A kvantumszámítás a génszabályozó hálózatok megfejtésében egysejtű adatokból – Inside Quantum Technology

Egy új Természeti kvantuminformáció papír azt vizsgálja, hogy a kvantumszámítás hogyan befolyásolja a génszabályozást. Génszabályozó hálózatok (GRNs) kulcsfontosságúak a biológiai rendszerekben lévő gének közötti szabályozási kapcsolatok megértéséhez. Ezek a hálózatok segítenek a transzkripciós szabályozás és a szabályozó mechanizmusok molekuláris alapjainak tanulmányozásában, amelyek kulcsfontosságúak a génfunkciók megértéséhez a sejtaktivitásokban. Grafikonként ábrázolva a GRN-ek a transzkripciós faktorok és célpontjaik közötti kölcsönhatásokat illusztrálják. Az egysejtű technológiák, különösen az egysejtű RNS szekvenálás (scRNA-seq), jelentősen javították azon képességünket, hogy soha nem látott mértékben és felbontásban tanulmányozzuk a biológiát. Ezek a technológiák több ezer sejtben mérik a génexpressziót, és rengeteg adatot szolgáltatnak a pontosabb GRN-ek létrehozásához. A hagyományos számítási módszereknek azonban, amelyek olyan statisztikai megközelítésekre támaszkodnak, mint a korreláció, a regresszió és a Bayes-hálózatok, vannak korlátai, különösen az összes gén közötti egyidejű, interregulációs kapcsolatok rögzítésében.

Kvantumszámítás a biológiában és a GRN-modellezésben:

A különböző területeken rejlő potenciáljáról elismert kvantumszámítás újszerű megközelítést kínál a GRN-ek modellezésére. Kvantum algoritmusok A szuperpozíciós és összefonódási jelenségek kihasználásával adott számításokban potenciálisan felülmúlhatja a klasszikus módszereket. A kvantum egysejtű GRN (qscGRN) modellezési módszer bevezetése jelentősen előremozdítja ezt a tartományt. Ez a módszer egy paraméterezett kvantumáramkör-keretrendszert használ biológiai GRN-ekre az scRNA-seq adatokból. A qscGRN modellben minden gént egy qubit képvisel. A modell tartalmaz egy kódoló réteget, amely az scRNA-seq adatokat a szuperpozíciós állapotés regulációs rétegek, amelyek összefonják a qubiteket, hogy szimulálják a gén-gén kölcsönhatásokat. Azáltal, hogy a génexpressziós értékeket egy nagy Hilbert térre térképezi fel, a qscGRN modell hatékonyan használja fel az egyes sejtekből származó információkat a szabályozási kapcsolatok feltérképezésére.

A kvantum GRN modellezés alkalmazása és lehetőségei:

Az ebben a megközelítésben használt kvantum-klasszikus keretrendszer olyan optimalizálási technikákat tartalmaz, mint a Laplace-simítás és a gradiens süllyedő algoritmusok a modellparaméterek finomhangolására. Valódi scRNA-seq adatkészletekre alkalmazva ez a módszer bebizonyította, hogy képes hatékonyan modellezni a génszabályozási kapcsolatokat, és a kvantumkörből visszanyert hálózat konzisztenciát mutat a korábban publikált GRN-ekkel. Ennek a modellnek a humán limfoblasztoid sejtekben való sikeres alkalmazása, a veleszületett immunitás szabályozásában részt vevő génekre összpontosítva, szemlélteti a benne rejlő lehetőségeket. A modell nemcsak a gének közötti szabályozási kölcsönhatásokat jósolta meg, hanem megbecsülte ezen kölcsönhatások erősségét is.

A génszabályozás jövőbeli következményei és kutatási irányai:

A kvantumszámítás integrálása a biológiába, különösen a GRN-modellezésbe, ígéretesnek tűnik a hagyományos statisztikai módszerek korlátain túlszárnyalva. Ez a módszer az egysejtű GRN-ek mélyebb megértését kínálja az összekapcsolt gének kapcsolatainak hatékony megközelítésével. Az eredmények további kutatásokat bátorítanak az egysejtű adatokat használó kvantum-algoritmusok létrehozására, ami új határvonalat jelez a kvantumszámítástechnika és a biológia metszéspontjában. Ez az áttörés megnyitja az utat a jövőbeli kutatások előtt, és forradalmasíthatja a komplex biológiai rendszerek molekuláris szintű megértésére irányuló megközelítésünket.

Kenna Hughes-Castleberry az Inside Quantum Technology ügyvezető szerkesztője és a JILA Science Communicator (a Colorado Boulder Egyetem és a NIST közötti partnerség). Írási ütemei közé tartozik a mélytechnológia, a kvantumszámítástechnika és az AI. Munkásságát a Scientific American, a Discover Magazine, a New Scientist, az Ars Technica stb.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/