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Mining higher-order triadic interactions
DOI:10.1038/s41467-025-66577-z.png)
摘要
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复杂系统通常涉及超越成对网络的更高阶交互。三元交互,即一个节点调节另外两个节点之间的交互,是许多生物系统中发现的一种基本形式的更高阶动态,从神经元-胶质细胞通信到基因调控和生态系统。然而,三元交互迄今为止大多被忽视。在这篇文章中,我们提出了三元感知器模型(TPM),该模型表明三元交互可以调节两个连接节点的动态状态之间的互信息。利用这一结果,我们制定了三元交互挖掘(TRIM)算法,以从节点元数据中提取三元交互,并将该框架应用于基因表达数据,发现了与急性髓系白血病相关的三元交互的新候选者。我们的发现突出了三元交互中经常被忽视的关键方面,提供了一个能够加深我们对生物学、生态学和气候科学中复杂系统理解的框架。三元交互,即一个节点调节另外两个节点之间的交互,是一种普遍存在的更高阶交互形式。在这里,作者们表明三元交互调节连接节点之间的互信息,并提出了一个在真实生物数据中挖掘它们的算法。
Keyword:
Triadic interactions
Higher-order dynamics
Mutual information
Gene expression data
Triadic Perceptron Model
AI总结
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IF:
15.7
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