Análise de Redes Neurais para CRISPR: Uma Abordagem com Computação Quântica
Resumo
O sistema CRISPR transformou a biotecnologia ao possibilitar a manipulação precisa do DNA e avançar a compreensão de distúrbios genéticos. No entanto, as complexas interações entre o DNA e o CRISPR continuam a representar desafios significativos, exigindo processamento de alta performance. Este estudo propõe uma abordagem que integra tecnologia quântica, algoritmos de aprendizado de máquina e CRISPR para lidar com esses desafios. A análise foca na relação entre a dependência do gene CRISPR e o número de cópias de genes repetidos para prever a dependência genética e avaliar o impacto dos experimentos CRISPR. Embora alguns modelos tenham alcançado valores de R2 negativos, esses resultados destacam a complexidade do problema e as oportunidades para melhorias futuras. Este estudo também avalia a viabilidade de redes neurais híbridas quânticas para problemas de regressão, mostrando a computação quântica como uma solução para superar os desafios de HPC em biotecnologia e análise de dados em larga escala.Referências
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Publicado
23/10/2024
Como Citar
GABRICH, Marcus Navarro; FREITAS, Henrique Cota de; SOUZA, Matheus Alcântara.
Análise de Redes Neurais para CRISPR: Uma Abordagem com Computação Quântica. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD), 25. , 2024, São Carlos/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 13-24.
DOI: https://doi.org/10.5753/sscad.2024.244778.
