由变分混合量子退火优化的RNA折叠问题的QUBO模型
量子物理
2023-05-02 v1 生物大分子
摘要
RNA通过核苷酸之间的氢键碱基配对发生自相互作用，并折叠成特定且稳定的结构，这些结构在很大程度上决定了它们的生化行为。实验表征这些结构仍然困难，因此人们希望从序列信息中通过计算预测它们。然而，即便使用最小自由能模型从其序列预测RNA折叠结构（即二级结构）中所涉及的碱基对，也被认为是NP难的。经典方法依赖启发式算法或避免考虑伪结，以使该问题更易于处理，代价是不精确或排除了整类重要的RNA结构。鉴于量子计算在某些领域（包括组合优化）的潜在且已证实的优势，相比之下，量子计算方法有潜力在保持更高可行性与精确性的同时计算完整的RNA折叠问题。在此，我们提出了一个物理驱动的RNA折叠问题QUBO模型，适用于量子退火器和电路模型量子计算机，并在使用我们称为“变分混合量子退火”的方法针对已知RNA结构调参后，将该公式与当前RNA折叠QUBO的性能进行了比较。
引用
@article{arxiv.2208.04367,
title = {A QUBO model of the RNA folding problem optimized by variational hybrid quantum annealing},
author = {Tristan Zaborniak and Juan Giraldo and Hausi Müller and Hosna Jabbari and Ulrike Stege},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04367},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 5 figures, accepted for oral presentation at IEEE 2022 International Conference on Quantum Computing and Engineering