Entropy
2020年12月，MDPI期刊Entropy (ISSN 1099-4300, IF 2.494) 被PubMed資料庫收錄。在本期刊上發表的論文現已被編入索引，目前可以在PubMed檢索到自第20卷開始的全部文章，這些論文的全文本均會被存檔在PubMed Central中。在此，Entropy向為期刊發展作出巨大貢獻的主編、編委、客座編輯、審稿專家和作者表示衷心的感謝，向長期關注期刊發展的讀者致以最真誠的謝意！
期刊介紹
Entropy 作為開放獲取型國際期刊，主要發表熵和資訊理論的相關論文。其所涵蓋的學科領域有：熱力學、統計力學、資訊理論、生物物理學、天體物理學及宇宙學、量子信息和複雜體系等。Entropy採取單盲同行評審，一審平均周期約為17天，文章從接收到發表上線僅需3天 (來自2020年上半年期刊統計數據)。除PubMed之外，目前Entropy還被Science Citation Index Expanded (SCIE) , MathSciNet (AMS), Scopus，Inspec (IET)等重要資料庫收錄。
主編介紹
研究領域：熵；概率論；貝葉斯；基礎問題；晶格理論；數據分析；機器學習；機器人學；資訊理論；基於熵的實驗設計
Section介紹
基於目前生物領域內的研究熱點，Entropy邀請Prof. Dr. William B. Sherwin作為Section主編創建了「熵與生物」Section，旨在展示生物學方向的重大新進展。歡迎相關領域的學者提交實驗論文、通訊和綜述類文章於「熵與生物」Section。
Section主編
研究領域：分子生態學；進化遺傳學；生物多樣性；基因組學，轉錄組學；預測和測量生物多樣性數學；保護遺傳學和人口學；瀕危物種保護；親緣關係和群體形成的進化生態學
佳文薦讀
1. Entropy, or Information, Unifies Ecology and Evolution and Beyond
熵或信息統一了生態學，進化論及其他學科
William Bruce Sherwin
DNA和量子計算的相似性
宏觀生態學家研究不同物種的組合，而微觀進化生物學家研究物種內可遺傳信息的變體，如DNA和表觀遺傳修飾。這兩種不同的變化模式都是由相同的四個基本過程驅動的，但是對這些過程的處理方法有時會有很大的不同。進化生物學家在推導和測試數學遺傳預測方面有著悠久的研究歷史。宏觀生態學稱之為基尼-辛普森，並借用了基因預測的方法，但有時這種方法也會存在缺陷。因此，基於香農熵和互信息的分子多樣性預測方程的推導尤為重要。本文討論了熵/信息方法如何適用於分析和預測創新、傳播、運動和適應四個過程，這四個過程是生態學和進化的共同基礎，因此，我們現在可以預測所有主要類型的熵/信息，為生態學和進化中的四個基本過程創建一個通用的預測方法。此外，這些方法的使用將與其他研究 (如物理環境) 無縫貼合，甚至可以擴展到輔助進化算法的領域中。
2. Information-Geometric Optimization with Natural Selection
基於自然選擇的信息幾何優化
Jakub Otwinowski et al.
(A) 二次適應度景觀 (藍色輪廓) 上二維表型空間中100個變體的例子。(B) 根據方程，頻率隨時間變化，t=0.2 (紅色)，t=1 (綠色)，t=5 (藍色)
尋找高維函數的最優參數是許多領域的一個普遍問題。本文詳細闡述了經典數量性狀群體遺傳學與進化優化的關係，並提出了一種新的進化算法。連續目標函數的優化類似於在適應度景觀上尋找高適應度表型。本研究描述了自然選擇是如何沿著種群在適應度景觀 (自然梯度) 上誘導的非歐幾裡德梯度移動種群的，並展示了在二次適應度景觀下，選擇與牛頓優化方法的關係，以及選擇如何以減少多樣性為代價增加適應度。本文還描述了新表型的產生，並引入了一個算子來重組整個群體以產生變體。最後文章還介紹了一種結合自然選擇的原理證明算法。研究者通過重組算子以及增加選擇來尋找最優的自適應方法。該算法易於實現，無需矩陣求逆或分解，也無需存儲協方差矩陣，即可以形成基於模型的自然梯度優化算法的基礎。
3. Optimal Microbiome Networks: Macroecology and Criticality
最佳微生物群網絡：宏觀生態學和臨界性
Jie Li et al.
網絡熵模式和推斷的最佳微生物群網絡
由於菌種類數量、相互作用及其在空間和時間上的可變性，人類微生物群落是一個極其複雜的生態系統。本文基於一種新的資訊理論網絡推理模型，檢測到健康個體和不健康個體在功能和結構上存在差異的潛在物種相互作用網絡，以及物種總輸出信息流、節點交互作用的意義和物種相對豐度 (Relative Species Abundance, RSA) 之間存在反比例關係。這些研究結果支持了關於網絡中心的作用正在減弱的觀點，以及應該如何定義這些網絡中心，而不是考慮節點的整體傳出信息流。從宏觀生態學角度看，健康微生物群落的帕累託總物種多樣性增長率最高，物種更替率最低，RSA變異最小。此外，本文還展示了短暫微生物群的不穩定性，並發現微生物組的臨界性不一定處於健康和不健康狀態之間的相變階段。微生物群落的宏觀生態學特徵有助於公共衛生、疾病診斷和病原學研究，而物種特異性分析則可檢測到有益物種，從而實現預處理和益生菌治療以及微生物工程的個性化設計。
4. Entropy and Information within Intrinsically Disordered Protein Regions
內在無序蛋白質區中的熵與信息
Iva Priti anac et al.
影響IDR構型和構象熵的功能相關過程的說明
在目前對內在無序蛋白質和區域 (Intrinsically Disordered Regions, IDR) 的生物信息學和生物物理研究中我們可以發現，各個序列位置和溶液中採樣的構象具有很高的熵。這阻礙了標準序列結構函數範式在IDR中的應用，並推動了從IDR序列中提取信息的新方法的發展。本文認為IDR序列中的信息不能通過位置守恆得到充分的揭示，位置守恆在很大程度上衡量了穩定的結構接觸和相互作用模體。相反，考慮分子特徵的進化守恆可以揭示IDR中的全部信息。IDRs的大構象熵的實驗量化具有挑戰性，但可以通過結合NMR波譜和低解析度結構生物學技術測量的構象採樣範圍進行近似，這可以通過模擬進一步解釋。構象熵和其他生物物理特徵可以通過翻譯後修飾進行調節，這些修飾通過調節IDR的能量分布來實現多種功能的相互作用，這一調節模式為IDR提供了功能優勢。IDRs功能狀態的多樣性鑲嵌及其在複合物中的構象特徵要求新的信息度量，反映IDRs複雜的序列-構象-系綜-功能關係。