Ser på kvanteberegning i å dechiffrere genregulerende nettverk fra enkeltcelledata - inne i kvanteteknologi

Ser på kvanteberegning i å dechiffrere genregulerende nettverk fra enkeltcelledata – inne i kvanteteknologien

Tidsstempel: 28. november 2023, kl
En ny Nature Quantum Information-studie ser på hvordan genregulering kan påvirkes av kvantealgoritmer.
By Kenna Hughes-Castleberry lagt ut 28. november 2023

En ny Natur kvanteinformasjon papir undersøker hvordan kvanteberegning påvirker genregulering. Gene Regulatory Networks (GRNs) er avgjørende for å forstå de regulatoriske sammenhengene mellom gener i biologiske systemer. Disse nettverkene hjelper til med å studere transkripsjonsregulering og det molekylære grunnlaget for reguleringsmekanismer, som er avgjørende for å forstå genfunksjoner i cellulære aktiviteter. Representert som grafer, GRN-er illustrerer interaksjonene mellom transkripsjonsfaktorer og deres mål. Enkeltcelleteknologier, spesielt enkeltcelle RNA-sekvensering (scRNA-seq), har betydelig fremmet vår evne til å studere biologi i en enestående skala og oppløsning. Disse teknologiene måler genuttrykk i tusenvis av celler, og gir et vell av data for å konstruere mer presise GRN-er. Imidlertid har tradisjonelle beregningsmetoder, basert på statistiske tilnærminger som korrelasjon, regresjon og Bayesianske nettverk, begrensninger, spesielt når det gjelder å fange samtidige, interregulatoriske forbindelser mellom alle gener.

Kvanteberegning i biologi og GRN-modellering:

Kvantedatabehandling, anerkjent for sitt potensial på forskjellige felt, tilbyr en ny tilnærming til modellering av GRN-er. Kvantealgoritmer kan potensielt utkonkurrere klassiske metoder i spesifikke beregninger ved å utnytte superposisjons- og sammenfiltringsfenomener. Å introdusere en kvante-enkelcellet GRN (qscGRN)-modelleringsmetode fremmer dette domenet betydelig. Denne metoden bruker et parameterisert kvantekretsrammeverk for å utlede biologiske GRN-er fra scRNA-seq-data. I qscGRN-modellen er hvert gen representert av en qubit. Modellen omfatter et koderlag, som oversetter scRNA-seq-data til en superposisjonstilstand, og reguleringslag som vikler sammen qubits for å simulere gen-gen-interaksjoner. Ved å kartlegge genuttrykksverdier på et stort Hilbert-rom, bruker qscGRN-modellen effektivt informasjonen fra individuelle celler for å kartlegge regulatoriske forhold.

Anvendelse og potensial for Quantum GRN-modellering:

Det kvanteklassiske rammeverket som brukes i denne tilnærmingen inkluderer optimaliseringsteknikker som Laplace-utjevning og gradientnedstigningsalgoritmer for å finjustere modellparametrene. Brukt på ekte scRNA-seq-datasett, har denne metoden demonstrert sin evne til å modellere genregulatoriske forhold effektivt, med nettverket gjenvunnet fra kvantekretsen som viser samsvar med tidligere publiserte GRN-er. Den vellykkede anvendelsen av denne modellen på humane lymfoblastoide celler, med fokus på gener involvert i medfødt immunitetsregulering, illustrerer potensialet. Modellen spådde ikke bare regulatoriske interaksjoner mellom gener, men estimerte også styrken til disse interaksjonene.

Fremtidige implikasjoner og forskningsretninger for genregulering:

Integrasjonen av kvanteberegning i biologi, spesielt i GRN-modellering, viser løfte om å overgå begrensningene til konvensjonelle statistiske metoder. Denne metoden gir en dypere forståelse av encellede GRN-er ved å effektivt nærme seg sammenhengende geners forhold. Funnene oppmuntrer til videre utforskning av å lage kvantealgoritmer ved å bruke enkeltcelledata, og signaliserer en ny grense i skjæringspunktet mellom kvanteberegning og biologi. Dette gjennombruddet baner vei for fremtidig forskning og kan revolusjonere vår tilnærming til å forstå komplekse biologiske systemer på molekylært nivå.

Kenna Hughes-Castleberry er administrerende redaktør ved Inside Quantum Technology og Science Communicator ved JILA (et partnerskap mellom University of Colorado Boulder og NIST). Skriverytmene hennes inkluderer dypteknologi, kvantedatabehandling og AI. Arbeidet hennes har blitt omtalt i Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica og mer.

Tidstempel:

Mer fra Inne i kvanteteknologi