重复序列干扰

基因组内部大量高度相似的重复序列，让片段拼接可选方案激增，引发组合爆炸问题；经典算法容易选错拼接路径，产生拼接断裂或者组装错误。

经典算力瓶颈

面对多倍体物种和宏基因组数据时，传统计算机算力不足，求解耗时久，难以区分同源序列，很难获得完整高精度基因组结果。

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切中高计算复杂度环节
聚焦reads排序与重叠路径搜索问题

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问题映射清晰
把组装转化为QUBO模型

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量子硬件适配度高
可直接使用量子真机求解

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具备完整实现链路

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初步性能优势
求解时间短于经典算法且表现更稳定

reads排序问题转化为量子优化问题求解

在基因组组装中，系统需要根据不同测序片段之间的重叠关系，判断片段的拼接顺序。

本方案采用OLC思路，整体架构可以概括为：reads 输入 → overlap计算 → QUBO/Ising建模 → 量子硬件求解 → reads排序解码 → 候选组装序列输出。

在求解侧，模型可以交给模拟退火、禁忌搜索、专用量子计算或量子退火器等组合优化求解器，本示例展示了专用量子计算机与经典求解器对比的流程，论文中也展示了求解验证流程。

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量子优势明显

在7–10条reads测试规模下，专用量子计算机相比模拟退火和禁忌搜索具有更快的求解速度和更稳定的规模增长表现；在能量收敛结果也显示专用量子计算机更快接近低能量解。公开论文进一步在模拟数据和φX174噬菌体数据上验证了QUBO化genome assembly的可行性。

当前结果适合定位为“量子优化加速基因组组装中reads排序子问题”的验证案例，而不是完整替代现有基因组组装流水线。

计算价值

有望加速基因组组装中的reads排序和最优拼接路径搜索。

科研价值

可辅助基因组结构研究、功能基因挖掘、代谢调控分析和物种进化研究。

产品价值

形成“生物问题—图模型—QUBO—量子求解”的标准化案例，可复用于教学、科研验证和行业PoC。