1、精選優質文檔-傾情為你奉上信息論在生物學和化學領域的應用信息科學與技術學院 *指導教師 *摘要： 信息論近年來迅速發展，已廣泛滲入物理、化學、生物、醫學、自動控制、計算機、人工智能、仿生學、經濟和管理等不同領域。本文闡述信息論在現代生物學、化學等學科中的應用。關鍵詞：信息論；生物信息論；化學信息論；基因編碼一、 概述1948年，Claude E. Shannon在BSTJ發表題為“The Mathematical Theory of Communica-tion”的著名論文，創立了后人所稱的“信息論”，揭開了人類認識史上的新紀元:由材料和能量的時代開始走向自覺地認識和利用信息的時代。現在，人們

2、越來越清楚地看到，Shannon信息論的確是科學史上一座巍峨的里程碑，它把科學領進了信息世界的大門。但是， Shannon信息論并沒有窮盡信息問題的研究。正如Shannon本人所說：“企求一次就揭開自然的全部奧秘，這種期望是不切實際的”。事實上，一個具有旺盛生命力的理論必然會不斷地滲透到新的領域，不斷地改變自己的面貌 1。現如今，信息熵概念廣泛滲入物理、化學、生物、醫學、自動控制、計算機、人工智能、仿生學、經濟和管理等不同領域。信息過程不僅是通訊研究的對象，而且被當作控制社會的手段來研究 2。就正是由Shannon信息論經過不斷的開拓、發展和升華的結果，它是信息理論發展的全新階段。二、信息論與

3、生物學（一）信息與遺傳21944 年細菌轉化現象的發現，第一次證實了細胞核內 DNA 核酸是遺傳的物質基礎。1953 年沃森和克里克提出 DNA 螺旋結構模型，認為是由兩條多核苷酸鏈靠堿基間確定配對關系而聯系在一起，形成猶如螺旋狀的長梯子，第一梯級相當一對堿基。梯級很多，若以500梯級的大分子計，其結構可能取型的數目為10330信息量。歷史上有過物種，最高估計是40億種，其信息量不過才是10g24*109=31.9比特，可見 DNA 結構可儲存遺傳信息量大得足以使每一物種內各個個體間都可以有差別。生物性狀的遺傳，是在分子水平上通過DNA 復制來實現的。也就是DNA雙鏈松解，每一條鏈再按堿基配對

4、關系，吸引相應堿基形成與原 DNA 雙鏈相同結構的雙鏈，結果是一分為二，而復制中的差錯則會引起生物體變異。蛋白質的合成，首先要由 mRNA按模板DNA 的分子結構轉錄一份副本，然后再按副本轉為蛋白質“文字”。蛋白質種類很多，都由20種氨基酸形成，只是排列結構不同。4種核苷酸排列的 DNA雙鏈，與20種氨基酸排列的蛋白質大分子鏈對應，正像點和劃兩種信號的電報編碼，要與 26個英文字母拼成的字對應一樣，有一個編碼和譯碼的問題。（二）信息與進化論信息論的快速發展也促進了與進化論的結合，生物進化信息論從信息論和生物熱力學基礎上開拓出來以后，迅速發展成一門覆蓋面廣、突破性強的新興學科。首先，它已合理地解

5、釋了個體發育與形態發生、類群進化與系統發育以及生態歷史與其進化等等問題，并突出了它們的共同規律，第二，集合了廣泛領域里的研究資料和人員，有從事分子生物學、發育生物學、群體遺傳學、生態遺傳學、進化分類學、古生物學以及數理計算機學領域里的學者們。第三，由于突破了進化論與第二定律之間長久未統一的問題，因而決定它成為進化論中最廣義的理論，將遺傳進化的諸項基本因素復制和繁殖、突變和重組、選擇和隔離等賦以科學的定性，有利于各派觀點間的統一進化信息論趨向于比較成熟時間還不太長。它的快速發展說明了以前的各派進化理論在新的現實問題面前暴露出局限性，發生了劇烈的沖突，并引起不時的爭論，促使廣大學者去發現更廣泛的新

6、理論，推動進化論的不斷發展和完善3。（三）信息論與生物醫學6人體是一個高度有序的聚細胞體。生命現象要求分子，細胞、結構、組織和功能等在空間和時間上高度有序。要維持自身的高度有序狀態，維持生長，發育過程，就必須不斷地從外界攝取食物和能量，同時向環境排出廢物。薛定諤把生命有機體從環境汲取食物稱為“汲取負熵”。他認為有機體就是依賴負熵為生的，生命有機體正是從汲取秩序的食物中汲取秩序維持自身的高度有序水平，而這正意味著汲取了信息。因為不確定性是無序性的量度，獲得信息將使無序性減少而使有序性增加，因此獲得信息的過程是從無序向有序轉化的過程，這種轉化的定量描述是通過信息量來實現的。從以上的分析可知，對生命

7、系統發展的有利因素是負熵，對系統發展的不利因素是熵增。正常機體不斷從環境汲取信息(負熵)在機體內合成高度有序的結構，同時機體內的有序結構又在不斷自發地破壞(即熵值在增加)，因此各局部處于存有一定信息的動態穩定態之中。這些狀態可以采用具有滴與負熵意義的指標定量表示，根據這些指標數值的增減就可以判斷系統功能狀態的變化是趨于鞏固和激活，還是趨于瓦解和衰落。目前，對于生命體的各個層次，人們從不同水平確定其信息量。例如在DNA水平上主要考慮的是相對熵、等概散度和獨立散度，這些決定了DNA中堿基的有序性;在蛋白質水平上主要考慮的是熵和相對熵的大小，這些量提示氨基酸結構是否具有生理功能;在系統水平上，主要考

8、慮的是信息熵，最大熵，負熵和剩余度等。在現代醫學中，從患者血液中獲得的生化指標的信息特征找出科學規律，對疾病的進程進行定性判斷，定量描述及動態分析都是生物醫學的貢獻。三、信息論與化學（一）超分子化學與化學信息學的提出41987年諾貝爾化學獎得主、法國化學家萊恩(Lehn)在定義超分子化學時所提出的化學信息論的概念，指的是與超分子形成過程密切相關的化學信息。 Lehn在處理超分子化學的問題時，用的是與傳統所不同的視角，他在繼承化學家所習慣的空間匹配和電性匹配等原則的同時，提出了超分子、分子識別、化學信息和化學反應智能化等一系列新概念。為了解釋上述過程及其他類似過程的化學本質，Lehn從現代生物學

9、中借用了“識別”的概念。因為識別是一種以信息的識別和接收為前提的智能化過程，所以Lehn接著又提出了化學信息與化學反應智能化的概念。Lehn在此處提出的化學信息，并非具體的某個化學事件或化合物，而是一種起誘導和決定超分子形成過程作用的信息，亦即當底物與受體在相互作用時，以對另一方所提供的或所具有的有效化學信息的識別為前提，這就是化學信息論。“化學信息”，至今還只是個模糊的含義，沒有明確的定義，但是卻被化學家們所普遍接受，因為萊恩所提出的與分子識別概念相關的化學反應已經是比比皆是。從化學親和力的概念發展到今天化學信息與分子識別的概念，這是一條曲折的道路。化學信息論在以后的發展中，還有待于物理學家

10、，化學家和信息學家的聯手作戰。（二）信息論與化學計量學由于計算技術與信息論的結合，一門嶄新的分析化學分支學科化學計量學應運而生5。它的產生和發展使分析化學進入了一個新的境界，使分析化學從單純的“信息提供者”轉變為“問題的解決者”。化學計量學也是統計學、數學和計算機科學的“接口”，也可認作是分析化學的“軟件”。自從Kowalski將信息論在分析化學中的應用引入化學計量學領域以來，化學計量學得到了飛速的發展。在卡爾曼濾波(KF)的研究中，由于分析化學所涉及的對象是與物質及能量相關的信息。因此，分析過程與傳統的通信處理信息過程頗為相似。1979年Pouilsse首次將KF理論用于多組分體系的吸收光譜

11、分析，將重疊的光譜曲線進行快速的濾波過程。 Weutezll用典型的氨基酸混合物和BIM計算機采集數據，以KF法分析了甘氨酸和天冬天冬酰胺混合物。Hayashi以信息論和KF為基礎優化了液相色譜法的檢測波長。郭寅龍等用自適應卡爾曼濾波(AKF)解決了相互干擾的多組分體系分析，避免了在信息未知的條件下KF性能不好的缺點。石樂明等將KF技術與計算機聯機分析了5組分混合食用色素，提高了分析的自動化。李華則利用誤差校正因子校正掩蔽劑殘余背景的KF方法分析了實際鋼樣，獲得滿意結果。由此可見，化學計量學在信息論的產生后飛速發展5。四、總結與展望信息熵的概念在自然科學的應用已經十分廣泛，無論是物理，化學，生

12、物等自然科學還是心理、翻譯等社會學科。本文也概括了許多信息論實際應用的例子，例如血液鑒別，對疾病的定性判斷，基因編碼測序。數據的傳輸和信息的利用必須依靠于信息論，在信息爆炸的今天，信息論的應用已經不止于傳統科學，由信息論衍生的新興學科也必然快速發展，最終服務和應用于社會。參考文獻1 鐘義信. 信息科學與信息論J. 通信學報, 1990:45-51.2 王玲俐, 羅惠謙. 信息論的發展和意義J. 科技進步與對策, 2001, 18:106-107. DOI:doi:10.3969/j.issn.1001-7348.2001.08.048.3 凌錦良. 生物進化信息論概述J. 自然雜志, 1990

13、, 04期:236-231.4 劉威, 宋心琦. 化學信息論-21世紀化學的重要課題之一J. 河北大學學報：自然科學版, 2000, 03期:297-303. DOI:doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2000.03.022. 5 唐波, 沈含熙. 信息論與化學計量學J. 分析化學, 1994, 03期:301-307.6 金寶榮. 信息論在生物醫學中的應用簡介J. 遼寧醫學院學報, 1988, 03期.Application of information theory in biology and chemistryAbstract: Information theory developed rapidly in recent years. It has been widely infiltration of physics, chemistry, biology, medicine, automatic control, computer, artificial intelligence, bionics, economy and management in different fields