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第二十七章 信息生命体七（第3页）

ER随机网络与裂变酵母网络，除了网络大小外没有共同的结构偏向。

相比之下，SF随机网络集成与细胞周期网络一样，每个节点保持相同数量的激活和抑制连接，这使得SF与生物网络有相同的拓扑度分布。

我们将单个网络处理的总信息定义为其中所有节点对之间传递熵的总和。

结果显示，酵母细胞周期网络处理的信息量比任何集合中大多数随机网络都多（图6a）。

这是一个直接测量结果，支持了与信息处理和临界点相关的假设，即在生物系统中临界点附近存在着信息传输的优化，不像以前没有基于经验数据集的定性或一般模型的研究，在这里这点被定量地清楚展示了出来。

通过根据每对节点传递熵的测量值分析缩放标度，我们还研究了处理后的信息在各个网络中的分布。

标度关系表明，与随机网络相比，生物网络具有明显异常的值（图6b），生物管理信息最显着的特点是，生物网络中信息被处理得更加均匀。

标度模式还表现出了统计学上独特的高-中等级节点对范围，与随机网络中相应尺度的节点相比，生物网络的传递熵明显更大。

并且我们发现，这种生物学上独特的范围是由控制核节点和非控制核节点之间的信息处理主导的（图6c）。

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细胞周期网络在信息结构上表现出与随机网络相区别的特征模式，控制核节点通过控制有关结构的全局因果（状态转换图中的因果流），在网络信息传递中起主导作用，调节着系统全局状态转换。

图5：裂殖酵母细胞周期调节的布尔网络模型。

节点代表调控蛋白，边缘表示节点之间的两种生化作用：激活（以箭头结尾）和抑制（以条形结尾）。

其中红色节点是控制核，当固定在特定值时，它可以调节网络的全局行为。

该图根据Davidich和Bornholdt（2008）和Kim等人（2013）的数据重新生成。

图6：裂变酵母细胞周期网络中的信息架构和因果结构。

aER（绿色）和SF（蓝色）网络集成处理总信息的分布。

每个数据点表示在x轴上，传输的给定信息总量的各个集合中的单个网络的数量。

b裂变酵母细胞周期中成对节点间传递熵的标度，ER和SF网络分别用红色、绿色和蓝色表示。

对于1000个网络的样本，计算每个随机网络集合的平均值和标准差。

虚线之间的区域表示裂变酵母的信息标度在生物学上独特的范围。

c裂变酵母细胞周期网络信息传递的标度关系。

CK表示控制核节点，而NCK则是一组不包含在控制核内的节点。

所示数据与中间面板中裂变酵母传递熵的标度模式相同。

根据一对中每个节点是在CK还是在NCK中，标度模式被分为四类信息传输。

这些数字来自Kim等（2015）（在线彩色图）

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