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      俄羅斯研究人員嘗試利用神經網(wǎng)絡研發(fā)新藥

      佚名 2024-05-15 00:52:57

      俄羅斯研究人員嘗試利用神經網(wǎng)絡研發(fā)新藥

      莫斯科物理技術學院的研究人員首次嘗試利用神經網(wǎng)絡研制新的藥物

      。他們試圖教會神經網(wǎng)絡“思考”并創(chuàng)造出新的分子結構
      ,進而生成一些新的有前景的藥物成分
      。目前人類已知由無機分子構成的物質有上億種,而這些物質中僅有少量被用于醫(yī)學
      。例如
      ,藥理學家對已使用多年的阿司匹林進行持續(xù)的研究,通過部分改變阿司匹林分子結構
      ,降低其副作用或者提高藥效
      ,生產新的藥品。如何從上億物質中篩選出具有療效的物質
      ?醫(yī)藥公司及莫斯科物理技術學院的研究人員于2016年初開始嘗試借助于神經網(wǎng)絡完成這個任務,隨著研究的深入
      ,研究人員已不僅僅通過神經網(wǎng)絡篩選藥品成分
      ,而且嘗試教會神經網(wǎng)絡制造出新的分子結構
      ,從而創(chuàng)造出新的有效藥物成分
      。研究人員采用了一種競爭性自動編碼構架,這是一種網(wǎng)絡深入學習新途徑的擴充
      ,即用已知療效的分子結構作為學習教具
      ,將這些已知療效的分子結構信息輸入神經網(wǎng)絡,在神經網(wǎng)絡學習了大量的此類分子結構信息之后
      ,神經網(wǎng)絡開始自動嘗試生成分子結構。

      怎么看待VR技術對未來人類生產生活的影響

      1 新型藥物研發(fā)

      。靶向
      ,RNAi,疫苗
      ,納米運輸成為關鍵詞
      。 雖然現(xiàn)代醫(yī)藥日新月異,但是仍然有大量疾病缺少真正有效的手段
      ,如艾滋病等許多病毒性疾病
      ,中風,心血管等退行性病變
      ,以及許多遺傳性疾病。另外
      ,現(xiàn)代的經典的藥物
      ,也在與微生物的斗爭中
      ,疲于應付
      。不斷的變異的細菌,使得藥物的研發(fā)越來越吃力
      。 其實
      ,真正的新藥,不僅是藥物的本身
      ,還包括藥物的載體(運輸)和高度特異性。許多藥物效果很好
      ,但是作用太過廣泛
      ,或無法靶向應用,或無法到達靶器官等
      ,使得許多原因不在于沒有這個藥
      ,而在于沒有辦法將藥物靶向性作用于這些病變組織。如RNAi技術成為人類治療病毒性疾病
      ,腫瘤等有力的武器
      ,但是現(xiàn)在卻沒有辦法讓它能夠安全地運達病灶并發(fā)揮作用
      。 在未來
      ,靶向性藥物
      ,納米藥物將成為藥物研究過程中重要的載體,而與傳統(tǒng)的藥物結合
      ,共同構成真正強有力的治療工具
      。 2 組織工程與器官移植 隨著干細胞的技術快速發(fā)展
      ,人類目前已經能對某些細胞的分化方向進行人工控制,使得人類對組織工程和器官移植期待得到空前的提高
      。當然
      ,目前的技術離應用還有很長的距離,但是新的技術
      ,如三維組織培養(yǎng)
      ,定向分化技術使得人類能夠在體外復制出一些簡單的組織。對于復雜的組織和器官
      ,相應隨著技術的不斷發(fā)展
      ,仍然有可能成為現(xiàn)實
      。 3 個性化醫(yī)療時代 傳統(tǒng)的醫(yī)療技術,是治病的技術
      ,不是治人的技術。而隨著人類基因組、SNP
      、代謝組學等的全面了解和蛋白質組學的逐步了解,為個性化醫(yī)療開辟了新的曙光
      。 根據(jù)不同病人的基因表型
      ,進行有針對性地用藥和治療,達到最低的副作用
      ,最高的敏感性和效果。這是人們期待的事實
      。 同時,我們也有理由相信
      ,中國傳統(tǒng)醫(yī)學中的辯證的思維將全面影響到現(xiàn)代醫(yī)學
      ,最終會與現(xiàn)代醫(yī)學的個性化醫(yī)療全面融合,組成新型的醫(yī)學模式
      。 4 生物酶學工程
      。 自然界中微生物的生命力最為強大,許多微生物能夠在極端環(huán)境下生存
      ,如強酸
      ,強堿,高溫
      ,極低溫,強輻射
      ,高重金屬等條件下很好地生存
      ,另外,通過人工的誘變措施
      ,也能“制造”出許多具有特殊能力的菌種
      ,為人類造福
      。這些微生物能夠將許多“無用”的物質轉化為有價值的產品,從而在生物冶金,生物煉油
      ,生物清除垃圾
      ;也能將許多人類難以轉化的產品進行輕易轉化,如某些酶可以將纖維素直接轉化為糖
      ,能夠高效率產生一些難以得到的生物制品
      。在制藥,食品工業(yè)中廣泛應用
      。 5 新型生物環(huán)保技術
      。 環(huán)境污染已成為人類發(fā)展的重要障礙,也是決定能否實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)
      。生物科技在其中可能會扮演一些重要的角色。 環(huán)境污染不再是傳統(tǒng)的粉塵污染這么簡單
      ,包括粉塵
      ,重金屬等無機物
      ,有機物
      ,環(huán)境激素,生態(tài)體系的破壞
      ,氣候變暖等全方位的問題
      ,都是對人類的考驗
      。生物科技,在生態(tài)修復
      ,有機物降解,粉塵凈化
      ,水中磷清除等方面都有不俗的表現(xiàn)
      。 6 分子育種與生態(tài)農業(yè)。 農業(yè)是關系到民生問題
      ,目前全球正面臨糧食的危機,如何開發(fā)高產
      ,高營養(yǎng),抗病蟲害
      ,抗惡劣環(huán)境的優(yōu)良作物,成為全球的關注的焦點
      。在育種方面有傳統(tǒng)育種模式與分子育種模式兩種
      。分子育種雖然現(xiàn)在還處于初步階段
      ,但是逐步顯示出巨大的優(yōu)勢
      。目前全球的轉基因作物面積正快速擴大,部分也逐步成為主流產品
      。 7 生物能源 傳統(tǒng)的化石能源終究有枯竭的一天,因此新型的
      ,低污染
      ,可再生的清潔能源成為人類的希望
      。而生物技術可能會扮演一些重要的角色。 生物能源不僅僅是生物質能源
      ,即利用可再生的生物質,如拮桿
      ,一些高含油量的作物(如油桐),生產柴油
      ,乙醇等能源
      ;同時生物技術還能在其它能源上起到重要的作用,如太陽能的高效利用
      ,沼氣能源的利用等等
      。 8 智能機器人與DNA計算機 科技的發(fā)展,帶來了計算機的應用與普及
      。而生物科學在計算機領域有巨大的應用,如DNA計算機
      ,神經網(wǎng)絡計算
      ,高智能的機器人
      。象DNA計算機,在未來十年
      ,有可能成為現(xiàn)實
      ,高智能機器人,在20年后
      ,有望走到大量的用戶家庭中,成為家庭成員的一分子
      。這些新的技術將大大改變人類的生活方式
      。 另外高性能的計算機
      ,還能實現(xiàn)許多現(xiàn)在不能實現(xiàn)的功能
      ,如虛擬世界的模擬
      ,全球環(huán)境氣候變化的模擬與預測等
      。 9 人工生命的潘多拉魔盒 微生物的進化速度超越了人類的想象
      ,各類病毒
      ,細菌迅速變異已給人類和動物帶來致命的危脅。而人類自身仍在加劇這些危脅
      ,因為人類現(xiàn)在可以人工合成一些簡單的生命。相信
      ,未來十年
      ,或二十年,會合成一些較為復雜的低等微生物
      ,那么
      ,這些新的技術會不會成為人類的潘多拉魔盒?探索與冒險始終伴隨
      。人工生命是福是禍
      ,只有等到出現(xiàn)以后,我們才知道這一切
      。 10 系統(tǒng)生物學與生物學全新架構 正如100年前的物理學一樣,現(xiàn)代的生物學面臨著海量數(shù)據(jù)的沖擊
      ,現(xiàn)在生物學也正如經典物理一樣,是完美的
      ,但是僵化的
      ;面對海量數(shù)據(jù),顯得束手無策
      ;現(xiàn)在的生物信息學和系統(tǒng)生物學描述的東西漏洞百出
      ,怎么解釋都是對的,但怎么解釋都又是不完善的
      ;所有的描述都是線性的
      ,而不是生命本來該有復雜的,超線性的網(wǎng)絡模式
      。新型生物學理論將在現(xiàn)有的經典的生物學理論(暫且這么稱呼當前的生物學理論)基礎上
      ,進行全新的架構與發(fā)展。 新型理論是基于人體是系統(tǒng)性的結構模型
      ,從宏觀的整體
      ,到細胞,到分子信號間的相互作用體系
      ,都將被重構。當然
      ,新型理論有賴于數(shù)學和幾何學的發(fā)展。而目前的生物信息學
      、系統(tǒng)生物學和理論生物學,正在觸及這些理論的邊緣
      。新的生物科學理論
      ,不僅影響到生物科學的本身,還會帶來一系列的技術上的革新
      ,正如物理學一樣
      ,將會影響到我們的生活的方方面面

      人腦能夠處理的模式長度為多少

      網(wǎng)絡有隨機網(wǎng)絡和無尺度網(wǎng)絡,許多網(wǎng)絡包括因特網(wǎng)"人類社會和人體細胞代謝網(wǎng)絡等

      ,都是無尺度網(wǎng)絡。研究無尺度網(wǎng)絡
      ,對于防備黑客攻擊
      、防治流行病和開發(fā)新藥等,都具有重要的意義


      一個實例:

      如圖所示
      ,因特網(wǎng)是一個無尺度網(wǎng)絡,其中某些站點似乎與無數(shù)的其他站點相連結 (參見右圖的星爆形結構細節(jié))
      。本圖繪制于2003年2月6日
      ,描繪了從某一測試站點到其他約10萬個站點的最短連結路徑
      。圖中以相同的顏色來表示相類似的站點


      大腦,是由軸突相連結的神經細胞網(wǎng)絡
      ,而細胞本身,又是由生化反應相連結的分子網(wǎng)絡
      。社會也是一個網(wǎng)絡
      ,它由友情、家庭和職業(yè)關系彼此連結
      。在更大的尺度上
      ,食物鏈和生態(tài)系統(tǒng)可以看作由物種所構成的網(wǎng)絡?div id="d48novz" class="flower left">
      ?萍碱I域的網(wǎng)絡更是隨處可見:因特網(wǎng)
      、電力網(wǎng)和運輸系統(tǒng)都是實例。就連在文章中我們用以向你傳遞思想的語言
      ,也是一種藉由語法相互串連在一起的文字網(wǎng)絡

      盡管網(wǎng)絡是如此重要和普遍,但科學家對它的結構和屬性卻知之不多
      。在復雜的基因網(wǎng)絡中
      ,故障節(jié)點是如何相互作用而引發(fā)癌癥的?在特定的社會和通信系統(tǒng)中,疾病和電腦病毒如何快速傳播而導致流行?某些網(wǎng)絡即便大部分節(jié)點失效
      ,還能維持運行
      ,原因何在?
      最近的研究開始找到這些問題的答案
      。過去的幾年中,不同領域的研究者發(fā)現(xiàn)
      ,很多網(wǎng)絡都是由少數(shù)一些具有眾多連結的節(jié)點所支配的
      ,包括萬維網(wǎng)、細胞代謝系統(tǒng)
      ,以及好萊塢的演員網(wǎng)絡在內
      。包含這種重要節(jié)點(或稱集散節(jié)點)的網(wǎng)絡
      ,我們通常稱之為"無尺度"(scale free)網(wǎng)絡。在無尺度網(wǎng)絡中
      ,有些集散節(jié)點甚至具有數(shù)不清的連結
      ,而且不存在代表性的節(jié)點
      。這種網(wǎng)絡還具有可預期的行為特性:例如對意外故障具有驚人的承受力
      ,但面對協(xié)同式攻擊時則很脆弱。
      這些發(fā)現(xiàn)極大地改變了我們對復雜外部世界的認識
      。集散節(jié)點的存在
      ,讓我們認識到了以前的網(wǎng)絡理論尚未涉及的問題:各種復雜系統(tǒng)具有相同的嚴格結構
      ,都受制于某些基本的法則
      ,這些法則似乎可同等地適用于細胞、計算機
      、語言和社會
      。更進一步,認識這些法則
      ,會幫助我們解決一系列重要問題
      ,包括開發(fā)更好的藥物、防止黑客侵人互聯(lián)網(wǎng)
      、阻止致命流行病的傳播
      ,等等。

      概述 /無尺度網(wǎng)絡的特性

      很多復雜系統(tǒng)擁有共同的重要特性:大部分節(jié)點只有少數(shù)幾個連結
      ,而某些節(jié)點卻擁有與其他節(jié)點的大量連結
      。這些具有大量連結的節(jié)點稱為“集散節(jié)點”,所擁有的連結可能高達數(shù)百
      、數(shù)千甚至數(shù)百萬
      。由此看來,這一特性似乎能說明網(wǎng)絡是無尺度的

      無尺度網(wǎng)絡具有某些重要特性
      。例如它們都可以承受意外的故障
      ,但面對協(xié)同式攻擊卻很脆弱。
      了解這些特性
      ,可能導致許多領域出現(xiàn)新的應用
      。例如,電腦科學家可能據(jù)此設計出更有效的策略
      ,以保護因特網(wǎng)免受電腦病毒的侵害。

      無尺度網(wǎng)絡

      在過去40多年里
      ,科學家慣于將所有復雜網(wǎng)絡看作是隨機網(wǎng)絡
      。這一思想源于兩位匈牙利數(shù)學家的研究,他們是卓越的Erdos以及他的密切合作者Renyi
      。1959年
      ,為了描述通信和生命科學中的網(wǎng)絡,Erdos和Renyi提出
      ,通過在網(wǎng)絡節(jié)點間隨機地布置連結
      ,就可以有效地模擬出這類系統(tǒng)。這種方法及相關定理的簡明扼要
      ,導致了圖論的復興
      ,數(shù)學界也因此出現(xiàn)了研究隨機網(wǎng)絡的新領域

      隨機網(wǎng)絡理論有一項重要預測:盡管連結是隨機安置的
      ,但由此形成的網(wǎng)絡卻是高度民主的,也就是說
      ,絕大部分節(jié)點的連結數(shù)目會大致相同
      。實際上,隨機網(wǎng)絡中節(jié)點的分布方式將遵循鐘形的泊松分布
      。連接數(shù)目比平均數(shù)高許多或低許多的節(jié)點,都十分罕見
      。有時隨機網(wǎng)絡也稱作指數(shù)網(wǎng)絡,因為一個節(jié)點連接k個其他節(jié)點的概率
      ,會隨著k值的增大而呈指數(shù)遞減

      因此當1998年,我們與美國圣母大學的鄭夏雄及Albert合作
      ,開展一個描繪萬維網(wǎng)的項目時
      ,我們滿以為會發(fā)現(xiàn)一個隨機網(wǎng)絡。原因如下:人們會根據(jù)自己的興趣
      ,來決定將網(wǎng)絡文件連結到哪些網(wǎng)站
      ,而個人興趣是多種多樣的,可選擇的網(wǎng)頁數(shù)量也極其龐大
      ,因而最終的連結模式將呈現(xiàn)出相當隨機的結果。
      然而
      ,實測結果卻推翻了這個預測
      。在這個項目中,我們設計了一個軟件
      ,可從一個網(wǎng)頁跳轉到另一個
      ,盡可能地收集網(wǎng)上的所有連結。雖然這個虛擬機器人僅僅探索了整個萬維網(wǎng)的極小一部分
      ,但它組合出來的圖景
      。卻揭示了令人驚異的事實:基本上
      ,萬維網(wǎng)是由少數(shù)高連結性的頁面串連起來的
      ,80%以上頁面的連結數(shù)不到4個。然而只占節(jié)點總數(shù)不到萬分之一的極少數(shù)節(jié)點
      ,卻有1000個以上的連結(一項后續(xù)的網(wǎng)絡調查顯示
      ,有一份文件已經被超過200萬的其他網(wǎng)頁所連結!)。
      我們在計算恰好擁有k個連結的萬維網(wǎng)頁面的數(shù)目時
      ,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁的連結分布遵循所謂的"冪次定律":任何節(jié)點與其他k個節(jié)點相連結的概率
      ,與l/k成正比
      。對于流入的連結而言,n值接近于2
      ,這也就是說
      ,流入連接數(shù)只有某站點一半的站點
      ,在網(wǎng)中的數(shù)量卻有該站點的4倍之多。冪次定律和表征隨機網(wǎng)絡的鐘形分布大相徑庭
      。具體來說,冪次定律不像鐘形曲線那樣具有一個峰值
      ,而是由連續(xù)遞減的函數(shù)來描述。如果用雙對數(shù)坐標系來描述冪次定律,得到的是一條直線[見下圖隨機網(wǎng)絡vs無尺度網(wǎng)絡]
      。與隨機網(wǎng)絡中連結的民主分布不同
      ,冪次定律所描述的
      ,是由少數(shù)集散節(jié)點(如Yahoo和Google)所主控的系統(tǒng)。

      隨機網(wǎng)絡中絕對不可能出現(xiàn)集散節(jié)點
      。當我們開始描繪萬維網(wǎng)時
      ,原本預期節(jié)點會像人類的身高一樣遵循鐘形分布,但結果卻發(fā)現(xiàn)有些節(jié)點不能如此解釋
      。我們就像突然發(fā)現(xiàn)了很多身高百尺的巨人一樣
      ,大吃了一驚
      。因此,我們想出了"無尺度"這樣的用語


      無尺度網(wǎng)絡哪里?

      過去幾年中
      ,研究者在很多不同的系統(tǒng)中都發(fā)現(xiàn)了無尺度結構。我們研究萬維網(wǎng)的目標是以超連結彼此串連的虛擬網(wǎng)頁網(wǎng)絡
      。相比之下
      ,美國加州大學河濱分校的Faloutsos、加拿大多倫多大學的Faloutsos以及美國卡耐基梅隆大學的Faloutsos則是分析因特網(wǎng)的物理結構
      。這三位電腦科學家兄弟研究了以光纖或其他通信線路連接的路由器,他們發(fā)現(xiàn)
      ,這個實體網(wǎng)絡的拓撲結構也是無尺性的

      研究人員還發(fā)現(xiàn)
      ,某些社會網(wǎng)絡也是無尺度的。例如
      ,美國波士頓大學和瑞典斯德哥爾摩大學的科學家的共同研究顯示
      ,瑞典民眾的性關系網(wǎng)絡也遵循冪次定律:盡管大部分人終其一生只有少數(shù)幾個性伴侶
      ,但有少數(shù)人(集散節(jié)點)的性伴侶多達數(shù)百人。德國基爾大學的Bornholdt領導的一項研究表明
      ,電子郵件所連結的人際網(wǎng)絡
      ,也可能是無尺度的。渡士頓大學的Redner則證實
      ,由科學論文之間引用關系所連結的網(wǎng)絡
      ,同樣也遵循冪次定律。美國密歇根大學安娜堡分校的Newman研究了包括物理和計算機等一些學科內科學家之間的合作關系網(wǎng)絡
      ,他發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡同樣也是無尺度的
      ,這也印證了我們針對數(shù)學家和神經科學家所做的研究
      。(有趣的是
      ,在數(shù)學界
      ,Erdos本人就是最大的集散節(jié)點之一
      ,他寫的論文超過1400篇,其中共同作者不下500人
      。)
      無尺度網(wǎng)絡同樣也出現(xiàn)在商業(yè)領域
      。美國斯坦福大學的W·Powell、加州大學lrvine分校的R·White
      、亞利桑那大學的W·Koput以及密歇根大學的Smith
      ,共同研究了美國生物技術產業(yè)聯(lián)盟網(wǎng)絡的形成。發(fā)現(xiàn)存在特定的集散節(jié)點:Gerlzyme
      、Chiron和Genentech等公司
      ,與其他公司相比
      ,擁有的合作關系數(shù)量就多得不成比例。意大利的研究者對這種類型的網(wǎng)絡進行了更深入的研究
      。利用意大利錫耶納大學的"制藥工業(yè)數(shù)據(jù)庫"所提供的數(shù)據(jù)(該數(shù)據(jù)庫目前包括超過7200個組織之間所簽定的約20100個研發(fā)協(xié)議)
      ,研究人員發(fā)現(xiàn),Powell等人所發(fā)現(xiàn)的那些集散節(jié)點
      ,實際上也屬于某個無尺度網(wǎng)絡

      就連好萊塢演員網(wǎng)絡也是無尺度的。這個網(wǎng)絡因"六度凱文貝肯"的游戲而變得眾所皆知
      。游戲玩家通過共同出演的電影
      ,盡量讓特定的演員與凱文貝肯產生關聯(lián)。定量分析顯示
      ,這個網(wǎng)絡也是由某些集散節(jié)點所支配的
      。具體來說,就是大部分演員只與為數(shù)不多的其他幾個人相連結
      ,而少數(shù)演員所擁有的連結數(shù)卻高達數(shù)千個
      ,其申包括Rod Steiger和Donald Pleasence
      。順便說一下,在演員連結數(shù)的排行榜上
      ,凱文貝肯自己只排在第876位

      重新回到嚴肅的話題
      ,無尺度網(wǎng)絡也出現(xiàn)在生物學領城。我們與美國西北大學的細胞生物學家Oltvai一道
      ,發(fā)現(xiàn)古菌域
      、細菌域和真核生物三大生物領域的43種不同生物里,都存在無尺度的細胞代謝網(wǎng)絡結構
      。在這些網(wǎng)絡里,細胞通過分解復雜分子來燃燒食物并釋放能量
      。每個特定的分子就是一個節(jié)點
      ,而節(jié)點之間的連結則是生化反應。我們發(fā)現(xiàn)
      ,大部分的分子只參加一種或兩種反應,但是有少數(shù)分子(集散節(jié)點)會參與大部分的反應
      ,比如水和三磷酸腺苷

      我們還發(fā)現(xiàn)
      ,細胞中蛋白質的交互網(wǎng)絡也是無尺度的。在這種網(wǎng)絡中
      ,如果兩種蛋白質能相互反應
      ,就認為是彼此"連結"的
      。我們在研究酵母這種最簡單的真核細胞時
      ,在它的數(shù)千個蛋白質之間找到了一種無尺度的網(wǎng)絡拓撲結構:大部分蛋白質只與其他一
      、兩種蛋白質發(fā)生相互作用,但有幾種蛋白質分子卻能與大量的其他蛋白質相結合
      。我們在另一種與酵母迥然不同的簡單細菌——幽門螺桿菌中
      ,也發(fā)現(xiàn)了類似的蛋白質交互作用網(wǎng)絡。
      事實上
      ?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">?茖W家研究的網(wǎng)絡越多
      ,發(fā)現(xiàn)的無尺度結構也越多。這些發(fā)現(xiàn)引發(fā)了一個重要的問題:為什么像細胞和因特網(wǎng)這樣本質上不同的系統(tǒng)
      ,卻具有相同的結構并遵從相同的規(guī)律?這些不同的網(wǎng)絡不僅都是無尺度的,而且還有著一個有趣的共同點:由于某些未知的原因
      ,冪次定律中kn項中的n值
      ,通常介于2-3之間


      無尺度網(wǎng)絡的例子:

      網(wǎng)絡 節(jié)點 連接
      組織代謝 參與消化食物以釋放能量的分子 參與相同的生化反應
      好萊塢 演員 出演同一部電影
      因特網(wǎng) 路由器 光纖及其它物理連接
      蛋白質調控網(wǎng)絡 協(xié)助調控細胞活動的蛋白質 蛋白質之間的相互作用
      研究合作 科學家 合作撰寫論文
      性關系 人 性接觸
      萬維網(wǎng) 網(wǎng)頁 連接地址

      集散節(jié)點的馬太效應

      一個更為基本的問題也許是,為什么隨機網(wǎng)絡理論不能解釋集散節(jié)點的存在?我們進一步考察了Erdos和Renyi的研究
      ,發(fā)現(xiàn)這里面存在兩個原因

      在建立模型的時候
      ,Erdos和Renyi曾假設,他們在安置連結之前能夠得到所有節(jié)點的清單
      。而事實上
      ,萬維網(wǎng)的頁面數(shù)量絕對不是恒定的
      。1990年整個萬維網(wǎng)只有一個網(wǎng)頁,而到今天它的網(wǎng)頁數(shù)已經超過了30億
      。大部分網(wǎng)絡也都具有類似的發(fā)展過程。1890年好萊塢只有屈指可數(shù)的幾位演員
      ,但隨著越來越多的人加入這個行業(yè)
      ,新人與之演員建立聯(lián)系,如今這個網(wǎng)絡已經超過了50萬人
      。大約30年前,整個因特網(wǎng)只有幾個路由器
      ,隨著新的路由器與網(wǎng)絡原有的路由器相連結
      ,如今路由器的數(shù)量已經高達百萬。由于現(xiàn)實中的網(wǎng)絡具有不斷成長的本性
      ,所以老節(jié)點獲得連結的機會就比較高

      此外
      ,并非所有的節(jié)點都是平等的
      。在選擇將網(wǎng)頁連結到何處時,人們可以從數(shù)十億個網(wǎng)站中進行選擇
      。然而我們大部分人只熟悉整個萬維網(wǎng)的一小部分
      ,這一小部分中往往包含那些擁有較多連結的站點
      ,因為這樣的站點更容易為人所知。只要連結到這些站點
      ,就等于造就或加強了對它們的偏好
      。這種"優(yōu)先連結"的過程
      ,也發(fā)生在其他網(wǎng)絡。在好萊塢,連結關系較多的影星更容易受到新秀們的重視
      。而在因特網(wǎng)上
      ,那些連結較多的路由器通常還擁有更大的帶寬
      ,因而新用戶就更傾向于連結到這些路由器上。在美國的生物技術產業(yè)內
      ,象Genzyme這樣的知名公司更容易吸引到同盟者
      ,而這又進一步加強了它在未來合作中的吸引力。類似地
      ,被引用較多的科學文獻
      ,會吸引更多的研究者去閱讀和引用。美國著名的社會學家K·Merton將這種現(xiàn)象稱之為"馬太效應"
      。這個詞來源于《新約》圣經的內容:"凡有的,還要加給他
      ,叫他有余
      。"
      成長性和優(yōu)先連結這兩種機制,有助于解釋集散節(jié)點的存在:當新節(jié)點出現(xiàn)時
      ,它們更傾向于連結到已經有較多連結的節(jié)點
      ,隨著時間的推進,這些節(jié)點就擁有比其他節(jié)點更多 的連結數(shù)目
      。這種“富者逾富”的過程
      ,有利于早期節(jié)點
      ,它們更有可能成為集散節(jié)點


      我與阿Albert一道
      ,進行了計算機模擬和計算
      ,結果顯示,具有優(yōu)先連接的特性并且持續(xù)成長的網(wǎng)絡
      ,確實會發(fā)展成無尺度網(wǎng)絡
      ,并且節(jié)點的分布也遵循冪次定律
      ,雖然這個理論模型過于簡化
      ,且需要根據(jù)具體情況加以調整,但還是對現(xiàn)實世界中無尺度網(wǎng)絡的普遍存在提供了解釋

      成長性和優(yōu)先連接還能夠解釋生物系統(tǒng)中為什么會出現(xiàn)無尺度網(wǎng)絡
      。例如,美國墨西哥大學的Wagner和英國牛津布魯克斯大學的A·Fell就發(fā)現(xiàn)
      ,大腸桿菌代謝網(wǎng)絡中連結性較高的幾種分子
      ,一般具有更為久遠的進化史:有些甚至被認為是所謂的RNA世界(DNA出現(xiàn)之前的進化階段)的遺物
      ,還有的則是最古老的代謝路徑的一部分,
      令人感興趣的是
      ,優(yōu)先連結的機制常常是線性的
      。換句話說
      ,如果一個現(xiàn)存節(jié)點的連結數(shù)是其相鄰節(jié)點連結數(shù)的兩倍,那么新節(jié)點與它連結的可能性
      ,也是與鄰近節(jié)點連結可能性的兩倍
      。美國波士頓大學的Render及同事研究了不同類型的優(yōu)先連結,他們發(fā)現(xiàn)
      。如果這種機制運行得比線性更快(例如
      ,一個節(jié)點的連結數(shù)是另一個的兩倍
      ,而新節(jié)點連接到前者的可能性卻是后者的4倍),那就容易出現(xiàn)一個攫取最多連結的集散節(jié)點
      ,在這種"贏者通吃"的情況下
      ,網(wǎng)絡最終演變?yōu)閾碛幸粋€中心集散節(jié)點的星型拓撲結構


      無尺度網(wǎng)絡的 "軟肋"

      人們對電力網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡的依賴程度日益增高,凸現(xiàn)了一個廣受關注的問題:這些網(wǎng)絡到底有多可靠?好消息是復雜網(wǎng)絡對意外故障具有很強的承受能力
      。實際上雖然每時每刻網(wǎng)絡上都有數(shù)百個路由器失效
      ,但因特網(wǎng)卻很少因此受到大的影響
      。生命系統(tǒng)同樣也具有這種強韌性:雖然細抱內存在諸如突變和蛋白質出錯等數(shù)以千計的錯誤
      ,但人體卻極少因此發(fā)生嚴重的后果
      ,這種強韌性的來源是什么呢?
      直覺告訴我們
      ,如果大部分節(jié)點發(fā)生癱瘓
      ,將不可避免地導致網(wǎng)絡的分裂
      。對隨機網(wǎng)絡而言,這是絕對正確的:隨機網(wǎng)絡中若有較大部分的節(jié)點被去除
      。網(wǎng)絡必然潰散成彼此無法通訊的小型孤島:不過無尺度網(wǎng)絡的模擬結果
      ,則展現(xiàn)了全然不同的情況:即使從因特網(wǎng)路由器中隨機選擇的失效節(jié)點比例高達80%
      ,剩余的路由器還是能組成一個完整的集群并保證任意兩個節(jié)點間存在通路
      。要擾亂細抱內的蛋白質交互網(wǎng)絡也同樣困難:我們的測量顯示,即使在細胞內隨機制造較高比例的突變
      ,那些沒有改變的蛋白質還是會正常地繼續(xù)合作

      總的來說
      ,無尺度網(wǎng)絡對意外故障具有驚人的強韌性
      ,這一特性本質上源于這些網(wǎng)絡的非同質拓撲結構。隨機去除的方式所破壞的主要是那些不重要的節(jié)點
      ,因為它們的數(shù)目遠大于集散節(jié)點。與那些幾乎連結所有節(jié)點的集散節(jié)點相此。那些不重要的節(jié)點只擁有少量的連結
      。因而去除它們不會對網(wǎng)絡拓撲結構產生重大的影響
      。但是
      ,對集散節(jié)點的依賴,也帶來了一個嚴重問題:面對蓄意攻擊時
      ,網(wǎng)絡可能不堪一擊
      。通過一系列的模擬
      ,我們發(fā)現(xiàn),只要去除少數(shù)幾個主要集散節(jié)點
      ,就可導致因特網(wǎng)潰散成孤立無援的小群路由器
      。類似地,對酵母的實驗也顯示
      ,去除那些高連結性的蛋白質
      ,比去除其他節(jié)點更容易導致酵母菌死亡。這些集散節(jié)點是決定性的
      ,一旦發(fā)生使它們無法運作的突變
      ,極有可能會導致整個細胞死亡。
      對集散節(jié)點的依賴
      ,視系統(tǒng)的不同
      ,既有利也有弊。對因恃網(wǎng)和細胞而言
      ,能夠應付隨機出現(xiàn)的意外故障
      ,當然是個大優(yōu)點。此外
      ,細胞對集散節(jié)點的依賴
      ,也給藥物研究者提供了新的方法:有可能找到這樣的藥物,能針對性地攻擊細胞或者細菌的集散節(jié)點
      ,以便殺死它們而又不會影響健康的組織
      。不利的情況也有:少數(shù)消息靈通的黑客只要攻擊一些集散節(jié)點,就足以搞垮整個通信基礎網(wǎng)絡
      ,這正是人們關心的焦點

      無尺度網(wǎng)絡的這一致命缺陷,引發(fā)了這樣一個問題:到底有多少集散節(jié)點是必不可少的?最近的研究表明
      ,總的來說
      ,只要有5-10%的集散節(jié)點同時失效,就足以搞垮系統(tǒng)
      。我們對因特網(wǎng)的實驗顯示
      ,一次有組織的協(xié)同攻擊,只要去除掉若干個集散節(jié)點(先去除最大的
      ,再去除次大的
      ,依次類推),就足以造成重大破壞
      。因此
      ,為了避免因惡意攻擊帶來網(wǎng)絡的大規(guī)模破壞,最有效的辦法就是保護好集散節(jié)點
      。不過
      ,要想知道特定的網(wǎng)絡系統(tǒng)到底有多容易被破壞掉
      ,還有待進一步的研究。例如
      ,如果Genzyme和Genentech這樣的集散節(jié)點一起失去作用
      ,是不是美國的生物產業(yè)會因此而崩潰呢?

      "無尺度"流行病

      對無尺度網(wǎng)絡的認識,也可用于理解電腦病毒
      、疾病和時尚的傳播
      。過去數(shù)十年間,無論是流行病學家還是市場營銷專家
      ,都在大力研究擴散理論
      。研究結果指出,一種傳染病要在人群中傳播開來
      ,必須要跨越某一臨界值
      。任何病毒、疾病或時尚的感染力一旦低于這個臨界值
      ,將不可避免地自行消亡;而一旦超過臨界值
      ,就會呈指數(shù)增長,最終傳遍整個系統(tǒng)

      然而
      ,西班牙巴塞羅那加泰羅尼亞理工大學的Pastor-satorras和意大利特里雅斯特國際理論物理研究中心的Vespigniani,最近卻得出了一個令人不安的結論
      。他們發(fā)現(xiàn)
      ,在無尺度網(wǎng)絡里,不存在上面所說的臨界值
      。這就意味著
      ,所有病毒都可在網(wǎng)絡中傳播和長期存在,即便是那些傳染力很低的病毒也是如此
      。這一結論解釋了"愛蟲"現(xiàn)象
      ,(愛蟲是有史以來最具破壞力的電腦病毒,2000年導致了英國議會電子郵件系統(tǒng)的癱瘓)
      ,這個病毒原本理當絕跡的
      ,但過了一年之后,卻仍然是最普遍的病毒之一

      因為集散節(jié)點會連結到很多其他節(jié)點、所以任何一個遭受病毒入侵的節(jié)點
      ,都將連帶感染至少一個集散節(jié)點
      。而一旦有集散節(jié)點被感染,它就會把病毒傳播給眾多的其他節(jié)點
      ,當中也包括其他的集散節(jié)點
      ,這就導致了病毒在整個網(wǎng)絡里的傳播

      社會網(wǎng)絡在許多情況下也是無尺度的。生物病毒在社會網(wǎng)絡里傳播的現(xiàn)象
      ,提醒科學家要再好好研究一下那些探討網(wǎng)絡拓撲結構和流行病之間互動關系的文獻
      。特別是對于無尺度網(wǎng)絡而言,公共衛(wèi)生中傳統(tǒng)的隨機接種疫苗的方式可能很容易失效
      ,因為它極有可能遺漏了某些集散節(jié)點
      。事實上,為了保證集散節(jié)點不被遺漏
      ,幾乎人人都得接種疫苗
      。例如,90%的人口都必須接種麻疹疫苗
      ,才能夠有效防疫

      如果醫(yī)生放棄隨機接種疫苗的方法,而把目標轉向集散節(jié)點
      ,也即那些最易感染的個人
      ,情況會如何呢?對無尺度網(wǎng)絡的研究指出,只要其中包含集散節(jié)點
      ,即使接種疫苗的人口只占一小部分
      ,這種方法仍有可能會奏效。
      然而
      ,要找出社會網(wǎng)絡中的集散節(jié)點
      ,比其他系統(tǒng)要難得多。盡管如此
      ,以色列巴伊蘭大學的Cohen和HavIin
      ,以及美國克拉克森大學的ben-Avraham已提出了一個聰明的解決辦法:任意選擇一群人,請他們隨機指定一位相識者
      ,然后對這一小部分被指定的人接種疫苗
      。這一程序很可能會把集散節(jié)點圈入其中,理由是
      ,集散節(jié)點與許多人都有連結
      ,而連結性高的人更容易被指定。不過這一方法也存在一些道德上的困境
      。例如
      ,即使識別出了集散節(jié)點,是否他們就有優(yōu)先接種疫苗和接受治療的權力呢?盡管存在這些問題
      ,但對于那些無力照顧到全民的國家和地區(qū)而言
      ,在分配艾滋病或天花疫苗時,這可能是最實用的辦法

      出于各種商業(yè)目的
      ,有時人們需要引發(fā)流行而不是遏制流行
      。例如所謂的病毒式行銷,通常試圖把集散節(jié)點當做行銷的目標
      ,以加快產品為用戶所接受的速度
      。顯然,這種策略已不是什么新鮮事了
      。早在1950年代
      ,一項由制藥業(yè)巨頭輝瑞公司出資進行的研究發(fā)現(xiàn),醫(yī)生圈子中開始采用新藥的速度
      ,與集散節(jié)點有很大的關系
      。實際上,市場推廣人員早就憑直覺知道
      ,某些特定的消費者在促進新產品或新時尚方面
      ,就是比其他的消費者管用得多。新近的無尺度網(wǎng)絡研究
      ,只是為更嚴謹?shù)靥接戇@些現(xiàn)象
      ,提供了一個科學的框架和數(shù)學工具。

      從理論到應用之路

      雖然無尺度網(wǎng)絡很普遍
      ,但仍有許多明顯的例外
      。例如,美國的高速公路系統(tǒng)和電力網(wǎng)絡就不是無尺度網(wǎng)絡
      。材料科學中的大部分網(wǎng)絡也不是
      。以晶格為例,各原子部和同樣數(shù)目的鄰近原子相連結
      。對于其他的一些網(wǎng)絡
      ,我們還難以得出定論。如反映捕食者與獵物關系的食物鏈網(wǎng)絡
      ,由于網(wǎng)絡規(guī)模太小
      ,科學家還難以斷定它的型態(tài)。此外
      ,由于缺乏大規(guī)模的人腦內部連結圖
      ,科學家也無法得知這一重要網(wǎng)絡的本質。
      確定某一網(wǎng)絡是否無尺度
      ,對了解該網(wǎng)絡的行為特性是相當重要的
      ,但是其他的重要指標也值得注意。其中參數(shù)之一就是網(wǎng)絡的直徑
      ,或稱為 "路徑長度"
      。它指的是從一節(jié)點到另外的任意節(jié)點所需經過的最大的中間段數(shù) [見下框文]。

      這畢竟是一個小世界
      1967年
      ,美國哈佛大學的社會心理學家Milgram寄出了數(shù)百封信給內布拉斯加州的公眾
      ,并請求他們把信轉交給某位相識的人,條件是對方必須是最有可能把信再轉給波士頓一位股票經紀人手里的人
      。為了跟蹤每一條不同的傳送路徑
      ,Milgram請求參與者在轉寄信件的同時,也給他寄一張明信片
      。結果
      ,Milgram發(fā)現(xiàn),信件到達最終收信人之前平均要經過6個人之手
      。人與人之間存在所謂 "六度分離"的說法就來源于這個實驗

      雖然Milgram的結果很難說是定論,因為絕大部分的信件并未到達最終收信人手里·不過科學家最近發(fā)現(xiàn)
      ,其他網(wǎng)絡也具有這種 "小世界"的特性
      。例如,我們發(fā)現(xiàn)
      ,細胞內的任意兩種化學物質
      ,幾乎都能通過三個化學反應組成的路徑連結起來。在萬維網(wǎng)上
      ,雖然頁面數(shù)高達30億
      ,但一般只要經過19個連結,就可以從一個網(wǎng)頁到達另一個

      這種 "小世界"特性
      ,并不意味著網(wǎng)絡中存在神奇的組織原則。即使是一個完全隨機連結的大型網(wǎng)絡
      ,也是一個小世界
      。想想看,假設你認識1000個人
      ,他們中的每一個人又認識1000個人
      ,那么你只要通過一層中間人,就可以認識100萬人
      。通過兩層中間人
      ,你就可以認識10億人。要認識地球上所有的人
      。三層中間人已經綽綽有余了
      。這樣看來,世界上任意兩個陌生人之間存在"六度分離"的說法
      ,簡直就是廢話了
      。然而,進一步的研究讓我們對這一說法有了更深刻的認識。

      上圖示出了不同層次的集群
      。在層次式集群中
      ,黃色表示美國著名建筑師Wright的住宅“落水山莊”的網(wǎng)頁集群,綠色表示與此相連的其他有關Wright
      、著名宅第和美國賓州景點的網(wǎng)頁集群
      。紅色表示它們進一步與其它著名建筑師或建筑相連接的網(wǎng)頁集群。 上面我們的簡單計算有個前提
      ,那就是你的熟人都是彼此不相識的
      。但是在實際生活中,他們中有許多人是互相認識的
      。事實上
      ,人類社會可以區(qū)分為一個個具有相似特質(例如收入或者興趣)的小集群。自從1970年代Granovetter在哈佛大學讀研究生時首開對此問題的研究之后
      ,已有大量的社會心理學文獻對這種社會特質進行了探討
      。集群現(xiàn)象在其他多種網(wǎng)絡中也曾遍存在。1998年
      。美國康奈爾大學的Watts和Strogatz發(fā)現(xiàn)
      ,在多種不同類型的系統(tǒng)中,都存在相當明顯的集群現(xiàn)象
      ,其中包括美國電力網(wǎng)和線蟲的神經網(wǎng)絡等

      從表面上看,由高度相互連結的節(jié)點組成的孤立集群
      ,似乎與無尺度網(wǎng)絡的拓撲結構不相容·因為在無尺度網(wǎng)絡中
      ,有一些集散節(jié)點會與所有的節(jié)點相連結,它們的影晌是遍及整個系統(tǒng)的
      。但是·最近我們發(fā)現(xiàn)
      ,這兩者其實是相容的:如果緊密連結的小型節(jié)點集群彼此相連,形成較大且較不緊密的大集團
      ,那這樣的網(wǎng)絡就能既是高度集群的又是無尺度的 [見左圖]
      。這類結構在很多系統(tǒng)中都有出現(xiàn)·比如萬維網(wǎng),它的集群就是具有相同主題的網(wǎng)頁群
      。細胞也是如此
      ,它的集群就是負責特定功能的分子群。

      最后
      ,具備網(wǎng)絡一般拓撲結構的知識
      ,只能了解系統(tǒng)行為與全面特性的一部分。例如
      ,在美國高速公路網(wǎng)這樣的系統(tǒng)中
      ,為其一指定節(jié)點添加一條連結的成本是極其昂貴的
      ,這就阻止了它向無尺度方向發(fā)展。在食物鏈中
      ,某些獵物比其他獵物更容易被獵取
      ,這對整個生態(tài)系統(tǒng)具有深刻的影響。在社會網(wǎng)絡中
      ,家庭成員之間的關系比點頭之交者要密切得多
      ,因而疾病 (和信息)就更容易在這種連結中散播。對于運輸
      、傳送和通信系統(tǒng) (如因恃網(wǎng))而言,主要的問題是某些特定連結的擁堵:其一特定連結的流量過大
      ,將導致該連結中斷
      ,而其他連結接手處理過剩流量,也可能會跟著失效
      。而且節(jié)點本身可能不具有同質性
      ,如某些網(wǎng)頁可能很有吸引力,那它就會嚴重影響優(yōu)先連結的機制

      由于上述的種種原因
      ,科學家可以說才剛開始了解無尺度網(wǎng)絡的行為。例如
      ,僅僅對集散節(jié)點免疫
      ,也許并不足以阻止疾病的蔓延;更好的辦法是,不僅僅考慮某人的連結數(shù)目
      ,還要考慮這些連結的頻度和接觸時間

      基本上,我們在開始研究復雜網(wǎng)絡時
      ,會先忽略個別連結和節(jié)點的細節(jié)
      。通過遠離這些細節(jié),我們才能找出這些看似無法理解的系統(tǒng)背后的組織原則
      。我們的一些研究成果
      ,至少已讓研究者重新審視許多基本的假設。例如
      ,研究者過去都把因特網(wǎng)視作隨機網(wǎng)絡
      ,用來測試新的路由協(xié)議對系統(tǒng)塞車現(xiàn)象的影響。現(xiàn)在我們知道
      ,因特網(wǎng)其實是一個無尺度網(wǎng)絡
      ,它的行為特性與隨機網(wǎng)絡有天壤之別。因此
      ,像W·Byers和他在波士頓大學的同事們這樣的研究者
      ,正在修改因特網(wǎng)的電腦模擬模型
      。了解無尺度網(wǎng)絡的特性,對其他許多領域都是有價值的
      ,特別是當我們超越網(wǎng)絡拓撲結構
      ,進一步探討復雜系統(tǒng)內部深奧得難以理解的動力學的時候。

      無尺度網(wǎng)絡的潛在意義
      呵呵^_^

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