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===在生物系统上的应用===
===在生物系统上的应用===
生物网络中充满噪音使得很难理解其内部的运作原理，这种噪音一方面来自系统的固有噪音，另一方面是由于测量或观察引入的， Klein等<ref>Klein B, Swain A, Byrum T, et al. Exploring noise, degeneracy and determinism in biological networks with the einet package[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2022, 13(4): 799-804.</ref>进一步探索了生物网络中的噪声、简并性和确定性三者之间的关系以及具体含义。例如，基因表达网络中的高度确定性关系可以理解为一个基因几乎肯定会导致另一个基因的表达。同时生物系统在进化过程中也普遍存在简并现象，这两个原因导致目前尚不清楚在何种尺度上分析生物系统才能最好地理解它们的功能。Klein等<ref>Klein B, Hoel E, Swain A, et al. Evolution and emergence: higher order information structure in protein interactomes across the tree of life[J]. Integrative Biology, 2021, 13(12): 283-294.</ref>分析了超过1800个物种的蛋白质相互作用网络，发现宏观尺度的网络具有更小的噪音和简并性，同时与不参与宏观尺度的节点相比，组成宏观尺度交互群中的节点更具有弹性。因此，生物网络为了适应进化的要求，需要演化成宏观尺度以提高确定性来增强网络的弹性以及提高信息传输的有效性。
生物网络中充满噪音使得很难理解其内部的运作原理，这种噪音一方面来自系统的固有噪音，另一方面是由于测量或观察引入的， Klein等<ref>Klein B, Swain A, Byrum T, et al. Exploring noise, degeneracy and determinism in biological networks with the einet package[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2022, 13(4): 799-804.</ref>进一步探索了生物网络中的噪声、简并性和确定性三者之间的关系以及具体含义。例如，基因表达网络中的高度确定性关系可以理解为一个基因几乎肯定会导致另一个基因的表达。同时生物系统在进化过程中也普遍存在简并现象，这两个原因导致目前尚不清楚在何种尺度上分析生物系统才能最好地理解它们的功能。Klein等<ref>Klein B, Hoel E, Swain A, et al. Evolution and emergence: higher order information structure in protein interactomes across the tree of life[J]. Integrative Biology, 2021, 13(12): 283-294.</ref>分析了超过1800个物种的蛋白质相互作用网络，发现宏观尺度的网络具有更小的噪音和简并性，同时与不参与宏观尺度的节点相比，组成宏观尺度交互群中的节点更具有弹性。因此，生物网络为了适应进化的要求，需要演化成宏观尺度以提高确定性来增强网络的弹性以及提高信息传输的有效性。
[[文件:蛋白质网络中的因果涌现.png|居中|缩略图|蛋白质网络中的因果涌现]]
[[文件:蛋白质网络中的因果涌现.png|居中|400*400像素|缩略图|蛋白质网络中的因果涌现]]
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。