最大信息熵原理与群体遗传平衡

• 作者: 包振民 宋世德 张全启 汪小龙 袁志发 郭满才
• 来源期刊: 遗传学报
• 学科: 农学
• 关键词: 熵 最大信息熵原理 遗传平衡 Hardy-Weinberg平衡定律
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 页码范围: 562-564
• 页数: 3页
• 分类号: S813.1
• 字数: 2577字
• 语种: 中文

摘要

建立了用最大信息熵原理推导群体遗传平衡定律的统一数学模型,并给出了模型的统一解,此解正是Hardy-Weinberg定律所给出的平衡群体的基因型频率,说明当群体信息熵达到最大时,群体基因型频率不再变化,即达到"平衡".这证明了最大熵分布就是Hardy-Weinberg平衡分布.Hardy-Weinberg平衡定律与最大信息熵原理的内在一致性说明,杂交和随机交配是一个不可逆过程,使群体基因型信息熵增大,无序性增加,而选择和近亲交配使群体的信息熵降低,有序性增加,育种过程实际就是调节群体信息熵的过程.信息熵的含义是表示一个概率分布的不确定性,最大熵原理意味着在一定的约束条件下,选择具有最大不确定性的分布,从而其分布是最为随机的.最大熵原理在信息、工程、天文、地理、图像处理、模式识别等自然科学和社会科学领域都有广泛的成功应用,本文从群体遗传学角度证明了这一原理具有普遍适用性.熵是描述系统状态的函数,而最大熵原理则表明了系统发展变化的趋势,系统的最终状态必然是熵增加至最大值的状态,对于任何系统都是如此.因此,群体遗传系统的平衡定律可以统一用最大熵原理进行判定和描述:任意群体的基因型信息熵在随机交配世代传递时有不断增加的趋势;在一定约束条件下基因型信息熵达到最大值时,就称之为达到遗传平衡.本文将信息论原理应用于群体遗传学研究,揭示了基因型信息熵的生物学意义,并表明可以用信息学和控制论的原理和方法来研究群体遗传学问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭满才	西北农林科技大学生命科学学院	66	1080	16.0	31.0
2	袁志发	西北农林科技大学生命科学学院	74	1183	16.0	32.0
3	包振民	青岛海洋大学海洋生命学院	15	559	12.0	15.0
4	宋世德	西北农林科技大学生命科学学院	10	331	9.0	10.0
5	张全启	青岛海洋大学海洋生命学院	2	77	1.0	2.0
6	汪小龙	青岛海洋大学海洋生命学院	5	272	5.0	5.0