הסתכלות על מחשוב קוונטי בפענוח רשתות וויסות גנים מנתונים של תא בודד - בתוך טכנולוגיה קוונטית

חדש מידע קוונטי על הטבע מאמר בוחן כיצד מחשוב קוונטי משפיע על ויסות גנים. רשתות רגולציה של גנים (גרןs) חיוניים להבנת הקשרים הרגולטוריים בין גנים במערכות ביולוגיות. רשתות אלה מסייעות לחקור את ויסות התעתיק ואת הבסיס המולקולרי של מנגנוני ויסות, שהם חיוניים להבנת תפקודי הגנים בפעילות התאית. מיוצגים כגרפים, GRNs ממחישים את האינטראקציות בין גורמי שעתוק והמטרות שלהם. טכנולוגיות של תא בודד, במיוחד רצף RNA חד-תא (scRNA-seq), קידמו משמעותית את יכולתנו ללמוד ביולוגיה בקנה מידה וברזולוציה חסרי תקדים. טכנולוגיות אלו מודדות ביטוי גנים באלפי תאים, ומספקות שפע של נתונים לבניית GRNs מדויקים יותר. עם זאת, לשיטות חישוביות מסורתיות, הנשענות על גישות סטטיסטיות כמו מתאם, רגרסיה ורשתות בייסיאניות, יש מגבלות, במיוחד בלכידת קשרים בין-רגולטוריים בו-זמניים בין כל הגנים.

מחשוב קוונטי בביולוגיה ומידול GRN:

מחשוב קוונטי, המוכר בזכות הפוטנציאל שלו בתחומים שונים, מציע גישה חדשה למידול GRNs. אלגוריתמים קוונטיים יכול לבצע ביצועים טובים יותר משיטות קלאסיות בחישובים ספציפיים על ידי מינוף תופעות סופרפוזיציה והסתבכות. הצגת שיטת מודלים של GRN קוונטי חד-תא (qscGRN) מקדמת באופן משמעותי את התחום הזה. שיטה זו משתמשת במסגרת מעגל קוונטי עם פרמטר להסקת GRNs ביולוגיים מנתוני scRNA-seq. במודל qscGRN, כל גן מיוצג על ידי קיוביט. המודל כולל שכבת מקודד, המתרגמת נתוני scRNA-seq ל-a מצב סופרפוזיציה, ושכבות ויסות המסבכות קיוביטים כדי לדמות אינטראקציות בין גנים לגנים. על ידי מיפוי ערכי ביטוי גנים על מרחב הילברט גדול, מודל qscGRN מנצל ביעילות את המידע מתאי בודדים כדי למפות קשרים רגולטוריים.

יישום ופוטנציאל של דוגמנות GRN קוונטי:

המסגרת הקוונטית-קלאסית המשמשת בגישה זו כוללת טכניקות אופטימיזציה כגון החלקת Laplace ואלגוריתמים של ירידה בשיפוע כדי לכוונן את פרמטרי המודל. מיושמת על מערכי נתונים אמיתיים של scRNA-seq, שיטה זו הוכיחה את יכולתה למודל קשרים מווסתים של גנים ביעילות, כאשר הרשת ששוחזרה מהמעגל הקוונטי מראה עקביות עם GRNs שפורסמו בעבר. היישום המוצלח של מודל זה על תאים לימפובלסטואידים אנושיים, תוך התמקדות בגנים המעורבים בוויסות חסינות מולדת, ממחיש את הפוטנציאל שלו. המודל לא רק חזה אינטראקציות רגולטוריות בין גנים אלא גם העריך את עוצמתן של אינטראקציות אלו.

השלכות עתידיות וכיווני מחקר עבור ויסות גנים:

השילוב של מחשוב קוונטי בביולוגיה, במיוחד במודלים של GRN, מראה הבטחה להתעלות על המגבלות של שיטות סטטיסטיות קונבנציונליות. שיטה זו מציעה הבנה מעמיקה יותר של GRNs חד-תאיים על ידי גישה יעילה ליחסים של גנים מחוברים. הממצאים מעודדים חקירה נוספת של יצירת אלגוריתמים קוונטיים תוך שימוש בנתונים של תא בודד, המסמנים גבול חדש בצומת של מחשוב קוונטי וביולוגיה. פריצת דרך זו סוללת את הדרך למחקר עתידי ועשויה לחולל מהפכה בגישה שלנו להבנת מערכות ביולוגיות מורכבות ברמה המולקולרית.

קנה יוז-קאסלברי היא העורכת המנהלת ב-Inside Quantum Technology ומתקשרת המדע ב-JILA (שותפות בין אוניברסיטת קולורדו בולדר ו-NIST). פעימות הכתיבה שלה כוללות טכנולוגיה עמוקה, מחשוב קוונטי ובינה מלאכותית. עבודתה הוצגה ב-Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica ועוד.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/