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Complexity Express 一周论文精选
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目录：
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期刊来源：Nature
Thinking clearly about social aspects of infectious disease transmission
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03694-x
人类传染病传播的几乎每个方面，包括我们衡量、理解和应对流行病的能力，都受到社会和文化力量塑造。病原菌的直接传播，依赖于人与人之间的接触。亲属关系、家庭和社会结构都会塑造接触模式，而这反过来又决定了流行过程的动力学。
社会、经济和文化力量也影响接触模式、健康相关的行为、是否感染、诊断和报告病例，以及采取何种干预措施。虽然流行病学在这些社会方面的数据难以量化，从而限制了政策范围内建模框架的普遍性，但关于人类行为相关方面的新数据来源日益增多。研究人员已开始使用移动设备和其他技术的数据，来衡量疾病传播行为驱动因素，但要衡量和验证这些方法，特别是在决策方面，还有许多工作要做。
该文讨论了如何将局部获取的知识整合到模型框架的设计和对新数据流的解释中，为公共卫生决策提供与政策相关的模型的可能性，还讨论如何提出与传染病相关的人类行为的稳健的、可泛化的理论。利用新的数据流和局部知识来阐明疾病传播的社会方面，将能够对流行病进行更准确的建模和预测。
期刊来源：Cell
Modularity and robustness of frontal cortical networks
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00656-5
短期记忆背后的神经活动是由大脑区域的互连网络维持的。目前尚不清楚大脑区域如何相互作用以维持持续活动，同时表现出对网络部分信息破坏的鲁棒性。研究人员同时测量了小鼠额叶半球大型神经元群的活动，以探测大脑区域之间的相互作用。
跨半球的活动被协调以保持连贯的短期记忆。在小鼠中，研究人员发现了额叶皮层网络组织中的个体差异。持续活动对扰动的稳健性需要模块化组织：每个半球在另一个半球的扰动期间保持持续活动，从而防止局部扰动扩散。动态门控机制允许半球协调一致的信息，同时门控损坏的信息。研究结果表明，健壮的短期记忆是由跨大脑区域的冗余模块化表示介导的。冗余模块化表示自然出现在学习鲁棒动态的神经网络模型中。
期刊来源：PNAS
How quantifying the shape of stories predicts their success
https://www.pnas.org/content/118/26/e2011695118
叙事和其他形式的话语，是传达信息、娱乐和理解世界的有力工具。为什么有些故事 (如电影) 或其他文本 (如学术论文) 比其他文本更成功？对此的可能解释是叙事模式，叙事模式可分为在很多领域间快速转移，或者专注于一个话题，但是很少有研究量化叙事模式是否可以解释叙事是否成功。
该研究使用使用了几种最先进的自然语言处理和机器学习技术，将文本表示为潜在的、高维语义空间中的点序列。通过构建了一套简单的度量方法来量化这条语义路径的特征，将它们应用于来自不同领域 (例如电影、电视节目和学术论文) 的数千篇文章，并检查它们是否以及如何与成功相关 (例如一篇论文收到的引用数量)。
研究发现：叙事节奏快的电影和电视节目更受欢迎，而覆盖面更广的电视节目受欢迎程度更低。相反地，叙事节奏快的学术论文被引用的次数更少，而涉及面更广或更迂回的论文被引用的次数更多。研究结果突出了一些重要的跨领域差异，并提供了一个总体框架，可以应用于研究许多类型的叙事。这些发现揭示了为什么事物会变得流行，以及自然语言处理是如何为文化成功提供洞见的。
叙事模式的三个维度：是否曲折、包含的内容是否丰富、内容间的跨度大小
三种类型的叙事（电影、电视剧、学术论文），其成功受三种不同叙事模式的影响（带*的是统计显著，数字为负代表负相关）
期刊来源：Nature Communications
Fast and strong amplifiers of natural selection
https://www.nature.com/articles/s41467-021-24271-w
种群通过积累新的突变而进化。一旦出现新的突变体，选择和随机漂移就会控制传播的方向，直到突变体在后代中保持优势或灭绝。自然选择有利于突变体的增殖。但是它们占据优势并不能得到保证，因为随机性可能会在突变克隆到达相当一部分种群数量之前将其消灭。这个过程中的一个关键量是固定概率，即一个新的优势突变体的谱系最终接管整个种群的概率。固定概率是进化理论中的一个核心概念，它经常被用来表征进化的速度，因为高固定概率会加速进化过程。
研究人员通过在观测的概率和观测的时间尺度之间建立紧密的关系来回答这些问题。首先，他们表明任何强放大器的时间尺度都大于混合良好的群体的时间尺度。其次，他们构建了强大的放大器，其时间尺度仅比混合良好的群体的时间尺度略长。因此，研究人员表明强大的放大总是以放缓为代价，但不需要超过边际放缓。
研究人员表示，仅当每个新的突变谱系在下一个突变出现之前解决，因此不会发生克隆干扰时，单个突变体对统一背景居民人口的固定概率才表征整体进化速率。对于多代传递的结构，只有当突变率非常低时，固定概率才是一个关键数量，这一限制已受到怀疑。相比之下，由于进化在较短的时间尺度上运行（相对于其他种群结构），即使突变率相对较高，它们也能避免克隆干扰，因此它们的放大特性仍然与更广泛的参数相关。
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