การดูคอมพิวเตอร์ควอนตัมในการถอดรหัสเครือข่ายควบคุมยีนจากข้อมูลเซลล์เดียว - เทคโนโลยีควอนตัมภายใน

ใหม่ ข้อมูลควอนตัมธรรมชาติ กระดาษ ตรวจสอบว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีอิทธิพลต่อการควบคุมยีนอย่างไร เครือข่ายกำกับดูแลยีน (GRNs) มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบระหว่างยีนในระบบชีวภาพ เครือข่ายเหล่านี้ช่วยศึกษาการควบคุมการถอดเสียงและพื้นฐานระดับโมเลกุลของกลไกการควบคุม ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจการทำงานของยีนในกิจกรรมของเซลล์ GRN แสดงเป็นกราฟ แสดงให้เห็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการถอดความและเป้าหมาย เทคโนโลยีเซลล์เดี่ยว โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดลำดับ RNA เซลล์เดียว (scRNA-seq) ได้พัฒนาความสามารถของเราในการศึกษาชีววิทยาในระดับและความละเอียดที่ไม่เคยมีมาก่อนอย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีเหล่านี้วัดการแสดงออกของยีนในเซลล์หลายพันเซลล์ โดยให้ข้อมูลมากมายสำหรับการสร้าง GRN ที่แม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม วิธีการคำนวณแบบดั้งเดิม ซึ่งอาศัยวิธีการทางสถิติ เช่น สหสัมพันธ์ การถดถอย และเครือข่ายแบบเบย์ มีข้อจำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจับการเชื่อมต่อระหว่างยีนทั้งหมดพร้อมกัน

คอมพิวเตอร์ควอนตัมในชีววิทยาและการสร้างแบบจำลอง GRN:

คอมพิวเตอร์ควอนตัมซึ่งได้รับการยอมรับในด้านศักยภาพในด้านต่างๆ นำเสนอแนวทางใหม่ในการสร้างแบบจำลอง GRN อัลกอริทึมควอนตัม อาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการดั้งเดิมในการคำนวณเฉพาะโดยใช้ประโยชน์จากปรากฏการณ์การซ้อนทับและการพัวพัน การแนะนำวิธีการสร้างแบบจำลอง GRN เซลล์เดียวแบบควอนตัม (qscGRN) ช่วยให้โดเมนนี้มีความก้าวหน้าอย่างมาก วิธีการนี้ใช้กรอบงานวงจรควอนตัมที่กำหนดพารามิเตอร์สำหรับการอนุมาน GRN ทางชีววิทยาจากข้อมูล scRNA-seq ในแบบจำลอง qscGRN แต่ละยีนจะแสดงด้วย qubit โมเดลประกอบด้วยเลเยอร์ตัวเข้ารหัส ซึ่งแปลข้อมูล scRNA-seq เป็น รัฐซ้อนทับและชั้นการควบคุมที่พัวพันกับคิวบิตเพื่อจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างยีนและยีน ด้วยการแมปค่าการแสดงออกของยีนลงในพื้นที่ขนาดใหญ่ของฮิลเบิร์ต โมเดล qscGRN จะใช้ข้อมูลจากแต่ละเซลล์อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อแมปความสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบ

การประยุกต์และศักยภาพของการสร้างแบบจำลอง Quantum GRN:

กรอบงานควอนตัมคลาสสิกที่ใช้ในแนวทางนี้รวมถึงเทคนิคการปรับให้เหมาะสม เช่น อัลกอริธึมการปรับให้เรียบของ Laplace และอัลกอริธึมการไล่ระดับสีเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลอย่างละเอียด เมื่อนำไปใช้กับชุดข้อมูล scRNA-seq จริง วิธีการนี้ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจำลองความสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบของยีนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเครือข่ายที่กู้คืนจากวงจรควอนตัมแสดงความสอดคล้องกับ GRN ที่เผยแพร่ก่อนหน้านี้ การนำแบบจำลองนี้ไปประยุกต์ใช้กับเซลล์เม็ดเลือดขาวของมนุษย์ที่ประสบความสำเร็จ โดยมุ่งเน้นไปที่ยีนที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมภูมิคุ้มกันโดยธรรมชาติ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของมัน แบบจำลองนี้ไม่เพียงแต่ทำนายปฏิสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบระหว่างยีนเท่านั้น แต่ยังประเมินความแข็งแกร่งของการโต้ตอบเหล่านี้ด้วย

ผลกระทบในอนาคตและทิศทางการวิจัยสำหรับการควบคุมยีน:

การบูรณาการคอมพิวเตอร์ควอนตัมในชีววิทยา โดยเฉพาะในการสร้างแบบจำลอง GRN แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการก้าวข้ามข้อจำกัดของวิธีการทางสถิติแบบเดิมๆ วิธีการนี้นำเสนอความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับ GRN เซลล์เดียวโดยการเข้าถึงความสัมพันธ์ของยีนที่เชื่อมต่อถึงกันอย่างมีประสิทธิภาพ การค้นพบนี้กระตุ้นให้เกิดการสำรวจเพิ่มเติมในการสร้างอัลกอริธึมควอนตัมโดยใช้ข้อมูลเซลล์เดียว ส่งสัญญาณถึงขอบเขตใหม่ในการตัดกันของคอมพิวเตอร์ควอนตัมและชีววิทยา ความก้าวหน้าครั้งนี้ปูทางไปสู่การวิจัยในอนาคต และอาจปฏิวัติแนวทางของเราในการทำความเข้าใจระบบทางชีววิทยาที่ซับซ้อนในระดับโมเลกุล

Kenna Hughes-Castleberry เป็นบรรณาธิการบริหารของ Inside Quantum Technology และ Science Communicator ที่ JILA (ความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัยโคโลราโด โบลเดอร์ และ NIST) จังหวะการเขียนของเธอมีทั้งเทคโนโลยีล้ำลึก คอมพิวเตอร์ควอนตัม และ AI ผลงานของเธอได้รับการตีพิมพ์ใน Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica และอื่นๆ อีกมากมาย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/