Quantum Hamiltonian-Based Generative Modeling of Single-Cell Transcriptomics for Gene Regulatory Network Inference
Este artículo presenta QHGM, un novedoso marco generativo basado en el Hamiltoniano cuántico emparejado con un algoritmo cuántico variacional escalable (VQ-Net) que supera significativamente a los métodos clásicos en la inferencia de redes de regulación génica a partir de datos de transcriptómica de célula única, tal como lo demuestra su precisión superior en bancos de pruebas sintéticos y hallazgos biológicamente plausibles en glioblastoma.