सिंगल-सेल डेटा से जीन रेगुलेटरी नेटवर्क को समझने में क्वांटम कंप्यूटिंग को देखना - क्वांटम टेक्नोलॉजी के अंदर

एक नया प्रकृति क्वांटम सूचना काग़ज़ जांच करता है कि क्वांटम कंप्यूटिंग जीन विनियमन को कैसे प्रभावित करती है। जीन नियामक नेटवर्क (जीआरएनएस) जैविक प्रणालियों में जीनों के बीच नियामक संबंधों को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ये नेटवर्क ट्रांसक्रिप्शनल विनियमन और नियामक तंत्र के आणविक आधार का अध्ययन करने में मदद करते हैं, जो सेलुलर गतिविधियों में जीन कार्यों को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत, जीआरएन प्रतिलेखन कारकों और उनके लक्ष्यों के बीच बातचीत को दर्शाते हैं। एकल-कोशिका प्रौद्योगिकियों, विशेष रूप से एकल-कोशिका आरएनए अनुक्रमण (scRNA-seq) ने अभूतपूर्व पैमाने और रिज़ॉल्यूशन पर जीव विज्ञान का अध्ययन करने की हमारी क्षमता को काफी उन्नत किया है। ये प्रौद्योगिकियां हजारों कोशिकाओं में जीन अभिव्यक्ति को मापती हैं, और अधिक सटीक जीआरएन के निर्माण के लिए डेटा का खजाना प्रदान करती हैं। हालाँकि, सहसंबंध, प्रतिगमन और बायेसियन नेटवर्क जैसे सांख्यिकीय दृष्टिकोणों पर निर्भर पारंपरिक कम्प्यूटेशनल तरीकों की सीमाएं हैं, विशेष रूप से सभी जीनों के बीच एक साथ, अंतर-नियामक कनेक्शन को कैप्चर करने में।

जीव विज्ञान और जीआरएन मॉडलिंग में क्वांटम कंप्यूटिंग:

विभिन्न क्षेत्रों में अपनी क्षमता के लिए पहचानी जाने वाली क्वांटम कंप्यूटिंग, जीआरएन मॉडलिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करती है। क्वांटम एल्गोरिदम सुपरपोजिशन और उलझाव की घटनाओं का लाभ उठाकर विशिष्ट गणनाओं में संभावित रूप से शास्त्रीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। क्वांटम सिंगल-सेल जीआरएन (क्यूएससीजीआरएन) मॉडलिंग पद्धति का परिचय इस डोमेन को महत्वपूर्ण रूप से आगे बढ़ाता है। यह विधि scRNA-seq डेटा से जैविक GRN का अनुमान लगाने के लिए एक पैरामीटरयुक्त क्वांटम सर्किट ढांचे का उपयोग करती है। क्यूएससीजीआरएन मॉडल में, प्रत्येक जीन को एक क्वबिट द्वारा दर्शाया जाता है। मॉडल में एक एनकोडर परत शामिल है, जो scRNA-seq डेटा का अनुवाद करती है सुपरपोजिशन अवस्था, और विनियमन परतें जो जीन-जीन इंटरैक्शन का अनुकरण करने के लिए क्वैबिट को उलझाती हैं। एक बड़े हिल्बर्ट स्थान पर जीन अभिव्यक्ति मूल्यों को मैप करके, क्यूएससीजीआरएन मॉडल नियामक संबंधों को मैप करने के लिए व्यक्तिगत कोशिकाओं से जानकारी का प्रभावी ढंग से उपयोग करता है।

क्वांटम जीआरएन मॉडलिंग का अनुप्रयोग और क्षमता:

इस दृष्टिकोण में प्रयुक्त क्वांटम-क्लासिकल फ्रेमवर्क में मॉडल मापदंडों को ठीक करने के लिए लाप्लास स्मूथिंग और ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम जैसी अनुकूलन तकनीकें शामिल हैं। वास्तविक scRNA-seq डेटासेट पर लागू, इस विधि ने जीन नियामक संबंधों को प्रभावी ढंग से मॉडल करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है, क्वांटम सर्किट से पुनर्प्राप्त नेटवर्क पहले प्रकाशित जीआरएन के साथ स्थिरता दिखाता है। मानव लिम्फोब्लास्टोइड कोशिकाओं में इस मॉडल का सफल अनुप्रयोग, जन्मजात प्रतिरक्षा विनियमन में शामिल जीन पर ध्यान केंद्रित करते हुए, इसकी क्षमता को दर्शाता है। मॉडल ने न केवल जीनों के बीच नियामक अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी की, बल्कि इन अंतःक्रियाओं की ताकत का भी अनुमान लगाया।

जीन विनियमन के लिए भविष्य के निहितार्थ और अनुसंधान दिशा-निर्देश:

जीव विज्ञान में क्वांटम कंप्यूटिंग का एकीकरण, विशेष रूप से जीआरएन मॉडलिंग में, पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों की सीमाओं को पार करने का वादा दिखाता है। यह विधि परस्पर जुड़े जीनों के संबंधों को कुशलतापूर्वक समझकर एकल-कोशिका जीआरएन की गहरी समझ प्रदान करती है। निष्कर्ष एकल-सेल डेटा का उपयोग करके क्वांटम एल्गोरिदम बनाने में आगे की खोज को प्रोत्साहित करते हैं, जो क्वांटम कंप्यूटिंग और जीव विज्ञान के प्रतिच्छेदन में एक नई सीमा का संकेत देता है। यह सफलता भविष्य के अनुसंधान का मार्ग प्रशस्त करती है और आणविक स्तर पर जटिल जैविक प्रणालियों को समझने के हमारे दृष्टिकोण में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है।

केना ह्यूजेस-कैसलबेरी इनसाइड क्वांटम टेक्नोलॉजी में प्रबंध संपादक और JILA (कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय और एनआईएसटी के बीच एक साझेदारी) में विज्ञान संचारक हैं। उनकी लेखन शैली में डीप टेक, क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई शामिल हैं। उनके काम को साइंटिफिक अमेरिकन, डिस्कवर मैगज़ीन, न्यू साइंटिस्ट, आर्स टेक्निका और अन्य में दिखाया गया है।

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• स्रोत: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/