نگاهی به محاسبات کوانتومی در رمزگشایی شبکه‌های تنظیم‌کننده ژن از داده‌های تک سلولی - درون فناوری کوانتومی

جدید اطلاعات کوانتومی طبیعت مقاله بررسی می کند که چگونه محاسبات کوانتومی بر تنظیم ژن تأثیر می گذارد. شبکه های تنظیم کننده ژن (GRNs) برای درک روابط تنظیمی بین ژن ها در سیستم های بیولوژیکی بسیار مهم هستند. این شبکه‌ها به مطالعه تنظیم رونویسی و اساس مولکولی مکانیسم‌های تنظیمی، که برای درک عملکرد ژن در فعالیت‌های سلولی حیاتی هستند، کمک می‌کنند. GRN ها که به صورت نمودار نمایش داده می شوند، تعامل بین فاکتورهای رونویسی و اهداف آنها را نشان می دهند. فن آوری های تک سلولی، به ویژه توالی یابی RNA تک سلولی (scRNA-seq)، توانایی ما را برای مطالعه زیست شناسی در مقیاس و وضوح بی سابقه ای به طور قابل توجهی ارتقا داده است. این فناوری‌ها بیان ژن را در هزاران سلول اندازه‌گیری می‌کنند و داده‌های زیادی را برای ساختن GRN‌های دقیق‌تر فراهم می‌کنند. با این حال، روش‌های محاسباتی سنتی، با تکیه بر رویکردهای آماری مانند همبستگی، رگرسیون، و شبکه‌های بیزی، محدودیت‌هایی دارند، به‌ویژه در گرفتن ارتباطات بین‌تنظیمی همزمان بین همه ژن‌ها.

محاسبات کوانتومی در زیست شناسی و مدل سازی GRN:

محاسبات کوانتومی، که به دلیل پتانسیل آن در زمینه های مختلف شناخته شده است، یک رویکرد جدید برای مدل سازی GRN ها ارائه می دهد. الگوریتم های کوانتومی می تواند به طور بالقوه از روش های کلاسیک در محاسبات خاص با اعمال نفوذ پدیده های برهم نهی و درهم تنیدگی بهتر عمل کند. معرفی یک روش مدل سازی تک سلولی کوانتومی GRN (qscGRN) به طور قابل توجهی این حوزه را پیشرفت می دهد. این روش از یک چارچوب مدار کوانتومی پارامتر شده برای استنباط GRN های بیولوژیکی از داده های scRNA-seq استفاده می کند. در مدل qscGRN، هر ژن با یک کیوبیت نشان داده می شود. این مدل شامل یک لایه رمزگذار است که داده‌های scRNA-seq را به a ترجمه می‌کند حالت برهم نهیو لایه‌های تنظیمی که کیوبیت‌ها را برای شبیه‌سازی فعل و انفعالات ژن-ژن در هم می‌گیرند. با نگاشت مقادیر بیان ژن در فضای هیلبرت بزرگ، مدل qscGRN به طور موثری از اطلاعات سلول های منفرد برای ترسیم روابط تنظیمی استفاده می کند.

کاربرد و پتانسیل مدل سازی کوانتومی GRN:

چارچوب کوانتومی-کلاسیک مورد استفاده در این رویکرد شامل تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند هموارسازی لاپلاس و الگوریتم‌های نزولی گرادیان برای تنظیم دقیق پارامترهای مدل است. این روش با استفاده از مجموعه داده‌های scRNA-seq واقعی، توانایی خود را در مدل‌سازی روابط تنظیم‌کننده ژن به طور موثر نشان داده است، با شبکه بازیابی شده از مدار کوانتومی که با GRN‌های منتشر شده قبلی سازگاری دارد. کاربرد موفقیت‌آمیز این مدل برای سلول‌های لنفوبلاستوئید انسان، با تمرکز بر ژن‌های دخیل در تنظیم ایمنی ذاتی، پتانسیل آن را نشان می‌دهد. این مدل نه تنها فعل و انفعالات تنظیمی بین ژن ها را پیش بینی کرد، بلکه قدرت این برهمکنش ها را نیز تخمین زد.

پیامدها و دستورالعمل های تحقیقاتی آینده برای تنظیم ژن:

ادغام محاسبات کوانتومی در زیست‌شناسی، به‌ویژه در مدل‌سازی GRN، نویدبخش غلبه بر محدودیت‌های روش‌های آماری مرسوم است. این روش درک عمیق تری از GRN های تک سلولی با نزدیک شدن موثر به روابط ژن های به هم پیوسته ارائه می دهد. این یافته‌ها کاوش بیشتر را برای ایجاد الگوریتم‌های کوانتومی با استفاده از داده‌های تک سلولی تشویق می‌کند و مرز جدیدی را در تقاطع محاسبات کوانتومی و زیست‌شناسی نشان می‌دهد. این پیشرفت راه را برای تحقیقات آینده هموار می کند و می تواند رویکرد ما را برای درک سیستم های بیولوژیکی پیچیده در سطح مولکولی متحول کند.

کنا هیوز-کستلبری مدیر ویرایشگر Inside Quantum Technology و ارتباط دهنده علوم در JILA (شرکتی بین دانشگاه کلرادو بولدر و NIST) است. ضربان نوشتن او شامل فناوری عمیق، محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی است. کارهای او در ساینتیفیک امریکن، مجله دیسکاور، نیو ساینتیست، آرس تکنیکا و غیره منتشر شده است.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/