必需基因是维持生物体生命活动所必不可少的基因,对其进行预测识别具有重要的理论意义和应用价值,例如将必需基因作为潜在药物靶点研发新的抗生素药物。基因特征的选取对于必需基因的理论预测识别方法至关重要。生物信息学理论及技术的发展为从测序得到的大量基因数据中挖掘必需基因特征提供了可能。本文采用分形理论对DEG必需基因数据库中的所有细菌物种进行了基于Hurst指数的必需基因与非必需基因特征对比分析,旨在提取必需基因区别于非必需基因的显著特征。将基因序列的混沌游戏表示图形转换成时间序列,计算其Hurst指数,并对必需基因和非必需基因的该特征进行了统计对比分析。结果表明,绝大部分必需基因与非必需基因序列都具有长程相关性,基因Hurst指数与基因序列长度之间存在线性关系,且细菌物种必需基因和非必需基因的Hurst指数具有显著性差异,必需基因的Hurst指数大于非必需基因,说明非必需基因序列的长程相关性要强于必需基因,Hurst指数可能成为区分必需基因与非必需基因的有效特征。该研究对细菌物种必需基因的预测区分提供了理论基础。