سنگل سیل ڈیٹا سے جین ریگولیٹری نیٹ ورکس کو سمجھنے میں کوانٹم کمپیوٹنگ کو دیکھنا - کوانٹم ٹیکنالوجی کے اندر

ایک نئی نیچر کوانٹم معلومات کاغذ کوانٹم کمپیوٹنگ جین ریگولیشن کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ جین ریگولیٹری نیٹ ورک (جی آر اینs) حیاتیاتی نظاموں میں جینوں کے درمیان ریگولیٹری تعلقات کو سمجھنے کے لیے اہم ہیں۔ یہ نیٹ ورک ٹرانسکرپشن ریگولیشن اور ریگولیٹری میکانزم کی سالماتی بنیاد کا مطالعہ کرنے میں مدد کرتے ہیں، جو سیلولر سرگرمیوں میں جین کے افعال کو سمجھنے کے لیے اہم ہیں۔ گراف کے طور پر نمائندگی کرتے ہوئے، GRNs نقل کے عوامل اور ان کے اہداف کے درمیان تعاملات کو واضح کرتے ہیں۔ سنگل سیل ٹیکنالوجیز، خاص طور پر سنگل سیل آر این اے سیکوینسنگ (scRNA-seq) نے ایک بے مثال پیمانے اور ریزولوشن پر حیاتیات کا مطالعہ کرنے کی ہماری صلاحیت کو نمایاں طور پر آگے بڑھایا ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز ہزاروں خلیوں میں جین کے اظہار کی پیمائش کرتی ہیں، جو زیادہ درست GRNs کی تعمیر کے لیے ڈیٹا کی دولت فراہم کرتی ہیں۔ تاہم، روائتی کمپیوٹیشنل طریقے، اعداد و شمار کے نقطہ نظر جیسے ارتباط، رجعت، اور بایسیئن نیٹ ورکس پر انحصار کرتے ہیں، خاص طور پر تمام جینوں کے درمیان بیک وقت، بین ضابطہ کنکشن کو حاصل کرنے میں حدود رکھتے ہیں۔

حیاتیات اور GRN ماڈلنگ میں کوانٹم کمپیوٹنگ:

کوانٹم کمپیوٹنگ، مختلف شعبوں میں اپنی صلاحیتوں کے لیے پہچانی جاتی ہے، GRNs کی ماڈلنگ کے لیے ایک نیا طریقہ پیش کرتی ہے۔ کوانٹم الگورتھم سپرپوزیشن اور الجھنے والے مظاہر کا فائدہ اٹھا کر مخصوص کمپیوٹیشن میں کلاسیکی طریقوں سے ممکنہ طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ کوانٹم سنگل سیل GRN (qscGRN) ماڈلنگ کا طریقہ متعارف کروانا اس ڈومین کو نمایاں طور پر آگے بڑھاتا ہے۔ یہ طریقہ scRNA-seq ڈیٹا سے حیاتیاتی GRNs کا اندازہ لگانے کے لیے پیرامیٹرائزڈ کوانٹم سرکٹ فریم ورک کا استعمال کرتا ہے۔ qscGRN ماڈل میں، ہر جین کی نمائندگی کیوبٹ سے ہوتی ہے۔ ماڈل ایک انکوڈر پرت پر مشتمل ہے، جو scRNA-seq ڈیٹا کو a میں ترجمہ کرتا ہے۔ سپرپوزیشن حالت، اور ریگولیشن کی پرتیں جو جین-جین تعاملات کی تقلید کے لئے کوئبٹس کو الجھا دیتی ہیں۔ ایک بڑی ہلبرٹ اسپیس پر جین کے اظہار کی قدروں کو نقشہ بنا کر، qscGRN ماڈل مؤثر طریقے سے انفرادی خلیات سے حاصل کردہ معلومات کو ریگولیٹری تعلقات کا نقشہ بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔

کوانٹم GRN ماڈلنگ کا اطلاق اور امکان:

اس نقطہ نظر میں استعمال ہونے والے کوانٹم کلاسیکل فریم ورک میں ماڈل کے پیرامیٹرز کو ٹھیک کرنے کے لیے اصلاح کی تکنیکیں شامل ہیں جیسے کہ لاپلیس اسموتھنگ اور گریڈینٹ ڈیسنٹ الگورتھم۔ حقیقی scRNA-seq ڈیٹاسیٹس پر لاگو، اس طریقہ نے جین ریگولیٹری تعلقات کو مؤثر طریقے سے ماڈل بنانے کی اپنی صلاحیت کا مظاہرہ کیا ہے، کوانٹم سرکٹ سے برآمد ہونے والے نیٹ ورک نے پہلے شائع شدہ GRNs کے ساتھ مستقل مزاجی ظاہر کی ہے۔ اس ماڈل کا انسانی لمفوبلاسٹائڈ خلیوں پر کامیاب اطلاق، پیدائشی قوت مدافعت کے ضابطے میں شامل جینوں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، اس کی صلاحیت کو واضح کرتا ہے۔ ماڈل نے نہ صرف جینوں کے درمیان ریگولیٹری تعاملات کی پیش گوئی کی بلکہ ان تعاملات کی طاقت کا اندازہ بھی لگایا۔

جین ریگولیشن کے لیے مستقبل کے مضمرات اور تحقیقی ہدایات:

حیاتیات میں کوانٹم کمپیوٹنگ کا انضمام، خاص طور پر GRN ماڈلنگ میں، روایتی شماریاتی طریقوں کی حدود کو عبور کرنے کا وعدہ ظاہر کرتا ہے۔ یہ طریقہ ایک دوسرے سے جڑے ہوئے جینز کے تعلقات کو موثر انداز میں پہنچا کر سنگل سیل GRNs کی گہری تفہیم پیش کرتا ہے۔ نتائج سنگل سیل ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے کوانٹم الگورتھم بنانے کے لیے مزید ریسرچ کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں، کوانٹم کمپیوٹنگ اور بیالوجی کے درمیان ایک نئے محاذ کا اشارہ دیتے ہیں۔ یہ پیش رفت مستقبل کی تحقیق کے لیے راہ ہموار کرتی ہے اور سالماتی سطح پر پیچیدہ حیاتیاتی نظاموں کو سمجھنے کے لیے ہمارے نقطہ نظر میں انقلاب لا سکتی ہے۔

Kenna Hughes-Castleberry Inside Quantum Technology میں منیجنگ ایڈیٹر اور JILA میں سائنس کمیونیکیٹر ہیں (یونیورسٹی آف کولوراڈو بولڈر اور NIST کے درمیان شراکت)۔ اس کی تحریری دھڑکنوں میں گہری ٹیک، کوانٹم کمپیوٹنگ، اور AI شامل ہیں۔ اس کے کام کو سائنٹیفک امریکن، ڈسکور میگزین، نیو سائنٹسٹ، آرس ٹیکنیکا، اور مزید میں نمایاں کیا گیا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/