网络科学·生物网络 第3卷2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

网络科学·生物网络 第3卷PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一章　引言1

1.1　网络与网络科学的定义1

1.2　新世纪对网络科学的迫切需求3

1.2.1 世界经济发展对网络科学的需求3

1.2.2 网络社会崛起对网络科学的需求4

1.2.3 军事指挥控制网络和网络中心战对网络科学的需求5

1.2.3.1 越来越庞大和复杂的军事指挥控制网络5

1.2.3.2 网络中心战和网络中心作战6

1.2.4　应对生物恐怖主义威胁对网络科学的需求8

1.2.5 事关世界各国安危的网络安全对网络科学的需求8

1.3　网络科学发展历史回顾9

1.3.1 网络科学的来源9

1.3.2　规则网络理论11

1.3.3　社会网络图和社会网络分析12

1.3.4 随机网络理论13

1.3.5 从阿帕网、因特网到万维网14

1.3.6　从复杂网络到网络科学研究的新进展16

1.3.6.1　从“六度分离”理论到“小世界网络”17

1.3.6.2　幂律与无标度网络21

1.3.7　网络研究的新发现迫切需要发展网络科学22

1.3.8 美国和欧盟重视网络科学研究23

1.4　在新世纪之交出现的百家争鸣和百花齐放的网络科学研究23

1.4.1　研究网络社会的新理论26

1.4.2 动态社会网络的研究进展27

1.4.3 有关超家族的研究进展27

1.4.4　社会网络倾向于更多连接，而生物和技术网络却相反28

1.4.5 复杂网络子图和环的不同演化机制28

1.4.6 基于优化原理的因特网新模型和无标度网络模型的对比研究28

1.4.7　人脑与社会网络拓扑结构的相似性29

1.5　网络科学与多学科的交叉融合29

1.5.1 网络科学促进了新交叉科学——网络社会学29

1.5.2 网络科学促进了新交叉科学——网络经济学30

1.5.3 新交叉科学：系统生物学、网络生物学与网络医学31

1.5.3.1 生物科学家提出了系统生物学31

1.5.3.2 网络科学家提出了网络生物学31

1.5.3.3 网络科学家提出了网络医学32

1.5.4 网络科学促进了新交叉科学——万维网科学32

1.5.5 网络科学促进了新交叉科学——网络统计学33

1.5.6 网络科学、技术与实验34

1.6　网络科学研究方法及体系结构框架35

1.7　网络科学的子学科37

1.8　网络的分类方法39

参考文献40

第二章　从生物武器对人类的威胁看生物科学及网络科学的重要性45

2.1　生物武器对人类的威胁45

2.1.1 使用生物武器的历史45

2.1.2　联合国《生物和毒素武器条约》留下允许研制生物武器的隐患46

2.1.3 一些新病毒可能用作生物武器46

2.1.4　基因武器47

2.2　为有效防范生物武器，各国应采取的对策48

2.3　美国政府重视防御生物武器袭击48

2.3.1 美国克林顿总统召开的“基因工程与生物武器”圆桌会议48

2.3.2 美国总统重视防御生物武器49

2.4　美国科学院研究报告《未来陆军应用生物技术的机遇》建议重视防范生物武器威胁49

2.5　美国陆军研制的士兵系统包括防范生物武器的设备52

2.6　美国科学院研究报告《网络科学》论防御生物武器袭击54

2.7　美国西点军校网络科学中心重视研究生物战及生物恐怖主义55

参考文献56

第三章　生物学面临的新挑战及其为网络科学带来的重大发展机遇57

3.1　生物学57

3.2　生物科学技术发展历史简介57

3.3　发现生物网络并应用网络图的典型案例63

3.3.1 《黄帝内经》描述人体12条经络的网络图64

3.3.2 Darwin描述物种进化的网络图64

3.3.3 Crick描述细胞遗传信息流的网络图65

3.4　人类基因组计划的结果使生物科学面临新挑战65

3.4.1 人类基因组计划及相关研究的结果65

3.4.2　世界各国网络科学家与生物科学家联合起来应对新的挑战68

3.4.3 系统生物学的研究进展69

3.4.3.1 系统生物学研究机构的创建70

3.4.3.2 系统生物学将挑战以DNA双螺旋为基础的分子生物学的统治地位70

3.4.4　基因网络的研究进展71

3.4.4.1　针对单一靶标的基因疗法的挫折71

3.4.4.2　利用基因网络的概念研究针对多重靶标及与血液干细胞等疗法相结合的基因疗法72

3.4.4.3　寻找与疾病有关的基因网络72

3.4.5 蛋白质组及人类相互作用组的研究进展73

3.4.6 遗传信息网络的研究进展74

3.4.6.1 第一遗传密码74

3.4.6.2　第二遗传密码的假说75

3.4.6.3　第三遗传密码的假说75

3.4.7　表观遗传网络的研究进展75

3.5　后基因组时代为网络科学带来新机遇76

参考文献76

第四章　系统生物学、网络生物学与网络医学79

4.1 网络科学家获得系统生物学奖79

4.2　“系统”与“网络”的概念80

4.3　系统生物学82

4.3.1 系统生物学概述82

4.3.2　基本的研究内容83

4.3.3 基本的研究工作流程84

4.3.4　基本的研究方法86

4.3.4.1 自顶向下的研究方法86

4.3.4.2 自底向上的研究方法86

4.3.4.3　综合方法86

4.3.4.4　干涉方法87

4.3.5 高精度的综合测量和实验技术87

4.4　网络生物学88

4.4.1 生命复杂性的金字塔88

4.4.2 网络生物学概述90

4.4.3 生物学中的网络：发现、分析和建模91

4.5 网络医学92

4.5.1 复杂网络与网络医学之间的关系92

4.5.2　信号转导网络和人类疾病之间的关系94

4.5.3 蛋白质交互网络和人类疾病之间的关系96

4.5.4　构建人类的疾病基因网络97

4.5.5 为研制新药构建靶标网络97

参考文献98

第五章　基因调控网络及其模型102

5.1　概述103

5.1.1 基因调控网络103

5.1.2　基因表达及其多层次调控104

5.1.3 基因调控网络的控制节点105

5.1.4　基因调控网络的基本结构和功能105

5.1.5 细菌基因调控网络的全局性定量分析108

5.2　基因调控网络模型109

5.2.1 建立基因调控网络模型的基本问题109

5.2.2　选择适当层次的基因调控网络模型109

5.2.3 基因调控网络模型的种类110

5.2.4　今后基因调控网络模型应重点研究的问题110

5.3　基于有向图的基因调控网络模型110

5.4　基于常微分方程的基因调控网络模型110

5.5　基于随机网络的基因调控网络模型115

5.6　基于布尔网络的基因调控网络模型118

5.6.1 布尔网络模型118

5.6.2 布尔网络模型的动力学机制120

5.6.3 布尔网络模型用于研究大型基因调控网络123

5.7　基于连续网络的基因调控网络模型124

5.8　基于人工神经网络的基因调控网络模型124

5.8.1 利用人工神经网络模拟GRN125

5.8.2 GRN的人工神经网络模型126

5.8.3 利用人工神经网络模型得到的结果127

5.8.3.1 利用正反馈和负反馈的基因调控127

5.8.3.2　并联的网络129

5.8.3.3 串联的网络：转录和翻译控制的基因表达129

5.8.3.4　利用实验数据重建网络结构131

5.8.4 基因调控网络的人工神经网络模型与其他常用模型的对比132

参考文献136

第六章　蛋白质相互作用网络及其模型142

6.1　蛋白质概述142

6.2　蛋白质的研究进展143

6.3　蛋白质组学的研究进展145

6.4　蛋白质相互作用网络的研究进展146

6.5　利用蛋白质相互作用网络预测全局的蛋白质功能150

6.5.1 原有的判定蛋白质功能的“多数规则”方法简介151

6.5.2 基于全局优化原理的蛋白质功能预测新方法151

6.5.3 利用模拟退火算法实现网络全局优化并预测蛋白质的功能156

6.6　估算人类蛋白质相互作用网络的规模157

6.6.1 估算相互作用网络的规模158

6.6.2 其他的网络节点抽样方法161

6.6.2.1 独立而非均匀取样161

6.6.2.2　非独立取样161

6.6.3 不确定性数据对估算相互作用组规模的影响162

6.6.4　估算相互作用网络规模的结果165

6.6.5 讨论166

参考文献167

第七章　信号转导网络及其模型174

7.1　信号转导网络概述174

7.2　信号转导网络的研究进展176

7.3　Helikar建立的信号转导网络决策的布尔模型179

7.3.1 信号转导网络决策模型简介179

7.3.2　研究结果与讨论180

7.3.3　资料和方法188

7.3.3.1 信号转导的布尔模型188

7.3.3.2　仿真方法189

7.3.3.3　增加输入的噪声189

7.3.3.4　主成分分析189

7.4　植物信号转导网络模型190

7.4.1 研究简介190

7.4.2　研究结果192

7.4.2.1 在研究中使用的数据192

7.4.2.2　构建ABA信号转导网络依据的规则193

7.4.2.3 构建ABA信号转导网络依据的生物学知识197

7.4.2.4 建立ABA信号转导网络的动态模型199

7.4.2.5 去除网络节点导致对ABA响应的不同敏感性分类205

7.4.2.6　利用实验评估模型的预测结果208

7.4.3 结论210

参考文献210

第八章　代谢网络及其模型216

8.1　代谢网络概述216

8.2　对于代谢的早期研究216

8.3　从20世纪以来生物化学对于代谢机制的探索217

8.5　研究代谢网络常用的数据库220

8.6　代谢网络分析方法221

8.6.1 代谢网络分析方法的研究进展221

8.6.2　基本概念和术语221

8.6.2.1　代谢网络的节点、边及流221

8.6.2.2　流平衡方程与化学计量矩阵222

8.6.2.3　流分布与权向量223

8.6.2.4　零空间与基向量集合223

8.6.2.5 凸分析与凸锥体224

8.6.3　代谢网络的路径分析225

8.6.3.1　基本模式225

8.6.3.2　极端路径225

8.6.3.3　基本模式与极端路径的比较226

8.6.4　代谢网络的流平衡分析228

8.6.4.1　采用连接输出的流平衡分析228

8.6.4.2　流分布的优化229

8.7　基于自私-大脑理论的人体代谢网络模型230

8.7.1 人体代谢网络模型研究进展230

8.7.2 利用自私-大脑理论建立代谢机制的长期模型232

8.7.3　对于长期模型的分析234

8.7.4　长期模型使用的数据和脚本235

8.7.5　结论237

参考文献238

第九章　生态网络及其模型244

9.1　世间万物，生命之网244

9.2　生态学、生态系统与环境保护研究进展概述245

9.2.1 中国古代哲学家的“天人合一”思想245

9.2.2 生态学概述246

9.2.3 从20世纪以来生态系统研究和环境保护的迅速发展246

9.3　生态系统的结构、功能、食物链与食物网络简介250

9.4　食物网络模型的研究进展252

9.5　描述食物网络中种群竞争的Lotka-Volterra模型254

9.6　用于食物网络的网络世界模型255

9.7　对网络世界模型的新改进256

9.7.1 新模型的特点257

9.7.2　使用变异和复杂化两种物种形成机制的效果262

9.7.3 对分竞争和不利用功能特性来描述物种的方法265

9.7.3.1 对分法竞争的效果266

9.7.3.2　不利用功能特性来描述物种269

9.7.3.3　新模型运行的结果数据270

9.7.4 原有模型的动力学机制272

9.7.4.1　种群的动力学机制272

9.7.4.2　捕食策略272

9.7.4.3　增加新物种273

9.7.5 讨论与总结273

9.8　担任NetSci 2009主席的Caldarelli促进了生态学和生物学与网络科学的交叉275

参考文献276

第十章　基于网络科学与复杂网络理论的生物网络模型280

10.1 利用网络科学与复杂网络理论研究生物网络的进展280

10.2　生物网络的无标度模型281

10.2.1 Barabási-Albert模型281

10.2.2 在研究生物网络中采用无标度网络模型的优越性283

10.2.3 一些生物网络具有无标度网络特性284

10.3　基于有向无标度网络的Kauffman模型的布尔动力学机制284

10.4　代谢网络的无标度模型285

10.5　蛋白质网络的无标度模型及其他种类模型287

10.5.1 蛋白质相互作用网络的无标度网络特性287

10.5.2 蛋白质形态演化网络的其他种类模型287

10.6　人类基因协同表达网络的无标度特性288

10.7　生物网络的小世界网络模型289

10.7.1 Watts-Strogatz模型289

10.7.2 许多生物网络具有小世界网络特性290

10.8　代谢网络的小世界网络、模块与分层网络模型291

10.8.1 代谢网络的小世界网络模型291

10.8.2　代谢网络的模块与分层网络模型292

10.8.3 分层网络与随机网络和无标度网络模型的对比292

10.9　疾病传播网络兼具小世界和无标度网络特性294

10.9.1 疾病传播模型研究进展概述295

10.9.2　疾病传播网络的小世界网络模型295

10.9.3 疾病传播网络的无标度网络模型296

10.9.4　疾病传播无标度网络的控制策略优化297

10.10　食物网络兼具小世界和无标度网络特性298

10.11　基于复杂系统自组织临界性理论的生态网络演化模型299

10.12　基于网络科学与复杂网络理论的生物网络研究方向302

10.12.1 利用网络科学与复杂网络理论研究生物网络的普适性规律302

10.12.2 利用网络科学与复杂网络理论研究生物网络的特殊性规律304

10.12.3 在欧洲物理学家提出的网络科学重点研究课题中与生物网络有关的内容304

10.12.4 网络科学家Barabási谈网络生物学研究306

10.12.4.1 网络生物学：生物网络服从网络科学的普遍规律306

10.12.4.2　在生物网络中的子图、模体和模体集群306

10.12.4.3 有关网络生物学未来研究方向的5条意见308

参考文献309

附件1：名词术语中英文对照表315

附件2：邀请网络科学的先行者——美国教授科钦来军事科学院讲学纪事330

图1.1 黄帝10

图1.2 （a）中华医学经典《黄帝内经》的《灵枢》部分；（b）清朝乾隆针灸铜人10

图1.3　王惟一11

图1.4　Leonhard Euler12

图1.5 （a）哥尼斯堡；（b）七桥问题网络图12

图1.6　Jacob Levy Moreno13

图1.7　Paul Erd？s13

图1.8　Larry Roberts14

图1.9　Vinton Cerf15

图1.10　Tim Berners-Lee16

图1.11　刘韵洁16

图1.12　Stanley Milgram17

图1.13　Ithiel de Sola Pool17

图1.14　Manfred Kochen18

图1.15　Manfred Kochen于1989年1月1日出版他主编的《小世界》一书19

图1.16　Duncan J.Watts19

图1.17　Jon Kleinberg20

图1.18　2008年2月11日，美国康内尔大学网站报道：Kleinberg当选为美国工程院院士20

图1.19　Michalis Faloutsosi21

图1.20　Albert-László Barabási22

图1.21 美国科学院国家研究委员会2005年11月1日发表的研究报告《网络科学》24

图1.22　1998年至2004年有关复杂网络的论文数量增长情况26

图1.23 美国科学院国家研究委员会2003年出版的学术讨论会文集《动态社会网络建模与分析：综述与论文》30

图1.24 新交叉科学——万维网科学33

图1.25 网络统计学是一门多学科交叉的学科34

图1.26 美国科学院国家研究委员会2007年7月20日发表的研究报告《陆军网络科学技术与实验中心的政策》35

图1.27　网络科学的研究方法示意36

图1.28　网络科学的子学科37

图2.1 在1936年侵略中国的战争中，日本军的细菌战部队——731部队在中国哈尔滨利用战俘试验细菌武器45

图2.2 日本侵略军的731细菌战部队1936年在中国哈尔滨的驻地46

图2.3　未来陆军士兵在战场面临的威胁53

图2.4　在生物武器防御作战中使用的网络55

图2.5　FrederickI.Moxley55

图3.1 岐伯像58

图3.2　Charles Darwin59

图3.3　Gregor Johann Mendel59

图3.4 James D.Watson59

图3.5　Francis H.C.Crick59

图3.6　1953年4月25日《Nature》发表J.D.Watson和F.H.C.Crick的论文60

图3.7　吴以岭64

图3.8　《黄帝内经》描述人体12条经络的有向环形网络示意图64

图3.9　Darwin描述物种进化的网络图65

图3.10　Crick描述细胞遗传信息流的生物网络图65

图4.1　Leroy Hood82

图4.2　Hiroaki Kitano83

图4.3 以生物钟系统为例图示系统生物学的研究内容85

图4.4　系统生物学基本的研究内容与方法85

图4.5　生命复杂性的金字塔89

图4.6　Réka Albert91

图4.7　生物网络的研究方法示意图92

图4.8　Barabási描绘的与网络医学有直接关系的复杂网络93

图4.9　Yoshitomo Oka94

图4.10　Yoshitomo Oka描绘的网络医学框图95

图4.11　Yoshitomo Oka描绘的人体器官网络96

图4.12　基因突变改变蛋白质相互作用网络并引发疾病97

图5.1 1950年至2008年有关基因调控网络的论文数量增长情况102

图5.2　基因调控网络103

图5.3　基因的表达104

图5.4　基因调控网络的调控节点105

图5.5 一个最小的基因调控网络的结构框图，它是整个调控网络的一个组成单元106

图5.6　基因调控网络的动力学机制107

图5.7　基因调控网络的顺式作用控制107

图5.8　一种细菌的基因调控网络108

图5.9 由3个基因a,b和c及基因编码而成的4个表达子A,B,C和D组成的调控网络110

图5.10 用有向图和有向超图表示的基因调控网络111

图5.11 （a）一个基因调控网络的示例，包括最后产物的抑制；（b）该示例的常微分方程模型113

图5.12　Brian Carey Goodwin113

图5.13　非线性调控函数示例114

图5.14 DNA转录的两个步骤116

图5.15 Stuart Kauffman118

图5.16 （a）布尔网络；（b）对应的表达式；（c）连线图；（d）输入与输出对应119

图5.17　遗传网络的状态空间120

图5.18　基因调控网络的吸引子和吸引力盆地121

图5.19　GRN中的基因相互连接组成有序的稳定状态及无序的动荡状态群组121

图5.20　利用NN模拟转录调控的示意图126

图5.21 利用正反馈和负反馈进行基因调控，以及利用网络图和布尔权矩阵描述基因调控的示意图128

图5.22 GRN方程的数值解129

图5.23 根据图5.21所示绘制的两个网络并连的网络图、权矩阵及基因表达模式曲线图130

图5.24　基因表达的两阶段模型130

图5.25　基因表达的两阶段模型，其中没有翻译控制131

图5.26　基因表达的两阶段模型，其中包括翻译控制132

图6.1 Antoine Fourcroy143

图6.2　J？ns Jakob Berzelius143

图6.3　Frederick Sanger143

图6.4 M.F.Perutz144

图6.5 J.C.Kendrew144

图6.6　M.F.Perutz（左）和J.C.Kendrew144

图6.7　利用X射线晶体学方法得出的肌红蛋白质三维结构图144

图6.8　Marc R.Wilkins145

图6.9 1950～2008年有关蛋白质相互作用网络的论文数量增长情况147

图6.10　在研究蛋白质相互作用网络的计算方法中面临的挑战性问题的示意图148

图6.11 蛋白质复合体形态演化网络149

图6.12　Earl W.Sutherland149

图6.13　Alexei Vázquez150

图6.14　Vázquez所采用方法的示意图152

图6.15　Vázquez所采用方法的统计学可靠性153

图6.16 Michael P.H.Stumpf157

图6.17　利用式（6.10）估算酵母网络性能164

图6.18　估算人类和其他三个真核物种的相互作用规模165

图7.1 利用计算机模拟生物信号转导网络的示意图175

图7.2 自1977年以来，在MEDLINE数据库中记录的、每年发表的有关信号转导的论文176

图7.3　Martin Rodbell176

图7.4　Alfred G.Gilman177

图7.5　信号转导的布尔模型和仿真方法181

图7.6　利用布尔模型描述信号转导网络的输入-输出关系示意图182

图7.7　表7.3所列的前15个全局输出相对应输入向量的散射点图185

图7.8　（1）Song Li；（2）Sarah M.Assmann190

图7.9　植物通过微小的气孔蒸发水分和吸收二氧化碳190

图7.10　构建ABA信号转导网络的推理规则图193

图7.11 植物保卫细胞的ABA信号转导网络拓扑结构图194

图7.12　关闭概率与气孔孔径对应关系的柱形图201

图7.13　建模方法和气孔关闭概率的示意图203

图7.14　关闭概率与时间步的函数曲线204

图7.15　类似正常型响应的分类207

图7.16　去除钙的动态效果示意图208

图7.17　增加钠丁酸盐浓度的效果示意图209

图8.1　Santorio Santorio216

图8.2　Louis Pasteur217

图8.3　Eduard Buchner217

图8.4　Albert Szent-Gy？rgyi de Nagyrápolt217

图8.5　Hans Adolf Krebs218

图8.6　拟南芥中三羧酸循环的代谢网络218

图8.7 1950年至2008年有关代谢网络的论文数量增长情况219

图8.8　（a）代谢网络节点和边的示意图；（b）交换流和内部流的示意图222

图8.9　代谢网络示例222

图8.10　化学计量矩阵示例222

图8.11 化学计量矩阵乘法运算示例223

图8.12 （a）基向量集合的化学计量矩阵及其中的一个基向量；（b）该基向量描述的一条路径224

图8.13　流锥体225

图8.14　极端路径示例226

图8.15　基本模式示例227

图8.16　基本流模式与极端路径对比228

图8.17 采用连接输出的流平衡分析229

图8.18　计算优化的流分布230

图8.19 Dirk Langemann230

图8.20　Achim Peters231

图8.21 人体代谢网络的长期模型234

图8.22　周期性的食物摄取产生了供应链室中的振荡236

图8.23　大脑中的萎缩态势236

图8.24　肥胖症和糖尿病的发展237

图9.1　2001年世界环境日主题图标244

图9.2　Ernst Haeckel246

图9.3　A.J.Lotka246

图9.4　Vito Volterra246

图9.5　A.G.Tansley247

图9.6　R.L.Lindeman247

图9.7　G.E.Hutchinson248

图9.8　E.P.Odum248

图9.9　H.T.Odum249

图9.10　C.S.Holling249

图9.11　食物链251

图9.12　食物网络251

图9.13　生态系统能量转换的金字塔252

图9.14　用两个三角函数的谐波运动来描述Lotka-Volterra模型255

图9.15 Guido Caldarelli255

图9.16 （a）用于两个竞争演化过程的3种物种形成机制；（b）物种功能序列平均长度演变过程；（c）竞争得分数的直方图，此时的食物网络演化已处于一种多样化的稳定状态；（d）竞争得分数的直方图，此时的食物网络演化已处于无法增长的状态264

图9.17 物种功能序列平均长度的演化，及稳定及多样化状态的产生（a）μ＝0.95，（b）μ＝0.99265

图9.18 （a）物种功能特性集合的规模；（b）食物网模型266

图9.19　在利用方程（9.12）计算竞争得分时，模型对于c变化的响应267

图9.20　竞争参数c的值较大时将使物种数量减少，但食物网络并不总是能到稳定状态268

图9.21 新模型利用对分竞争评分方法及方程（9.12）生成的食物网络268

图9.22　新模型在c取4种不同值时，食物网络演化中物种数量随时间而变化的曲线270

图9.23 未采用功能特性描述物种的方法，新模型生成的食物网络271

图9.24 未采用功能特性描述物种的方法，新模型生成的多营养级的食物网络272

图9.25 Caldarelli的两本有关网络科学的著作276

图10.1 无标度网络模型择优连接和增长的演化机理示意282

图10.2 幂律度分布282

图10.3　代谢网络的特性286

图10.4　酵母菌的蛋白质相互作用网络287

图10.5 在蛋白质相互作用网络中无标度结构和集散节点的产生和演化机理示意288

图10.6　Watts-Strogatz模型的随机连线过程示意图289

图10.7　Watts-Strogatz模型的平均路径长度l（p）和聚集系数C（p）290

图10.8　三种网络基本特性的对比293

图10.9　Per Bak299

图10.10　汤超300

图10.11 《Nature》杂志于2002年11月21日刊登讣告高度评价Per Bak302

图10.12　常见的各种网络子图307

图10.13　在生物网络中的模体集群308

附件2　图1 Ithiel de Sola Pool330

附件2 图2　Manfred Kochen330

附件2　图3　Manfred Kochen331

附件2　图4　第7届国际专家系统学术会议的欢迎宴会于1987年5月13日晚在法国阿维尼翁古老的教皇宫殿内举行332

表1.1 对问题“你的工作未来可能成为网络科学的组成部分吗？”的调查结果38

表1.2　三种类型的真实网络及其有代表性的示例39

表2.1 未来的20个生物科技军事应用项目50

表2.2 未来应重点投资的14个生物科技军事应用领域的45个项目51

表2.3　在陆军士兵系统中重点应用的生物科技54

表3.1 生物科技发展历史大事记61

表3.2　人类基因组计划及其它研究组织的基因组测序结果数据67

表4.1 未来对陆军非常重要的网络科学领域和应用及优先等级79

表4.2 系统科学与网络科学的对比82

表4.3 系统生物学的基本概念术语、定量数据、测量和实验方法示例88

表6.1 采用全局优化与多数规则方法的成功率对比154

表6.2　数据集合的特性及相互作用组规模的预测162

表7.1 AfCS计划研究的6个核心问题和对实验、新技术的需求177

表7.2　AfCS计划采用的实验策略178

表7.3 网络的平均输入及输出183

表7.4　ABA信号转导网络节点名称的英文缩写及对应的英文／中文全称195

表7.5 用于ABA信号转导网络节点状态调控的布尔规则201

表7.6　在动态模型中去除1～3个节点的效果对比206

表9.1 采用两种物种形成机制的新模型给出的结果数据259

表9.2　在竞争参数c值比较接近时，食物网络各种参数的测量值259

表9.3　新模型生成网络的特性参数值（1）260

表9.4　新模型生成网络的特性参数值（2）260

表9.5 利用标准的原有网络世界模型得出的食物网络特性参数值260

表9.6　使用标准的原有网络世界模型并采用新模型得出的物种数量、物种连接数量和最高水平的结果数据261

表9.7 图9.18（b）、图9.21（a,b）、图9.23和图9.24所示的5个食物网络模型及14个食物网络的物种数量、每个物种的连接数量及各营养级的物种数261

表10.1 若干生物网络的小世界特性参数，包括节点数、平均度〈k〉、平均路径长度〈l〉及平均聚集系数〈C〉292

表10.2 两种食物网络的主要特性参数，包括节点数、平均度〈k〉、平均路径长度l及聚集系数C299

表10.3 两种具有无标度网络特征的食物网络的参数299