组学数据表征&能量景观构建
QUANTUM × BIOINFORMATICS
量子-经典混合 AI · 打破传统生物信息分析边界
⚛️ 量子玻尔兹曼机
🧬 变分自编码器
🧪 单细胞分析
🗺️ 能量景观
业务痛点 PAIN POINTS
随着高通量测序技术普及，基因组、蛋白组等生物学数据呈爆发式增长，仅依靠传统实验手段难以完成海量数据解读。生物信息分析技术融合生物学、统计学与计算机算法，挖掘基因变异、分子调控规律等，能够打破传统科研局限，助力解析致病机制、筛选疾病靶点、加速新药研发，支撑精准医疗落地，推动生命科学由实验观察转向数据驱动模式，为医学研究和健康产业发展提供核心支撑。
📉
数据质量瓶颈传统数据驱动型人工智能算法高度依赖输入数据集，模型性能极易受样本质量参差不齐以及试验批次效应干扰，造成模型学习到虚假关联特征，最终致使模型泛化能力下降、预测准确率受限。
⚠️
算力架构短板经典计算机受硬件架构与算力原理制约，处理大规模组合优化、分子模拟、复杂模型求解任务时存在明显短板。
场景亮点 HIGHLIGHTS
解决方案 SOLUTION
01
量子生成式架构 · 二元离散表征学习
方案融合量子玻尔兹曼机（QBM）与变分自编码器（VAE）生成式架构，突破传统深度学习依赖连续潜向量表征的局限，从高维稀疏基因表达数据中学习细胞的二元离散隐特征。通过输出 0-1 离散潜向量，将模型特征与基因激活状态建立直接映射关系，在保持表征能力的同时显著提升模型可解释性，为细胞类型识别、状态分析和关键基因挖掘提供更具生物学意义的特征基础。
02
哈密顿能量求解 · 量子全域寻优
重塑细胞数据表征体系，把细胞亚型差异、状态转换带来的超高维复杂能量优化难题，统一转化为哈密顿能量求解模型；借助专用量子计算机的量子并行算力全域迭代寻优，跳出经典计算易陷入局部最优的局限，并以物理规律作为假设，完整提取细胞全局特征，构建精准细胞能量图谱。
落地效果 RESULTS
🔬
精细化区分细胞 · 抓取核心特征
+30%
稀有细胞检出数量提升
相较传统方案，小样本也能精准识别，深度挖掘隐藏生物信号；在模型细胞特征提取与实验降噪性能方面具有显著优势，多项核心性能指标实现翻倍。
📈
预测精度跃升
+139%
细胞分化判别性能提升（vs SCVI）
凭借能量空间推演，即使无标注数据亦可还原完整细胞发育轨迹，实现更高精度的细胞状态预判。
应用价值 VALUE
本框架可生成基因离散可解释表征，精准区分细胞异质性，为组学研究扩充工具库。
🎓
面向科研工作者
借助该工具突破传统分析局限性，支撑开展原创性前沿学术成果，完善自身研究方法体系。
原创成果产出
方法体系升级
💊
面向药企与科研机构
助力缩短靶点筛选周期，降低测序数据分析成本，输出标准化算法服务。
筛选周期缩短
标准化算法服务