Spojrzenie na obliczenia kwantowe w rozszyfrowywaniu sieci regulacyjnych genów na podstawie danych z pojedynczych komórek – wiedza o technologii kwantowej

nowa Informacje kwantowe natury papier bada, jak obliczenia kwantowe wpływają na regulację genów. Sieci regulacyjne genów (rozszerzenie GRNs) mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia powiązań regulacyjnych między genami w układach biologicznych. Sieci te pomagają w badaniu regulacji transkrypcji i molekularnych podstaw mechanizmów regulacyjnych, które są kluczowe dla zrozumienia funkcji genów w aktywności komórkowej. Przedstawione w postaci wykresów GRN ilustrują interakcje między czynnikami transkrypcyjnymi a ich celami. Technologie jednokomórkowe, w szczególności sekwencjonowanie RNA pojedynczych komórek (scRNA-seq), znacznie zwiększyły nasze możliwości badania biologii na niespotykaną dotąd skalę i rozdzielczość. Technologie te mierzą ekspresję genów w tysiącach komórek, dostarczając bogactwa danych do konstruowania dokładniejszych GRN. Jednak tradycyjne metody obliczeniowe, opierające się na podejściach statystycznych, takich jak korelacja, regresja i sieci Bayesa, mają ograniczenia, szczególnie w zakresie wychwytywania jednoczesnych, międzyregulacyjnych połączeń między wszystkimi genami.

Obliczenia kwantowe w biologii i modelowaniu GRN:

Obliczenia kwantowe, uznane ze swojego potencjału w różnych dziedzinach, oferują nowatorskie podejście do modelowania GRN. Algorytmy kwantowe mogą potencjalnie przewyższać metody klasyczne w konkretnych obliczeniach, wykorzystując zjawiska superpozycji i splątania. Wprowadzenie metody modelowania kwantowej pojedynczej komórki GRN (qscGRN) znacząco rozwija tę dziedzinę. Metoda ta wykorzystuje sparametryzowaną strukturę obwodów kwantowych do wnioskowania biologicznych GRN na podstawie danych scRNA-seq. W modelu qscGRN każdy gen jest reprezentowany przez kubit. Model zawiera warstwę kodera, która tłumaczy dane scRNA-seq na stan superpozycjioraz warstwy regulacyjne, które splatają kubity, aby symulować interakcje gen-gen. Mapując wartości ekspresji genów na dużą przestrzeń Hilberta, model qscGRN skutecznie wykorzystuje informacje z poszczególnych komórek do mapowania zależności regulacyjnych.

Zastosowanie i potencjał kwantowego modelowania GRN:

Struktura kwantowo-klasyczna zastosowana w tym podejściu obejmuje techniki optymalizacji, takie jak algorytmy wygładzania Laplace'a i opadania gradientu w celu dokładnego dostrojenia parametrów modelu. Metoda ta, zastosowana do rzeczywistych zbiorów danych scRNA-seq, wykazała zdolność do skutecznego modelowania zależności regulacyjnych genów, przy czym sieć odzyskana z obwodu kwantowego wykazuje zgodność z wcześniej opublikowanymi GRN. Pomyślne zastosowanie tego modelu do ludzkich komórek limfoblastoidalnych, koncentrując się na genach zaangażowanych w regulację odporności wrodzonej, ilustruje jego potencjał. Model nie tylko przewidywał interakcje regulacyjne między genami, ale także szacował siłę tych interakcji.

Przyszłe implikacje i kierunki badań w zakresie regulacji genów:

Integracja obliczeń kwantowych w biologii, szczególnie w modelowaniu GRN, wydaje się obiecująca w przekraczaniu ograniczeń konwencjonalnych metod statystycznych. Metoda ta umożliwia głębsze zrozumienie jednokomórkowych GRN poprzez efektywne podejście do relacji między połączonymi genami. Odkrycia zachęcają do dalszych badań nad tworzeniem algorytmów kwantowych wykorzystujących dane jednokomórkowe, sygnalizując nową granicę na skrzyżowaniu obliczeń kwantowych i biologii. Ten przełom toruje drogę przyszłym badaniom i może zrewolucjonizować nasze podejście do zrozumienia złożonych układów biologicznych na poziomie molekularnym.

Kenna Hughes-Castleberry jest redaktorem naczelnym Inside Quantum Technology i komunikatorem naukowym w JILA (partnerstwo pomiędzy University of Colorado Boulder i NIST). Jej twórczość obejmuje głębokie technologie, obliczenia kwantowe i sztuczną inteligencję. Jej prace publikowano w „Scientific American”, „Discover Magazine”, „New Scientist”, „Ars Technica” i nie tylko.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/