論文の概要: RinQ: Predicting central sites in proteins on current quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01501v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 21:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.907091
• Title: RinQ: Predicting central sites in proteins on current quantum computers
• Title（参考訳）: RinQ:現在の量子コンピュータ上のタンパク質の中心的な部位を予測する
• Authors: Shah Ishmam Mohtashim,
• Abstract要約: RinQはタンパク質の機能的に重要な残基を同定するためのハイブリッド量子古典的枠組みである。 この研究は、タンパク質ネットワーク分析を進めるための、短期的な量子および量子に触発された手法の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce RinQ, a hybrid quantum-classical framework for identifying functionally critical residues in proteins, utilizing techniques in quantum optimization. To that end, protein structures are modeled as residue interaction networks (RINs), and the centrality detection task is cast as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem. Solved using D-Wave's simulated annealing, this approach is applied to a diverse set of proteins, including small peptides and biologically significant regulatory proteins. RinQ consistently finds residues that align with classical centrality benchmarks, underscoring the accuracy and reliability of the approach. This work highlights the promise of near-term quantum and quantum-inspired methods for advancing protein network analysis and lays the groundwork for future extensions to larger systems using real quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タンパク質の機能的臨界残基を同定するためのハイブリッド量子古典フレームワークRinQを紹介する。 この目的のために、タンパク質構造は残基相互作用ネットワーク(RIN)としてモデル化され、中心性検出タスクは擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題としてキャストされる。 D-Waveのシミュレートされたアニーリングを用いて解決されたこのアプローチは、小さなペプチドや生物学的に重要な調節タンパク質を含む多種多様なタンパク質群に適用される。 RinQは、古典的な集中度ベンチマークと整合した残基を一貫して見つけ、アプローチの正確さと信頼性を強調している。 この研究は、タンパク質ネットワーク分析を前進させるための短期的な量子および量子に触発された手法の可能性を強調し、実際の量子ハードウェアを用いた大規模システムへの将来の拡張の基礎となる。

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