编译：集智翻译组

来源：Nature Communication

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复杂性研究概述

科学与自然研究错综复杂，其中一些重要的问题，单凭某个领域的专家们的智慧、努力往往鞭长莫及。这些难题需要来自不同背景的科学家们取长补短、互通有无，通力合作才能解决。虽然学界与真正的跨学科研究还有距离，弥合自然科学、物理学、社会学的鸿沟仍然是不小的挑战，但这却也正是复杂性研究的潜力与魅力。

复杂性研究，旨在理解那些由彼此相互作用的微小元素所组成的系统的行为和性质，此类研究往往需要依靠各学派各领域的专业知识以及跨学科合作。近期，Nature Communications 发布了一个论文合集，总结了改杂志近年收录的复杂系统文章。

作为跨学科研究的理想期刊，Nature Communications收录的论文覆盖了包括物理学、生命科学在内的广泛主题。不过这篇合集也考虑到读者群可能来自不同的背景，所以读者们并不必惊慌。你可以选择通读全文，也可以根据以下的文章结构介绍来选择自己感兴趣的栏目进行阅读：

生态与演化一栏，罗列了探索基因、个体及社区网络动态的文章，这些研究多采用经验数据及数学演算。

网络医疗一栏，涉及到生物学中的计算机建模研究，包括精准医学、分子网络动力学等。

神经科学一栏，收纳了那些利用网络分析技术理解神经解刨学与人类复杂行为关系的研究。而这样的人类行为一旦结合起来，就会产生出文化和社会。

社会系统一栏，收纳入了本文的社会系统部分，这些研究主要涉及那些影响到人们日常生活的复杂系统及其动态变化——包括社会系统、金融系统、交通网络等等。

网络结构与动力学一栏，主要汇总了复杂网络建模以及网络分析领域的研究方法进展。

生态与演化

https://www.nature.com/collections/ycjylwzvmz/ecoandevo

1.发育的非线性过程可驱动表现型鲁棒性

原文标题：Developmental nonlinearity drives phenotypic robustness

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02037-7

论文作者：Rebecca M. Green et al.

发育过程中通常会涉及到非线性变化，然而我们目前尚未充分认识到基因型转化为表现型的后果。在这篇论文中，Green等学者通过对小鼠等位基因的成纤维细胞生长因子8（Fgf8）进行调控，展示了颅面形态的表现型鲁棒性可由Fgf8表达的非线性效应解释。

2.通过突变路径网络预测代谢适应性

原文标题：Predicting metabolic adaptation from networks of mutational paths

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-00828-6

论文作者：Christos Josephides and Peter S. Swain

微生物群落的结构及动态，能够反映出对不同资源应用能力的差异。在这篇论文中，Josephides及Swain将代谢权衡整合到了他们的生态进化模型之中，并以此预测突变路径网络以及微生物群落的演化结果。

3.多层网络模拟大裂谷地形中种子传播相互作用的空间结构

原文标题：Multilayer networks reveal the spatial structure of seed-dispersal interactions across the Great Rift landscapes

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02658-y

论文作者：Sérgio Timóteo et al.

物种交互网络通常需要根据栖息地边界划定界限。这篇论文将种子传播的过程视作了互连栖息地多层网络，并在这一基础上进行分析，研究结果强调了多功能分散器(versatile dispersers)对整个戈龙戈萨（Gorongosa）地貌的功能凝聚力的关键作用。

4.通过微生物群落级调控解释土壤碳对长期垃圾处理的反应

原文标题：Microbial community-level regulation explains soil carbon responses to long-term litter manipulations

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01116-z

论文作者：Katerina Georgious et al.

向土壤系统模型中传入土壤有机碳微生物模型，多会导致与实际情况并不相符的振荡。在这篇论文中，作者们提出了一种能够改善微生物模型的微生物周转率密度制约机制，它对全局碳浓度反馈也有着重大影响。

5.通过遗传相似性网络解释恶性疟原虫形态应变结构塑造的非中性过程

原文标题：Networks of genetic similarity reveal non-neutral processes shape strain structure in Plasmodium faciparum

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-04219-3

论文作者：Qixin He et al.

疟原虫var基因具备高度遗传多样性，可编码主要的血液期抗原。在这篇论文中，作者们通过中性模型以及遗传相似性网络，解释了免疫选择如何在模拟系统以及加纳的人口系统中塑造了var基因库。

6.无标度网络演化博弈中的度量集群

原文标题：Metric clusters in evolutionary games on sclale-free networks

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02078-y

论文作者：Kaj-Kolja Kleineberg

相比同构复杂系统，社交网络实际上更宜使用异构复杂系统进行表示。在这篇论文中，Kleineberg调查了在社交困境中网络异构性对合作机制的作用——它有可能会推进或阻碍合作。

7.消除传粉网络中花卉感官刺激的作用

原文标题：Disentangling the role of floral sensory stimuli in pollination networks

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03448-w

论文作者：Aphrodite Kantsa et al.

花卉表现型是否能为维护植物授粉社区预测影响力最强大的物种？这篇论文中，Kantsa等人开发了一种基于特征的分析方法，能够展现昆虫感知到的花朵气味、花卉色彩，在塑造传粉网络时的关键作用。

8.预测栖息地改变对相互作用物种网络的影响

原文标题：Predicting the effect of habitat modification on networks of interacting species

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-00913-w

论文作者：Phillip P. A. Staniczenko et al.

在瞬息万变的世界里，预测环境变化对生态社区的影响是非常重要的。在这篇论文中，作者们展示了一种通过交互偏好的差异对物种进行分离的方法，他们在数据有限的情况之下，仍然能够预测栖息地改变对加权物种交互网络结构的影响。

9.由鳍向肢体的过度：图灵模式的重新组织

原文标题：The fin to limb transition as the re-organisation of a Turing pattern

论文链接：

https://www.nature.com/articles/ncomms11582

论文作者：Koh Ominaru et al.

阿兰·图灵（Alan Turing）曾提出形态发育可以通过自组织、反应-扩散机制进行调控。事实上，人们发现老鼠的数字图案是由Bmp、Sox9、Wnt三种基因形成的图灵网络控制产生的。在这篇论文中，Onimaru和他的同事发现，猫鲨、小点猫鲨（Scyliorhinus canicula）的鱼鳍模式，也是由同一种网络、不同的空间组织控制。他们证明了图灵网络在肢体发育领域同样成立。

10.预测大型结构化食物网络稳定性

原文标题：Predicting the stability of large structured food webs

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms8842

论文作者：Stefano Allesina et al.

在研究生态网络复杂性与稳定性的关系时，随机矩阵理论（Random matrix theory）有着至关重要的作用。然而，将生态交互以及生态复杂性的其他维度整合入这些模型，一直以来都有着很强的局限性。在这篇论文中，Allesina及同事采用“级联模型”（无需进行随机图假设）建立了一个食物网络模型，并分析计算了各种条件下这一模型的稳定性。他们发现，网络稳定性取决于交互强度的变化程度而并非强度的均值。

11.社交继承可解释动物社交网络的结构

原文标题：Social inheritance can explain the structure of animal social networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms12084

论文作者：Amiyaal Ilany and Erol Akçay

社交网络中的地位会影响到生活之中的诸多方面，不仅对人类是如此，对于动物亦是如此。在这篇论文中，Ilany和Akçay设计了一种社交网络模型，其中个体的社交联系可以由后代继承。他们发现，在加入这种社交遗传后，模型能够产生与斑点鬣狗、岩蹄兔、宽吻海豚、嗜睡蜥蜴种群中观测到的类似的度分布、模块性、聚类系数分布等。

12.环境变化可致使健壮生态网络走向脆弱

原文标题：Environmental change makes robust ecological networks fragile

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms12462

论文作者：Giovanni Strona and Kevin D. Lafferty

虽然具有较高的复杂性，但是生态网络似乎对物种损失有着很强的鲁棒性。在这篇论文中，Strona及Lafferty探索了这种鲁棒性是否同样能够延伸到新的环境条件下。他们模拟了人造、真实世界寄主-寄生虫群落的动态，并发现在历史环境条件下，去除宿主物种之后的导致的次生灭绝是十分有限的。但是他们也指出，一旦环境发生了变化，那么相同的社区就可能会崩溃。

13.气候变化条件下生态网络对植物灭绝比动物灭绝更敏感

原文标题：Ecological networks are more sensitive to plant than to animal extinction under climate change

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms13965

论文作者：Matthias Schleuning et al.

生态网络中涉及到众多的相互依赖关系——比如植物与传粉者的关系，而物种面对环境变化而继续生存下去的能力，可能取决于交互的强度以及数量。在这篇论文中，Schleuning及同事将仿真模型与经验网络（植物与传粉者或种子传播者）结合。他们展示了在气候变化的条件下，动物的耐受能力更多依仗于植物的耐受能力。

14.经验化生态系统中无复杂-稳定性关系

原文标题：No complexity–stability relationship in empirical ecosystems

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms12573

论文作者：Claire Jacquet et al.

大多数关于生态网络复杂性-稳定性关系的研究，都采用了随机构建的计算机网络。这些研究多支持了最初的理论预测，也就是与通常人们认知的相反，更复杂的生态网络实际上更不稳定。然而在这篇论文中，Jacquet和他的同事证明，这种预测在对超过100个经验化食物网络进行稳定性分析的时候并不成立。他们的研究也再次强调了生态网络非随机特性研究中，对网络理论的需求。

网络医疗（Network medicine）

https://www.nature.com/collections/ycjylwzvmz/netmed

1.基于网络动力学的癌症分层：系统性预测抗癌药物反应

原文标题：Network dynamics-based cancer panel stratification for systemic prediction of anticancer drug response

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02160-5

论文作者：Minsoo Choi et al.

基因组改变是恶性肿瘤之间药物反应变异性的基础，但是人们对这种机制的理解仍然非常有限的。在这篇论文中，作者们采用p53网络研究了基因组改变造成的信号网络重连，会影响到它们对药理学扰动的动态反应。

2.结直肠肿瘤中协同突变效应的渗透转变

原文标题：Percolation transition of cooperative mutational effects in colorectal tumorigenesis

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01171-6

论文作者：Dongkwan Shin et al.

癌肿是由于基因突变的积累所引发的，但是我们对这些突变之间的相互作用却知之甚少。在这篇文章中，作者们研究了结直肠癌患者体内的突变协同作用，并确定了肿瘤发生期间，巨大的突变传播模块群从小的分散模块，转变为大的连接簇的过程。

3.控制初级代谢致病调控网络可提升植物病原体健壮性

原文标题：Control of primary metabolism by a virulance regulatory network promotes robustness in a plant pathogen

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02660-4

论文作者：Rémi Peyraud et al.

我们对感染期间病原体保持表型鲁棒性的机制仍然知之甚少。在这篇论文中，作者们将植物病原菌青枯雷尔氏菌的毒力调节网络（VRN）与其代谢网络模型结合，并发现在感染期间，VRN能够通过激活功能冗余的初级代谢基因，辅助提升表现型鲁棒性。

4.通过网络集成方法预测药物靶标相互作用及通过异构信息计算药物重定位

原文标题：A network integration approach for drug-target interaction prediction and computational drug repositioning from heterogeneous information

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-00680-8

论文作者：Yunan Luo et al.

用于药物目标预测基于网络的数据整合，是非常有前景的药物重新定位方式，然而其实际表现却并不甚理想。在这篇论文中，作者介绍了DTINet，通过学习低维向量表达，其在面对高维非完整生物数据以及噪音时，有着更好的表现。

5.基于电脑模拟网络的药物疗效筛选

原文标题：Network-based in silico drug efficacy screening

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms10331

论文作者：Emre Guney et al.

药物与靶蛋白的相互作用会引发“相互作用组”（interactome）的级联扰动，但是这种系统效应，却很少会被用于预测药物的新用途。在这篇论文中，作者们介绍了一种相互作用组药物-疾病接近程度的度量方式，并指出可通过计算药物目标与从网络中受到疾病干扰的邻居节点的距离，来实现药效预测。

6.感染期宿主-病原体相互作用的中心性与病原体健康相关

原文标题：Centrality in the host–pathogen interactome is associated with pathogen fitness during infection

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14092

论文作者：Núria Crua Asensio et al.

在蛋白质-蛋白质相互作用网络中，高度连接的节点在机体功能中发挥着重要的作用。在这篇论文中，作者们指出在鼠疫耶尔森氏菌（Y. pestis）及其宿主的相互作用组（interactome）中，具有高中心性的蛋白质，在感染期间对病原体的健康是最为重要（而不是病原体自己的蛋白质网络）。他们强调病原体蛋白质可能会引起宿主相互作用组的明显干扰。

7.调整大鼠及人类代谢网络：比较毒理基因组及生物标志物预测

原文标题：Reconciled rat and human metabolic networks for comparative toxicogenomics and biomarker predictions

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14250

论文作者：Edik M. Blais et al.

虽然大鼠是人类生物学研究中经常会使用的模型，但是我们必须充分意识到两者之间的代谢差异，并判断它是否是理想的替代选择。在这篇文章中，作者们重建了相当于大鼠基因组规模的代谢网络，并将其与改善的人类代谢模型进行调和。这些模型整合毒理基因组数据后，对一组药物的特异性生物标志物预测有着良好效果。

8.非线性动态网络的可控性及几何控制方法

原文标题：A geometrical approach to control and controllability of nonlinear dynamical networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms11323

论文作者：Le-Zhi Wang et al.

具有非线性动态和多个稳定状态的复杂系统（包括物理、生物、社会系统）无处不在，而我们对它们进行控制的关键，是理解扰动会对其全局动态产生的影响。在这篇论文中，Wang等人开发出了一个基于吸引子网络的概念的框架，可以量化并促进复杂系统中非线性动态的可控性研究。这种框架能够帮助找到驱动癌细胞状态恢复到正常状态的扰动，这也证明了其实用性。

9.拓扑数据分析可用于发现临床前脊髓损伤和创伤性脑损伤

原文标题：Topological data analysis for discovery in preclinical spinal cord injury and traumatic brain injury

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms9581

论文作者：Jessica L. Nielson et al.

精准医疗（特别是对于复杂精神疾病的精准医疗），可以通过数据发现从大型、异构数据集中提取有意义的知识。在这篇论文中，作者们应用了一种名为拓扑数据分析（TDA）的大数据分析方法，对临床前创伤性脑损伤和脊髓损伤研究的治疗效果进行评估。采用这种方法，他们能够识别新的症状模式、有害药物作用，并预测长期的康复效果。

神经科学（Neuroscience）

https://www.nature.com/collections/ycjylwzvmz/neuroscience

1.采用最佳逾渗理论寻找大脑网络集成中的重要节点

原文标题：Finding influential nodes for integration in brain networks using optimal percolation theory

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-04718-3

论文作者：Gino Del Ferraro et al.

大脑网络可以被视作复杂网络，并进行进一步的理解和研究。在这篇论文中，作者们确定了大脑网络模型中的基本节点，并通过体内药物干预验证了这些预测。他们发现，伏隔核（nucleus accumbens）是大脑整合中的中心区域。

2.人类皮质具有可重构的动态网络结构可修复精神疾病损坏

原文标题：The human cortex possesses a reconfigurable dynamic network architecture that is disrupted in psychosis

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03462-y

论文作者：Jenna M. Reinen et al.

大脑动态的时间变化与认知能力相关，然而它们的稳定性及其与精神疾病的关系都并不明确。在这篇论文中，作者们描述了健康控制以及精神病患者体内的动态神经结构，并发现它们随着时间推移会趋于稳定，并可以预测精神病的症状。

3.通过大脑激活获得语言意义的通用解码器

原文标题：Toward a universal decoder of linguistic meaning from brain activation

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03068-4

论文作者：Francisco Pereira et al.

以往从呈像数据中解码语言意义的工作，一般都局限于较少数语义范畴。在这篇论文中，作者们指出，通过单个概念抽样语义空间的神经影像数据训练出的解码器，可以解码在训练期间从未遇到过的主题以及语义不同的新句子的含义。

4.利用拓扑数据分析揭示大脑动态组织的新方法

原文标题：Towards a new approach to reveal dynamical organization of the brain using topological data analysis

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03664-4

论文作者：Manish Saggar et al.

通常描述大脑如何依靠自我变化完成认知任务的方法，都需要依靠叠加数据。而在这篇论文中，作者们提出了一种新的方法，能够保持高维度，并使用它来描述大脑活动在不同的认知任务重表现和组织的个体差异。

5.白质网络可控性增强可增加大脑动态多样性

原文标题：Developmental increases in white matter network controllability support a growing diversity of brain dynamics

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01254-4

论文作者：Evelyn Tang et al.

人类大脑发育的一个标志，是其对神经活动的控制的增强。但是，学界对这一过程如何发生，却没有很好的理解。在这篇论文中，作者们对882个年龄在8-22岁的年轻人进行研究，并发现随着时间的推移，白质连通性的局部特殊化增加并针对网络控制进行了优化。

6.认知任务信息通过静息状态网络拓扑结构在脑区之间传递

原文标题：Cognitive task information is transferred between brain regions via resting-state network topology

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01000-w

论文作者：Takuya Ito et al.

静息态功能性连接，一直以来都被仍为是与认知能力相关的，但是人们并不清楚这些连接究竟对认知有何助益。在这篇文章中，Ito等人提出了一种新的方法——信息传输映射，这种方法能够显示与任务相关的信息，并通过估计静息态网络的活动流量来进行预测。

7.自闭症高功能患者的脑网络动态

原文标题：Brain network dynamics in high-functioning individuals with autism

论文链接：

https://www.nature.com/articles/ncomms16048

论文作者：Takamitsu Watanbe and Geraint Rees

虽然自闭症谱系障碍（ASD）的个体会表现出许多神经异常的症状，但全局动态神经模式与ASD症状之间的关系却仍不清楚。在这篇论文中，作者们描述了这种全局网络动态，并将其与认知能力、ASD症状相关联，并用于预测ASD诊断。

8.通过海马体和前额叶处理网络拓扑模拟未来

原文标题：Hippocampal and prefrontal processing of network topology to simulate the future

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14652

论文作者：Amir-Homayoun Javadi et al.

城市与社会通常会按照拓扑网络进行排列，不过尽管它们很重要，但是大脑如何处理这些拓扑信息并指导未来决策的过程，却并不为人知晓。在这篇论文中，Javadi等人对被试者采用功能性磁共振成像，这些被测试者需要在模拟出的伦敦城市中导航。研究人员发现海马体的活动，会受到新街道的特点和数量的影响，而前额活动则主要与规划未来路线相关。

9.叙述理解期间的默认模式网络动态重配置

原文标题：Dynamic reconfiguration of the default mode network during narrative comprehension

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms12141

论文作者：Erez Simony et al.

人们认为，人类大脑中的默认模式网络（DMN）可以在无外部刺激的情况下，反映静息态活动，但是人们却并不清楚它是否也编码了环境变化信息。在这篇论文中，作者们设计了一个名为“主体间功能关联”的方法，他们让被试聆听真实生活中的听觉故事并记录产生的数据，同时进行功能性磁共振成像（fMRI）。研究结果表明，DMN耦合的强度，可以预测了叙事片段的记忆，从而将静息态网络动态与刺激特征联系起来。

10.人类癫痫发作时期空间尺度上的行波动态耦合

原文标题：Human seizures couple across spatial scales through travelling wave dynamics

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14896

论文作者：Louis-Emmanuel Martinet et al.

癫痫的发作会跨越空间和时间尺度，这也导致人们很难理解它们出现以及传导的机制。在这篇文章中，作者们记录了人类癫痫发作期间的局部以及远程的神经活动，并研究了潜在的多尺度动态。他们发现跨空间尺度活动的耦合，会在癫痫发作期间增加，通过一个加入了神经活动以及钾浓度动态的模型，它们拟合出的传播曲线。

11.互联连接体的约束及三角腹拱

原文标题：Constraints and spandrels of interareal connectomes

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms13812

论文作者：Mikail Rubinov

互联连接体是白质通路的全脑接线图。模块、中心以及它们的层次结构，是这种连接体的结构特征。这种网络被假定是受到了最小化连接成本的限制。在这篇文章中，作者通过网络模型描述了各种已经建立的连接体结构特征之间的相互依赖关系。他展示了一些网络中的模块层次以及rich club性质实际上并非受到连接成本的限制，而是作为模块与中心的结构性副产品（三角腹拱）出现的。

12.人脑记忆网络的长期个体及通用关联编码

原文标题：Long-term coding of personal and universal associations underlying the memory web in the human brain

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms13408

论文作者：Emanuela De Falco et al.

内侧颞叶神经元会在人类学习将物品进行配对的过程中，改变自身的激发模式。虽然目前并不知道这种配对过程是否会持续，但是如果的确如此，那么这种长期关联就会被编码在人类大脑中。在这篇文章中，作者们通过被试者自己对两个物品相似程度的评分以及基于网络的指标，展示了内侧颞叶单个神经元对概念上紧密相关的物体会作出类似的反映。他们指出这两个概念的相关程度，可以通过神经元的反映模式进行预测。

13.结构性大脑网络的可控性

原文标题：Controllability of structural brain networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms9414

论文作者：Shi Gu et al.

虽然认知控制是人类智能的基础，但是限制了认知控制的神经动力学原理却仍然让人难以捉摸。在这篇文章中，作者采用网络控制理论，解释了令大脑在认知状态之间切换的机制。他们的结果显示大脑网络结构，令其在控制大脑网络功能轨迹的过程中扮演了独特的功能角色。

社会系统（Social systems）

https://www.nature.com/collections/ycjylwzvmz/socialsystems

1.相关产品及相关研究领域网络的最佳多样化策略

原文标题：Optimal diversification strategies in the networks of related products and of related research areas

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03740-9

论文作者：Aamena Alshamsi et al.

一个地区开展某种特定研究活动的可能性，会随着周边地区开展类似研究数量的增长而增加。在这篇论文中，作者们分析了扩散策略，并且证明了，重要的不光是要知道需要瞄准哪些活动，更需要知道什么时候去瞄准。

2.移动线路的形态和城市的组织

原文标题：Morphology of travel routes and the organization of cities

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02374-7

论文作者：Minjin Lee et al.

城市路网可以被视作具备发展中结构的复杂系统。在这篇文章中，作者们研究了92个城市中的交通路网形状，定义了一种名为inness的指标，他们证明了，这一指标揭示了具有相似inness特征的城市之间所共有的城市特征之间的联系，以及作为一种度量一系列社会经济和基础设施指标的手段，其与城市发展不同阶段的关系。

3.多元尺度空间中个人与人口流动的通用模式

原文标题：Universal model of individual and population mobility on diverse spatial scales

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01892-8

论文作者：Xiao-Yong Yan et al.

理解并准确预测人类移动的重要性正与日俱增，但是这一领域却并没有一种通用的框架。在这篇论文中，作者们设计了一种统一模型——这一模型结合了记忆效应和人口引发的竞争，仅根据人口分布，准确预测个体和人口在不同空间规模的移动成为可能。

4.社交网络中的治疗扩散及大规模药物管理

原文标题：Diffusion of treatment in social networks and mass drug administration

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01499-z

论文作者：Goylette F. Chami et al.

大规模药物管理的成功，取决于分销商的联系和社区成员的参与。借助来自乌干达农村的去蠕虫药物分销数据，作者们在这篇论文中证明了，具有紧密联系的社区药物分销商们，以最快速度实现了最大范围的覆盖，揭示了在设计大规模治疗活动时，应考虑聚类。

5.控制小规模社会系统中的有限临界行为

原文标题：Control of finite critical behaviour in a small-scale social system

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14301

论文作者：Bryan C. Daniels et al.

社会系统对临界行为的逼近，有利于实现大规模的社会变化，在某些变化中的条件下，可能具有优势，但是它同样会导致社会系统鲁棒性降低。在这篇论文中，作者们分析了一个猕猴社会中的争斗规模分布，并且发现，不仅这些分布处于临界点附近，而且，通过调整个体行为和社会冲突管理，到达临界点的距离同样是可调节的。

6.在全球社交网络中进行传染

原文标题：Exercise contagion in a global social network

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14753

论文作者：Sinan Aral and Christos Nicolaides

一些人提出，与健康相关的行为，比如肥胖症，是具备传染性的，但是健康传染的经验根据仍然缺乏结论。在这篇论文中，Aral和Nicolaides借助在全球跑步者网络中进行的一次大规模类实验，证明了健身行为中存在这种类型的传染，而且这种传染性随着朋友间的相对活动和性别关系会有所不同。这一结论可以通过社交传染中的嵌入性和结构差异理论来解释，但复杂传染理论却无法解释。

7.迈向金融网络不稳定的途径

原文标题：Pathways towards instability in financial networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14416

论文作者：Marco Bardoscia et al.

与复杂生态系统类似，金融网络中的恐慌传播会受到网络拓扑特征的影响。但是，金融风险的模型通常基于某些类型的交互，而非观察拓扑是否带来了不稳定。在这篇论文中，作者们独立于特定的金融模型，证明了一些过去被广泛认为能够稳定金融系统的措施，实际上会通过创造周期结构放大恐慌，驱使金融系统趋向不稳定。

8.通过社交网络位置信息推断个人经济状况

原文标题：Inferring personal economic status from social network location

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms15227

论文作者：Shaojun Luo et al.

轶事根据和定性根据揭示了个体的经济状况会受到其社会联系结构的影响。在这篇论文中，作者们提供了一种对该观点的定量解释，证明了个体对全球社交网络结构完整性的集合影响，可以被用于推测个体的经济状况。为了验证这一结论，作者们进行了一次基于这个想法的有目标营销活动，结果证明相比随机营销，这种有目标营销的响应率提高了三倍。

9.人类移动性中的回归者和探索者二分法

原文标题：Returners and explorers dichotomy in human mobility

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms9166

论文作者：Luca Pappalardo et al.

对人类交通数据的早期研究显示，个体的旅行行为，在旅行距离以及未来位置的高度可预测性方面，体现出了极大的差异。在这篇论文中，作者们分析了GPS及手机数据，从而系统地研究了反复出现的移动性对旅行距离的影响。他们发现了两种不同类型的移动模式：回归者和探索者，后者在传播现象方面起到了量化作用。

10.理解城市区域的拥堵交通

原文标题：Understanding congested travel in urban areas

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms10793

论文作者：Serdar Çolak et al.

快速的城市化进程以及运输需求的增加，进一步加重了城市道路基础设施的负担。而由于通常情况下，修改实际道路通行量并不现实，因此，探索通过道路选择来缓解拥堵的可能性就显得更有意思。在这篇论文中，作者们根据早高峰时段移动电话的位置数据，计算出道路供给与出行需求的比率，解释了拥堵导致的时间损失，并评估了采用集中的导航方式来缓解拥堵的效果。

11.社会学习策略改变网络结构对团队绩效的影响

原文标题：Social learning strategies modify the effect of network structure on group performance

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms13109

论文作者：Daniel Barkoczi and Mirta Galesic

通信网络可能是高效的（连接良好的情况下）或是效率低下的（连接不良的情况下）。早期研究对高效或低效的网络结构，是否有助于提升团队的绩效，莫衷一是。在这篇论文中，Barkoczi和Galesic展示了，这两种结构的优越与否，取决于网络中个体所采用的社会学习策略。当个体复制他们网络中流行的解决方案时，有效网络会产生更高的团队绩效，而个人复制最成功的组员的方案时并非如此。

12.检查网络传播过程传染图的拓扑数据分析

原文标题：Topological data analysis of contagion maps for examining spreading processes on networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms8723

论文作者：Dane Taylor et al.

社会和生物传染，会受到底层网络空间特征的影响。在现代传染中，长距离边的存在——比如航空运输——必须被加入考虑。在这篇论文中，Taylor等作者介绍了一种基于拓扑数据分析的方法，包含了这些远距离链接，能够被用于此类传染所涉及到的传染过程的建模、预测及控制。

网络结构与动力学

（Network structure and dynamics）

https://www.nature.com/collections/ycjylwzvmz/structure

1.机器学习邂逅复杂系统：通过双曲空间的溯祖嵌入

原文标题：Machine learning meets complex networks via coalescent embedding in the hyperbolic space

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01825-5

论文作者：Alessandro Muscoloni et al.

将复杂网络映射到底层的几何空间，能够帮助理解网络系统的结构。这篇论文的作者提出了一类机器学习方法，能够有效地将大型真实网络嵌入双曲空间，并对大型网络的数据分析具有潜在的影响。

2.复杂网络中信息流的动态模式

原文标题：Dynamic patterns of information flow in complex networks

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01916-3

论文作者：Uzi Harush and Baruch Barzel

虽然在疾病传播与社交网络研究中，复杂系统是非常有用的工具，但是单凭拓扑结构并不足够用于预测信息流。这篇论文的作者们，提出了一种信息流的测量方法，并能够根据结构和动力的相互作用来预测其行为。

3.通过动态社区结构建立序列及时序网络模型

原文标题：Modelling sequences and temporal networks with dynamic community structures

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-00148-9

论文作者：Tiago P. Peixoto and Martin Rosvall

对时序网络的描述，通常能够根据其动态社区结构进行简化，不过识别这些社区通常依赖于一些先验假设。这篇论文的作者提出了一种数据驱动的方法，能够判断这些动态的相关时间表，并识别它们的所属社区。

4.多元Club（Diverse Club）

原文标题：The diverse club

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-01189-w

论文作者：Maxwell A. Bertolero et al.

复杂网络可以表示包括神经网络、航空网络在内的系统，这些网络中互联的节点能够组织成子集。这篇论文中，作者Bertolero等人提出了一种常用rich club的替代——“diverse club”，这一子集中的个体，能够支持复杂系统中的全局一体化。

5.在任何规模的网络中进行鲁棒完美自适应的拓扑要求

原文标题：The topological requirements for robust perfect adaptation in networks of any size

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-018-04151-6

论文作者：Robyn P. Araujo and Lance A. Liotta

鲁棒完美适应（RPA），是系统能够在信号出现的情况下，恢复到刺激出现前状态的能力。RPA能够使生物体对刺激的进一步变化作出反应。文章作者识别出了能够在复杂网络上赋予RPA的全套的网络模块拓扑结构。

6.通过非线性集体动力学无模型推理直接网络交互

原文标题：Model-free inference of direct network interactions from nonlinear collective dynamics

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02288-4

论文作者：Jose Casadiego et al.

网络动力系统可以表示基因调控网络或代谢回路中的相互作用。本文作者Casadiego等人，提出了一种方法，能够仅凭观测到的时间序列判断这些交互的类型，而不需要借助模型。

7.真实复杂系统中权重的几何性质

原文标题：The geometric nature of weights in real complex networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14103

论文作者：Antoine Allard et al.

复杂网络被被认为具有隐藏的度量空间，其中节点之间的距离，编码了它们相互连接的可能性——可以为网络拓扑提供集合解释。在这篇论文中，作者们将这一概念扩展到加权网络中，并提供了权重度量性质的经验证据。作者提供了一般类型加权网络，这些网络潜入在隐藏的度量空间中，这些度量空间能够帮助重现真实网络的许多属性，作者们能够凭此探索网络拓扑结构的起源及权重是否源于相同的动态。

8.复杂网络中的重要节点

原文标题：Articulation points in complex networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms14223

论文作者：Liang Tian et al.

给定网络中，移除关键点将导致网络断开；因此，这些节点对网络鲁棒性、连接性有着重要的作用。该论文作者开发了能够描述任意网络中关键节点的分析工具，估算数量并预计网络对关键点移除的脆弱程度。而在这一基础上，作者们又提出了一种以关键点为目标的网络攻击策略以及网络分解方法。

9.量化网络结构相异性

原文标题：Quantification of network structural dissimilarities

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms13928

论文作者：Tiago A. Schieber et al.

识别和量化图的不相似程度是一个有着实际意义的重要问题，但是现有方法效果一般，并且有着较高的计算力要求。这篇论文中，作者提出了一种基于量化比较网络提取出的概率分布的方法有效地对网络差异进行了计算。通过对现实世界网络图的大量计算实验，作者们证明了他们提出的方式，能够识别并量化影响信息流的结构拓扑差异性。

10.注释网络中的结构及推理

原文标题：Structure and inference in annotated networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms11863

论文作者：Mark E. J. Newman and Aaron Clauset

网络结构分析方法通常会考虑网络中的连接，但是却会忽略掉节点的附加信息，比如社交网络中个人的性别或年龄。在这篇论文中，作者们设计了一种能够整合入这些元数据的新方法，并可基于这些数据改善网络社区检测或忽略这些社区。

11.网络中核心-边缘的出现

原文标题：Emergence of core–peripheries in networks

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms10441

论文作者：Trivik Verma et al.

许多真实世界的交通网络都呈现出了核心-边缘（core-peripheries）结构——其中少量节点相互紧密连接，而其余节点则呈现树形结构。然而，这种结构出现的原理却并不清晰。这篇论文的作者指出，通过对全连接网络进行调整——修剪掉那些未被充分利用的边，并重新分配负载，可以导致核心-边缘的调整变化。

12.识别复杂时空系统中的因果关口及中转介质

原文标题：Identifying causal gateways and mediators in complex spatio-temporal systems

论文链接：

http://www.nature.com/articles/ncomms9502

论文作者：Jakob Runge et al.

识别影响传播及调节扰动的关键区域，对于评估时空复杂系统的敏感性至关重要。实际上，如果出现的区域强相连，那么火山喷发、污染等事件，可能会对地球气候系统造成不同的影响。文章作者将降维、因果重建、因果互动量化相结合，重建出了一个因果加权的有向网络，通过这一网络识别因果线路以及因果扰动传播的关键区域，并将其应用于全球大气数据集。