Melihat Komputasi Kuantum dalam Menguraikan Jaringan Regulasi Gen dari Data Sel Tunggal - Inside Quantum Technology

Melihat Komputasi Kuantum dalam Menguraikan Jaringan Regulasi Gen dari Data Sel Tunggal – Inside Quantum Technology

Stempel Waktu: 28 November 2023 6
Sebuah studi baru mengenai Nature Quantum Information mengamati bagaimana regulasi gen dapat dipengaruhi oleh algoritma kuantum.
By Kenna Hughes-Castleberry diposting 28 Nov 2023

Sebuah baru Informasi Kuantum Alam kertas meneliti bagaimana komputasi kuantum mempengaruhi regulasi gen. Jaringan Regulasi Gen (GRNs) sangat penting untuk memahami hubungan pengaturan antar gen dalam sistem biologis. Jaringan ini membantu mempelajari regulasi transkripsional dan dasar molekuler dari mekanisme regulasi, yang penting untuk memahami fungsi gen dalam aktivitas seluler. Diwakili sebagai grafik, GRN menggambarkan interaksi antara faktor transkripsi dan targetnya. Teknologi sel tunggal, khususnya pengurutan RNA sel tunggal (scRNA-seq), telah secara signifikan meningkatkan kemampuan kita untuk mempelajari biologi pada skala dan resolusi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Teknologi ini mengukur ekspresi gen dalam ribuan sel, menyediakan banyak data untuk membangun GRN yang lebih tepat. Namun, metode komputasi tradisional, yang mengandalkan pendekatan statistik seperti korelasi, regresi, dan jaringan Bayesian, memiliki keterbatasan, terutama dalam menangkap hubungan antar-regulasi secara simultan antara semua gen.

Komputasi Kuantum dalam Biologi dan Pemodelan GRN:

Komputasi kuantum, yang dikenal akan potensinya di berbagai bidang, menawarkan pendekatan baru dalam pemodelan GRN. Algoritma kuantum berpotensi mengungguli metode klasik dalam komputasi tertentu dengan memanfaatkan fenomena superposisi dan keterjeratan. Memperkenalkan metode pemodelan GRN sel tunggal kuantum (qscGRN) secara signifikan memajukan domain ini. Metode ini menggunakan kerangka sirkuit kuantum berparameter untuk menyimpulkan GRN biologis dari data scRNA-seq. Dalam model qscGRN, setiap gen diwakili oleh sebuah qubit. Model ini terdiri dari lapisan encoder, yang menerjemahkan data scRNA-seq menjadi a keadaan superposisi, dan lapisan regulasi yang melibatkan qubit untuk mensimulasikan interaksi gen-gen. Dengan memetakan nilai ekspresi gen ke dalam ruang Hilbert yang besar, model qscGRN secara efektif memanfaatkan informasi dari sel individual untuk memetakan hubungan regulasi.

Penerapan dan Potensi Pemodelan Quantum GRN:

Kerangka kerja kuantum klasik yang digunakan dalam pendekatan ini mencakup teknik optimasi seperti algoritma pemulusan Laplace dan penurunan gradien untuk menyempurnakan parameter model. Diterapkan pada kumpulan data scRNA-seq nyata, metode ini telah menunjukkan kemampuannya untuk memodelkan hubungan regulasi gen secara efektif, dengan jaringan yang dipulihkan dari sirkuit kuantum menunjukkan konsistensi dengan GRN yang diterbitkan sebelumnya. Keberhasilan penerapan model ini pada sel limfoblastoid manusia, dengan fokus pada gen yang terlibat dalam regulasi imunitas bawaan, menggambarkan potensinya. Model tersebut tidak hanya memprediksi interaksi regulasi antar gen tetapi juga memperkirakan kekuatan interaksi tersebut.

Implikasi Masa Depan dan Arah Penelitian untuk Regulasi Gen:

Integrasi komputasi kuantum dalam biologi, khususnya dalam pemodelan GRN, menunjukkan harapan dalam melampaui keterbatasan metode statistik konvensional. Metode ini menawarkan pemahaman yang lebih mendalam tentang GRN sel tunggal dengan mendekati hubungan gen yang saling berhubungan secara efisien. Temuan ini mendorong eksplorasi lebih lanjut dalam menciptakan algoritma kuantum yang memanfaatkan data sel tunggal, yang menandakan batas baru dalam persimpangan antara komputasi kuantum dan biologi. Terobosan ini membuka jalan bagi penelitian di masa depan dan dapat merevolusi pendekatan kita dalam memahami sistem biologis yang kompleks pada tingkat molekuler.

Kenna Hughes-Castleberry adalah Managing Editor di Inside Quantum Technology dan Science Communicator di JILA (kemitraan antara University of Colorado Boulder dan NIST). Karya tulisnya mencakup teknologi mendalam, komputasi kuantum, dan AI. Karyanya telah ditampilkan di Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica, dan banyak lagi.

Stempel Waktu:

Lebih dari Di dalam Teknologi Kuantum