Classical-to-Quantum Sequence Encoding in Genomics

要約

タイトル: ゲノミクスにおける古典から量子へのシーケンスエンコーディング

要約:
– DNA配列解析は、医学、生命科学、進化生物学、食品科学・技術、農業などの分野で非常に重要なツールである。
– 本論文では、電子工学、情報理論、微分幾何学、ニューラルネットワークのアーキテクチャなど、さまざまな数学分野に触発された古典から量子へのデータエンコーディングの新しい手法を紹介して、生物情報学での応用に取り組む。
– 各種の既存のデータエンコードスキームを完全に概説し、そのうちのいくつかをゲノミクスに適用する方法を示す。
– 提供されたアルゴリズムは、無損失圧縮、ウェーブレットに基づくエンコード、情報エントロピーを利用している。
– さらに、量子ボルツマンマシンを利用したデータエンコードDNAシーケンシングのテストに現代的な手法を提案する。
– アルゴリズムの効果を評価するために、実世界のシナリオに対してテストするためのサンドボックス環境として機能する潜在的なデータセットについて議論する。
– 本研究は、多様な分野や先進的な技術を利用した革新的なアルゴリズムを紹介し、バイオインフォマティクスの古典から量子へのデータエンコーディング方法を開発することに貢献している。
– この研究成果は、バイオインフォマティクスにおける量子コンピューティングの可能性についての示唆を提供し、今後の研究に重要な意義がある。

要約(オリジナル)

DNA sequencing allows for the determination of the genetic code of an organism, and therefore is an indispensable tool that has applications in Medicine, Life Sciences, Evolutionary Biology, Food Sciences and Technology, and Agriculture. In this paper, we present several novel methods of performing classical-to-quantum data encoding inspired by various mathematical fields, and we demonstrate these ideas within Bioinformatics. In particular, we introduce algorithms that draw inspiration from diverse fields such as Electrical and Electronic Engineering, Information Theory, Differential Geometry, and Neural Network architectures. We provide a complete overview of the existing data encoding schemes and show how to use them in Genomics. The algorithms provided utilise lossless compression, wavelet-based encoding, and information entropy. Moreover, we propose a contemporary method for testing encoded DNA sequences using Quantum Boltzmann Machines. To evaluate the effectiveness of our algorithms, we discuss a potential dataset that serves as a sandbox environment for testing against real-world scenarios. Our research contributes to developing classical-to-quantum data encoding methods in the science of Bioinformatics by introducing innovative algorithms that utilise diverse fields and advanced techniques. Our findings offer insights into the potential of Quantum Computing in Bioinformatics and have implications for future research in this area.

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