論文の概要: Multimodal Quantum Vision Transformer for Enzyme Commission Classification from Biochemical Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14844v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 16:56:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.531468
• Title: Multimodal Quantum Vision Transformer for Enzyme Commission Classification from Biochemical Representations
• Title（参考訳）: 生化学的表現からの酵素委員会分類のためのマルチモーダル量子ビジョン変換器
• Authors: Murat Isik, Mandeep Kaur Saggi, Humaira Gowher, Sabre Kais,
• Abstract要約: 本稿では,酵素委員会(EC)分類を強化した新しいマルチモーダル量子機械学習フレームワークを提案する。 タンパク質配列の埋め込み,量子電子ディスクリプタ,分子グラフ構造,および2次元分子画像表現の4つの相補的な生化学的モダリティを統合する。 実験結果から,我々のマルチモーダルQVTモデルが85.1%のTop-1精度を実現し,シーケンスのみのベースラインを実質的なマージンで上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately predicting enzyme functionality remains one of the major challenges in computational biology, particularly for enzymes with limited structural annotations or sequence homology. We present a novel multimodal Quantum Machine Learning (QML) framework that enhances Enzyme Commission (EC) classification by integrating four complementary biochemical modalities: protein sequence embeddings, quantum-derived electronic descriptors, molecular graph structures, and 2D molecular image representations. Quantum Vision Transformer (QVT) backbone equipped with modality-specific encoders and a unified cross-attention fusion module. By integrating graph features and spatial patterns, our method captures key stereoelectronic interactions behind enzyme function. Experimental results demonstrate that our multimodal QVT model achieves a top-1 accuracy of 85.1%, outperforming sequence-only baselines by a substantial margin and achieving better performance results compared to other QML models.
• Abstract（参考訳）: 酵素機能の正確な予測は、計算生物学、特に限られた構造アノテーションや配列ホモロジーを持つ酵素の主要な課題の1つである。 本稿では, タンパク質配列埋め込み, 量子由来電子ディスクリプタ, 分子グラフ構造, および2次元分子画像表現の4つの相補的な生化学的特徴を統合することで, 酵素委員会(EC)分類を強化する新しいマルチモーダル量子機械学習(QML)フレームワークを提案する。 量子ビジョントランス (Quantum Vision Transformer, QVT) は、モダリティ固有のエンコーダと統合されたクロスアテンション融合モジュールを備えたバックボーンである。 グラフの特徴と空間パターンを統合することにより,酵素機能の背後にある重要な立体電子相互作用を捉える。 実験結果から,我々のマルチモーダルQVTモデルは85.1%のTop-1精度を達成し,シーケンスのみのベースラインをかなりのマージンで上回り,他のQMLモデルよりも優れた性能が得られることが示された。

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