Ser på Quantum Computing i dechifrering af genregulerende netværk fra enkeltcellede data - inde i kvanteteknologien

Ser på Quantum Computing i dechifrering af genregulerende netværk fra enkeltcellede data – inde i kvanteteknologien

Tidsstempel: 28. november 2023 kl. 6
Et nyt Nature Quantum Information-studie ser på, hvordan genregulering kan blive påvirket af kvantealgoritmer.
By Kenna Hughes-Castleberry offentliggjort 28. november 2023

En ny Natur Quantum Information papir undersøger, hvordan kvanteberegning påvirker genregulering. Genregulerende netværk (Grns) er afgørende for at forstå de regulatoriske forhold mellem gener i biologiske systemer. Disse netværk hjælper med at studere transkriptionel regulering og det molekylære grundlag for reguleringsmekanismer, som er afgørende for at forstå genfunktioner i cellulære aktiviteter. Repræsenteret som grafer illustrerer GRN'er interaktionerne mellem transkriptionsfaktorer og deres mål. Enkeltcelleteknologier, især enkeltcellet RNA-sekventering (scRNA-seq), har markant fremmet vores evne til at studere biologi i en hidtil uset skala og opløsning. Disse teknologier måler genekspression i tusindvis af celler, hvilket giver et væld af data til at konstruere mere præcise GRN'er. Men traditionelle beregningsmetoder, der er afhængige af statistiske tilgange som korrelation, regression og Bayesianske netværk, har begrænsninger, især med hensyn til at fange samtidige, inter-regulatoriske forbindelser mellem alle gener.

Kvanteberegning i biologi og GRN-modellering:

Quantum computing, anerkendt for sit potentiale inden for forskellige områder, tilbyder en ny tilgang til modellering af GRN'er. Kvantealgoritmer kan potentielt udkonkurrere klassiske metoder i specifikke beregninger ved at udnytte superposition og sammenfiltringsfænomener. Introduktion af en kvante-enkeltcellet GRN (qscGRN)-modelleringsmetode fremmer dette domæne betydeligt. Denne metode bruger en parametriseret kvantekredsløbsramme til at udlede biologiske GRN'er fra scRNA-seq-data. I qscGRN-modellen er hvert gen repræsenteret af en qubit. Modellen omfatter et koderlag, som oversætter scRNA-seq data til en superpositionstilstand, og reguleringslag, der sammenfiltrer qubits for at simulere gen-gen-interaktioner. Ved at kortlægge genekspressionsværdier på et stort Hilbert-rum, udnytter qscGRN-modellen effektivt informationen fra individuelle celler til at kortlægge regulatoriske forhold.

Anvendelse og potentiale for Quantum GRN-modellering:

Den kvante-klassiske ramme, der bruges i denne tilgang, inkluderer optimeringsteknikker såsom Laplace-udjævning og gradient-descent-algoritmer til at finjustere modelparametrene. Anvendt på rigtige scRNA-seq-datasæt har denne metode demonstreret sin evne til at modellere genregulerende forhold effektivt, hvor netværket gendannet fra kvantekredsløbet viser overensstemmelse med tidligere offentliggjorte GRN'er. Den vellykkede anvendelse af denne model til humane lymfoblastoide celler, med fokus på gener involveret i medfødt immunitetsregulering, illustrerer dens potentiale. Modellen forudsagde ikke kun regulatoriske interaktioner mellem gener, men estimerede også styrken af ​​disse interaktioner.

Fremtidige implikationer og forskningsretninger for genregulering:

Integrationen af ​​kvanteberegning i biologi, specifikt i GRN-modellering, viser løfte om at overgå begrænsningerne ved konventionelle statistiske metoder. Denne metode giver en dybere forståelse af enkeltcellede GRN'er ved effektivt at nærme sig indbyrdes forbundne geners forhold. Resultaterne tilskynder til yderligere udforskning i at skabe kvantealgoritmer ved hjælp af enkeltcelledata, der signalerer en ny grænse i skæringspunktet mellem kvanteberegning og biologi. Dette gennembrud baner vejen for fremtidig forskning og kan revolutionere vores tilgang til at forstå komplekse biologiske systemer på molekylært niveau.

Kenna Hughes-Castleberry er administrerende redaktør hos Inside Quantum Technology og Science Communicator på JILA (et partnerskab mellem University of Colorado Boulder og NIST). Hendes skrivebeats inkluderer deep tech, quantum computing og AI. Hendes arbejde har været omtalt i Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica og mere.

Tidsstempel:

Mere fra Inde i Quantum Technology