論文の概要: Probabilistic Genotype-Phenotype Maps Reveal Mutational Robustness of RNA Folding, Spin Glasses, and Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01847v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 19:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 20:34:38.705031
• Title: Probabilistic Genotype-Phenotype Maps Reveal Mutational Robustness of RNA Folding, Spin Glasses, and Quantum Circuits
• Title（参考訳）: RNAフォールディング、スピングラス、量子回路の変異ロバスト性に関する確率論的遺伝子型フェノタイプマップ
• Authors: Anna Sappington, Vaibhav Mohanty,
• Abstract要約: 本稿では,各遺伝子型を表現型確率ベクトルにマッピングする確率的遺伝子型フェノタイプマップを紹介する。 本研究では,PrGPマップが様々な物理源から生じる不確実性に対処可能な一般化されたフレームワークを提供することを示す3つのモデルシステムについて検討する。 PrGPロバストネスの挙動に関する解析理論を導出し、この理論が経験的ロバストネスの予測性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies of genotype-phenotype (GP) maps have reported universally enhanced phenotypic robustness to genotype mutations, a feature essential to evolution. Virtually all of these studies make a simplifying assumption that each genotype -- represented as a sequence -- maps deterministically to a single phenotype, such as a discrete structure. Here, we introduce probabilistic genotype-phenotype (PrGP) maps, where each genotype maps to a vector of phenotype probabilities, as a more realistic and universal language for investigating robustness in a variety of physical, biological, and computational systems. We study three model systems to show that PrGP maps offer a generalized framework which can handle uncertainty emerging from various physical sources: (1) thermal fluctuation in RNA folding, (2) external field disorder in spin glass ground state finding, and (3) superposition and entanglement in quantum circuits, which are realized experimentally on IBM quantum computers. In all three cases, we observe a novel biphasic robustness scaling which is enhanced relative to random expectation for more frequent phenotypes and approaches random expectation for less frequent phenotypes. We derive an analytical theory for the behavior of PrGP robustness, and we demonstrate that the theory is highly predictive of empirical robustness.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子型フェノタイプ(GP)マップの最近の研究は、進化に不可欠な特徴である遺伝子型変異に対する表現型的堅牢性を普遍的に強化したことを報告している。 これらの研究の全ては、それぞれの遺伝子型(シーケンスとして表される)が、離散構造のような単一の表現型に決定論的に写像するという仮定を単純化する。 ここでは,各遺伝子型が表現型確率ベクトルにマップされる確率的遺伝子型フェノタイプ (PrGP) マップを,様々な物理的,生物学的,計算系の堅牢性を調べるための,より現実的で普遍的な言語として紹介する。 PrGPマップは,(1)RNAの折り畳みにおける熱ゆらぎ,(2)スピンガラスの基底状態検出における外界障害,(3)量子回路における重畳と絡み合いなど,様々な物理源から生じる不確実性に対処可能な一般化されたフレームワークを提供することを示す。 いずれの場合も,より頻繁な表現型に対するランダムな予測に対して拡張され,より頻繁な表現型に対するランダムな予測にアプローチする新しい二相性ロバスト性スケーリングが観察される。 PrGPロバストネスの挙動に関する解析理論を導出し、この理論が経験的ロバストネスの予測性が高いことを示す。

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