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基因组测序对于解码遗传信息、鉴定生物体、理解疾病以及推进个性化医疗至关重要。任何基因组测序技术的关键步骤都是基因组组装。然而，从头基因组组装（即在没有参考基因组的情况下从头构建完整基因组序列）由于其极高的计算复杂度，在时间和准确性方面均存在重大挑战。该研究团队提出了一种混合方法，利用基于量子计算的优化算法结合经典预处理技术来加速基因组组装过程。具体而言，研究人员提出了一种通过高阶二元优化（HOBO）公式与变分量子本征求解器算法（VQE），在基于门的量子计算系统中解决基因组组装图中的哈密顿路径和欧拉路径问题的方法，并引入了一种新型比特串恢复机制以优化解空间的遍历效率。通过与经典优化技术的对比分析，评估了该量子方法在基因组组装中的有效性。结果表明，随着量子硬件的持续发展和噪声水平的降低，该方案通过为基因组研究中的复杂挑战提供更快、更精确的解决方案，展现出加速基因组测序的重大潜力。