論文の概要: Quantum Algorithm for Protein Structure Prediction Using the Face-Centered Cubic Lattice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08955v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 18:28:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:21.961507
- Title: Quantum Algorithm for Protein Structure Prediction Using the Face-Centered Cubic Lattice
- Title（参考訳）: 面中心立方体格子を用いたタンパク質構造予測のための量子アルゴリズム
- Authors: Rui-Hao Li, Hakan Doga, Bryan Raubenolt, Sarah Mostame, Nicholas DiSanto, Fabio Cumbo, Jayadev Joshi, Hanna Linn, Maeve Gaffney, Alexander Holden, Vinooth Kulkarni, Vipin Chaudhary, Kenneth M. Merz Jr, Abdullah Ash Saki, Tomas Radivoyevitch, Frank DiFilippo, Jun Qin, Omar Shehab, Daniel Blankenberg,
- Abstract要約: 量子アルゴリズムを用いたタンパク質構造予測のための面中心立方体格子モデルの最初の実装について述べる。
ノイズ下での6アミノ酸配列KLVFFAの基底状態の復元が可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.79836122081471
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we present the first implementation of the face-centered cubic (FCC) lattice model for protein structure prediction with a quantum algorithm. Our motivation to encode the FCC lattice stems from our observation that the FCC lattice is more capable in terms of modeling realistic secondary structures in proteins compared to other lattices, as demonstrated using root mean square deviation (RMSD). We utilize two quantum methods to solve this problem: a polynomial fitting approach (PolyFit) and the Variational Quantum Eigensolver with constraints (VQEC) based on the Lagrangian duality principle. Both methods are successfully deployed on Eagle R3 (ibm_cleveland) and Heron R2 (ibm_kingston) quantum computers, where we are able to recover ground state configurations for the 6-amino acid sequence KLVFFA under noise. A comparative analysis of the outcomes generated by the two QPUs reveals a significant enhancement (reaching nearly a two-fold improvement for PolyFit and a three-fold improvement for VQEC) in the prediction and sampling of the optimal solution (ground state conformations) on the newer Heron R2 architecture, highlighting the impact of quantum hardware advancements for this application.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,タンパク質構造予測のための面中心立方体格子モデルの量子アルゴリズムによる最初の実装について述べる。
FCC格子を符号化する動機は、根平均二乗偏差(RMSD)を用いて示されるように、FCC格子は他の格子と比較してタンパク質の現実的な二次構造をモデル化する上で、FCC格子がより有能であることに起因している。
この問題を解決するために、多項式フィッティング法(PolyFit)とラグランジアン双対性原理に基づく制約付き変分量子固有解法(VQEC)の2つの量子法を用いる。
両手法はイーグルR3 (ibm_cleveland) とヘロンR2 (ibm_kingston) の量子コンピュータ上で, ノイズ下での6アミノ酸配列KLVFFAの基底状態の復元に成功している。
2つのQPUによる結果の比較分析では、より新しいHeron R2アーキテクチャ上での最適解(基底状態コンフォーメーション)の予測とサンプリングにおいて、PolyFitの2倍の改善とVQECの3倍の改善が顕著に向上し、このアプリケーションに対する量子ハードウェアの進歩の影響が強調されている。
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