將海量基因測序數據片段拼接成完整的基因組序列，即基因組組裝，是擺在基因組學領域科學家面前的難題。而對于擁有多套相似染色體的多倍體生物來說，這項工作更是難上加難。
“多倍體基因組組裝是從眾多混亂的片段中挑出相關片段，并精確地拼出幾個類似的基因組序列，難度可想而知。”論文共同第一作者、深圳華大生命科學研究院科學計算平臺負責人黃俊翰介紹，“尤其是在處理復雜的基因區域時，傳統的計算方法往往難以勝任這項工作。”
針對上述挑戰，深圳華大生命科學研究院的研究團隊開發了利用量子計算技術求解單體型組裝問題的新工具——VRP assembler。相關論文發表于《細胞報告方法》。
黃俊翰介紹，未來，在成熟的量子計算技術支撐下，研究人員能夠更快速地實現高質量的單體型組裝。
經過研究分析，研究人員首先找到針對單體型組裝問題的高效建模方式，提出了能夠應用于單倍體、二倍體和多倍體基因組組裝的數學模型，并在人類主要組織相容性復合體（MHC）區域得到了高精度單體型組裝結果。這一結果展現了量子計算在未來生命科學研究中的巨大潛力，即可為精準醫療、生物多樣性和進化研究提供更豐富的信息。
“量子計算就像是擁有無數個同時工作的‘大腦’，可以快速探索各種可能的方式，找到最佳的解決方案。”黃俊翰表示，“這使得VRP assembler能夠在極短的時間內完成傳統方法需要耗費大量時間才能完成的任務。”
黃俊翰介紹，為驗證新工具的效果，研究團隊對模擬的二倍體和三倍體基因組進行了小規模單體型組裝。結果顯示，VRP assembler的耗時比傳統優化算法減少了3個數量級。
為進一步測試模型的準確性，研究團隊使用VRP assembler對人類MHC區域約500萬堿基對長度的兩條序列進行了單體型組裝。結果顯示，錯配率降低到接近理論極限，這對于識別遺傳變異、理解它們如何影響健康具有重要意義。
事實上，VRP assembler僅僅是研究人員將量子計算技術運用到生命科學研究的一小步。當前，量子計算技術與生命科學正迎來深度融合的新契機。
論文共同第一作者、深圳華大生命科學研究院量子算法工程師陳一博介紹，量子計算作為一種全新的計算模式，有望突破后摩爾時代的算力限制，為生物學數據的維數災難問題提供創新性解決方案。展望未來，陳一博認為，量子計算技術將賦能生物信息處理、疾病機理探索以及新藥開發等多個關鍵領域，推動生命科學研究。
“量子算法可以高效處理高維生物信息數據，幫助研究人員更快速地識別疾病相關基因、理解復雜疾病的分子機制，并為精準醫療提供支持。”陳一博說。
其中，在生物系統研究應用中，量子計算能夠以前所未有的精度和規模模擬生物分子和細胞內部的量子行為，幫助研究人員更深入地理解光合作用等生物過程中的量子效應，推動生物學底層機制的研究。
而在生物檢測應用中，量子精密測量技術可以提供傳統手段無法企及的測量精度，在生物標志物檢測和疾病早期診斷中具有重要價值。
同時，量子傳感器的應用有望實現更為精確和靈敏的醫療檢測，提高疾病診斷的準確性。
“隨著量子計算硬件和量子算法的持續突破，量子計算技術將為基因組學乃至整個生命科學領域帶來深遠影響。”陳一博說。
將海量基因測序數據片段拼接成完整的基因組序列，即基因組組裝，是擺在基因組學領域科學家面前的難題。而對于擁有多套相似染色體的多倍體生物來說，這項工作更是難上加難。
“多倍體基因組組裝是從眾多混亂的片段中挑出相關片段，并精確地拼出幾個類似的基因組序列，難度可想而知。”論文共同第一作者、深圳華大生命科學研究院科學計算平臺負責人黃俊翰介紹，“尤其是在處理復雜的基因區域時，傳統的計算方法往往難以勝任這項工作。”
針對上述挑戰，深圳華大生命科學研究院的研究團隊開發了利用量子計算技術求解單體型組裝問題的新工具——VRP assembler。相關論文發表于《細胞報告方法》。
黃俊翰介紹，未來，在成熟的量子計算技術支撐下，研究人員能夠更快速地實現高質量的單體型組裝。
經過研究分析，研究人員首先找到針對單體型組裝問題的高效建模方式，提出了能夠應用于單倍體、二倍體和多倍體基因組組裝的數學模型，并在人類主要組織相容性復合體（MHC）區域得到了高精度單體型組裝結果。這一結果展現了量子計算在未來生命科學研究中的巨大潛力，即可為精準醫療、生物多樣性和進化研究提供更豐富的信息。
“量子計算就像是擁有無數個同時工作的‘大腦’，可以快速探索各種可能的方式，找到最佳的解決方案。”黃俊翰表示，“這使得VRP assembler能夠在極短的時間內完成傳統方法需要耗費大量時間才能完成的任務。”
黃俊翰介紹，為驗證新工具的效果，研究團隊對模擬的二倍體和三倍體基因組進行了小規模單體型組裝。結果顯示，VRP assembler的耗時比傳統優化算法減少了3個數量級。
為進一步測試模型的準確性，研究團隊使用VRP assembler對人類MHC區域約500萬堿基對長度的兩條序列進行了單體型組裝。結果顯示，錯配率降低到接近理論極限，這對于識別遺傳變異、理解它們如何影響健康具有重要意義。
事實上，VRP assembler僅僅是研究人員將量子計算技術運用到生命科學研究的一小步。當前，量子計算技術與生命科學正迎來深度融合的新契機。
論文共同第一作者、深圳華大生命科學研究院量子算法工程師陳一博介紹，量子計算作為一種全新的計算模式，有望突破后摩爾時代的算力限制，為生物學數據的維數災難問題提供創新性解決方案。展望未來，陳一博認為，量子計算技術將賦能生物信息處理、疾病機理探索以及新藥開發等多個關鍵領域，推動生命科學研究。
“量子算法可以高效處理高維生物信息數據，幫助研究人員更快速地識別疾病相關基因、理解復雜疾病的分子機制，并為精準醫療提供支持。”陳一博說。
其中，在生物系統研究應用中，量子計算能夠以前所未有的精度和規模模擬生物分子和細胞內部的量子行為，幫助研究人員更深入地理解光合作用等生物過程中的量子效應，推動生物學底層機制的研究。
而在生物檢測應用中，量子精密測量技術可以提供傳統手段無法企及的測量精度，在生物標志物檢測和疾病早期診斷中具有重要價值。
同時，量子傳感器的應用有望實現更為精確和靈敏的醫療檢測，提高疾病診斷的準確性。
“隨著量子計算硬件和量子算法的持續突破，量子計算技術將為基因組學乃至整個生命科學領域帶來深遠影響。”陳一博說。
本文鏈接：科研人員為多倍體基因組組裝另辟蹊徑—— 用量子計算破譯“生命密碼”http://m.sq15.cn/show-2-6680-0.html
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