摘要 - Quantum机器学习（QML）不断发展，为各种应用程序释放了新的机会。在这项研究中，我们通过采用各种特征映射技术来研究和评估QML模型对基因组序列数据二元分类的适用性。我们提出了一个开源的，独立的基于qiskit的实现，以在基准基因组数据集上进行实验。我们的模拟表明，特征映射技术和QML算法之间的相互作用显着影响性能。值得注意的是，PEGASOS量子支持矢量分类器（PEGASOS-QSVC）表现出较高的灵敏度，尤其是在召回指标方面出色，而量子神经网络（QNN）在所有特征图中都具有最高的训练精度。但是，分类器性能的可变性（取决于功能映射）突出了在某些情况下过度适应本地化输出分布的风险。这项工作强调了QML对基因组数据分类的变革潜力，同时强调需要继续进步以增强这些方法的鲁棒性和准确性。