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多序列比对（MSA）是基因组序列比对的核心操作，在生物信息学中应用广泛。MAFFT作为一款实用型MSA工具，通过反复移位序列对并计算距离来实现比对。由于序列对数量随序列数呈平方级增长，这一过程可能成为性能瓶颈。该研究团队提出基于量子移位的序列比对方法（QShift-SA），将这种“移位式得分计算”实现为基于量子门的电路，并利用格罗弗算法搜索移位量和序列对。 QShift-SA构建了一个能计算两条序列间汉明距离（错配数）的量子预言电路，包含数据编码、可控移位、比较和加法等模块。该预言电路可筛选出较小距离的候选对。QShift-SA并非旨在取代完整MSA流程，而是针对经典MAFFT中常占据主要运行时间的筛选步骤进行优化。研究人员评估了电路资源（量子比特数、门数量与深度），并在多个量子电路模拟器上进行基准测试。结果显示，基于决策图（DD）的量子电路模拟器运行速度比态向量模拟器和MPS模拟器快1000倍以上，且能处理更大规模电路。