Взгляд на квантовые вычисления для расшифровки сетей регуляции генов на основе данных об отдельных клетках – изнутри квантовой технологии

Новая Природа Квантовая Информация бумаги исследует, как квантовые вычисления влияют на регуляцию генов. Сети регулирования генов (GRNs) имеют решающее значение для понимания регуляторных взаимоотношений между генами в биологических системах. Эти сети помогают изучать регуляцию транскрипции и молекулярную основу регуляторных механизмов, которые имеют решающее значение для понимания функций генов в клеточной активности. Представленные в виде графиков, GRN иллюстрируют взаимодействие между факторами транскрипции и их мишенями. Одноклеточные технологии, в частности секвенирование одноклеточной РНК (scRNA-seq), значительно расширили наши возможности изучения биологии в беспрецедентном масштабе и разрешении. Эти технологии измеряют экспрессию генов в тысячах клеток, предоставляя огромное количество данных для построения более точных GRN. Однако традиционные вычислительные методы, основанные на статистических подходах, таких как корреляция, регрессия и байесовские сети, имеют ограничения, особенно в плане выявления одновременных межрегуляторных связей между всеми генами.

Квантовые вычисления в биологии и моделирование GRN:

Квантовые вычисления, признанные за свой потенциал в различных областях, предлагают новый подход к моделированию GRN. Квантовые алгоритмы потенциально может превзойти классические методы в конкретных вычислениях за счет использования явлений суперпозиции и запутанности. Внедрение метода квантового одноклеточного моделирования GRN (qscGRN) значительно продвигает эту область. Этот метод использует структуру параметризованной квантовой схемы для вывода биологических GRN на основе данных scRNA-seq. В модели qscGRN каждый ген представлен кубитом. Модель включает в себя уровень кодера, который переводит данные scRNA-seq в состояние суперпозициии регулирующие слои, которые запутывают кубиты для имитации межгенных взаимодействий. Сопоставляя значения экспрессии генов с большим гильбертовым пространством, модель qscGRN эффективно использует информацию от отдельных клеток для картирования регуляторных взаимосвязей.

Применение и потенциал квантового моделирования GRN:

Квантово-классическая структура, используемая в этом подходе, включает методы оптимизации, такие как сглаживание Лапласа и алгоритмы градиентного спуска для точной настройки параметров модели. Применительно к реальным наборам данных scRNA-seq этот метод продемонстрировал свою способность эффективно моделировать регуляторные отношения генов, при этом сеть, восстановленная из квантовой схемы, демонстрирует согласованность с ранее опубликованными GRN. Успешное применение этой модели к лимфобластоидным клеткам человека с акцентом на гены, участвующие в регуляции врожденного иммунитета, иллюстрирует ее потенциал. Модель не только предсказала регуляторные взаимодействия между генами, но и оценила силу этих взаимодействий.

Будущие последствия и направления исследований в области регуляции генов:

Интеграция квантовых вычислений в биологию, особенно в моделирование GRN, обещает преодолеть ограничения традиционных статистических методов. Этот метод предлагает более глубокое понимание одноклеточных GRN за счет эффективного изучения взаимоотношений взаимосвязанных генов. Полученные результаты стимулируют дальнейшие исследования по созданию квантовых алгоритмов, использующих данные одной клетки, что сигнализирует о новом рубеже на стыке квантовых вычислений и биологии. Этот прорыв открывает путь для будущих исследований и может революционизировать наш подход к пониманию сложных биологических систем на молекулярном уровне.

Кенна Хьюз-Каслберри — управляющий редактор Inside Quantum Technology и специалист по научным коммуникациям в JILA (партнерство Университета Колорадо в Боулдере и NIST). Среди ее писательских направлений — глубокие технологии, квантовые вычисления и искусственный интеллект. Ее работы публиковались в журналах Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica и других изданиях.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/