論文の概要: Genome assembly using quantum and quantum-inspired annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06719v3
- Date: Thu, 24 Jun 2021 08:34:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 07:02:43.504622
- Title: Genome assembly using quantum and quantum-inspired annealing
- Title（参考訳）: 量子及び量子誘起アニールを用いたゲノム組立
- Authors: A.S. Boev, A.S. Rakitko, S.R. Usmanov, A.N. Kobzeva, I.V. Popov, V.V.
Ilinsky, E.O. Kiktenko, and A.K. Fedorov
- Abstract要約: 本稿では、量子および量子に着想を得た最適化手法を用いて、ゲノム組立タスクの解法を示す。
本研究は, 生体情報学における量子コンピューティングの活用により, バイオインフォマティクス問題の解法を効率化する手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in DNA sequencing open prospects to make whole-genome
analysis rapid and reliable, which is promising for various applications
including personalized medicine. However, existing techniques for {\it de novo}
genome assembly, which is used for the analysis of genomic rearrangements,
chromosome phasing, and reconstructing genomes without a reference, require
solving tasks of high computational complexity. Here we demonstrate a method
for solving genome assembly tasks with the use of quantum and quantum-inspired
optimization techniques. Within this method, we present experimental results on
genome assembly using quantum annealers both for simulated data and the $\phi$X
174 bacteriophage. Our results pave a way for an increase in the efficiency of
solving bioinformatics problems with the use of quantum computing and, in
particular, quantum annealing. We expect that the new generation of quantum
annealing devices would outperform existing techniques for {\it de novo} genome
assembly. To the best of our knowledge, this is the first experimental study of
de novo genome assembly problems both for real and synthetic data on quantum
annealing devices and quantum-inspired techniques.
- Abstract（参考訳）: DNAシークエンシングの最近の進歩により、ゲノム解析の迅速かつ信頼性が向上し、パーソナライズド医療など様々な応用が期待できる。
しかし、ゲノム再構成、染色体解析、参照なしでのゲノムの再構成に使用される「it de novo} ゲノム組立」の既存の技術では、高い計算複雑性の問題を解く必要がある。
本稿では,量子および量子インスパイアされた最適化手法を用いてゲノム組換えタスクの解法を示す。
この方法では、シミュレーションデータと$\phi$X 174バクテリオファージの両方に量子アニールを用いたゲノム組立の実験結果を示す。
我々の結果は、量子コンピューティング、特に量子アニールを用いたバイオインフォマティクス問題の解法効率の向上の道を開くものである。
我々は、新しい世代の量子アニーリングデバイスは、既存のゲノムアセンブリーのテクニックを上回っていることを期待している。
私たちの知る限りでは、これは量子アニーリングデバイスと量子インスパイアされた技術による実際のデータと合成データの両方に対するde novoゲノムアセンブリ問題の最初の実験的研究である。
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