論文の概要: Comparative Analysis of Quantum Support Vector Machines and Variational Quantum Classifiers for B-cell Epitope Prediction in Vaccine Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10073v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 16:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:27.245333
• Title: Comparative Analysis of Quantum Support Vector Machines and Variational Quantum Classifiers for B-cell Epitope Prediction in Vaccine Design
• Title（参考訳）: ワクチン設計におけるB細胞エピトープ予測のための量子支援ベクトルマシンと変分器の比較解析
• Authors: Chi-Chuan Hwang, Cheng-Fang Su, Yi-Ang Hong,
• Abstract要約: 本研究では,B細胞予測における量子支援ベクトルマシン(QSVM)と変分量子(VQC)の2つの量子機械学習モデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum computing offers new opportunities for addressing complex classification tasks in biomedical applications. This study investigates two quantum machine learning models-the Quantum Support Vector Machine (QSVM) and the Variational Quantum Classifier (VQC)-in the context of B-cell epitope prediction, a key step in modern vaccine design. QSVM builds upon the classical SVM framework by using quantum circuits to encode nonlinear kernel computations, while VQC replaces the entire classification pipeline with trainable quantum circuits optimized variationally. A benchmark dataset from the Immune Epitope Database (IEDB) is used for model evaluation. Each epitope is represented by 10 physicochemical features, and dimensionality reduction via Principal Component Analysis (PCA) is applied to assess model performance across different feature spaces. We also examine the effect of sample size on prediction outcomes. Experimental results show that QSVM performs well under limited data conditions, while VQC achieves higher accuracy in larger datasets. These findings highlight the potential of quantum-enhanced models for bioinformatics tasks, particularly in supporting efficient and scalable epitope-based vaccine development.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、生体医学応用における複雑な分類タスクに対処する新しい機会を提供する。 本研究では,現代のワクチン設計における重要なステップであるB細胞エピトープ予測の文脈において,量子支援ベクトルマシン(QSVM)と変分量子分類器(VQC)の2つの量子機械学習モデルについて検討した。 QSVMは、量子回路を使用して非線形カーネル計算を符号化することで、古典的なSVMフレームワークの上に構築される。 モデル評価には、Immune Epitope Database (IEDB) のベンチマークデータセットが使用される。 各エピトープは10の物理化学的特徴で表現され, 主成分分析(PCA)による次元の低減が, 異なる特徴空間におけるモデル性能の評価に有効である。 また,サンプルサイズが予測結果に及ぼす影響についても検討した。 実験の結果,QSVMは限られたデータ条件下では良好に動作し,VQCはより大きなデータセットで高い精度を達成していることがわかった。 これらの結果は、特に効率的でスケーラブルなエピトープベースのワクチン開発を支援するために、バイオインフォマティクスタスクのための量子強化モデルの可能性を浮き彫りにしている。

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