配列は、特定の位置に特定の化学的結合をした種を持つ基本骨格の配列であることを特徴とする方法。６．計算媒体としてＤＮＡを使用する計算方法であって、複数の第１のＤＮＡ分子を提供することと、複数の第１のＤＮＡ分子を複数の状態に割り当て、該状態が問題を解くために結合することのできる一組の片を含むこととＤＮＡ分子に反応媒体を添加し、その反応媒体が前記ＤＮＡ分子を選択的につなぎ合わせて複数のランダムに形成された第２ＤＮＡ分子をランダムに形成することと、予め決められた基準に従って適切な解を表さない第２ＤＮＡ分子配列を除去するために、前記第２ＤＮＡ分子に対して少なくとも一つの手順を実行することと、前記少なくとも一つの手順の後で残っているＤＮＡ分子を樹立させて、問題に対する結果をより確率高く表わすようにすること含んでなる方法。７．請求項１に記載の方法において、前記第２ＤＮＡ分子配列が問題に対する全ての解の完全な組を統計的に適切に含むユニバースを備えてなるように、十分な数の前記第１ＤＮＡ分子配列を用意することを特徴とする方法。８．請求項６に記載の方法において、前記少なくとも一つの化学に基づいたオペレーションが、所定の特性を持つ第２ＤＮＡ分子をその所定の特徴を持たない他のＤＮＡ分子から分離ことを含むものであることを特徴とする方法。９．請求項６に記載の方法において、前記少なくとも一つの化学に基づいたオペレーションが、ある特性を有するＤＮＡ分子のみを増幅し、当該ある特性有しないＤＮＡ分子を増幅しないことを含むものであることを特徴とする方法。１０．請求項８に記載の方法において、前記分離が、所定の特性を有する第２ＤＮＡ分子を磁気ビーズに付けることによってなされることを特徴とする方法。１１．請求項８に記載の方法において、前記分離が、ゲル電気泳動およびそれに続いて行う得られたバンドの分離によってなされることを特徴とする方法。１２．請求項６に記載の方法において、さらに、第２ＤＮＡ分子の所定の位置に付着剤を付けることを含み、該付着剤が生じたオペレーションのある特性を表示することを特徴とする。１３．請求項９に記載の方法において、さらに、所定の位置に所定の付着剤を持つＤＮＡ分子を、前記所定の位置に前記所定の付着剤を持たないＤＮＡ分子から分離すること含むことを特徴とする方法。１４．計算を実行するために分子を用いて複雑な問題を解く方法であって、前記問題を複数の観点に分離し、そのそれぞれの観点が前記問題に対する一部分の解を含むことと、許容できる物質のアルファベット、および前記アルファベットから形成された複数物質のユニバースを定義し、前記物質のユニバーサスはそれぞれ異なる状態を有する複数の物質を含み、前記状態は互いに化学的に区別することのできるものであることと、ランダムに前記分子配列を組み合わせることによって、複数の組合せ物質を用意し、前記物質が前記物質間の可能な接続を表し、それによりその問題に対する可能な解を表すことと、前記問題に対する適正な解を求めるための少なくとも一つの化学的手順を決定し、前記少なくとも一つの化学的手順は、その物質が問題に対する正しい解を表わす確率を高めるようにする要領で、前記物質を変えることと、前記テストの後に残った物質を処理し、問題に対する見込みある解にすることを含んでなる方法。１５．前記結合した物質が、課題に対する全てのとりうる解を意味する全てのとりうる状態を表示することが統計的に見込まれている全ての結合した物質の母集団を表していて、かつ前記処理工程が、前記変化工程によって残った物質を確認する工程、及び操作工程からの間違いを表示しない少なくともいくつかの物質を排除するための間違い−削減操作を行う工程を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。１６．前記間違い削減操作が、不適切な物質が変化操作によって溶液から除去されることが確実になるように前記変化操作を繰り返す工程を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。１７．前記間違い削減操作が、前記見込みのある解を意味する物質を確認する工程、それが表す解を確認する工程、及びその解が正しいことを証明する電子コンピュータを用いる工程を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。１８．前記物質が、少なくとも一つの開始及び終了の配列を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。１９．解決すべき前記課題は、ＮＰ完全であることを特徴とする請求項１４に記載の方法。２０．次の工程を含むことを特徴とする分子コンピュータを用いてコンピュータ計算する方法。複数の分子を入手する工程であって、その複数の分子が課題に対してとりうる解を含む母集団を含むことを特徴とする工程、前記分子の母集団に対して少なくとも一つの化学反応を行う工程であって、前記反応は適切な解を意味しない分子を除去する反応である工程、及び望ましい結果が得られるまで分子の除去を続けるために別の化学反応を反復して行う工程。２１．前記化学反応の間違いを減少させるために間違い削減工程をさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。２２．前記間違い削減が、前記化学反応の間違いを最小にするために複数回その化学反応を繰り返すことを特徴とする請求項２１に記載の方法。２３．前記間違い削減が、負の結果が間違って得られる確率と正の結果が間違って得られる確率とが等しくなる最初の工程を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。２４．前記間違い削減が、適切な回答を表す分子を確認する工程、前記適切な回答分子が表す解を確認する工程、及びその解が正しいことを証明する電子コンピュータを用いる工程を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。２５．次の構成を含むことを特徴とする分子コンピュータ。分子の第１容器であって、その分子の第１容器は内部に異なる化学的特徴を有する複数の分子を収容しており、また前記複数の分子のそれぞれは課題に対してとりうる解のいくつかの観点を示す表示を含むことを特徴とする第１容器、第１分子処理装置であって、その第１分子処理装置は前記第１容器から確かな化学的特徴を持つ分子を除去する要素を含む装置であり、前記確かな化学的特徴は前記分子がその課題に対して適切な解であるかどうかに関連するいくつかの観点を示す特徴であることを特徴とする第１分子処理装置、及び第１容器に残っていて、その課題に対する解を決定するために特徴を用いる分子のその特徴を決定するために、第１容器に含まれる分子をモニターする分析手段。２６．前記第１分子処理装置は電気泳動分離手段であることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータ。２７．前記第１分子処理装置は、目的の分子を増幅し、これにより効果的に望ましくない分子を希釈する増幅装置であることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータ。２８．前記増幅装置は、ＰＣＲ装置であることを特徴とする請求項２７に記載のコンピュータ。２９．前記複数の分子が次の工程によって形成されることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータ。とりうる解の部分を示す分子を得る工程、前記最初の解の部分を他の部分に結合するとともに一緒に保持する補充の分子を得る工程、及び全ての部分が全ての補充物と満足のゆくほど適切に結合して全てのとりうる解を形成するように、前記部分と前記補充物を解に結合する工程。３０．次の工程を含むことを特徴とするコンピュータの計算結果を得る方法。課題を決定する工程、及び解を形成するために結合することができる前記課題の部分を決定する工程、複数の物質を入手する工程及び特定の部分に物質を割り当てる工程、前記物質のカップリング試薬を入手する工程であって、前記カップリング試薬は、一部分を表す物質のどれかを、前記一つの種にカップリングすることが可能な許容できる部分を表す他のどれかの物質と一緒に結合させる能力を持っている試薬であることを特徴とする工程、及び溶液中で前記カップリング試薬を用いて前記物質を結合させることによって、複数のとりうる解を表す物質の結合体をその溶液中に提供する工程。３１．溶液中で物質の特徴に基づいて追加の操作を行うことによって、間違った解を表す全ての物質をその溶液から除去する工程を含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。３２．前記物質がＤＮＡ分子であることを特徴とする請求項３１に記載の方法。３３．前記追加の操作は、目的の分子を再生産するためのポリメラーゼ連鎖反応を含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。３４．前記除去工程は、大きさに基づいて電気泳動により物質をグループに分ける工程、及び大きさに基づいて選択された物質を摘出する工程を含むことを特徴とする請求項３１に記載の方法。３５．次の構成を含むことを特徴とする分子反応に基づいて計算を行うコンピュータ。それぞれの容器に配置した複数の異なる種類の物質、その物質についての複数の異なる種類の反応機構であって、その反応機構のそれぞれは、ある物質との反応で選択性を持つようにする機構からなり、第１の位置から第２の位置に物質の容器が移動するように作用する複数の移動手段、電子的計算手段であって、その電子気的計算手段は前記移動手段を制御するため及び作業の所定の配列にしたがって前記移動手段の位置を制御するために作用し、前記作用の所定の配列は所定の特徴を持たない物質から所定の特徴を持つ物質を分離する第１作業を行うために分子処理手段を用い、その所定の特徴は解決すべき課題に関連するものであり、そしてその分離工程は分離された物質を課題に対する回答のより適切な指標であるようにする工程であることを特徴とする電子的計算手段。３６．前記電子的計算手段は、前記第１作業の後で前記試験管内の物質を調べるために作用する構造であって、前記物質をそれらの回答に割り当てるため及び回答が正しいことを検出すべく前記回答をテストするための構造も含むことを特徴とする請求項３５に記載のコンピュータ。３７．前記物質は、ある化学物質にのみステッカーが付く磁気ビーズを含む要素を処理することを特徴とする請求項３５に記載のコンピュータ。３８．前記物質分離手段は、ゲル電気泳動及び分離システムを含むことを特徴とする請求項３５に記載のコンピュータ。３９．前記物質は第１のマーカーを受け入れる部分を含んでおり、そのマーカーはマーカーを含むかあるいはマーカーを持っていないいずれかの部分を受け入れ、前記物質処理手段の一つはマーカーを添加するための手段であり、前記物質処理手段のもう一つは特定の位置におけるマーカーの存在を検出するための手段であることを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータ。４０．前記物質は、非−マーカー部分の化学的性質を決定する強い結合部分と、マーカー部分の化学的性質を決定する弱い結合部分を含んでいることを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ。４１．物質の前記弱い結合の部分を物質の強い結合の部分から除去できることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ。４２．次の工程を含むことを特徴とする物質を用いてコンピュータ計算を行う方法。複数の物質を入手する工程、異なる解または課題に対する解のセットに物質を割り当てる工程、前記物質のセットを課題に対する回答により適当に対応させるそのセットについて、分子関数を行う工程。４３．前記反応工程を解だけが残るまで繰り返す工程をさらに含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。４４．前記物質がＤＮＡ物質であることを特徴とする請求項４２に記載の方法。４５．前記物質をそれが行った反応のいくつかの観点を示す様式に形成する工程を更に含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。４６．前記形成工程は、物質の特定の位置にステッカーを付与することによって行われることを特徴とする請求項４５に記載の方法。４７．前記ステッカーは、その物質が作られたいくつかの他の反応よりも弱い結合であることを特徴とする請求項４６に記載の方法。４８．次の工程を含むことを特徴とする分子を用いてコンピュータ計算を行う方法。異なる特徴を持つ複数の分子を入手する工程、その分子のそれぞれを課題の異なる観点と関連づける工程、前記複数の分子に対していくつかの操作を行うことにより、課題をより適切に解決できるようにする様式に異なる特徴を持つ前記の異なる分子の間の比率を変える工程、及びこのような分離された分子のいくつかの観点をマークすることにより前記反応を示す工程。４９．次の工程を含むことを特徴とする物質を用いてコンピュータ計算を行う方法。複数の異なる物質を入手する工程、前記複数の異なる物質がコンピュータ計算に解を示すように、その複数の異なる物質をコンピュータ計算に対してとりうる結果のセットに関連づける工程、及び前記複数の物質を修飾するためにその物質に対して処理を行う工程であって、その工程はその物質が望ましい結果を示すことがより見込まれるようにする工程であることを特徴とする工程。