Розгляд квантових обчислень у розшифровці мереж регуляції генів з одноклітинних даних - Inside Quantum Technology

Розгляд квантових обчислень у розшифровці мереж регуляції генів із одноклітинних даних – Всередині квантової технології

Мітка часу: 28 листопада 2023 р., 6:17
Нове дослідження Nature Quantum Information розглядає, як квантові алгоритми можуть вплинути на регуляцію генів.
By Кенна Хьюз-Каслберрі опубліковано 28 листопада 2023 р

Новий Квантова інформація природи папір досліджує, як квантові обчислення впливають на регуляцію генів. Мережі регулювання генів (GRNs) мають вирішальне значення для розуміння регулятивних зв’язків між генами в біологічних системах. Ці мережі допомагають вивчати регуляцію транскрипції та молекулярну основу регуляторних механізмів, які є вирішальними для розуміння функцій генів у клітинній діяльності. GRN, представлені у вигляді графіків, ілюструють взаємодію між транскрипційними факторами та їх мішенями. Одноклітинні технології, зокрема секвенування одноклітинної РНК (scRNA-seq), значно розширили нашу здатність вивчати біологію в безпрецедентному масштабі та роздільній здатності. Ці технології вимірюють експресію генів у тисячах клітин, надаючи велику кількість даних для побудови більш точних GRN. Однак традиційні обчислювальні методи, що спираються на статистичні підходи, такі як кореляція, регресія та байєсівські мережі, мають обмеження, особливо у захопленні одночасних міжрегуляторних зв’язків між усіма генами.

Квантові обчислення в біології та моделювання GRN:

Квантові обчислення, визнані своїм потенціалом у різних областях, пропонують новий підхід до моделювання GRN. Квантові алгоритми може потенційно перевершити класичні методи в конкретних обчисленнях, використовуючи явища суперпозиції та заплутування. Запровадження методу моделювання квантового одноклітинного GRN (qscGRN) значно покращує цю область. Цей метод використовує параметризовану структуру квантової схеми для виведення біологічних GRN з даних scRNA-seq. У моделі qscGRN кожен ген представлений кубітом. Модель містить рівень кодера, який перетворює дані scRNA-seq в a стан суперпозиціїі шари регулювання, які заплутують кубіти для імітації міжгенних взаємодій. Відображаючи значення експресії генів у великому просторі Гільберта, модель qscGRN ефективно використовує інформацію з окремих клітин для відображення регулятивних зв’язків.

Застосування та потенціал квантового моделювання GRN:

Квантово-класична структура, яка використовується в цьому підході, включає такі методи оптимізації, як згладжування Лапласа та алгоритми градієнтного спуску для точного налаштування параметрів моделі. Застосований до реальних наборів даних scRNA-seq, цей метод продемонстрував свою здатність ефективно моделювати регулятивні відносини генів, при цьому мережа, відновлена ​​з квантової схеми, демонструє узгодженість з раніше опублікованими GRN. Успішне застосування цієї моделі до лімфобластоїдних клітин людини, зосереджуючись на генах, залучених до регуляції вродженого імунітету, ілюструє її потенціал. Модель не тільки передбачила регуляторні взаємодії між генами, але й оцінила силу цих взаємодій.

Майбутні наслідки та напрямки досліджень щодо регуляції генів:

Інтеграція квантових обчислень у біологію, зокрема в моделювання GRN, є багатообіцяючою в подоланні обмежень звичайних статистичних методів. Цей метод пропонує глибше розуміння одноклітинних GRN шляхом ефективного підходу до взаємозв’язків між генами. Отримані дані заохочують до подальших досліджень створення квантових алгоритмів, що використовують дані однієї клітинки, сигналізуючи про новий рубіж на перетині квантових обчислень і біології. Цей прорив відкриває шлях для майбутніх досліджень і може змінити наш підхід до розуміння складних біологічних систем на молекулярному рівні.

Кенна Хьюз-Каслберрі є керуючим редактором Inside Quantum Technology і науковим комунікатором JILA (партнерство між Університетом Колорадо в Боулдері та NIST). Її напрямки написання включають глибинні технології, квантові обчислення та штучний інтелект. Її роботи були представлені в Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica тощо.

Часова мітка:

Більше від Всередині квантової технології