論文の概要: A Gate-Based Quantum Computing Framework for Codon Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00887v1
- Date: Thu, 01 Oct 2026 01:05:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.836362
- Title: A Gate-Based Quantum Computing Framework for Codon Optimization
- Title（参考訳）: コードン最適化のためのゲートベース量子コンピューティングフレームワーク
- Abstract要約: コドン最適化は、合成生物学、タンパク質発現、バイオテクノロジーにおける重要な応用において難しい問題である。
最適化目標をIsing Hamiltonianとして定式化することにより,コドン最適化のためのゲートベース量子コンピューティングフレームワークを提案する。
提案手法は,変分量子固有解法(VQE),変分量子固有解法(SVQE),量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Codon optimization is a challenging combinatorial optimization problem with important applications in synthetic biology, protein expression, and biotechnology. While quantum annealing has previously been explored for this problem, the application of gate-based quantum algorithms remains largely unexplored. In this work, we present a gate-based quantum computing framework for codon optimization by formulating the optimization objective as an Ising Hamiltonian and expressing it in terms of Pauli operators suitable for gate-based quantum processors. The proposed framework is investigated using the Variational Quantum Eigensolver (VQE), Sampling Variational Quantum Eigensolver (SVQE), and the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), with benchmarking against exact diagonalization, classical optimization, and quantum annealing. Using a three-amino-acid benchmark, the proposed implementations successfully reproduce the exact ground-state solutions while identifying optimized ansatz selections, optimization strategies, initialization schemes, and hardware execution settings that provide reproducible performance on current noisy quantum hardware. Hardware demonstrations are performed on IBM Quantum processors to evaluate the practical implementation of the proposed workflow. As a work in progress, this study establishes a reproducible computational framework for gate-based quantum codon optimization and provides the foundation for future investigations of larger protein sequences as quantum hardware and algorithms continue to advance.
- Abstract（参考訳）: コドン最適化は、合成生物学、タンパク質発現、バイオテクノロジーにおける重要な応用において、難しい組合せ最適化問題である。
量子アニーリングは、これまでこの問題に対して研究されてきたが、ゲートベースの量子アルゴリズムの適用は、まだほとんど探索されていない。
本研究では,Ising Hamiltonianとして最適化目標を定式化し,ゲートベース量子プロセッサに適したPauli演算子を用いて表現することで,コドン最適化のためのゲートベース量子コンピューティングフレームワークを提案する。
提案手法は,変分量子固有解法(VQE),変分量子固有解法(SVQE),量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,正確な対角化,古典的最適化,量子焼鈍に対するベンチマークを行った。
提案手法は, 3-amino-acid ベンチマークを用いて, 最適化されたアンサッツ選択, 最適化戦略, 初期化スキーム, および現在の雑音量子ハードウェア上で再現可能な性能を提供するハードウェア実行設定を同定しながら, 正確な基底状態解の再現に成功した。
ハードウェアデモはIBM Quantumプロセッサ上で行われ、提案したワークフローの実践的実装を評価する。
この研究は、ゲートベースの量子コドン最適化のための再現可能な計算フレームワークを確立し、量子ハードウェアとアルゴリズムが進歩を続けるにつれて、より大規模なタンパク質配列の研究の基盤を提供する。
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