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该研究团队提出了一种基于连续时间量子行走（CTQW）的量子动力学框架，用于识别蛋白质中具有结构重要性的残基。该方法通过在实验解析结构构建的加权残基相互作用网络上进行量子行走，将加权邻接矩阵映射为哈密顿量，并通过谱分解分析证实：残基重要性可通过长时间平均占据概率显现。在涵盖不同结构和功能类别的约150种蛋白质数据集中，CTQW中心性与经典特征向量中心性在识别核心残基方面表现出高度一致性，同时通过融入量子干涉特征实现了方法拓展。分析表明，时间平均量子转移矩阵的光谱间隙始终大于经典随机游走算子。研究进一步通过复原蛋白激酶A和催产素中实验确认的功能残基，验证了该方法的生物学相关性。该团队在IBM超导量子硬件上进行的原理验证表明，基于CTQW的中心性排序可在近期中等规模量子硬件上实现。这些成果确立了连续时间量子行走作为一种计算可行的蛋白质网络分析框架，将蛋白质结构生物学的网络理论处理方法与连续时间量子行走动力学联系起来。