cello язык программирования обучение
Cello язык программирования обучение
Cello High Level C
Cello is a library that brings higher level programming to C.
By acting as a modern, powerful runtime system Cello makes many things easy that were previously impractical or awkward in C such as:
And because Cello works seamlessly alongside standard C you get all the other benefits such as great performance, powerful tooling, and extensive libraries.
Articles
Articles about its creation and internal workings.
I made Cello as a fun experiment to see what C looks like hacked to its limits. As well as being a powerful library and toolkit, it should be interesting to those who want to explore what is possible in C.
I recommend reading A Fat Pointer Library to get an overview of how Cello works.You can also peek at the source code, which I’m told is fairly readable, or ask me any questions you like via e-mail.
It might be better to try Cello out on a hobby project first. Cello does aim to be production ready, but because it is a hack it has its fair share of oddities and pitfalls, and if you are working in a team, or to a deadline, there is much better tooling, support and community for languages such as C++.
People have experimented with it, but there is no high profile project I know of that uses it. Cello is too big and scary a dependency for new C projects if they want to be portable and easy to maintain.
Hello! I’m Daniel Holden. You many know me from a book I wrote or my personal website. I also have a rarely updated twitter account.
Cello язык программирования обучение
Технология программного кода «Cello», разработанная совместной группой ученых Массачусетского технологического института (MIT), Бостонского университета и Национального института стандартов и технологий позволяет прописывать в ДНК клеток бактерий требуемый набор свойств и создавать биологические схемы с нужными логическими параметрами, работающие прямо внутри живой клетки.
В основе концепции «Cello» лежит гениально простая идея о том, что процессы, происходящие в биологических клетках организмов поддаются программированию посредством методов, аналогичных вычислительным алгоритмам знакомых нам компьютерных систем. Использовав такую предпосылку ученые смогли создать новый язык программирования для логических элементов на основе нуклеиновых кислот. Эксперименты, уже проведенные группой исследователей подтвердили жизнеспособность теоретической концепции «Cello» на практике. Масштаб предложенных идей и первых полученных результатов выглядят очень впечатляюще. В ходе экспериментов были созданы работающие биологические схемы, состоящие из последовательностей до 12 000 ДНК-оснований в основу которых легли семь базовых логических элементов. Используя их алгоритмы ученые собрали порядка 60 таких биологических схем, 45 из которых многократно отработали свои задачи в соответствии с программным предписанием. Проработка результатов первой серии тестов и устранение выявленных багов позволили в итоге довести процент корректно работающих схем до 95%.“Работая с бактериями, вы используете текстовый язык программирования точно так же, как программируете компьютер или микроконтроллер, но переводя текстовую информацию на язык нуклеиновых кислот – пояснил Кристофер Войт (Christopher Voigt), профессор Массачусетского технологического института. – Текст исходной программы превращается в последовательность ДНК, которая синтезируется любым из хорошо известных и доступных методов и помещается внутрь живой клетки”. Можно сказать, что модифицированные при помощи языка «Cello» бактерии в буквальном смысле превращаются в сложные системы, содержащие в составе “комплектации” датчики температуры, уровня освещенности, кислотности, уровня содержания кислорода и прочих параметров среды, окружающей бактерию, которые можно задавать искусственно по своему усмотрению.
Опираясь на результаты проделанных опытов, ученые уже могут отдаленно представить себе, насколько грандиозен потенциал программного кода «Cello» и какого уровня проблемы он поможет решать в глобальном плане. Одно из намеченных направлений – создание сложных биологических систем – “станций” внутри клетки, позволяющих ей самостоятельно находить, идентифицировать и нейтрализовывать очаги заболеваний путем вырабатывания необходимого в текущий момент лекарственного препарата. И одной из первых проблем, успешно решенных на этом пути может стать проблема рака: запрограммированные специальным образом бактериальные клетки при встрече с патологическими раковыми смогут продуцировать необходимое количество нужного лекарства для локального дозированного воздействия. Перспективы применения технологии «Cello» не ограничиваются только лишь медицинским направлением. Одно из множества возможных альтернативных путей использования – сельское хозяйство. В частности допускается обработка насаждений различных с/х культур бактериями, запрограммированными на выработку инсектицидов – составов, уничтожающих вредоносных насекомых при их обнаружении.Еще один из вариантов применения технологии — создание особых дрожжевых клеток, которые будут способны остановить собственный процесс ферментации в случае формирования слишком большого количества токсичных побочных продуктов. Развивая идею Войт предсказывает, что новый язык «Cello» имеет все шансы стать стандартом в области разработки инновационных биологических схем. И, что важно, алгоритмы «Cello» позволят создавать самые разные биологические схемы и после проверять их эффективность очень быстро и точно. Как утверждают в лаборатории профессора Кристофера Войта все подробности открытия будут предоставлены и доступны для широкого ознакомления и использования безвозмездно. Столь щедрый дар профессора Войта человечеству, безусловно, вдохновляет на благо и, вместе с тем, несколько настораживает, поскольку открывает свободный доступ к нашей биологической кладовой, а где, когда, кем и на каком уровне окажутся востребованы эти знания предсказать не сможет ни сам профессор, ни кто иной.
Cello — язык программирования живой клетки
Приветствуем вас на страницах блога iCover! Технология программного кода «Cello», разработанная совместной группой ученых Массачусетского технологического института (MIT), Бостонского университета и Национального института стандартов и технологий позволяет прописывать в ДНК клеток бактерий требуемый набор свойств и создавать биологические схемы с нужными логическими параметрами, работающие прямо внутри живой клетки.
В основе концепции «Cello» лежит гениально простая идея о том, что процессы, происходящие в биологических клетках организмов поддаются программированию посредством методов, аналогичных вычислительным алгоритмам знакомых нам компьютерных систем. Использовав такую предпосылку ученые смогли создать новый язык программирования для логических элементов на основе нуклеиновых кислот.
Эксперименты, уже проведенные группой исследователей подтвердили жизнеспособность теоретической концепции «Cello» на практике. Масштаб предложенных идей и первых полученных результатов выглядят очень впечатляюще. В ходе экспериментов были созданы работающие биологические схемы, состоящие из последовательностей до 12 000 ДНК-оснований в основу которых легли семь базовых логических элементов. Используя их алгоритмы ученые собрали порядка 60 таких биологических схем, 45 из которых многократно отработали свои задачи в соответствии с программным предписанием. Проработка результатов первой серии тестов и устранение выявленных багов позволили в итоге довести процент корректно работающих схем до 95%.
“Работая с бактериями, вы используете текстовый язык программирования точно так же, как программируете компьютер или микроконтроллер, но переводя текстовую информацию на язык нуклеиновых кислот – пояснил Кристофер Войт (Christopher Voigt), профессор Массачусетского технологического института. – Текст исходной программы превращается в последовательность ДНК, которая синтезируется любым из хорошо известных и доступных методов и помещается внутрь живой клетки”. Можно сказать, что модифицированные при помощи языка «Cello» бактерии в буквальном смысле превращаются в сложные системы, содержащие в составе “комплектации” датчики температуры, уровня освещенности, кислотности, уровня содержания кислорода и прочих параметров среды, окружающей бактерию, которые можно задавать искусственно по своему усмотрению.
Опираясь на результаты проделанных опытов, ученые уже могут отдаленно представить себе, насколько грандиозен потенциал программного кода «Cello» и какого уровня проблемы он поможет решать в глобальном плане.
Одно из намеченных направлений – создание сложных биологических систем – “станций” внутри клетки, позволяющих ей самостоятельно находить, идентифицировать и нейтрализовывать очаги заболеваний путем вырабатывания необходимого в текущий момент лекарственного препарата. И одной из первых проблем, успешно решенных на этом пути может стать проблема рака: запрограммированные специальным образом бактериальные клетки при встрече с патологическими раковыми смогут продуцировать необходимое количество нужного лекарства для локального дозированного воздействия.
Перспективы применения технологии «Cello» не ограничиваются только лишь медицинским направлением. Одно из множества возможных альтернативных путей использования – сельское хозяйство. В частности допускается обработка насаждений различных с/х культур бактериями, запрограммированными на выработку инсектицидов – составов, уничтожающих вредоносных насекомых при их обнаружении.
Еще один из вариантов применения технологии — создание особых дрожжевых клеток, которые будут способны остановить собственный процесс ферментации в случае формирования слишком большого количества токсичных побочных продуктов.
Развивая идею Войт предсказывает, что новый язык «Cello» имеет все шансы стать стандартом в области разработки инновационных биологических схем. И, что важно, алгоритмы «Cello» позволят создавать самые разные биологические схемы и после проверять их эффективность очень быстро и точно. Как утверждают в лаборатории профессора Кристофера Войта все подробности открытия будут предоставлены и доступны для широкого ознакомления и использования безвозмездно. Столь щедрый дар профессора Войта человечеству, безусловно, вдохновляет на благо и, вместе с тем, несколько настораживает, поскольку открывает свободный доступ к нашей биологической кладовой, а где, когда, кем и на каком уровне окажутся востребованы эти знания предсказать не сможет ни сам профессор, ни кто иной.
Результаты работы опубликованы в апрельском номере журнала Science
Сайт проекта “Cello”
Дополнительный источник
Уважаемые читатели, мы всегда с удовольствием встречаем и ждем вас на страницах нашего блога. Мы готовы и дальше делиться с вами актуальными новостями, обзорными материалами и другими публикациями, и постараемся сделать все возможное для того, чтобы проведенное с нами время было для вас полезным. И, конечно, не забывайте подписываться на наши рубрики.
Cello — язык программирования живой клетки
Оригинал взят у 
navigator011 
Технология программного кода «Cello», разработанная совместной группой ученых Массачусетского технологического института (MIT), Бостонского университета и Национального института стандартов и технологий позволяет прописывать в ДНК клеток бактерий требуемый набор свойств и создавать биологические схемы с нужными логическими параметрами, работающие прямо внутри живой клетки.
В основе концепции «Cello» лежит гениально простая идея о том, что процессы, происходящие в биологических клетках организмов поддаются программированию посредством методов, аналогичных вычислительным алгоритмам знакомых нам компьютерных систем. Использовав такую предпосылку ученые смогли создать новый язык программирования для логических элементов на основе нуклеиновых кислот.
Эксперименты, уже проведенные группой исследователей подтвердили жизнеспособность теоретической концепции «Cello» на практике. Масштаб предложенных идей и первых полученных результатов выглядят очень впечатляюще. В ходе экспериментов были созданы работающие биологические схемы, состоящие из последовательностей до 12 000 ДНК-оснований в основу которых легли семь базовых логических элементов. Используя их алгоритмы ученые собрали порядка 60 таких биологических схем, 45 из которых многократно отработали свои задачи в соответствии с программным предписанием. Проработка результатов первой серии тестов и устранение выявленных багов позволили в итоге довести процент корректно работающих схем до 95%.
“Работая с бактериями, вы используете текстовый язык программирования точно так же, как программируете компьютер или микроконтроллер, но переводя текстовую информацию на язык нуклеиновых кислот – пояснил Кристофер Войт (Christopher Voigt), профессор Массачусетского технологического института. – Текст исходной программы превращается в последовательность ДНК, которая синтезируется любым из хорошо известных и доступных методов и помещается внутрь живой клетки”.
Можно сказать, что модифицированные при помощи языка «Cello» бактерии в буквальном смысле превращаются в сложные системы, содержащие в составе “комплектации” датчики температуры, уровня освещенности, кислотности, уровня содержания кислорода и прочих параметров среды, окружающей бактерию, которые можно задавать искусственно по своему усмотрению.
Одно из намеченных направлений – создание сложных биологических систем – “станций” внутри клетки, позволяющих ей самостоятельно находить, идентифицировать и нейтрализовывать очаги заболеваний путем вырабатывания необходимого в текущий момент лекарственного препарата.
Перспективы применения технологии «Cello» не ограничиваются только лишь медицинским направлением. Одно из множества возможных альтернативных путей использования – сельское хозяйство. В частности допускается обработка насаждений различных с/х культур бактериями, запрограммированными на выработку инсектицидов – составов, уничтожающих вредоносных насекомых при их обнаружении.
Еще один из вариантов применения технологии — создание особых дрожжевых клеток, которые будут способны остановить собственный процесс ферментации в случае формирования слишком большого количества токсичных побочных продуктов.
Cello язык программирования обучение
The Cello input is a high-level logic specification written in Verilog, a hardware description language. The code is parsed to generate a truth table, and logic synthesis produces a circuit diagram with the genetically available gate types to implement the truth table. The gates in the circuit are assigned using experimentally characterized genetic gates. In assignment, a predicted circuit score guides a breadth-first search, or a Monte Carlo simulated annealing search. The assignment with the highest score is chosen, and this assignment can be physically implemented in a combinatorial number of different genetic layouts. The Eugene language is used for rule-based constrained combinatorial design of one or more final DNA sequence(s) for the designed circuit.
Recommended for specifying a truth table. The case statement below specifies the following truth table:
| in1 | in2 | out1 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
(NOT), | (OR), & (AND), and parentheses can be used for order of operations. These operators can be used to build any combinational logic function. Internal wires must be defined before use, and wires must be assigned on the left-hand side before being used on the right-hand side.
Allows a gate-level wiring diagram to be specified. Internal wires must be defined before use. Each row must start with the all-lowercase name of a logic gate (not, nor, or, and, nand, xor, xnor, buff). Within the parenthesis, the first wire name is the output wire, all subsequent wire names are the input wires for that gate. Wire names must appear as an output wire before being used as an input wire.
Verilog is parsed and converted to a truth table, which is the starting point of logic synthesis. Our logic synthesis workflow is described below.
The first step uses ABC (Mischenko and Brayton, Berkeley) to convert a truth table to an AND-Inverter Graph, which consists of 2-input AND gates and NOT gates.
The AND-Inverter Graph is converted to a NOR-Inverter Graph using DeMorgan’s rule: A and B equals (not A) (nor) (not B).
By specifying a library of subcircuit motifs, subcircuits from the NOR-Inverter Graph can be substituted for smaller but functionally equivalent logic motifs to reduce the number of gates in the circuit. This step can also allow other gate types to be incorporated, such as AND, NAND, OR. An gate type called OUTPUT_OR can also be specified: this motif typically represents tandem promoters driving expression of the output gene, such as a fluorescence reporter or other actuator.
While Cello can accommodate custom gates libraries through the UCF, the original work was based on TetR homologs acting as NOR/NOT gates. The genetic parts for each gate are shown.
For the genetic gates shown above, each has an experimentally determined response function that relates one or more input values to an output value in standardized units (RPU = relative promoter units). These response functions are fitted to a Hill equation with 4 parameters: ymax, ymin, K, n.
Response function matching
Assigning genetic gates to Boolean gates requires the output levels of each gate to map to valid input levels for the next gate in the circuit. Some gate connections result in signal mismatches and poor predicted circuit performance. The assignment step identifies the optimal way to select and connect genetic gates to generate the maximum overall dynamic range for the circuit.
The breadth-first search guarantees the assignment with the global maximum score (tractable for circuits of
10 or fewer gates and library sizes of
20 or fewer gates). Starting from the gates closest to the inputs, this algorithm exhaustively assigns one gate at a time, where signal mismatches are rejected. For each accepted assignment, the next gate is assigned exhaustively, where signal mismatches are rejected. Once all gates have been visited, the assignment with the highest circuit score is chosen.
Hill climbing starts with a random assignment, then swaps the assignment of two gates. Gate 1 is randomly selected from the circuit, and Gate 2 is randomly selected from the circuit or the unused gates in the library. The swap is accepted if the circuit score increased. Thousands of swaps are performed in a single trajectory, and hundreds of independent trajectories are run. The assignment with the highest circuit score is chosen as the final assignment.
Simulated annealing is the same as hill climbing, but swaps that decrease circuit score are accepted with a probability that cools/anneals over time. While each trajectory requires more time than a hill climbing trajectory, local minima can be escaped.
For a given assignment, there are a combinatorial number of ways in which the genetic parts can be assembled into a physical layout. The degrees of freedom include: the order of tandem promoters, and the order/orientation of transcriptional units. The Eugene language is used for constrained enumeration of this design space. An example of a Eugene specification is given below.
The example Eugene code (link below) can be copied/pasted and modified at Eugene Lab (link above). Cello generates the Eugene files automatically and is integrated with the Eugene java library.
The final DNA sequences that result from Eugene variants are then inserted into the plasmid or genomic locations specified in the UCF. This specification is a Genbank file and start/end insertion base-pair indexes where the sensor module (e.g. expression of LacI, AraC), circuit module (e.g. TetR homolog logic gates), and output module (e.g. fluorescence reporter driven by a regulable promoter). As a result, the complete DNA sequence required to implement the logic circuit in cells is generated.
Install and Run Cello
Instructions to install Cello can be found in INSTALL.md. Instructions to run a local instance of Cello can be found in RUN.md.
Contributing to this project
Anyone and everyone is welcome to contribute. Please take a moment to review the guidelines for contributing.