Hurst指数在DNA序列相似性分析中的应用

"基于Hurst指数的DNA序列相似性分析 (2011年) - 西北农林科技大学学报（自然科学版），作者：倡栘、刘晓、邹克琴、李素芳" 这篇文章主要探讨了一种新的DNA序列相似性分析方法，该方法运用Hurst指数作为关键指标。Hurst指数是一种衡量时间序列长期记忆性的统计量，常用于复杂系统的分析。在生物学领域，DNA序列的相似性分析是研究物种间遗传关系、进化距离以及基因功能的重要手段。 文章中提到的研究目标是建立一种新方法，直接利用Hurst指数来评估DNA序列的相似性。实验选取了11个物种的β-球蛋白第一个外显子的编码序列作为样本。外显子是基因中编码蛋白质的部分，其序列变化往往能反映物种间的遗传差异。 研究方法包括以下几个步骤：首先，将DNA碱基序列转化为数字序列，这一过程通常通过编码规则（如A=0，C=1，G=2，T=3）实现；接着，应用重标极差分析法（Rescaled Range Analysis，R/S分析）计算每个编码序列的全序列Hurst指数。Hurst指数的值介于0和1之间，若指数接近1，表示序列有较强的长期依赖性或相似性，而接近0则表示序列更随机、无明显相关性。 利用得到的Hurst指数，研究人员构建了距离矩阵，从而进行DNA序列的相似性分析。通过比较新方法与其他传统方法（如比对方法、遗传距离计算等）的分析结果，发现基于Hurst指数的方法能从序列的关联性角度较好地揭示生物特性，表现出较高的分析效能。特别是对于进化距离较近的序列，新方法能提供更高的区分度，增加了分析的敏感性。 最后，研究结论指出，Hurst指数可以有效地作为DNA序列相似性的描述参数，对于生物信息学中的序列分析有潜在的应用价值。这种方法可能有助于更准确地理解序列间的复杂关系，特别是在处理进化关系密切或序列变异较小的案例时，能提供额外的洞察力。 关键词：Hurst指数，外显子，序列相似性 文章编号：1671-9387（2011）03-0017-05 中图分类号：Q811.4 文献标识码：A