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大多数模体功能分析是基于模体孤立运行的情形。最近的研究<ref>{{cite journal |vauthors=Knabe JF, Nehaniv CL, Schilstra MJ |title=Do motifs reflect evolved function?—No convergent evolution of genetic regulatory network subgraph topologies |journal=BioSystems |volume=94 |issue=1–2 |pages=68–74 |year=2008 |pmid=18611431 |doi=10.1016/j.biosystems.2008.05.012 }}</ref>表明网络环境至关重要，不能忽视网络环境而仅从本地结构来对其功能进行推论——引用的论文还回顾了对观测数据的批判及其他可能的解释。人们研究了单个模体模组对网络全局的动力学影响及其分析<ref>{{cite journal |vauthors=Taylor D, Restrepo JG |title=Network connectivity during mergers and growth: Optimizing the addition of a module |journal=Physical Review E |volume=83 |issue=6 |year=2011 |page=66112 |doi=10.1103/PhysRevE.83.066112 |pmid=21797446 |bibcode=2011PhRvE..83f6112T |arxiv=1102.4876 }}</ref>。而另一项近期的研究工作提出生物网络的某些拓扑特征自然地引起经典模体的常见形态，让人不禁疑问：发生频率是否能证明模体的结构是出于其对所在网络运行的功能性贡献而被保留下的结果？<ref>{{cite journal|last1=Konagurthu|first1=Arun S.|last2=Lesk|first2=Arthur M.|title=Single and multiple input modules in regulatory networks|journal=Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics|date=23 April 2008|volume=73|issue=2|pages=320–324|doi=10.1002/prot.22053|pmid=18433061}}</ref><ref>{{cite journal |vauthors=Konagurthu AS, Lesk AM |title=On the origin of distribution patterns of motifs in biological networks |journal=BMC Syst Biol |volume=2 |pages=73 |year=2008 |pmid=18700017 |pmc=2538512 |doi=10.1186/1752-0509-2-73 }} {{open access}}</ref>
模体的研究主要应用于静态复杂网络，而时变复杂网络的研究<ref>Braha, D., & Bar‐Yam, Y. (2006). [https://static1.squarespace.com/static/5b68a4e4a2772c2a206180a1/t/5c5de3faf4e1fc43e7b3d21e/1549657083988/Complexity_Braha_Original_w_Cover.pdf From centrality to temporary fame: Dynamic centrality in complex networks]. Complexity, 12(2), 59-63. </ref>对网络模体的提出了重大的新解释，并介绍了时变网络模体的概念。Braha和Bar-Yam<ref> Braha D., Bar-Yam Y. (2009) [https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/4892116/Adaptive_Networks__Theory__Models_and_Applications__Understanding_Complex_Systems_.pdf?response-content-disposition=inline%3B%20filename%3DRedes_teoria.pdf&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A%2F20191111%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20191111T173250Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=89d08c9e92b88ed817e4eb0f87c480757ef79c4b865919a5e0890cbefa164c61#page=55 Time-Dependent Complex Networks: Dynamic Centrality, Dynamic Motifs, and Cycles of Social Interactions]. In: Gross T., Sayama H. (eds) Adaptive Networks. Understanding Complex Systems. Springer, Berlin, Heidelberg </ref>研究了
本地模体结构在时间依赖网络/时变网络的动力学，发现的一些反复模式有望成为社会互动周期的经验论据。他们证明了对于时变网络，其本地结构是时间依赖的且可能随时间演变，作为对复杂网络中稳定模体观及的模体表达观的反论，Braha和Bar-Yam进一步提出，时变本地结构的分析可能提供关于系统级任务和功能的动力信息重要信息。
本地模体结构在时间依赖网络/时变网络的动力学，发现的一些反复模式有望成为社会互动周期的经验论据。他们证明了对于时变网络，其本地结构是时间依赖的且可能随时间演变，作为对复杂网络中稳定模体观及的模体表达观的反论，Braha和Bar-Yam进一步提出，时变本地结构的分析可能提供关于系统级任务和功能的动力信息重要信息。