导语

虽然在生活中我们总会说每个人都是平等的，但是在某些特定领域或者问题上，我们必须要承认某些人更为重要。这就出现了“人人平等”，但有些人“更为平等”的有趣现象。该现象在生化网络中又如何呢？近日发表在PNAS上的一篇文章为了更好地捕捉生化调控和信号传导的功能相关信息，从而引入有效图（effective graph）的概念来更好地用于生化调控、信号传递等。针对这项研究，PNAS评论文章从有效图必要性、创新性和生化应用等方面进行解读，并引发读者关于生化网络连边平等、冗余及交互的思考。

生物系统经常会执行多种任务，而它们若想有效地完成这些任务时，它们往往面临着多重权衡。因此，生物系统及其组成部分会通过大量的试错来达到最优[1]。这种优化类似于人类制造的机器通过反复试错来提升此类工程系统的效率。然而，工程系统的运作也需要考虑资源和成本效益，也就是说，工程师会主动从一台机器上拆卸与指定任务无关的部件。那么在生物系统中也会进行类似的“减负”吗？针对这个问题，近日在PNAS中，美国东北大学 Alexander J.Gates 等研究者们[2]给出了否定答案。他们分析了生物系统中的多种调节网络（Regulatory networks），并发现所有这些网络都包含冗余的相互作用，而这些相互作用并不直接促进它们执行的细胞功能。生物系统中普遍存在着多种规模大小和复杂程度的调节网络。这些网络中又蕴含着各种生物化学分子之间复杂的相互作用。细胞的功能，例如细胞分化和细胞周期调节，都来自于这样存在复杂相互作用关系的网络。最近的高通量（high throughput）技术的进步有利于全面表征分子相互作用的各种细胞过程，揭示相互依存的复杂网络关系[3]。这种海量数据引发概念性问题——这些大规模的交互作用有什么用，以及网络中所有的连边是否在功能性上重要程度都是平等的，但有些边比其他边更加平等。

图1. 《动物庄园》是英国作家乔治·奥威尔于1945年出版的动物寓言题材小说，被公认为反乌托邦政治讽喻寓言。

该书中的经典名句“All animals are equal, remember. But some animals are more equal than others.”（所有的动物一律平等，但有的动物比其他动物更平等）。

目前有很多种计算方法被开发并应用来捕捉调节网络紧急动态的关键特征。这些模型通常旨在基于一套用数学算式表达、反映网络节点间相互作用的规则。这类模型中最简单的一类是布尔网络（Boolean networks, BNs）模型[4]。顾名思义，在这种模型中，网络中一个节点的值假设只有两个状态：0（低）和1（高）。这些规则由可利用的实验文献结合而成，这些实验文献涉及所有影响给定节点的边的组合效应，这些假设要么弥补了生物信息的不足，要么有助于降低数学复杂性[5]。尽管基于这些简单的假设，布尔网络在半个多世纪以来成功地应用于描述和预测动态属性，例如显性表征和细胞周期控制等[6-7]。然而，布尔网络中所有边都具有同等的重要性，而对于特定的网络拓扑结构，某些边对网络涌现个别属性的贡献程度可能存在显著差异。生物网络对许多结构或动力扰动非常鲁棒，但对某些扰动高度敏感，因此不同的状态（表现型）应运而生。换句话说，生物网络中包含某些边比其他边“更为平等”，但目前布尔网络建模策略并没有明确考虑网络相互作用中冗余的必要性和影响效力。

图2. 外出购物的路径示意图。

若②路段失效，则居民无法抵达商场，它是不可替代的；若①或③路段失效，居民仍可以选择替代路段前进，但考虑对应的替代路段数量，边不可替代程度①>③。本质上看，所有路段都会承载一定的服务需求，所有边都是“平等”的。但从完成购物目的角度来看，②比①和③“更为平等”。

冗余可以通过观察生物化学网络中“渠化”（canalization）的存在来证实[10]，只要对网络进行少量的动态扰动，就可以改变涌现的网络特性[11]。此外，小型网络结构[12-14]就能够执行多种动力学行为，如表现型切换、适应、脉冲产生和振荡，这表明大型网络的能力存在冗余。那我们如何理解这种冗余的程度，并将其应用在我们理解生物网络并对其进行抗扰预测的研究中去呢？