DNA荧光在流式细胞术中的分析与熵的自调节

© 2014 N.E.Galich.出版社：Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9（2014）123 - 1302014年AASRI电路与信号处理会议（CSP 2014）活细胞尼古拉·加利希 *圣彼得堡国立理工大学实验物理系，圣彼得堡195251，俄罗斯摘要分析了中性粒细胞和其他需氧细胞内的DNA荧光在流式细胞术与纳米空间分辨率的各种实验数据，在大群体的细胞。荧光分布，对于直方图的各种等级r，定义了不同人的良好和不良健康的好和坏信息网络DNA的类别，在“指数小世界”的网络中的信息和熵的非常密集的分形包装中，在信息分布的正和负稳定性的变化类型中。在所有的细胞存在不变性（稳态）的总香农熵E=lnr在层次网络熵的任何尺度，任何秩r。熵的噪音形成了信息稳态自我调节的信号。在任何健康状态下，为了支持内稳态，相关性和噪声的主要重建发生在最大规模熵网络中的中心矩的分支分布中，r32。© 2014作者。出版社：Elsevier B. V.这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所科学委员会负责同行评议关键词：异常分形与正常分形;复杂网络;细胞内DNA;活细胞内DNA信息熵的自调节1. 介绍我们提出了新的非线性分析实验的结果，流式细胞术在免疫荧光与纳米空间分辨率的流动方向[1]的大群体约104 - 105的中性粒细胞在* 通讯作者。联系电话：+0-000 -000-0000 ;传真：+0-000 -000-0000。电子邮件地址：n. mail.ru2212-6716 © 2014作者出版社：Elsevier B.诉 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所科学委员会负责的同行评审doi：10.1016/j.aasri.2014.09.020124尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123外周血以及人和鸡的其他细胞，对于不同的染料和不同的荧光激发[1-5]。DNA的氧化活性在荧光下可见。在每个实验中，观察到细胞内全套染色体中DNA的所有非编码和编码部分的三维（3D）DNA纳米结构的荧光。在测量过程中，每个细胞在流经激光束的血液射流中以混沌旋转的方式进行混沌布朗运动。因此，每个荧光直方图定义了光电倍增管上的各种二维（2D）投影的代表性统计，所有可能的大量细胞中发荧光的3D DNA的详细空间图像。在现实生活中的所有DNA的组中的细胞不能选择，确定和分配只有一个单独的贡献，只有非编码和只有编码部分的分离的DNA在组合的相关性，协同作用的联合行动的全套46染色体内的细胞。对中性粒细胞内3D DNA荧光的详细分析统计数据[1-4]表明，活细胞中全套染色体的复杂网络DNA的实际相关性和拓扑随机卷曲的特征在于非高斯统计，由正常和异常分形结构的混合组成的网络DNA中的非常高的密集包装，信息和熵的自我调节的可变性和灵活性，为现实生活中的细胞提供高适应性的DNA。活细胞内的真实生命3D DNA的复杂性远远高于静态编码单个线性DNA片段，它们的组合，教科书中的基因网络或生化方案，标准基因组研究中的孤独DNA等。这里存在许多数学，自然科学等未解决的问题，但有一些总体模式，通用特征和网络中的转换允许对给定时间内任何给定供体的细胞内的不同类型的相关性和信息网络DNA进行分类的DNA [1- 4]。信息活动的新物理和数学模式3D DNA定义了自我调节和健康和免疫医学诊断的新机会。记录、传输和自-活细胞内信息DNA的调控为未来的信息工程等提供了很好的样本。2. 活细胞图1显示了三个原始直方图，用于说明不同健康和不健康男性血液中的荧光中性粒细胞。详细描述了[1-5]中提出的物理测量和溴化乙锭染色DNA等实验程序。这是诊断许多不同和复杂疾病的高灵敏度方法，疾病的早期诊断，隐藏的疾病[1-5]。在图1中，基于信息的归一化分布，呈现了信息J（I）=-lnP（I）和信息熵E（J（I））=p（I）J（I）的荧光闪烁频率P（I）的归一化分布（参见等式（3）、（4））[1-6]。a bcd图1. (a)中性粒细胞中荧光DNA的闪光P（I）对强度I（r=256）的标准化依赖频率;（b）仅直方图（a）的中心部分;菱形点对应于支气管哮喘。闪光的总数是N 0 = 76 623;方形点对应于健康供体，N 0 = 40 109;三角形点对应于肿瘤疾病，N 0 = 40 752;（c）闪光P（I）的频率对它们的强度I的对数依赖性Lf（I）（r=256）;（d）信息熵E（J（I））在依赖于荧光强度I（r=256）中尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123125实验结果的准确性和再现性约等于2%，对应于物理和生物性质的不可避免的误差和波动的通常水平[5]。目前，我们不知道如何提取，分离信息和解释免疫荧光数据。让我们考虑荧光分布的一些分形特性。许多不同来源的直方图与图1中的荧光中性粒细胞直方图相似[7]。直方图的范围r或秩r定义了具有支气管树结构的网络中多级聚类的规模。范围r与直方图中的列数或在无量纲强度的给定最大值处的荧光强度的测量通道数一致，即r=Imax。在所呈现的实验中，通道的最大数量为r=256。范围r的变化，即直方图的秩r或尺度r的变化，为各种秩r的直方图提供荧光频率分布的不规则性和破碎性的变化[1，4，6]。在所有的直方图中，对于任何等级r的闪光频率分布的不规则性和破碎性的定量度量可以作为赫斯特指数H。Hurst指数H [8]由回归方程确定Ln（R/S）HLn（I）常数（一）其中R/S是重新标度的范围（R=S），R是P（I）与当地平均水平的范围或最大偏差，S是P（I）的标准偏差。Hurst指数定义的说明见[1，4，6]。闪光频率P（I）的赫斯特指数H对应于分形（豪斯多夫）维数D [8]，如果D2002年（二）在[1，2，4，6，7]中给出了直方图秩r下降的各种示例信息是J（I）=-lnP（I）。信息的约化分布为J（I，r）=-lnP（I，r）。pl（r）和频率的归一化频率基于信息分布的香农熵E1（r）的分布，在范围r的减小处，定义为：勒布尔pl（r）<$Jl（r）/<$Jl（r），Jl（r）<$Ll（r），El（J，r）<$Ll（r）<$Pl（r）lnpl（r）l1（三）在图2a中，给出了图1d中初始分布熵的赫斯特指数H（E，r）的三种分布。126尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123aB C图二. (a)熵DNA网络中Hurst指数H（E，r））的相关性（分形维数D=2-H）对三个不同的人的范围的对数;（b）（ln（lnr/D（r）对中性粒细胞内荧光DNA的“真实世界”的多尺度网络中范围r的双对数的影响;一个没有分形（D=2）的“指数小世界”的理想网络，对应于带有圆点的紫色线; LN总体趋势（lnr.D（r）=A（lnlnr）+B，这里表示为“指数小世界”网络中的线性近似;（c）归一化频率分布香农熵E（I，r=4）对秩r=4处强度I的依赖性。实线对应于概率密度分布的抛物线近似。不同类型的凹线和凸线对应于跨临界分叉处各种健康状态下概率分布的变化稳定性[6];初始直方图见图1。根据图2a，细胞中所有的多尺度网络DNA的特征在于正常的D=2-H2和异常的D>2分形维数的混合。在H 0的情况下，异常分形维数D> 2可以作为相关性的碎裂的度量，并确保复杂分形网络的更致密的包装[2，6]。考虑一个无向网络，让我们定义d为平均测地线（即，在荧光闪烁网络中顶点或节点对之间的最短）距离。细胞内DNA荧光网络中同步节点闪烁的一定数量N由强度I~N表征，其中N定义网络中相关节点的公共数量。相关长度d取决于网络拓扑。具有给定度分布的随机网络，如果d~lnN，则可以称为“小世界”网络[9]。“小世界”荧光网络的分形维数D为D（N）~lnN/lnlnN [ 9]。在我们的情况下，范围r=I~N的缩减导致表达式{lnr/D（r）}~{lnlnr}。详细的分析[4，6]表明，对于DNA荧光的实验数据，更合适的、现实的和通用的近似对应于图2b中的相关性ln{（lnr）/D（r）}~{lnlnr}这些网络，有非常密集的包装在两倍的两倍对数尺度，比“小世界”更密集根据图2b信息熵DNA实时[1，2，4，6]，包装在各种和非常密集的网络的“指数小世界”，其中有分形和结构差异，即使在两倍的双对数尺度，为一个人和不同的人。这些结构变化与图2c中荧光分布范围内的不同类型稳定性相互关联。图2c中分布的平滑近似变化类型（凹/凸抛物线）对应于跨临界分叉中不同概率分布的稳定性变化[6，7]。因此，我们以回答是/否或健康/生病的形式定义了一般健康状态，作为范围荧光分布的抛物线近似形式，作为凹/凸抛物线，适用于体内和医疗中的所有人[6，7]。此外，这个答案是/否与趋势的变化一致，即正/负号，对于所有人实时网络规模上的DNA活动网络中的依赖分形维数[1]。因此，包装，转换，稳定性构成了活细胞内DNA信息活动调节的关键。根据图1，2中的说明，DNA网络中的实际流量总是不平滑的[4]。强迫平滑细胞内的DNA活动属于没有规则和有意义的游戏，明智的目标。尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）1231273. 总Shannon熵不变性，噪声熵，DNA让我们考虑荧光的层次多尺度分布，以熵E（p（I，r））的频率的范围直方图呈现。详细的分析实验数据[ 2，6]表明，总熵E（J，r）= J（p（I，r））>=-lnp（I，r）>是不变的，对于给定的r，在所有细胞中是相同的[2]。如图3a所示，E（J，r））对秩r的依赖性是对数的勒布尔E（J，r）lnpi（r）pllnpllnrl1（四）这种经验近似的准确性变化和所有的实验结果约等于2%，这对应于实验误差。这个经验不变量定义了活细胞内全套染色体中3D DNA氧化活性的信息稳态[2，6]。信息在细胞内的DNA活动中转换，在内部和外部条件的变化下，对于所有细胞，确保稳定性，适应性和活力细胞在自我调节的稳态[2，4]。这种自我调节由相对于信息熵的平均稳态水平的局部偏转来定义，即由局部噪声或总信息熵E（J，r）的稳态附近涨落el（r）<$El（r）/E（J，r）<$1/r，El（r）n l（r）lnpl（r）（五）基于中心熵的随机均衡水平定义的波动或噪声的统计平均值矩Hölder1升1e（r）me（m，r）R （elm）}ml1（六）数m决定矩M（e（r），m）的阶数和赫尔德平均数的阶数图3b、3c给出了秩r=4时中心矩M（e（r =4），m）和Hölder平均值e（r=4，m>）分布的三个示意图这些分布是根据图2d中信息熵在[2]中给出的m和r的任何值的这些平均值的完整描述128尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123a B C图3. (a)总香农信息熵E（J，r）=lnr对秩r的依赖性;在范围r=256处的初始直方图示于图11和12中。1个;（b）熵e（r）在稳态附近波动的中心统计矩M（e（r=4），m）的分布;初始直方图如图2c所示;下支和上支对应于偶数m= 2，4，6.并且奇数m= 1，3，5.（c）Hölder在熵e（r）的波动处具有不同的数字m，对于支气管哮喘、良好的健康状况、肿瘤学接近稳态;初始直方图呈现在图2c中;上分支和下分支对应于偶数m= 2，4，6.并且奇数m= 1，3，5根据图3c，对于偶数m= 2，4，6.奇数m= 1，3，5.随着数量m的增加而增加，在不同的健康状态下具有熵的染色体相关性的各种饱和度，直到m=46的值。我们需要细胞中所有的46条染色体，统一的全套，为饱和的稳定水平的信息活动的DNA [2，6]。（m，r）的分布图3c取决于给定时间给定人的健康状态，炎症（哮喘）分支相对于良好健康和肿瘤学的相同分支的强烈切换。对于图3b中的中心矩M（e（r），m）的指数分布，在增加数量m时观察到相同的切换。在给定范围r内，m条染色体中的一条染色体的DNA活性信息熵的平均噪声水平由标准差定义[2]s（m，r）<$（1km<$e（k，r）<$2）1/2mk1（七）s（m，r）的大小取决于健康状况、数量m和范围r。m=46个染色体的全部集合中的一个染色体s（m = 46，r）的熵噪声的Holder平均值的标准偏差值是细胞内DNA信息活动的重要特征。 这些水平的s（m，r）定义的所有值的m46的所有平均霍德尔（m，r），但不仅是较低的数字的m1，2.对于细胞内不同的46条染色体和许多类型的各种染色体互相关在图4中呈现了e（I，m）、s（m=46，r）和M（e（r），m）的三种不同分布尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123129a bcd图4. (a)（b）二阶矩lnM（e（m=2），r）对lnr的(c)第四十六阶矩lnM（e（m=46），r）对lnr的对数依赖性;（d）在对lnr的依赖性中，一条染色体的熵噪声的Hölder平均值的标准差s（m=46，r）;初始直方图见图11和图12。1a，1d。根据图4a，噪声el（r）的局部分布取决于给定人的健康状态，根据图4 b-4d，稳态调节期间染色体相关性的主要结构重建发生在秩r 32的最大规模熵网络中[1]。这至少反映了细胞核中染色体拓扑结构的变化和网络信息熵中的分形[6]。涨落熵的统计是非常非高斯的[1-7]。图中的分支和相关性。4b，4d对于更高的时刻，m=46，在所有尺度的层次网络中，对比度明显高于色散（m=2）。当所有46条染色体及其交叉相关性参与稳态调节时，这与细胞中所有DNA的联合作用有关[4]。这些是大规模网络超密集堆积层次中的集体，复杂的统计相互作用，存在非常复杂的正常和异常分形混合，即使对于同一个人来说，这些分形也是可变的[2，4，6]。传统的统计分析、生物信息学等方法和手段已这里存在许多未解决的问题。对于各种染料、颜色和荧光的各种激发，相同的结果对于所有血液细胞是典型的，例如中性粒细胞、淋巴细胞、人的所有白细胞和鸡红细胞[2]。物理机制，为不同来源的所有电子激发DNA提供非常有效，快速的弛豫，以支持与福斯特共振等有关的稳态稳定[2]。DNA活性的波动，作为信息稳态的自我调节，与细胞内环境生命在体内，就像在开放系统中一样，在不同来源的各种扰动下，为生命力条件的稳定性提供支持。熵任何细胞在体内任何有氧生物的情况下，任何局部疾病的任何来源，如内部疾病，感染，创伤等，这决定了防御反应和免疫重建过程中的分形和复杂的信息网络DNA在所有细胞生活在我们里面[1，2，4，6]。感谢自律。确认感谢M。感谢菲拉托夫提供的实验数据。c c引用[1] Galich N.E.复杂网络，分形和拓扑趋势，用于医学诊断中的嗜中性粒细胞Physics Procedia，2011，v.22，pp.一百七十七至一百八十五130尼古拉·E. Galich / AASRI Procedia 9（2014）123[2] Galich N.E.不变性和香农熵的噪声，用于医学诊断的所有活细胞中DNA氧化活性的信息。American J. of Operations Research，2014年，第4版，pp. 72比89[3] Galich N.E.，医学诊断中中性粒细胞荧光分布的稳定性、倾斜、耦合、延迟和切换。材料物理与力学，2010年，第9卷，第10页。二三六至二四五[4] Galich N.E.《用于医学诊断的血细胞内完整染色体中DNA的真实世界的分形网络》。生物物理学开放期刊，2013年，第3版，第100页。232-244[5] Filatov M.V.，Varfolomeeva E.Y.，Ivanov E.A.流式细胞荧光检测外周血中性粒细胞呼吸爆发反应Biochem. Molec.medicine.1995，第55版[6] Galich N.E.密集分形网络，趋势，噪声和开关，用于医学诊断的活细胞中染色体活性的香农熵稳态调节。应用数学，混沌与分形特刊，2013年，第4卷，第30 -41页[7] Galich N.E.，Bifurcations of averaged immunofluorescence distributions due to oxidative activity ofDNA in medical diagnosis。Biophys.rev.lett. 2010年，第5卷，第100页。二二七至二四零[8] 费德J.分形。Plenum出版社，纽约，1988年[9] Newman M.E.J.《复杂网络的结构与功能》SIAM Rev.，2003年，第45卷，第167 -256页