Global Robustness and Identifiability of Random, Scale‐Free, and Small‐World Networks
Notice bibliographique
Résumé
We are interested in the relationships among network topology, robustness, and identifiability, and their implications in improving network reconstruction. We used three different types of artificial gene networks (AGNs) with distinct topologies: topologies random (RND), scale-free (SF), and small-world (SW), to investigate their robustness and identifiability. The robustness of a network is represented by structural reachability (existence of pathways between two nodes) and dynamic reachability (response on one node upon perturbation on another node). The identifiability of the network edges is assessed in silico with an established reverse-engineering algorithm. We found that (1) structural reachability does not always lead to dynamic reachability; (2) network robustness is high and identifiability is low in all surveyed AGNs; (3) robustness is more sensitive to network topologies than is identifiability. We also devised a method for network dissection in which three subnets (set of alternative pathways or feedbacks, referred to as pathnet) are related to each node pair. This method allows us to identify the fine structural features underlying the distinct behaviors of the networks. For example, pathnet of the edge tail negatively contributes to the edge identifiability, and it is likely that extra perturbation at this pathnet would improve edge identifiability. We provide a case study to prove that double perturbations decrease the edge robustness and increase structural identifiability with a T helper cell-differentiation network model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».