Tarkastellaan kvanttilaskentaa geenisäätelyverkkojen salauksessa yksisolutiedosta – kvanttiteknologian sisällä

Uusi Luonnon kvanttitiedot paperi tutkii kuinka kvanttilaskenta vaikuttaa geenisäätelyyn. Geenisäätelyverkot (GRNs) ovat ratkaisevan tärkeitä biologisten järjestelmien geenien välisten säätelysuhteiden ymmärtämisessä. Nämä verkostot auttavat tutkimaan transkription säätelyä ja säätelymekanismien molekyyliperustaa, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä geenitoimintojen ymmärtämiselle solutoiminnassa. Graafeina esitetyt GRN:t havainnollistavat transkriptiotekijöiden ja niiden kohteiden välisiä vuorovaikutuksia. Yksisolutekniikat, erityisesti yksisoluinen RNA-sekvensointi (scRNA-seq), ovat parantaneet merkittävästi kykyämme tutkia biologiaa ennennäkemättömässä mittakaavassa ja resoluutiossa. Nämä tekniikat mittaavat geenien ilmentymistä tuhansissa soluissa ja tarjoavat runsaasti tietoa tarkempien GRN:ien rakentamiseen. Perinteisillä laskennallisilla menetelmillä, jotka perustuvat tilastollisiin lähestymistapoihin, kuten korrelaatioon, regressioon ja Bayesin verkkoihin, on kuitenkin rajoituksia, erityisesti kaikkien geenien välisten samanaikaisten, säätelyiden välisten yhteyksien sieppaamisessa.

Kvanttilaskenta biologiassa ja GRN-mallinnus:

Kvanttilaskenta, joka tunnetaan potentiaalistaan ​​eri aloilla, tarjoaa uudenlaisen lähestymistavan GRN:ien mallintamiseen. Kvanttialgoritmit voi mahdollisesti ylittää klassiset menetelmät tietyissä laskelmissa hyödyntämällä superpositio- ja takertumisilmiöitä. Kvantti-yksisoluisen GRN (qscGRN) -mallinnusmenetelmän käyttöönotto edistää merkittävästi tätä aluetta. Tämä menetelmä käyttää parametroitua kvanttipiirikehystä biologisten GRN:ien päättelemiseen scRNA-seq-tiedoista. QscGRN-mallissa jokaista geeniä edustaa kubitti. Malli käsittää enkooderikerroksen, joka muuntaa scRNA-seq-datan a superpositiotilaja säätelykerrokset, jotka kietoutuvat kubitit simuloimaan geeni-geenivuorovaikutuksia. Kartoittamalla geeniekspressioarvot suureen Hilbert-avaruuteen, qscGRN-malli hyödyntää tehokkaasti yksittäisten solujen tietoja säätelysuhteiden kartoittamiseen.

Kvantti-GRN-mallinnuksen sovellus ja mahdollisuudet:

Tässä lähestymistavassa käytetty kvanttiklassinen kehys sisältää optimointitekniikoita, kuten Laplacen tasoitus- ja gradienttilaskeutumisalgoritmit mallin parametrien hienosäätämiseksi. Todellisiin scRNA-seq-tietosarjoihin sovellettu menetelmä on osoittanut kykynsä mallintaa geenisäätelysuhteita tehokkaasti, ja kvanttipiiristä palautunut verkko on johdonmukainen aiemmin julkaistujen GRN:ien kanssa. Tämän mallin onnistunut soveltaminen ihmisen lymfoblastoidisoluihin keskittyen geeneihin, jotka osallistuvat synnynnäiseen immuniteetin säätelyyn, kuvaa sen potentiaalia. Malli ei vain ennustanut geenien välisiä säätelyvuorovaikutuksia, vaan myös arvioi näiden vuorovaikutusten voimakkuutta.

Geenisääntelyn tulevaisuuden vaikutukset ja tutkimussuunnat:

Kvanttilaskennan integrointi biologiaan, erityisesti GRN-mallinnukseen, on lupaava tavanomaisten tilastomenetelmien rajoitusten ylittämisessä. Tämä menetelmä tarjoaa syvemmän ymmärryksen yksisoluisista GRN:istä lähestymällä tehokkaasti toisiinsa liittyvien geenien suhteita. Löydökset rohkaisevat tutkimaan lisää kvanttialgoritmien luomista, jotka hyödyntävät yksisoluista dataa, mikä merkitsee uutta rajaa kvanttilaskennan ja biologian risteyksessä. Tämä läpimurto tasoittaa tietä tulevalle tutkimukselle ja voi mullistaa lähestymistapamme monimutkaisten biologisten järjestelmien ymmärtämiseen molekyylitasolla.

Kenna Hughes-Castleberry on Inside Quantum Technologyn toimitusjohtaja ja JILAn Science Communicator (kumppanuus Colorado Boulderin yliopiston ja NISTin välillä). Hänen kirjoitusalansa ovat syvätekniikka, kvanttilaskenta ja tekoäly. Hänen töitään on esitelty Scientific Americanissa, Discover Magazinessa, New Scientistissä, Ars Technicassa ja muissa.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/