首先是DNA的高通量测序，这其中涉及到了信息论的意义。DNA链条通常非常长，比如说由10的9次方个碱基组成（我不是生物专业，所以我讲述不准确的地方请大家指出）。我们测序的时候一般会得到很多碎片，将这些碎片整合成原来的DNA。而信息论，可以简单地看作在打电话时将声音进行编码变成数字信号，再通过无线传输送到另一端。另一端会进行解码，最后恢复出音频信息。理解这一信息论的问题，首先需要建模，把这个问题转化成一个严谨的数学问题。1948年，信息论的鼻祖Claude Shannon在他的经典文章中提到一个关于信息论的数学模型，主要阐述怎么用一种非常简单的数学模型来建模小型喷雾干燥机一个复杂问题，并通过数学分析来给实际系统一些很好的指导。基于数学模型，信息论回答了两个问题。首先涉及信息传输的一个理论极限，即通信中所谓的信道容量，这个理论极限任何系统都不可能打破；第二个问题是传输方式的设计，如何通过精巧的编码方式来接近信息传输的理论极限。所以，信息论的意义就在于它能指导通信系统的设计，有了Shannon信息论的指导，工程师们不再是盲人摸象，可以知道距离那个理论极限还有多远，进而评价一种方法有多好。在得知理论极限后，我们怎么重构一组DNA？最简单的方法是运用贪心算法。贪心算法把短的片段都接起来，将重复的部分去掉之后得到期望中的DNA序列，这也是最直观的方法，却也有一些弊端。另一种算法叫de Bruijn图算法，我们将每一段序列打碎成图上的节点，然后将有连接关系的全联起来得到一个有向图，再通过图的方式结合起来，此时DNA重构的问题就变成了怎么样在这个图上找到一条最长的通路，这个图的算法可以有一个唯一的欧拉通路，它能够得到最长的可重构的序列。这个算法已经被证明性能要优于贪婪算法，就是利用了一些图的结构。

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