Xem xét tính toán lượng tử trong việc giải mã mạng điều tiết gen từ dữ liệu đơn bào – Công nghệ lượng tử bên trong

A mới Thông tin lượng tử tự nhiên giấy xem xét điện toán lượng tử ảnh hưởng như thế nào đến việc điều hòa gen. Mạng điều tiết gen (GRNs) rất quan trọng để hiểu mối quan hệ điều hòa giữa các gen trong hệ thống sinh học. Các mạng này giúp nghiên cứu sự điều hòa phiên mã và cơ sở phân tử của các cơ chế điều hòa, rất quan trọng để hiểu được chức năng gen trong các hoạt động của tế bào. Được biểu diễn dưới dạng biểu đồ, GRN minh họa sự tương tác giữa các yếu tố phiên mã và mục tiêu của chúng. Các công nghệ đơn bào, đặc biệt là giải trình tự RNA đơn bào (scRNA-seq), đã nâng cao đáng kể khả năng nghiên cứu sinh học của chúng ta ở quy mô và độ phân giải chưa từng có. Những công nghệ này đo lường biểu hiện gen trong hàng nghìn tế bào, cung cấp nhiều dữ liệu để xây dựng GRN chính xác hơn. Tuy nhiên, các phương pháp tính toán truyền thống, dựa trên các phương pháp thống kê như tương quan, hồi quy và mạng Bayes, có những hạn chế, đặc biệt là trong việc nắm bắt các kết nối đồng thời, liên quy định giữa tất cả các gen.

Điện toán lượng tử trong sinh học và mô hình GRN:

Điện toán lượng tử, được công nhận về tiềm năng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đưa ra một cách tiếp cận mới để lập mô hình GRN. Thuật toán lượng tử có khả năng vượt trội hơn các phương pháp cổ điển trong các tính toán cụ thể bằng cách tận dụng hiện tượng chồng chất và vướng víu. Việc giới thiệu phương pháp mô hình hóa GRN đơn bào lượng tử (qscGRN) sẽ thúc đẩy đáng kể miền này. Phương pháp này sử dụng khung mạch lượng tử được tham số hóa để suy ra GRN sinh học từ dữ liệu scRNA-seq. Trong mô hình qscGRN, mỗi gen được biểu thị bằng một qubit. Mô hình này bao gồm một lớp mã hóa, giúp dịch dữ liệu scRNA-seq thành một trạng thái chồng chấtvà các lớp quy định làm vướng víu các qubit để mô phỏng các tương tác giữa gen và gen. Bằng cách ánh xạ các giá trị biểu hiện gen vào không gian Hilbert lớn, mô hình qscGRN sử dụng hiệu quả thông tin từ từng tế bào để ánh xạ các mối quan hệ quy định.

Ứng dụng và tiềm năng của mô hình GRN lượng tử:

Khung lượng tử-cổ điển được sử dụng trong phương pháp này bao gồm các kỹ thuật tối ưu hóa như thuật toán làm mịn Laplace và giảm độ dốc để tinh chỉnh các tham số mô hình. Áp dụng cho các bộ dữ liệu scRNA-seq thực, phương pháp này đã chứng tỏ khả năng mô hình hóa các mối quan hệ điều hòa gen một cách hiệu quả, với mạng được phục hồi từ mạch lượng tử cho thấy tính nhất quán với GRN đã được công bố trước đó. Việc áp dụng thành công mô hình này vào các tế bào lymphoblastoid ở người, tập trung vào các gen liên quan đến điều hòa miễn dịch bẩm sinh, cho thấy tiềm năng của nó. Mô hình không chỉ dự đoán các tương tác điều hòa giữa các gen mà còn ước tính cường độ của các tương tác này.

Ý nghĩa trong tương lai và hướng nghiên cứu về điều hòa gen:

Sự tích hợp của điện toán lượng tử trong sinh học, đặc biệt là trong mô hình GRN, cho thấy hứa hẹn vượt qua những hạn chế của các phương pháp thống kê thông thường. Phương pháp này cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về GRN đơn bào bằng cách tiếp cận hiệu quả các mối quan hệ giữa các gen liên kết với nhau. Các phát hiện này khuyến khích sự khám phá sâu hơn trong việc tạo ra các thuật toán lượng tử sử dụng dữ liệu đơn bào, báo hiệu một biên giới mới trong sự giao thoa giữa điện toán lượng tử và sinh học. Bước đột phá này mở đường cho nghiên cứu trong tương lai và có thể cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng ta nhằm tìm hiểu các hệ thống sinh học phức tạp ở cấp độ phân tử.

Kenna Hughes-Castleberry là Biên tập viên quản lý của Inside Quantum Technology và Người truyền đạt khoa học tại JILA (sự hợp tác giữa Đại học Colorado Boulder và NIST). Nhịp viết của cô ấy bao gồm công nghệ sâu, điện toán lượng tử và AI. Tác phẩm của cô đã được giới thiệu trên tạp chí Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica, v.v.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/