Tek Hücreli Verilerden Gen Düzenleyici Ağların Şifresinin Çözülmesinde Kuantum Hesaplamaya Bakış - Kuantum Teknolojisi İçinde

A new Doğa Kuantum Bilgisi kâğıt kuantum hesaplamanın gen düzenlemesini nasıl etkilediğini inceliyor. Gen Düzenleyici Ağlar (GRNs) biyolojik sistemlerdeki genler arasındaki düzenleyici ilişkileri anlamak için çok önemlidir. Bu ağlar, hücresel aktivitelerdeki gen fonksiyonlarını anlamak için çok önemli olan transkripsiyonel düzenlemeyi ve düzenleyici mekanizmaların moleküler temellerini incelemeye yardımcı olur. Grafikler olarak temsil edilen GRN'ler, transkripsiyon faktörleri ve hedefleri arasındaki etkileşimleri gösterir. Tek hücreli teknolojiler, özellikle tek hücreli RNA dizilimi (scRNA-seq), benzeri görülmemiş bir ölçek ve çözünürlükte biyoloji çalışma yeteneğimizi önemli ölçüde geliştirmiştir. Bu teknolojiler binlerce hücredeki gen ifadesini ölçerek daha kesin GRN'ler oluşturmak için zengin miktarda veri sağlar. Bununla birlikte, korelasyon, regresyon ve Bayes ağları gibi istatistiksel yaklaşımlara dayanan geleneksel hesaplama yöntemlerinin, özellikle tüm genler arasındaki eşzamanlı, düzenleyiciler arası bağlantıları yakalama konusunda sınırlamaları vardır.

Biyolojide Kuantum Hesaplama ve GRN Modelleme:

Çeşitli alanlardaki potansiyeliyle tanınan kuantum hesaplama, GRN'lerin modellenmesine yeni bir yaklaşım sunuyor. Kuantum algoritmaları süperpozisyon ve dolaşma olaylarından yararlanarak belirli hesaplamalarda klasik yöntemlerden potansiyel olarak daha iyi performans gösterebilir. Kuantum tek hücreli GRN (qscGRN) modelleme yönteminin tanıtılması, bu alanı önemli ölçüde ilerletir. Bu yöntem, biyolojik GRN'leri scRNA-seq verilerinden çıkarmak için parametreli bir kuantum devre çerçevesi kullanır. QscGRN modelinde her gen bir kubit ile temsil edilir. Model, scRNA-seq verilerini bir diziye çeviren bir kodlayıcı katmanı içerir. süperpozisyon durumuve gen-gen etkileşimlerini simüle etmek için kübitleri dolaştıran düzenleme katmanları. QscGRN modeli, gen ekspresyon değerlerini geniş bir Hilbert uzayına haritalayarak, düzenleyici ilişkileri haritalamak için tek tek hücrelerden gelen bilgileri etkili bir şekilde kullanır.

Kuantum GRN Modellemenin Uygulaması ve Potansiyeli:

Bu yaklaşımda kullanılan kuantum-klasik çerçeve, model parametrelerine ince ayar yapmak için Laplace yumuşatma ve gradyan iniş algoritmaları gibi optimizasyon tekniklerini içerir. Gerçek scRNA-seq veri kümelerine uygulanan bu yöntem, kuantum devresinden kurtarılan ağın daha önce yayınlanmış GRN'lerle tutarlılık göstermesiyle gen düzenleyici ilişkileri etkili bir şekilde modelleme yeteneğini göstermiştir. Bu modelin, doğuştan gelen bağışıklık düzenlemesinde yer alan genlere odaklanarak insan lenfoblastoid hücrelerine başarılı bir şekilde uygulanması, potansiyelini göstermektedir. Model yalnızca genler arasındaki düzenleyici etkileşimleri öngörmekle kalmadı, aynı zamanda bu etkileşimlerin gücünü de tahmin etti.

Gen Düzenlemesine İlişkin Gelecekteki Uygulamalar ve Araştırma Yönergeleri:

Kuantum hesaplamanın biyolojiye, özellikle de GRN modellemeye entegrasyonu, geleneksel istatistiksel yöntemlerin sınırlamalarının aşılması konusunda umut vaat ediyor. Bu yöntem, birbirine bağlı genlerin ilişkilerine verimli bir şekilde yaklaşarak tek hücreli GRN'lerin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Bulgular, tek hücreli verileri kullanan kuantum algoritmaları oluşturmaya yönelik daha fazla araştırmayı teşvik ederek, kuantum hesaplama ve biyolojinin kesişiminde yeni bir sınıra işaret ediyor. Bu buluş gelecekteki araştırmaların önünü açıyor ve karmaşık biyolojik sistemleri moleküler düzeyde anlama yaklaşımımızda devrim yaratabilir.

Kenna Hughes-Castleberry, Inside Quantum Technology'nin Genel Yayın Yönetmeni ve JILA'nın (Colorado Boulder Üniversitesi ile NIST ortaklığı) Bilim İletişimcisidir. Yazma ritimleri arasında derin teknoloji, kuantum hesaplama ve yapay zeka yer alıyor. Çalışmaları Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica ve daha birçok dergide yer aldı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/