論文の概要: Classical-to-Quantum Sequence Encoding in Genomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10786v1
- Date: Fri, 21 Apr 2023 07:35:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 15:30:12.582908
- Title: Classical-to-Quantum Sequence Encoding in Genomics
- Title（参考訳）: ゲノム学における古典的量子配列符号化
- Authors: Nouhaila Innan and Muhammad Al-Zafar Khan
- Abstract要約: 本稿では,様々な数学的分野にインスパイアされた古典的量子データエンコーディングを行う新しい手法を提案する。
本稿では,電気・電子工学,情報理論,微分幾何学,ニューラルネットワークアーキテクチャなどの多様な分野からインスピレーションを得るアルゴリズムを紹介する。
本稿では,Quantum Boltzmann Machinesを用いてエンコードされたDNA配列を検査する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: DNA sequencing allows for the determination of the genetic code of an
organism, and therefore is an indispensable tool that has applications in
Medicine, Life Sciences, Evolutionary Biology, Food Sciences and Technology,
and Agriculture. In this paper, we present several novel methods of performing
classical-to-quantum data encoding inspired by various mathematical fields, and
we demonstrate these ideas within Bioinformatics. In particular, we introduce
algorithms that draw inspiration from diverse fields such as Electrical and
Electronic Engineering, Information Theory, Differential Geometry, and Neural
Network architectures. We provide a complete overview of the existing data
encoding schemes and show how to use them in Genomics. The algorithms provided
utilise lossless compression, wavelet-based encoding, and information entropy.
Moreover, we propose a contemporary method for testing encoded DNA sequences
using Quantum Boltzmann Machines. To evaluate the effectiveness of our
algorithms, we discuss a potential dataset that serves as a sandbox environment
for testing against real-world scenarios. Our research contributes to
developing classical-to-quantum data encoding methods in the science of
Bioinformatics by introducing innovative algorithms that utilise diverse fields
and advanced techniques. Our findings offer insights into the potential of
Quantum Computing in Bioinformatics and have implications for future research
in this area.
- Abstract（参考訳）: dnaシークエンシングは生物の遺伝コードの決定を可能にするため、医学、生命科学、進化生物学、食品科学と技術、農業に応用できる必須のツールである。
本稿では, 生物情報学において, 様々な数学的分野にインスパイアされた古典-量子データの符号化を行う新しい手法を提案する。
特に,電気・電子工学,情報理論,微分幾何学,ニューラルネットワークアーキテクチャといった多様な分野から着想を得たアルゴリズムを紹介する。
我々は、既存のデータエンコーディング方式の完全な概要を提供し、ゲノム学におけるそれらの使い方を示す。
アルゴリズムは、ロスレス圧縮、ウェーブレットベースのエンコーディング、情報エントロピーを利用した。
さらに,Quantum Boltzmann Machinesを用いてエンコードされたDNA配列をテストする手法を提案する。
提案アルゴリズムの有効性を評価するために,実世界のシナリオに対してテストするためのサンドボックス環境として機能する潜在的なデータセットについて検討する。
本研究は,多様な分野と高度な技術を活用する革新的なアルゴリズムを導入することにより,生物情報科学における古典から量子へのデータ符号化手法の開発に寄与する。
本研究は,バイオインフォマティクスにおける量子コンピューティングの可能性について考察し,今後の研究に示唆を与えるものである。
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