論文の概要: Efficient Protein Ground State Energy Computation via Fragmentation and Reassembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03766v2
• Date: Wed, 12 Feb 2025 12:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:45:55.588712
• Title: Efficient Protein Ground State Energy Computation via Fragmentation and Reassembly
• Title（参考訳）: フラグメンテーションと再集合による高効率タンパク質基底エネルギー計算
• Authors: Laia Coronas Sala, Parfait Atchade-Adelemou,
• Abstract要約: 本稿では,既存の量子アルゴリズムを用いて量子シミュレーションを実現する新しい手法を提案する。 我々のアプローチでは、タンパク質を対応するアミノ酸に分解し、それらを個別にシミュレートし、その後再組み立てする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Protein characterization is one of the key components for understanding the human body and advancing drug discovery processes. While the future of quantum hardware holds the potential to accurately characterize these molecules, current efforts focus on developing strategies to fragment larger molecules into computationally manageable subsystems. In this work, we propose a novel strategy to enable quantum simulation using existing quantum algorithms. Our approach involves fragmenting proteins into their corresponding amino acids, simulating them independently, and then reassembling them post-simulation while applying chemical corrections. This methodology demonstrates its accuracy by calculating the ground state energy of relatively small peptides through reassembling, achieving a mean relative error of only $0.00768 \pm 0.01681\%$. Future directions include investigating, with larger quantum computers, whether this approach remains valid for larger proteins.
• Abstract（参考訳）: タンパク質のキャラクタリゼーションは、人体を理解し、薬物発見プロセスを進めるための重要な要素の1つである。 量子ハードウェアの将来は、これらの分子を正確に特徴づける可能性を秘めているが、現在の取り組みは、より大きな分子を計算的に管理可能なサブシステムに分解する戦略の開発に注力している。 本研究では,既存の量子アルゴリズムを用いて量子シミュレーションを実現する新しい手法を提案する。 我々のアプローチでは、タンパク質を対応するアミノ酸に分解し、それらを個別にシミュレートし、化学修飾を施した後に再組み立てする。 この手法は, 比較的小さなペプチドの基底状態エネルギーを再集合により計算し, 平均相対誤差が0.00768 \pm 0.01681\%$であることを示す。 将来的には、より大きな量子コンピュータで、このアプローチがより大きなタンパク質に対して有効かどうかを調査する予定である。

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