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Quantum algorithm for metabolic network analysis
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DOI：10.1016/j.mlwa.2026.100913.png)
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摘要
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生物系统，如细胞代谢，涉及数千种反应，这些反应共同决定了细胞如何生长、响应其环境以及产生能量。对这些系统的建模和分析需要解决规模巨大的数学问题，这些问题很快会变得计算上不可行。为应对这一挑战，我们提出了一种用于分析代谢网络的量子算法，重点以通量平衡分析作为代表性案例。我们使用一种量子内点法，其中包含一个用于矩阵求逆的量子子程序。具体而言，我们利用量子奇异值变换重新表述代谢优化问题，以实现其在量子计算机上的高效执行，从而能够快速求解通量平衡分析中出现的复杂系统。这种量子方法为大型且条件良好的网络提供了潜在的比经典内点方法更优的计算优势。我们通过在糖酵解和三羧酸（TCA）循环网络上的数值模拟，展示了我们方法的实际适用性，并证明量子解收敛于正确的生物学目标（目标误差 < 10⁻³，可行性误差 < 10⁻⁵）。这项工作代表了量子算法在代谢通路分析中的首次应用，为量子计算生物学开辟了一个新方向，并为量子方法应用于大规模生物优化铺平了道路。
Keyword:
Quantum interior point methods
Quantum singular value transformation
Metabolic pathways
Flux balance analysis
AI总结
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