4优势
（1）集成度、功效更高。DNA的数据密度大得惊人。DNA分子上核苷酸之间的间隙为0.35纳米，从而使DNA具有了每英寸近18Mbits的不同寻常的数据密度。在两维空间中，如果假设每平方纳米有一个核苷酸的话，数据密度超过每平方英寸1百万Gbits。与数据密度约为每平方英寸7Gbits的典型高性能硬盘相比，DNA数据密度超过它10万倍以上。
（2）可靠性高，寿命更长。因为 DNA 分子存在的生物活性以及分子之间的吸引力，能确保分子之间进行特异性杂交，从而使得DNA计算机运行稳定。而且具有生物性质的生物计算机能做到自我修复，可以编码设置其自我再生和复制的功能。如果错误发生在双链DNA的某一段上，修复酶可以利用补序列串作为参考，恢复正确的DNA序列。
（3）耗能少。生物计算机的元件是由有机分子组成的生物化学元件，只需很少的能量就能就行所需的化学反应，耗能大大减少，并且能量利用率大幅度提高。而且由于生物芯片内流动电子间碰撞的可能极小，几乎不存在电阻，所以生物计算机完全不会像电子计算机那样工作时散发大量的热，因此无需降温处理，不仅更节能，可持续性也更强。
（4）大规模并行方式处理，性能大幅度提升。因为酶并不是顺序地工作，一次处理一个DNA，而是同时处理许多的DNA分子。就以DNA的读/写速度为例。在细菌中，DNA可以以每秒大约500对核苷酸的速度进行复制。虽然读写速度仅有1000bps，与一般硬盘的读写速度相差甚远，但是由于其可以同时处理许多DNA分子，DNA串的数量指数级增加(n次迭代后数量为2^n)，因此每增加一串DNA，数据速率就增加1000bps。因此在10次迭代后，DNA的复制速
度约为1Mbps，30次迭代后，增加到1000Gbps，超过了最快速硬盘的持续数据读写速率。 5劣势
1.原料需求大。就阿德曼的方法而言，指数级增长的不是计算时间，而是DNA的数量。使用他的方法求解200个城市的HP问题，需要的DNA的质量将比地球还要重。
2.操作的错误率。由于这些操作并不是确定性而是随机驱动的，每一步都包含统计错误，因而限制了在产生错误的概率超过产生正确结果的概率前我们所能连续迭代的次数。例如，1%的错误率可进行10次迭代，这时的错误率小于10%，而在进行100次迭代后，错误率增长为63%。
3.提取信息困难。生物计算机24小时就完成了人类迄今全部的计算量，但从中提取一个信息却要花费几十倍的时间。
6研究方向
生物计算机目前主要有以下几类:1. 生物分子或超分子芯片 2. 自动机模型 3. 仿生算法 4. 生物化学反应算法。
目前生物计算机的研究方向大致为：(1)制造有机分子元件去代替半导体元件，从而研制出分子计算机；( 2 )通过深入研究人脑的结构与思维规律而构想生物计算机的结构，依此研制生物计算机。
7小结
生物计算机或许预示下一次科技革命的发生，也许在未来，它的成果将不仅改变我们的生活，甚至将会对人类社会产生更深远的影响。
8参考文献
[1]硅时代的终结者——生物计算机[J].电脑采购, 2005 ，31 :13-13 [2]魏贵娟. 浅析生物计算机的发展[J].电脑迷，2017，1：10-10 [3]生物计算机[J].化工时刊，2011，25（3）：22-22
[4]解晨. 生物计算机发展现状及未来展望[J].电脑知识与技术，2013，9（14）：3413-3414 [5]许进.生物计算机时代即将来临[J].中国科学院院刊，2014，29（1）：42-54
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