Complexity Express 一周论文精选
以下是2022年9月12日-9月18日来自Complexity Express的复杂性科学论文精选。假设Complexity Express列表中有你感兴致的论文，欢送点赞选举，我们会优先组织解读~
目次：
1. 自适应消费收集中的整体颠簸
2. 分层反应掌握改进合成生物分子收集中的性能权衡
3. 掌握细胞形态的转换
4. 弱关系强度的因果查验
5. 基于广义模板的图神经收集用于切确有机反响性揣测
6. 相关性做为 Shor 算法的资本
7. 美国新冠病例和灭亡人数遵照具有无限大方差的重尾散布泰勒定律
1.自适应消费收集中的整体颠簸
论文标题问题：Aggregate fluctuations in adaptive production networks
论文来源： PNAS
论文链接：
论文标题问题：Aggregate fluctuations in adaptive production networks
论文来源： PNAS
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为了缓解全球疫情等事务对经济开展的倒霉影响，列国政府推出了一系列政策，通过削减对外国赐与商的依靠来进步赐与链韧性。在本篇论文中，研究者开发并量化了一个自适应消费收集模子 ，以研究收集的韧性和赐与链回流的后果。在该模子中，企业因为外生冲击或冲击传布影响而退出，而企业能够在转换成本和搜刮摩擦的感化下代替因为退出而失往的赐与商。研究将模子利用于一个大型国际企业级的消费收集数据集，成果表白：回流政策会限造买方与赐与商的联络，形成产出量下降、颠簸性增加等情状，并且颠簸性将通过收集适应性放大。
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图：该研究中马尔可夫链在时间演化过程中发作的差别事务：（A）进进，（B）因为冲击而退出，（C）冲击传布，（D）退出后赐与商的替代。实心圆圈表达尚未退出的公司，空心圆圈表达已经退出的公司。
2.分层反应掌握
改进合成生物分子收集中的性能权衡
论文标题问题：Layered feedback control overcomes performance trade-off in synthetic biomolecular networks
论文来源： Nature Communications
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论文标题问题：Layered feedback control overcomes performance trade-off in synthetic biomolecular networks
论文来源： Nature Communications
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分层反应是工程中普遍利用的、反应掌握设想中的一种优化战略。掌握论表白，分层多个反应能够征服鲁棒性—速度性能权衡限造。在天然生物收集中，基因凡是被分层调剂以适应情况扰动。假设分层架构还能够征服遗传收集中的鲁棒性—速度性能权衡。近期，研究人员操纵活大肠杆菌细胞中的合成生物分子收集验证了那一假设。他们从系统动力学阐发起头，利用各类复杂的模子来批示活细胞平分层掌握架构的设想。在尝试上，研究人员阐发了三组扰动下的系统动力学。他们均看察到分层掌握进步了鲁棒性—速度性能。那项工做证明了能够在合成生物分子收集中摘用分层掌握来优化性能。同时也为理解天然界中的遗传反应掌握架构供给了观点。
图：三种物种的消费率都遭到阶跃扰动时的输出峰值扰动。
3.对细胞形态转换的掌握
论文标题问题：Control of cell state transitions
论文来源： Nature
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论文标题问题：Control of cell state transitions
论文来源： Nature
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领会细胞形态转换并有目标地掌握它们是生物学中的一项持久挑战。近期，研究人员提出了细胞形态转换评估和调控（cSTAR），那是一种映射细胞形态、建模它们之间的转换并揣测有针对性的干涉办法以转换细胞命运决定的办法。cSTAR 利用组学数据做为输进，对细胞形态停止分类，并开发将输进数据转换为识别核心信号收集的机械模子的工做流程，该收集通过影响全细胞收集来掌握细胞命运改变。通过整合信号和表型数据，cSTAR 模仿了细胞若何决定分化标的目的并决定摘用哪种细胞命运。值得重视的是，cSTAR 设想了干涉办法来掌握分化标的目的。在分化和增殖的细胞模子中，cSTAR 展现了定量揣测和尝试数据之间的高度相关性。研究人员将 cSTAR 利用于差别类型的扰动和组学数据集，包罗单细胞数据，展现了其乖巧性和可扩展性，并供给了新的生物学观点。cSTAR 识别彼此转换细胞命运的靶向扰动的才能将使设想人员可以摘用办法来把持细胞发育路子和机械地撑持治疗干涉。
图：cSTAR 和尝试系统概述。（a）cSTAR 办法工做流程。从左上角顺时针标的目的：（1）组学数据集的获取；（2）通过聚类和 SVM 形态别离停止细胞形态分类；（3）STV 表达细胞形态数据点云的量心之间的途径；（4）BMRA 重构了高层 STV 组件的核心信令收集，DPD 总结了小区收集；（5）核心收集和单位形态转换的机造模子。x，信号模块的输出；S、DPD 模块输出；U，潜在的细胞形态转换阐明为沃丁顿景看中的细胞灵活。（b）不变表达 TrkA 或 TrkB 受体的 SH-SY5Y 细胞用 100 ng ml-1 NGF 或 BDNF 刺激，招致分化或增殖，刺激后 72 h 评估。
4.弱关系强度的因果查验
论文标题问题：A causal test of the strength of weak ties
论文来源： Science
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论文标题问题：A causal test of the strength of weak ties
论文来源： Science
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做者阐发了 LinkedIn 的 “People You May Know（你可能熟悉的人）” 算法的多个大规模随机尝试数据，该算法选举与 LinkedIn 成员的新联络，以测试弱关系在多大水平上增加了世界上更大的专业社交收集中的工做活动性。那些尝试在 5 年内随机改动了超越 2000 万人收集中弱关系的时髦水平，在此期间创造了 20 亿个新关系和 60 万个新工做岗位。成果供给了撑持弱关系强度的尝试因果证据，并提出了对该理论的三个修订。起首，弱关系的强度长短线性的。统计阐发发现，关系强度和工做传递之间存在倒 U 型关系，因而较弱的关系会增加工做传递，但只是到必然水平，之后关系弱化的边际回报会递加。其次，以互动强度和彼此联络数量权衡的弱联络表示出差别的影响。中等弱关系（通过彼此联络权衡）和最弱关系（通过互动强度权衡）创造了更大的工做活动性。第三，弱关系的强度因行业而异。弱联络增加了数字化水平更高的行业的工做活动性，而强联络增加了数字化水平较低的行业的工做活动性。
图：尝试设想和汇总统计。（A）描述了尝试设想和成果数据在节点和边级阐发中的表达；（B）展现了 2015 年和 2019 年尝试中按大陆和尝试变体的尝试单元数量（2015 年 98.8% 的数据来自美国）；（C）展现了2019年尝试中按美国州的均匀学位、收集多样性和尝试单元数量。
5.基于广义模板的图神经收集
用于切确有机反响性揣测
论文标题问题：A generalized-template-based graph neural network for accurate organic reactivity prediction
论文来源： Nature Machine Intelligence
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论文标题问题：A generalized-template-based graph neural network for accurate organic reactivity prediction
论文来源： Nature Machine Intelligence
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对化学反响性的可靠揣测仍然属于有常识的合成化学家的范畴。通过利用人工智能使那一过程主动化能够加速将来数字尝试室的合成设想。固然一些机器进修办法已经展现了一些有前景的成果，但目前大大都模子都偏离了化学家基于电子改变阐发和揣测反响的体例。本文提出了一个以化学为动机的图神经收集，称为 LocalTransform，它基于广义的反响模板进修有机反响性，以描述反响物和产品之间的电子构型的净改变。所提出的概念极大地削减了反响规则的数量，并表示出更先进的产物揣测精度。除了广义反响模板的内在可阐明性外，该模子的高分值—准确率相关性利用户能够评估机器揣测的不确定性。
图：GRT 的提取过程和示例。（a）GRT 提取的整体过程。起首通过比力反响前后每个原子的电子构型改变来确定反响中心。接下来通过存眷反响中心的原子并为它们分配新的数字来导出部分反响模板。然后，通过删除原子类型信息并将它们描述为四个动做的组合以及反响中心氢/电荷改变的附加信息来归纳综合部分反响模板，完成 GRT 的推导。因而，每个 GRT 能够由一组动做和一组原子更改表达，在图顶用 ⊕ 表达。那里展现的例子是一个代替反响，此中酰基上的氯被伯胺代替，反响后构成仲酰胺。从伯胺到亲电碳（从 A 1 到 A 2 ）标识表记标帜了 ATTACK 感化。从被进攻的碳到分开的氯化物（从 A 2 到 A 3 ）标识表记标帜了一个 BREAK 动做。（b）羰基复原反响，此中酮基转化为仲醇基。CHANGE 感化在酮的碳原子和氧原子之间（A 1 和 A 2 之间）双向标识表记标帜。（c）A 1 原子负电荷引发的复原反响。BREAK 动做标识表记标帜为从剩余碳到分开碳（从 A 2 到 A 3 ），REMOTE 动做从原子 A 1 标识表记标帜，此中负电荷在反响后转移到其相邻原子（由虚拟标识表记标帜 -1 标识表记标帜在动做中，A 1 的电荷改变为 +1)。为了更清晰地描述，示例中往除了反响中的试剂，而且反响中心以红色凸起展现。
6.相关性做为Shor算法的资本
论文标题问题：Coherence as a Resource for Shor’s Algorithm
论文来源： Physical Review Letters
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论文标题问题：Coherence as a Resource for Shor’s Algorithm
论文来源： Physical Review Letters
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Shor 的大数合成算法供给了超越所有已知的典范算法的超多项式加速。那里，我们处理的问题是，哪些量子性量鞭策了那一优势。我们研究了具有固定整体构造的 Shor算法的序列变体，并定量地确定了相关性在该算法中的感化。我们在动态资本理论（dynamical resource theory）的框架内阐发了该计划，那一理论挠住了能够创建和检测相关性的操做的资本特征。那使得我们可以推导出计划胜利率的下限和上限，那依靠于严厉定义的做为动态资本的相关性度量。我们将那些边界与计划的典范极限停止了比力，并得出结论，在我们考虑的固定构造中，相关性是通过从下至上限造胜利率来决定其性能的量子资本。因而，我们显示了相关性在量子计算中的根本感化。
图：（a）阶查找算法的序列变体， 表达依靠于先前丈量成果和 的相位门。（b）具有超信道的阶查找算法的单个修改块，以更优天时用协议中的资本。
7.美国新冠病例和灭亡人数遵照
具有无限大方差的重尾散布泰勒定律
论文标题问题：COVID-19 cases and deaths in the United States follow Taylor’s law for heavy-tailed distributions with infinite variance
论文来源： PNAS
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论文标题问题：COVID-19 cases and deaths in the United States follow Taylor’s law for heavy-tailed distributions with infinite variance
论文来源： PNAS
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美国严峻急性唤吸综合征冠状病毒 2 型（SARS-CoV-2）和 COVID-19 灭亡病例的时空形式尚不清晰。该研究展现了按县、州和日期累计陈述确诊病例和灭亡的改变趋向，数据证明从命泰勒定律（Taylor's Law）。详细来说，从 2020 年 4 月到 2021 年 6 月，每个月的第一天，每个州确实诊病例方差几乎与病例均值的平方成反比，且 COVID-19 灭亡病例表示类似。所有县的病例和灭亡人数中，较低的 99% 近似于对数正态散布。出人意料的是，更大的 1% 计数近似于帕累托散布，其尾部指数意味着一个有限的均匀数和一个无限的方差。研究者用模子和数学来阐明为什么整个散布中的计数契合指数为2的泰勒定律。无限方差的发现具有现实意义：处所管辖区（县、州和国度）在方案预防和赐顾帮衬大部门未接种疫苗的人群时，应预见到无限方差散布中呈现的稀有但极高确实诊病例和灭亡数。各辖区应连结与四周辖区的密切协做，因为极高确实诊病例和灭亡人数很可能超出任何处所辖区的现有资本才能范畴。
图：能用泰勒定律很好地描述美国各州的 COVID-19 累积病例（上）和灭亡病例（下）。在对数坐标上的每个蓝色×标识表记标帜表达一个州内各县的病例数的均匀数和方差。黄色曲线为拟合估量的泰勒定律趋向。
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Complex World, Simple Rules.
复杂世界，简单规则。
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