DNA序列分析中的信息熵应用现状

信息熵理论是生物信息学研究的一个重要工具,它在DNA序列分析中有着广泛的应用。本文详细介绍了近年来诸多DNA序列分析问题中信息熵应用的研究进展,并分析了未来该问题的研究方向。     

不同生理状态时脑电时间序列的三神复杂度计算比较

为了研究不同生理状态下的脑电复杂度变化特点,本文依照１９９４年徐京等人应用的算法,对４种状态（安静睁眼,清醒闭目,浅度睡眠,深度睡眠）下的三种脑电复杂度（Ｋｃ,Ｃ１,Ｃ２）的变化规律进行了比较分析,Ｋｃ与Ｃ１的变化相一致,从安静睁眼剂的清醒闭目到浅睡到深度睡眠,Ｋｃ与Ｃ１值均依次下降,Ｃ２值的变化则与它们相反,尤其在深睡期显著升高,实验结果提示,复杂度可做为脑电时间序列的研究指标。     

基于信息熵的磷酸化作用预测

磷酸化作用在多种真核细胞中具有重要的功能. 由于对蛋白质激酶底物的实验测定方法限制较多, 同时费时费力, 因此急需发展快速、自动的机器学习方法. 利用蛋白质的一级序列信息可以对不同激酶家族作用的磷酸化位点进行预测, 同时也是对实验的一种补充和指导. 如果仅对磷酸化位点附近的短肽序列进行处理会丢失相当的信息, 将对预测结果造成一定影响. 提出了一种基于信息熵的磷酸化位点预测方法IEPP(information-entropy based phosphorylation prediction), 利用熵信息对磷酸化位点周围的氨基酸位点进行选择和排除, 仅选择对磷酸化作用有效的位点参与预测. 对3个代表性激酶家族ABL, MAPK和PKA的测试表明, 敏感性(Sn)和专一性(Sp)均好于较新的PPSP和GPS算法的结果. 而且同一些在线预测网站的实时测试, 如Scansite等相比, 结果也要好于这些测试方法. 这些都证明了本研究提出的方案是一种有效的磷酸化作用位点预测方法, 且具有简单、高效、实时性好等优点.     

基于信息熵的磷酸化作用预测

磷酸化作用在多种真核细胞中具有重要的功能. 由于对蛋白质激酶底物的实验测定方法限制较多, 同时费时费力, 因此急需发展快速、自动的机器学习方法. 利用蛋白质的一级序列信息可以对不同激酶家族作用的磷酸化位点进行预测, 同时也是对实验的一种补充和指导. 如果仅对磷酸化位点附近的短肽序列进行处理会丢失相当的信息, 将对预测结果造成一定影响. 提出了一种基于信息熵的磷酸化位点预测方法IEPP(information-entropy based phosphorylation prediction), 利用熵信息对磷酸化位点周围的氨基酸位点进行选择和排除, 仅选择对磷酸化作用有效的位点参与预测. 对3个代表性激酶家族ABL, MAPK和PKA的测试表明, 敏感性(Sn)和专一性(Sp)均好于较新的PPSP和GPS算法的结果. 而且同一些在线预测网站的实时测试, 如Scansite等相比, 结果也要好于这些测试方法. 这些都证明了本研究提出的方案是一种有效的磷酸化作用位点预测方法, 且具有简单、高效、实时性好等优点.     

时间信息熵及其在植被覆盖时空变化遥感检测中的应用

基于遥感影像的变化检测是当前的研究热点,可为区域生态环境保育、资源管理与发展规划等提供决策支撑。目前遥感影像的变化检测多基于两个时相,不能充分地反映植被在时间维的连续变化特征。通过引入信息论,提出了利用时间信息熵来综合表征植被长时间序列的变化特征。研究以延河流域为试验区,基于MODIS/NDVI数据,应用时间信息熵方法来计算了2000—2010年该区域的植被覆盖变化信息,厘清了时空变化特征。研究结果表明,近10年延河流域的植被覆盖的变化以增加为主,占流域面积的80.7%;植被覆盖明显增加的区域占流域面积13.9%,主要分布在流域的东北部和东南部;植被覆盖减少的区域占比2.4%,主要分布在流域的西部和西北部;严重减少的区域占比1.1%,主要分布在流域的中部和西南部,是需要重点的生态恢复与治理区域。时间信息熵方法与回归分析法相比,能够更为客观地表征长时间序列植被覆盖的连续变化强度和变化趋势,可为区域生态环境的保护和管理提供更为科学的理论依据。     

大肠杆菌、酵母和果蝇基因保守位点的信息熵分析

对大量的大肠杆菌（Escherichia coli)、酵母（Yeast)和果蝇（Drosophila melanogaster）已知基因起始密码子和终止密码子上、下游各30个碱基序列,用重新定义单碱基信息冗余（记为D1(ι）,ι是位点）和紧邻碱基的信息冗余（记为D2（ι）,统计计算每个位点的D1（ι）和D2（ι）值。从结果看,双碱基比单碱基携带更多的信息;酵母和果蝇基因起始密码子上游－3位点D1（－3）和D2（－3）有一明显峰值;大肠杆菌基因起始密码子上游SD区域D1（ι）和D2（ι）有明显峰值,与他人结论相同。发现酵母基因起始密码子下游的＋4位点与＋5位点的紧邻碱基的D2（ι）有一峰值,其关联模式为TC（联合概率为0.211)。这说明用重新定义的信息冗余去确认DNA序列中存在的保守位点是完全可行的。     

基于时频分析检测EEG中癫痫样棘/尖波的方法

提出了一种基于Ｃｈｏｉ－Ｗｉｌｌｉａｍｓ分布检测ＥＥＧ中癫痫样棘波／尖波的方法。该方法通过计算ＥＥＧ信号的时频分布,得到一段信号在各个时刻上沿频率方向上的能量分布。这种能量分布相当于一种瞬时频谱,反映了ＥＥＧ信号在局部时间范围里的波形特征。以一段ＥＥＧ信号在各个时刻的瞬时频谱的平均作为这段脑电的背景信号频谱,通过计算每一时刻的瞬时频谱与背景信号频谱之间的频谱差,检测这段信号中的棘波／尖波。对临床Ｅ     

非线性动力学在脑电分析中的应用

非线性科学于20世纪60年代发展起来,被誉为20世纪自然科学的“第三次革命”,己广泛应用于生物、物理、经济、通讯及天文学等领域。脑电图(EEG)反映了作为非线性系统的大脑的电活动,体现出混沌行为。在癫痫病症的EEG研究中,混沌特性得到了很好的证明。在精神分裂症和老年痴呆等病症的EEG研究中,混沌的作用也体现得越来越明显。本文综述了近年来非线性动力学在脑电信号分析中应用的进展,以期获得在健康和疾病状态下对大脑神经动力系统的更好理解。     

马尾松毛虫种群动态的时间序列分析及复杂性动态研究

自从May(1974)指出即使是简单的种群模型也能揭示混沌动态以来,自然种群是否存在混沌一直具有争论,如何检测自然种群的混沌行为也成为种群动态研究的一个难点,通过时间序列分析和反应面模型建模的8方法分析了马尾松毛虫的复杂性动态,用自相关函数对马尾松毛虫发生的时间动态分析的结果认为动态是平衡的,其周期性不显著,而具有一定的复杂性,这种类型可以是减幅波动,有限周期或弱混沌,波动主要由系统内因引起,进一步采用反应面模型估计全局李雅普若夫指数和局域李雅普若夫指数结果均为负,显示马尾松毛虫种群动态不存在混沌现象,但是在增加一个小的噪音以后,局域李雅普若夫指数变为在0以上的波动,说明系统对噪音非常敏感,噪音对松毛虫种群动态具有很大的影响,可以将其从非混沌状态变为混沌,研究结果认为全局郴雅普若夫指数λ是一定时间内两个变动轨迹的总平均偏差,而随着种群动态的波动,指数也是波动的,所以对于检测自然种群的混沌来说不是一个好的指标,局域李雅普若夫指数λM能更好地表示自然种群混沌的存在和产生混沌的条件,对害虫管理来说对种群暴发初期的预测是尤其重要的,而此时又最难于预测,所以对种群动态的监测就尤为重要,由于马尾松毛虫的代间种群动态为第一级密度相关,前一代的虫口密度与下一代的虫口密度相关性最强,所以前一代预测下一代是最可靠的。     

时空信息熵在延河流域生态可持续性分析中的应用

视流域为一个有生命力的不可分割的有机整体,为表征其生态可持续性,从熵的视角出发,提出结合空间信息熵和时间信息熵的时空信息熵方法。其中空间信息熵用于表征生态系统格局在空间分布的有序程度,时间信息熵用于度量生态系统的动态演变是否有序,时空信息熵方法将格局和动态有机结合,定量分析流域生态系统的可持续性。以延河流域为研究区,基于土地利用数据和归一化植被指数数据,利用时空信息熵方法分析2000-2018年延河流域生态可持续性。结果表明:(1)延河流域生态系统格局朝着有序的方向变化,此间整体处于生长期或恢复期;(2)时间信息熵结果呈现空间异质性,耕地、中低覆盖度草地和其他林地的时间信息熵值较高,生态弹性能力更强;(3)研究区生态可持续性以"强"和"较强"为主(61%),广泛分布在其中部和北部地区,表明流域的生态弹性能力总体增强,生态可持续状况明显改善。对基于熵视角研究生态可持续问题的有益探索,为延河流域及黄土高原其他类似流域的生态保护和修复提供借鉴和参考。     

应用小波熵分析大鼠脑电信号的动态变化特性

应用小波熵（一种新的信号复杂度测量方法）分析大鼠在不同生理状态下脑电复杂度的动态时变特性。采用慢性埋植电极记录自由活动大鼠的皮层EEG,使用多分辨率小波变换将EEG信号分解为δ、θ、α和β四个分量,求得随时间变化的小波熵。结果表明：在清醒、慢波睡眠和快动眼睡眠三种生理状态下,EEG的小波熵之间存在显著差别,并且在不同时期其值与各个分解分量之间具有不同的关系,其中,慢波睡眠期小波熵还具有较明显的变化节律,反映了EEG微状态中慢波和纺锤波的互补性。由此可见,小波熵既能区别长时间段EEG复杂度之间的差别,又能反映EEG微状态的快速变化特性。     

不同生理状态时脑电时间序列的三神复杂度计算比较

为了研究不同生理状态下的脑电复杂度变化特点,本文依照１９９４年徐京华等人应用的算法,对４种状态（安静睁眼、清醒闭目、浅度睡眠、深度睡眠）下的三种脑电复杂度（ＫＣ、Ｃ１、２）的变化规律进行了比较分析,ＫＣ与Ｃ１的变化相一致。从安静睁眼到清醒闭目到浅睡到深度睡眠,ＫＣ与Ｃ１值均依次下降。Ｃ２值的变化则与它们相反,尤其在深睡期显著升高。实验结果提示,复杂度可做为脑电时间序列的研究指标。     

铅染毒大鼠脑电信号的分形特性研究

利用混沌时间序列的分析方法,对铅中毒情况下的大鼠的脑电波进行了测试和分析,求出了其分形维数。从研究结果中得出了铅中毒情况与脑电信号的分形维数之间的关系,结果表明,铅中毒会引起脑电信号的分形维数的显著变化。通过这一工作,能够为临床上重金属中毒的早期诊断提供新的方便、灵敏的指标。     

局灶性脑缺血损伤无创检测中EEG近似熵研究

局灶性脑缺血的早期无创诊断在临床实际中有着非常重要的意义。采用SD（Sparague-Dawley)大鼠建立了局灶性脑缺血的动物实验模型,记录了缺血前后缺血区域和正常区域的脑电信号EEG。由于近似熵复杂度算法所需时间序列长度较短,大大减少了脑电信号非平稳所带来的困难,且无需粗粒化,采用近似熵对局灶性缺血动物实验模型的脑电信号的复杂度进行了分析。结果发现缺血前后缺血与非缺血区域的近似熵均有着易于区分的特征,因此EEG信号的近似熵分析可以用于对局灶性缺血的脑损伤程度进行诊断,并区分损伤区域和非损伤区域,有望在临床中加以应用。     

脑电信号的高阶奇异谱分析

奇异谱分析是脑电信号分析的一种新方法,脑电信号的奇异谱可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。奇异谱分析方法是基于二阶统计的方法,反映的是信号时间上和空间上的一种线性相关关系。而脑电信号属于非线性信号,其内在的非线性关系很难通过奇异谱得到真实的反映,从而会丢失某些有用的信息。提出一种新的基于高阶统计的脑电奇异谱分析方法,并将其运用于正常脑电和癫痫患者的脑电分析中。大量的实测信号样本仿真实验结果表明,正常脑电和癫痫脑电的奇异谱有明显的不同。此外,基于高阶统计的奇异谱和基于二阶统计的奇异谱相比更能反映出信号的细节。     

一个新的脑电信号分析系统：小波分析理论的运用

小波变换是一种把时间、频率（或尺度）两域结合起来的分析方法。它被誉为“分析信号的数学显微镜”。本系统将小波变换用于脑电信号分析,是一个在Ｗｉｎｄｏｗｓ３．１下开发的脑电分析系统。     

Detection of chaos: New approach to atmospheric pollen time-series analysis

Pollen and spores are biological particles that are ubiquitous to the atmosphere and are pathologically significant, causing plant diseases and inhalant allergies. One of the main objectives of aerobiological surveys is forecasting. Prediction models are required in order to apply aerobiological knowledge to medical or agricultural practice; a necessary condition of these models is not to be chaotic. The existence of chaos is detected through the analysis of a time series. The time series comprises hourly counts of atmospheric pollen grains obtained using a Burkard spore trap from 1987 to 1989 at Mar del Plata. Abraham's method to obtain the correlation dimension was applied. A low and fractal dimension shows chaotic dynamics. The predictability of models for atomspheric pollen forecasting is discussed.     

不同状态下脑电图复杂性探索

Ｌｅｍｐｅｌ－Ｚｉｖ所定义的有限序列的复杂性反映了给定序列随其长度的增长出现新模式的速率,事实上它反映了序列接近随机的程度。将该复杂性度量运用于脑电分析,旨在克服分数维方法的缺陷。文中计算了八种实验条件下脑电图的复杂度,涉及看、听、休息和心算等基本的大脑功能状态,１３个被试的１６导数据被用于计算分析．结果显示了复杂度在不同电极位置及实验条件下都有变化,睁眼状态的复杂度高于闭眼,而施加任务时有额部大脑活动区域复杂度降低的现象。同时复杂度也提供了一些研究大脑高级认知活动的新思路。