突破硬件限制扩展量子优化：在当前量子硬件上进行基因组组装

基因组组装对于传染病监测、抗微生物药物耐药性监测以及癌症基因组学具有重要意义。将碎片化读段重构为完整基因组序列的任务，可以表述为一个大规模组合优化问题。近年来，量子计算的发展带来了新的优化算法，这些算法在探索复杂组合搜索空间方面具有潜在优势。然而，受限于含噪声中等规模量子（NISQ）硬件，量子计算的实际部署仍面临诸多限制，包括量子比特数量有限、连接性受限以及较高的错误率。在本研究中，我们采用哈密顿量自动分解优化框架（Hamiltonian Auto Decomposition Optimisation Framework，HADOF）。该框架与具体算法无关，通过在小规模子问题之间进行联邦式求解，实现可扩展的量子优化。借助 HADOF，我们完成了对一个包含710万碱基对的铜绿假单胞菌基因组的量子辅助基因组组装。据我们所知，这是迄今为止在真实量子硬件上研究的最大规模基因组组装图。研究结果获得了99.348%的基因组覆盖比例和1.0的重复率，表明即使在当前硬件条件受限的情况下，也能够获得符合生物学合理性的基因组重构结果。

突破硬件限制的量子优化扩展：面向现实科学工作负载——当前量子硬件上的基因组组装 | bioRxiv

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突破硬件限制的量子优化扩展：面向现实科学工作负载——当前量子硬件上的基因组组装

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Namasi G Sankar，

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Georgios Miliotis，

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Simon Caton

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749434

Namasi G Sankar 1 都柏林大学学院；

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发布于 2026 年 9 月 9 日。

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突破硬件限制的量子优化扩展：面向现实科学工作负载——当前量子硬件上的基因组组装

Namasi G Sankar，

Georgios Miliotis，

Simon Caton

bioRxiv

2026.09.04.749434；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749434

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突破硬件限制的量子优化扩展：面向现实科学工作负载——当前量子硬件上的基因组组装

Namasi G Sankar，

Georgios Miliotis，

Simon Caton

bioRxiv

2026.09.04.749434；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749434

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.04.749434v1?rss=1

🏷️ 基因组组装 量子计算 组合优化 NISQ硬件 铜绿假单胞菌 生物信息学