Kijken naar kwantumcomputing bij het ontcijferen van genregulatienetwerken uit eencellige gegevens – Inside Quantum Technology

nieuwe Nature Quantum-informatie papier onderzoekt hoe quantum computing de genregulatie beïnvloedt. Genregulerende netwerken (GRNs) zijn cruciaal voor het begrijpen van de regulerende relaties tussen genen in biologische systemen. Deze netwerken helpen bij het bestuderen van transcriptionele regulatie en de moleculaire basis van regulerende mechanismen, die cruciaal zijn voor het begrijpen van genfuncties in cellulaire activiteiten. GRN's, weergegeven als grafieken, illustreren de interacties tussen transcriptiefactoren en hun doelwitten. Eencellige technologieën, met name single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq), hebben ons vermogen om biologie op een ongekende schaal en resolutie te bestuderen aanzienlijk verbeterd. Deze technologieën meten genexpressie in duizenden cellen en leveren een schat aan gegevens op voor het construeren van nauwkeurigere GRN's. Traditionele computationele methoden, die steunen op statistische benaderingen zoals correlatie, regressie en Bayesiaanse netwerken, hebben echter beperkingen, vooral bij het vastleggen van gelijktijdige, interregulerende verbindingen tussen alle genen.

Kwantumcomputers in de biologie en GRN-modellering:

Kwantumcomputing, erkend vanwege zijn potentieel op verschillende gebieden, biedt een nieuwe benadering voor het modelleren van GRN's. Quantum-algoritmen kan potentieel beter presteren dan klassieke methoden in specifieke berekeningen door gebruik te maken van superpositie- en verstrengelingsverschijnselen. De introductie van een quantum single-cell GRN (qscGRN)-modelleringsmethode brengt dit domein aanzienlijk vooruit. Deze methode maakt gebruik van een geparametriseerd kwantumcircuitframework voor het afleiden van biologische GRN's uit scRNA-seq-gegevens. In het qscGRN-model wordt elk gen weergegeven door een qubit. Het model omvat een encoderlaag, die scRNA-seq-gegevens vertaalt naar een superpositie staaten regulatielagen die qubits verstrengelen om gen-gen-interacties te simuleren. Door genexpressiewaarden in kaart te brengen op een grote Hilbertruimte, maakt het qscGRN-model effectief gebruik van de informatie van individuele cellen om regulerende relaties in kaart te brengen.

Toepassing en potentieel van Quantum GRN-modellering:

Het kwantum-klassieke raamwerk dat in deze aanpak wordt gebruikt, omvat optimalisatietechnieken zoals Laplace-afvlakking en gradiënt-afdalingsalgoritmen om de modelparameters te verfijnen. Toegepast op echte scRNA-seq-datasets, heeft deze methode zijn vermogen aangetoond om genregulerende relaties effectief te modelleren, waarbij het netwerk dat uit het kwantumcircuit is teruggevonden consistentie vertoont met eerder gepubliceerde GRN's. De succesvolle toepassing van dit model op menselijke lymfoblastoïde cellen, waarbij de nadruk ligt op genen die betrokken zijn bij de regulatie van de aangeboren immuniteit, illustreert het potentieel ervan. Het model voorspelde niet alleen de regulerende interacties tussen genen, maar schatte ook de sterkte van deze interacties in.

Toekomstige implicaties en onderzoeksrichtingen voor genregulatie:

De integratie van kwantumcomputers in de biologie, met name in GRN-modellering, is veelbelovend in het overstijgen van de beperkingen van conventionele statistische methoden. Deze methode biedt een dieper inzicht in eencellige GRN's door de relaties van onderling verbonden genen efficiënt te benaderen. De bevindingen moedigen verder onderzoek aan naar het creëren van kwantumalgoritmen die gebruik maken van gegevens uit één cel, wat een nieuwe grens aangeeft op het snijvlak van kwantumcomputers en biologie. Deze doorbraak maakt de weg vrij voor toekomstig onderzoek en zou een revolutie teweeg kunnen brengen in onze benadering van het begrijpen van complexe biologische systemen op moleculair niveau.

Kenna Hughes-Castleberry is de Managing Editor bij Inside Quantum Technology en de Science Communicator bij JILA (een partnerschap tussen de University of Colorado Boulder en NIST). Haar schrijfstijlen omvatten deep tech, quantum computing en AI. Haar werk is te zien in Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica en meer.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/