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【神经科学】Nature 历年网络科学文集：网络层次与结构( 七 )


摘要：由于进化过程的内在随机性 ， 一个具有更高适应度的突变有一定有可能被进化所选择 。 由于随机漂变 ， 任何试图寻找有益变异的实验都会丢失很多这样的突变 。 因此 ， 找到能够提高对有益突变被选择的有帮助物种群体结构十分有意义 。 这样的结构被称为自然选择的放大器 ， 能够提高有益突变被选择的几率 。 即使对于极小的有益突变 ， 任意性强放大器也能够确保这样的突变被选择 。 尽管过去十年间有过多项研究 ， 但关于任意性强放大器（ arbitrarily strong amplifiers ）的仍然很少 。 本文展示了一种构造一组各有不同的任意性强放大器的方法 。 本文构造的放大器足够简便 ， 以至于可以在生物科技中用于最优化生物分子 ， 或用作搜索更快分裂细胞或病毒的诊断工具 。 本文中所提及的放大器在自然界中也会出现 。
18.映射微生物群落的生态学网络
原题：Mapping the ecological networks of microbial communities
类型：Article
时间：2017 年 12 月 11 日
期刊：Nature Communications
作者：Yandong Xiao, Marco Tulio Angulo ? Yang-Yu Liu
网址：https://www.nature.com/articles/s41467-017-02090-2
评价：理解微生物群落的生态学互相作用 ， 受限于长时间尺度的丰度时序数据的缺乏 ， 无法进行可靠的推断 。 本文提出一种基于稳定态（steady-state）样本的丰度信息 ， 推测微生物相互作用的方法 。
摘要：对微生物群落的生态学网络的映射 ， 是理解其组成规则 ， 并预测其在时间上行为的必须步骤 。 但当前的方法需要假设特定的群体动力学模型 ， 而这是一个未知的先验过程 。 另外这些模型还需要拟合长时间的丰度数据 ， 而这些丰度数据对于可靠的推断 ， 往往不是具有信息量的 。 为克服上述局限 ， 本文发明基于稳定时刻（steady-state）的丰度数据的推断方法 。 该方法在没有预设任何特定的群体动力学模型时 ， 能推测网络拓扑结构和种间互动 。 此外 ， 当假设种群动力学遵循传统方式下广义的Lotka–Volterra模型时 ， 本文的方法能预测种间互动的强度和内生增长率 。 我们在模拟数据中系统性的验证了该方法 ， 之后会将其应用在真实数据集中 。 此方法是对复杂的真实微生物群落 ， 例如人类肠道微生物进行可靠建模的关键一步 。
19.映射细胞间互动的物理网络
原题：Mapping the physical network of cellular interactions
类型：Article
时间：2018 年 5 月 21 日
期刊：Nature Methods
作者：Jean-Charles Boisset, Judith Vivié ? Alexander van Oudenaarden
网址：https://www.nature.com/articles/s41592-018-0009-z
评价：ProximID方法能产生单细胞表达谱 ， 以及一个组织内富集的细胞间物理互动网络 。
摘要：细胞的功能受到其居住环境 ， 或其生态位（niche）的影响 。 生态位的研究 ， 通常需要假设何种细胞存在 ， 而这会阻碍发现新的细胞类型或互动方式 。 本文提出ProximID算法 ， 一种基于细胞间的物理互动及单细胞mRNA测序数据 ， 构建细胞间网络的方法 ， 并指出其可以用来在没有互动细胞类型的前提下 ， 发现新的具有偏向性（preferential ）细胞之间的互动 ， ProximID算法能找到的特定的交互 ， 例如在巨核细胞和成熟的嗜中性粒细胞之间 ， 血浆细胞与成髓细胞或前髓细胞在小鼠骨髓中 ， 并能指出Tac1+肠内分泌细胞和Lgr5+干细胞在小肠壁上的互动 。 该方法可以用于寻找新的生态位 ， 或在多种器官中找到偏向性的互动 。
20.相关联的神经元间多样性网络的空间结构
原题：The spatial structure of correlated neuronal variability
类型：Article
时间：2016 年10 月 31 日
期刊：Nature Neuroscience


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