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第276行： − − 为验证猕猴运动有关的信息是其皮层活动的一个涌现特征，Rosas等尝试基于猕猴的皮质脑电图（ECoG）和动作捕捉（MoCap）数据进行实验，其中ECoG和MoCap分别由64个通道和3个通道的数据构成微观和宏观数据，由于最原始的MoCap数据不满足随附特征的条件独立假设，因此，作者使用偏最小二乘和支持向量机算法推断出与预测猕猴行为有关的编码在ECoG信号中的那部分神经活动，并推测该信息就是潜在神经活动的涌现特征，然后基于计算出来的宏观特征与微观状态验证因果涌现的存在。
→在生物系统上的应用
[[文件:蛋白质网络中的因果涌现.png|居中|400x400像素|缩略图|蛋白质网络中的因果涌现]]
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Hoel等<ref>Hoel E, Levin M. Emergence of informative higher scales in biological systems: a computational toolkit for optimal prediction and control[J]. Communicative & Integrative Biology, 2020, 13(1): 108-118.</ref>借助[[有效信息]]理论进一步研究生物系统中的因果涌现，作者将有效信息应用到基因调控网络中，识别最能提供信息的心脏发育模型从而控制哺乳动物的心脏发育。通过量化酿酒酵母基因网络的最大联通集团的因果涌现，揭示富有信息的宏观尺度在生物学中是普遍存在的以及生命机制本身也经常运行在宏观尺度上。该方法也为生物学家提供一个可计算的工具来识别最具有信息的宏观尺度，并且可以在此基础上建模、预测、控制和理解复杂的生物系统。
Hoel等<ref>Hoel E, Levin M. Emergence of informative higher scales in biological systems: a computational toolkit for optimal prediction and control[J]. Communicative & Integrative Biology, 2020, 13(1): 108-118.</ref>借助[[有效信息]]理论进一步研究生物系统中的因果涌现，作者将有效信息应用到基因调控网络中，识别最能提供信息的心脏发育模型从而控制哺乳动物的心脏发育。通过量化酿酒酵母基因网络的最大联通集团的因果涌现，揭示富有信息的宏观尺度在生物学中是普遍存在的以及生命机制本身也经常运行在宏观尺度上。该方法也为生物学家提供一个可计算的工具来识别最具有信息的宏观尺度，并且可以在此基础上建模、预测、控制和理解复杂的生物系统。
Swain等<ref>Swain A, Williams S D, Di Felice L J, et al. Interactions and information: exploring task allocation in ant colonies using network analysis[J]. Animal Behaviour, 2022, 18969-81.</ref>探索蚁群的交互历史对任务分配和任务切换的影响，使用有效信息研究噪声信息如何在蚂蚁之间进行传播。结果发现，蚁群之间历史交互程度影响任务的分配，并且具体交互中蚂蚁群体的类型决定交互中的噪音。此外，即使当蚂蚁切换功能群时，蚁群涌现出来的凝聚力也能保证群体的稳定，同时不同功能蚁群在维持蚁群凝聚力方面也发挥着不同的作用。
Swain等<ref>Swain A, Williams S D, Di Felice L J, et al. Interactions and information: exploring task allocation in ant colonies using network analysis[J]. Animal Behaviour, 2022, 18969-81.</ref>探索蚁群的交互历史对任务分配和任务切换的影响，使用有效信息研究噪声信息如何在蚂蚁之间进行传播。结果发现，蚁群之间历史交互程度影响任务的分配，并且具体交互中蚂蚁群体的类型决定交互中的噪音。此外，即使当蚂蚁切换功能群时，蚁群涌现出来的凝聚力也能保证群体的稳定，同时不同功能蚁群在维持蚁群凝聚力方面也发挥着不同的作用。