动态网络分析(DNA)
DNA序列分析和功能预测的新方法
DNA序列分析和功能预测的新方法DNA序列分析和功能预测一直是生物信息学领域中最为关键和基础的研究内容。
传统的DNA序列分析和功能预测方法多是基于一些特定的算法模型和经验知识，但随着计算机科学和生物学等领域的快速发展，越来越多的新方法被提出和应用。
下面，我将介绍一些目前比较流行的DNA序列分析和功能预测的新方法。
一、机器学习机器学习是一种运用计算机技术对数据进行分析，预测和决策的方法。
在DNA序列分析和功能预测中，许多生物信息学家将机器学习技术应用于DNA序列的分类、预测和注释。
例如，利用机器学习算法可以对肿瘤相关基因进行分类，对非编码RNA进行预测和注释，对DNA甲基化、组蛋白修饰和DNase I敏感性等表观遗传信息进行分析。
同时，机器学习在DNA序列的序列修正、剪切、异质性、表达和调控等方面也得到了广泛应用。
二、高通量数据分析高通量数据是指在某些实验条件下获得的大规模数据，如基因芯片数据，RNA 测序数据，蛋白质组数据等。
高通量数据的分析需要多种数据分析工具和算法，实现基因芯片数据的进一步分析，将RNA序列转化为数字形式，探索蛋白质的结构和功能，以及比较大样本调查等。
DNA序列分析和功能预测的高通量数据分析方法也是越来越多的信息学家研究的方向，致力于从高通量DNA数据中挖掘出生物体中表达物和其功能的信息。
三、基于网络的方法基于网络的方法是一种运用图论的技术进行DNA序列分析和功能预测的方法。
通过将DNA序列抽象成网络结构，利用图论的知识，人们可以从网络中发现和预测DNA序列的结构和功能。
例如，利用网络分析，可以对蛋白质互作网络和代谢网络进行分析，揭示蛋白质交互、代谢物途径、调节机制等方面的信息。
同时，网络分析还可以用于鉴定DNA序列中的功能性区域，从而帮助预测新的miRNA、组蛋白修饰和RNA剪切等功能因子。
四、基于深度学习的方法深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构，能够从大规模数据中提取特征，自动调整模型的参数，实现复杂问题的预测和分类。
生物信息-名词解释
逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）。
全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装。
单核苷酸多态性(SNP),主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。
遗传图谱又称连锁图谱，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。
遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。
物理图谱是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。
绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。
转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。
比较基因组学：全基因组核苷酸序列的整体比较的研究。
特点是在整个基因组的层次上比较基因组的大小及基因数目、位置、顺序、特定基因的缺失等。
环境基因组学：研究基因多态性与环境之间的关系，建立环境反应基因多态性的目录，确定引起人类疾病的环境因素的科学。
宏基因组是特定环境全部生物遗传物质总和，决定生物群体生命现象。
转录组即一个活细胞所能转录出来的所有mRNA。
研究转录组的一个重要方法就是利用DNA芯片技术检测有机体基因组中基因的表达。
而研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学。
蛋白质组学：研究不同时相细胞内蛋白质的变化，揭示正常和疾病状态下，蛋白质表达的规律，从而研究疾病发生机理并发现新药。
蛋白组：基因组表达的全部蛋白质，是一个动态的概念，指的是某种细胞或组织中，基因组表达的所有蛋白质。
代谢组是指是指某个时间点上一个细胞所有代谢物的集合，尤其指在不同代谢过程中充当底物和产物的小分子物质，如脂质，糖，氨基酸等，可以揭示取样时该细胞的生理状态。
基因调控网络分析及应用
基因调控网络分析及应用近年来，随着基因组学和计算生物学的发展，基因调控网络分析成为了越来越重要的研究领域。
基因调控网络是指在细胞内，基因之间通过复杂的关系网络相互调控的一种生物学机制。
通过研究基因调控网络，可以更好地理解基因的功能和相互作用，进而更好地理解生物的生命活动。
一、基因调控网络分析的基本流程基因调控网络分析的基本流程包括以下几个步骤：1. 数据的预处理基因调控网络分析的基础是大量的数据，包括基因表达数据、蛋白质互作数据、TF-DNA结合数据等。
这些数据需要通过预处理，如归一化、滤波、去除异常值等，进一步提取出有用的信息。
2. 基因调控网络的构建基因调控网络可以通过多种方法构建，如基于共表达分析、基于蛋白质互作分析、基于TF-DNA结合分析等。
构建出的基因调控网络可以用图论的方法表示出来。
3. 网络拓扑学分析网络拓扑学是指研究网络结构的方法。
基于网络拓扑学的分析可以揭示网络的全貌，包括节点的度分布、聚类系数、直径、中心性等指标。
4. 生物学意义的分析通过生物学意义的分析，可以对网络做更深入的理解。
生物学意义的分析包括富集分析、网络模块化分析、关键基因分析等。
5. 验证和应用最后，需要对分析的结果进行验证和应用。
验证可以通过基因表达实验、蛋白质互作实验等。
应用则涉及到许多领域，如药物开发、肿瘤学等。
二、基因调控网络分析的应用基因调控网络分析已经得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1. 药物靶点筛选药物靶点是指药物与细胞中某种蛋白质结合所产生的影响。
通过基因调控网络分析，可以筛选出一些潜在的药物靶点，从而更好地进行药物开发。
2. 肿瘤诊断和治疗肿瘤是由基因的突变和异常表达引起的一种疾病。
通过基因调控网络分析，可以揭示肿瘤的发病机制，从而更好地进行肿瘤诊断和治疗。
3. 基因功能预测基因是生命活动的关键分子。
通过基因调控网络分析，可以预测基因的功能，更好地理解基因参与的生物学过程，进而更好地指导基因工程和基因治疗等应用。
生物信息学中的基因调控网络分析与预测
生物信息学中的基因调控网络分析与预测第一章引言生物信息学是通过运用计算科学的方法研究生物学问题的一门学科。
在这个快速发展的领域中，基因调控网络分析与预测是一项重要且具有挑战性的任务。
基因调控网络代表了基因之间的相互作用和调控关系，它们对于理解生物体内基因调控的机制具有重要意义。
本文将介绍基因调控网络分析的相关概念和方法，并探讨如何通过这些方法预测基因调控网络。
第二章基因调控网络的构建2.1 基因-转录因子关系的识别在构建基因调控网络之前，首先需要识别基因与转录因子之间的相互作用关系。
这可以通过实验方法或计算方法来实现。
常见的实验方法包括染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）和染色质构象法（3C）。
计算方法主要基于基因和转录因子的表达谱数据，通过寻找相关性来建立关联模型。
2.2 基因调控元件的预测基因调控元件是指参与基因调控的DNA序列区域，包括启动子、增强子等。
通过预测基因调控元件的位置和功能，可以帮助我们理解基因调控的机制。
常用的方法包括转录因子结合位点的预测和甲基化位点的预测。
第三章基因调控网络的分析3.1 网络拓扑结构的分析基因调控网络可以看作是一个复杂系统，在分析时可以运用网络科学的方法。
通过研究网络的拓扑结构（如节点度、介数中心性等），我们可以揭示网络的基本特性，如小世界性、无标度性等。
3.2 基因调控网络的模块化基因调控网络通常是由多个互联的模块组成的。
模块是一组相互作用紧密的基因或转录因子，它们在功能上具有一定的相似性。
通过识别和分析模块，我们可以更好地理解基因调控的功能和机制。
第四章基因调控网络的预测4.1 基因调控网络重建基因调控网络的重建是利用已有的实验数据和计算方法，通过建立数学模型来模拟和预测基因之间的调控关系。
常用的方法包括基于表达谱数据的拓扑重建和基因调控元件的预测。
4.2 基因调控网络模型的优化构建基因调控网络模型需要经过多次迭代和优化，以提高模型的准确性和预测性能。
dna的互联
DNA的互联1. 简介DNA（脱氧核糖核酸）是生物体内存储遗传信息的分子，它是由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和鸟嘌呤）组成的双螺旋结构。
DNA的互联是指DNA分子之间的相互作用和连接，通过互联，DNA分子可以形成更复杂的结构，实现遗传信息的传递和表达。
2. DNA的互联方式DNA的互联方式有多种，包括以下几种常见的形式：2.1 氢键连接DNA的双螺旋结构是由两条互补的DNA链通过氢键连接而成的。
氢键是一种非共价键，它由氢原子与氮、氧或氟原子之间的相互作用形成。
在DNA中，腺嘌呤和胸腺嘧啶之间形成两个氢键，而鸟嘌呤和胸腺嘧啶之间形成三个氢键。
氢键连接使得DNA的双链结构稳定且具有一定的可变性。
2.2 缠绕连接DNA分子可以通过缠绕连接形成更大的结构，如染色体和染色质。
在细胞核中，DNA会与蛋白质相互作用，形成核小体和染色质纤维。
这种缠绕连接不仅可以紧密地组织DNA分子，还可以调节DNA的结构和功能。
2.3 互补配对DNA的互联还可以通过互补配对来实现。
DNA的碱基之间存在互补关系，即腺嘌呤与胸腺嘧啶互补，鸟嘌呤与胸腺嘧啶互补。
互补配对使得DNA的两条链可以相互拆开和复制，实现遗传信息的传递和复制。
2.4 转录和翻译DNA的互联还涉及到转录和翻译过程。
在转录过程中，DNA的一条链被复制成为RNA，形成mRNA（信使RNA）。
mRNA可以与其他RNA分子相互作用，形成RNA-RNA互联。
在翻译过程中，mRNA被翻译成蛋白质，这涉及到mRNA与tRNA（转运RNA）的互联。
3. DNA互联的功能DNA的互联不仅仅是一种结构形式，它还具有重要的功能，包括以下几个方面：3.1 遗传信息的传递和复制DNA的互联使得DNA分子可以相互连接，形成更复杂的结构。
这种互联使得DNA的遗传信息可以传递给后代，并且可以通过复制过程进行遗传信息的复制。
DNA的互联方式和互补配对机制保证了DNA复制的准确性和稳定性。
3.2 基因表达和调控DNA的互联方式和结构决定了基因的表达和调控。
生命科学中的网络分析技术及其应用
生命科学中的网络分析技术及其应用概述生命科学是一个极其庞大的学科领域，包括了许多不同的分支领域，如生物学、医学、生态学等等。
网络分析技术在这些领域中的应用已经引起了越来越多的关注。
网络分析技术可以帮助我们提取出复杂生物系统中的关键信息，并进一步对这些信息进行分析和解释。
本文将介绍一些生命科学中的网络分析技术及其应用。
基因网络分析基因网络分析是生命科学中应用最广泛的一种网络分析技术。
基因网络分析的主要目的是揭示基因之间的相互作用关系。
通常，基因网络可以被描述为一个图，其中每个节点代表一个基因，每个边代表两个基因之间的相互作用关系。
基因网络分析可以帮助我们理解基因表达调控的复杂性质，并帮助我们识别关键的调控因子。
在基因网络分析中，最常用的算法之一是"Guilty by Association" (GBA) 算法。
该算法基于假设：如果两个基因在同一个生物过程中频繁地出现，则它们之间可能存在功能关联。
基于这个假设，GBA 算法将一个基因和它的邻居节点聚合成一个节点，并计算这些节点与其他节点之间的相互作用关系。
这个聚合过程被称为"guilt by association"，意味着如果一个基因与这个聚类中的其他基因有相似的表达模式，则这个基因可能与这个生物过程相关联。
基因网络分析的另一个应用是研究基因突变的影响。
基因突变是导致许多人类疾病的根本原因。
研究基因突变的影响可以帮助我们识别可能会引起某种疾病的基因或信号通路。
例如，最近进行的一个研究使用基因网络分析来揭示人类遗传病的潜在致病基因，这为研究人类遗传病的治疗提供了新的方向。
蛋白质互作网络分析蛋白质互作网络分析是另一个重要的生命科学网络分析领域。
它的主要目标是揭示蛋白质之间的相互作用，这些相互作用对于细胞内的许多生物过程都是至关重要的。
蛋白质互作网络可以被描述为一个图，其中每个节点代表一个蛋白质，每个边代表两个蛋白质之间的相互作用。
生命科学中常用的软件及其应用
生命科学中常用的软件及其应用生命科学是一个涉及多个学科交叉的领域，其中运用到的软件非常丰富。
这些软件可以帮助生命科学研究人员完成从基因组测序到蛋白质结构分析的各种复杂任务。
在这篇文章中，我们将介绍一些生命科学中常用的软件及其应用，帮助读者更好地了解这个领域。
1. BLASTBLAST（基本局部序列比对工具）是基因组测序领域中最常用的软件之一。
它可以在数据库中进行序列比对，并根据相似性评分进行排序和过滤。
BLAST的应用非常广泛，包括在基因组测序和蛋白质结构分析中用于序列比对，DNA和蛋白质序列注释，以及进化分析等。
2. CLC Genomics WorkbenchCLC Genomics Workbench是一个功能强大的基因组分析软件，可以用于基因组测序和生物信息学分析。
它可以处理各种不同类型的数据，包括RNA测序数据、DNA测序数据和蛋白质序列数据。
使用该软件，科学家可以进行基因组组装、基因表达分析、SNP检测、CNV分析等多种复杂的分析任务。
3. PyMOLPyMOL是一个用于分子可视化和分析的软件。
它可以用于可视化蛋白质、DNA和RNA结构，以及与其他分子的相互作用。
在生物学研究中，PyMOL被广泛用于研究蛋白质结构和功能。
化学公式、分子等多种形式，都能够被轻松制作出来。
4. RR是一个免费的数据分析软件，主要用于统计分析、数据可视化和预测模型的建立。
在生命科学中，R被广泛用于基因表达分析、蛋白质结构预测、生存分析等多个领域。
它是生命科学研究者进行大规模数据分析的首选工具之一。
5. CytoscapeCytoscape是一款网络分析软件，用于研究生物分子间的相互作用，例如蛋白质-蛋白质相互作用，基因调控网络等。
Cytoscape具有丰富的图形界面，可以使用各种插件来进行网络建模、可视化和分析。
6. HMMERHMMER是用于进行隐马尔可夫模型（HMM）建模和分析的工具软件。
在生命科学领域，HMMER被用于进行蛋白质序列比对和蛋白质家族分类。
动态网络分析(DNA)
动态网络分析（DNA）介绍介绍动态网络分析是一个新的科学领域，综合了基于网络科学和网络理论的社会网络分析（SNA），链接分析（LA）和多Agent系统（MAS）研究。
主要有两个方面的研究：1.动态网络（DNA）数据的统计分析；2.网络动态性的仿真。
在网络中，当你孤立了网络中的主角（关键节点）并不意味着整个网络就不稳定和不能做出反应了，这恰好是忽略了网络的动态性。
比如“孤立”一个“主角”，而又有新的“主角”产生。
我们需要理解动态网络的演化过程，并且我们在面对一个演化网络或信息的丢失必须对“孤立策略”进行评估，（重点是网络的动态性和信息的丢失）。
DNA中Agent角色是通过其过程来考虑的而不是其位置，这就意味着Agent能通信，储存信息，学习。
而且网络随Agents的改变而动态的改变。
连接是个概率，网络的多颜色，多元始由一系列网络组合而成一个复杂网络，其中一个网络的改变都促进或限制其他网络的变化，经常导致错误的级联产生[1]。
我们无法预测变化，但能快速探测变化的发生和对实时的变化做出一些推理；当研究无法预测网络行为，但能提供一种更精确探测到变化的发生和在什么时间将发生的方法，这也是很重要的[2]。
DNA的产生[1]传统SNA关注小的、有边界的网络，在一种类型的节点（人）之间建立两三种链接，在一个时间点我们可能得到完整的信息。
之后一些研究进行了扩展，研究大的网络，或两种类型的节点（人和事件），或者是无边界网络。
动态网络分析中的网络在网络的复杂性，动态性，多状态性，多元性和多个层次上的不确定性不同于传统的社会网络。
在SNA中节点是静态的，而在DNA模型中节点有学习的能力，属性随着时间而改变，节点不断适应；DNA考虑了网络演化的要素研究和在某种环境中可能发生哪些变化。
在一定程度上DNA有点像定量分析，它同概率论相关，但是又不像定量分析，因为DNA中的节点具有主动学习的能力。
目前有一些关于SNA的前沿的研究都扩展动态分析和多颜色（multi-color）网络的领域，主要有三个方面：元矩阵；把关系作为一种概率；社会网络同认知科学和M-Agent系统的结合。
网络意见领袖识别模型构建与实证分析
网络意见领袖识别模型构建与实证分析作者：应雨辰纪浩梦非来源：《软件导刊》2017年第11期摘要：意见领袖在社交网络中的作用越来越大，准确识别和有效利用潜在的意见领袖对于传播信息、引导舆论、辅助政府决策等具有重要意义。
从中心性、影响力、活跃度出发，构建了网络意见领袖识别模型，提出了采用社会网络分析、灰色关联分析对网络意见领袖进行测算的理论框架，并通过“章莹颖事件”进行实证分析。
实验结果表明，该模型能较为准确地识别出网络意见领袖。
通过观察法发现，粉丝数量是形成意见领袖的基础，原创帖和回复帖数量是巩固意见领袖地位的重要因素。
关键词关键词：网络意见领袖；社会网络；灰色关联；实证DOIDOI：10.11907/rjdk.172410中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）0110163050引言社交网络指由社会成员之间的相互作用形成的相对稳定的社会结构，具有复杂的网络形态和信息动态传播机制[1]。
在社交网络中，各节点间的地位并非对等，部分节点会对其它节点产生较大影响，能干预社交网络的议程设置，对整个舆论发展起到关键导向作用，这类节点被定义为“意见领袖”（Opinion Leader）[2]。
随着互联网的发展，在线社交成为人们日常生活的必要元素，近年来兴起的自媒体更是人们结交好友、共享信息、表达观点的重要渠道，并演变为社会舆论的放大器和热点事件发布的主要平台。
通过网络媒介，热点新闻事件会迅速吸引网民关注，产生大量的交互式评论，在意见领袖的影响下，各类观点会被逐渐引导、聚合，进而形成具有倾向性的舆论。
在此背景下，对网络意见领袖进行识别是政府部门监控舆情、引导言论、制定决策的基础和前提。
1相关研究综述20世纪40年代，美国传播学先驱拉扎斯菲尔德（Lazarsfield）在《人民的选择》中提出“两级传播理论”，并在该理论中定义“意见领袖”概念，认为意见领袖是在信息传播和人际交往中少数具有影响力的活跃分子。
(教学设计)第21课DNA分子的结构、复制及基因的本质2025年新高考生物一轮全考点普查教学教学设计
针对学生在随堂练习中出现的错误，进行及时订正和讲解。
引导学生分析错误原因，避免类似错误再次发生。
（五）拓展延伸（预计用时：3分钟）
知识拓展：
介绍与DNA分子的结构、复制过程及基因的本质内容相关的拓展知识，拓宽学生的知识视野。
引导学生关注学科前沿动态，培养学生的创新意识和探索精神。
情感升华：
- 基因突变有哪些类型？
- 基因表达过程中，mRNA和tRNA分别扮演什么角色？
2. 填空题：
- DNA分子的双螺旋结构是由____、____和____组成的。
- DNA复制过程中，酶的作用是____。
- 基因的本质是____，它位于____上。
- 基因突变是指基因的____发生变化。
- 基因表达过程中，mRNA是____的蓝图，tRNA负责____。
板书设计
1. 重点知识点：
①DNA分子的双螺旋结构：由磷酸骨架、碱基对组成。
②DNA复制过程：条件、过程及特点，如半保留复制、酶的作用等。
③基因的本质：基因是DNA上有遗传效应的片段，基因与DNA、基因与性状之间的关系。
④基因突变：概念、类型及特点，对生物性状的影响。
⑤基因表达：转录和翻译过程，mRNA、tRNA等角色。
- 在线课程：Coursera上的“Molecular Biology and Genetics”课程
2. 拓展建议：
- 学生可以阅读相关科研论文，了解DNA复制和基因表达的分子机制。
- 引导学生利用基因数据库查询特定基因的信息，加深对基因概念的理解。
- 鼓励学生参加在线课程，系统学习分子生物学和遗传学的基础知识。
4. 基因突变：学生需要了解基因突变的概念、类型及特点，并能分析基因突变对生物性状的影响。
网络药理学评价方法指南
世界中医药 ２０２１年 ２月第 １６卷第 ４期·５２７·规范与标准网络药理学评价方法指南世界中医药学会联合会中图分类号：Ｒ２８５ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－７２０２．２０２１．０４．００１ 本指南遵守了世界中医药学会联合会发布的 《世界中联国际组织标准管理办法》和《标准制定和 发布工作规范》（ＳＣＭ ０００１２００９），版权归世界中医 药学会联合会所有。
网络药理学是人工智能和大数据时代药物系统 性研究的新兴、交 叉、前 沿 学 科，强 调 从 系 统 层 次 和 生物网络的整体角度出发，解析药物及治疗对象之间 的分子关联规律，被广泛应用于药物和中药活性化合 物发现、整体作用机制阐释、药物组合和方剂配伍规 律解析等方面，为中药复杂体系研究提供了新思路， 为临床合理用药、新药研发等提供了新的科技支撑。
在大数据背景下，随着网络药理学的影响力和 应用日益广泛，网络药理学在理论分析、算法发展和 实际应用等方面面临着重要的发展机遇和挑战。
整 合临床、实验的海量数据，结合科学验证，揭示药物 对疾病的调控机制，是网络药理学研究的主要任务。
然而，目前网络药理学研究存在质量良莠不齐、数据 缺乏规范、科 学 检 验 不 足 等 问 题，亟 须 建 立 严 谨 规 范、科学统一的网络药理学研究评价标准，以保障该 新兴学科的健康发展。
本文件以网络药理学的核心理论 “网络靶标” 为基础，建立网络药理学评价的规范性标准，推动基 于“网络靶标系统调节”的研发模式成为更严谨、更 科学、更普适的新一代药物研究范式，推动网络药理 学更规范地开展计算、实验、临床应用，促进该学科 快速、健康与有序发展。
由于网络药理学研究的多样性、复杂性，以及目 前研究水平与条件的局限性，其评价方法尚有诸多 问题亟待进一步解决。
本文件将结合网络药理学研 究以及学科发展，不断修订和完善。
１ 范围本文件规 定 了 网 络 药 理 学 研 究 过 程 中 数 据 收集、网络分析，以及实验验证的原则、流程和评价指 标等内容。
SpCas9结构域相互作用关键氨基酸的动态网络分析
Hans Journal of Computational Biology 计算生物学, 2016, 6(3), 50-61 Published Online September 2016 in Hans. /journal/hjcb /10.12677/hjcb.2016.63007文章引用: 李干, 王国栋, 怀聪, 黄强. Sp Cas9结构域相互作用关键氨基酸的动态网络分析[J]. 计算生物学, 2016, 6(3):Dynamical Network Analysis of Key Amino Acids for Domain Interactions of Sp Cas9Gan Li, Guodong Wang, Cong Huai, Qiang Huang *School of Life Sciences, Fudan University, ShanghaiReceived: Sep. 8th , 2016; accepted: Sep. 26th , 2016; published: Sep. 29th , 2016Copyright © 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractCRISPR-Cas9 system is widely used in gene editing because of its simple operation, flexibility, and high recognition and cleavage efficiency, and it also has the potential for usage in gene therapy. However, Streptococcus pyogenes Cas9 (Sp Cas9), the main component in the powerful system is too large to be transferred to target cells, which limits its application. So it is necessary to shorten the length of Sp Cas9. Previous studies revealed that Sp Cas9 executed its functions by several coo-perate but relatively independent domains, so it is possible to optimize this protein section by section. Nevertheless, the integrated structure of Sp Cas9 and the information on domain interact-ing is still lacking in reported crystal structures. To solve this problem, this study analyzed the structure of Sp Cas9-sgRNA-DNA complex using molecular dynamics (MD) simulation and dynamical network analysis. Firstly, the missing fragment of the existing crystal structure was completed to construct a ternary complex atomic structure containing full-length Sp Cas9 and non-complemen- tary DNA strand. And then, after a long time MD simulation of this new structure, the interactions between domains of Sp Cas9 were analyzed by dynamical network analysis. Finally, we determined the key residues for Sp Cas9 domains to interact with each other. Compared with previous experi-mental results, the identified sites are critical amino acids for proper Sp Cas9 function. Thus, this study not only deepens the understanding of the working mechanisms of the CRIPSR-Cas9 system, but also offers important guidelines for the optimization and improvement of the system. KeywordsGene Editing, CRISPR-Cas9, Domain Interaction, Molecular Dynamics Simulation, Dynamical Network Analysis*通讯作者。
生物系统中基因调控网络的分析与构建
生物系统中基因调控网络的分析与构建随着生物学研究领域的不断深入，人们对于基因调控网络的研究越来越感兴趣，并开始积极探寻在生物系统中，基因调控网络的构建及其调控机制。
在基因调控网络中对基因表达的调控是复杂的，涉及到生物学的多个层面和组成部分，包括DNA，RNA和蛋白质等。
而基因调控网络的分析和构建，则是对该复杂体系的关键研究之一。
下面将阐述基因调控网络分析与构建的一些基本知识及应用，让我们一起来探究吧。
一、基因调控网络的定义基因调控网络是一个复杂的网络系统，它由多个基因及其调控因子通过一定的基因调控机制进行相互连接和调控，整个系统具有一定的稳定性和动态性。
其功能主要是实现生物体内基因表达的调控，从而保证生物体内各种生理过程的正常运转。
二、基因调控网络的分类根据是否包括转录因子和miRNA两类基因调控因子的关系，在基因调控网络中可以分为两大类，即转录因子调控网络和miRNA调控网络。
其中，转录因子调控网络是指通过转录因子进行基因表达调控的网络系统；而miRNA调控网络是指通过miRNA进行的基因表达调控的网络系统。
三、基因调控网络的构建基因调控网络的构建主要是通过测定基因表达数据进行，根据基因表达数据的统计分析和算法求解，建立基因间的联系网络并确定调控因子及其效应。
在构建基因调控网络时需要注意的是，其正确性和可行性是关键，需要考虑到生物系统内多种反应过程对基因调控产生的影响。
四、基因调控网络的分析方法基因调控网络的分析方法一般可以分为实验性分析和计算模拟两类。
其中，实验性分析通过不同的实验手段，如蛋白质-核苷酸交联(ChIP)测序、RNA互补表达分析(CEMA)等方法，获得实验数据并定量分析。
而计算模拟分析则是利用数学模型和计算机仿真技术，对基因调控网络进行定量和动态分析。
对于生物学问题而言，两个方法通常相辅相成，各具优缺。
五、基因调控网络的应用领域基因调控网络的研究及应用涉及到众多的生物领域，包括生物工程、生物医学、生态学、生物信息学等。
DNA 序列分析的新方法
DNA 序列分析的新方法DNA 序列分析是了解生命现象和生物学本质的一个重要手段。
DNA 序列分析可以帮助我们了解物种间的遗传变异、基因功能及其调节，遗传疾病的表观遗传机制，甚至是研究人类和其他物种的进化历程等方面。
因此，开发基于DNA序列的新的分析方法具有重大意义，并能够为相关领域的研究提供新的思路和方法。
现如今，随着计算机技术的迅速发展，DNA 序列分析方法也越来越多元化和复杂化。
这些新的方法可以在不同层次上分析DNA序列，包括基因组水平、基因水平、转录本水平和蛋白质水平等，从而更深入地了解其结构和功能。
下面我们将讨论一些已经开发出来或正在研究的新的DNA序列分析方法，这些方法的开发将有助于未来生物信息学领域的发展。
1. 基于学习的新算法传统的DNA序列分析方法大多是静态的，基于手动构建的先验模型或规则。
这种方法的局限性在于，它不够精确，可以遗漏一些仅存在于特定样本中的DNA序列特征。
为了解决这个问题，科学家们研究出了一种基于学习的新算法，它可以在训练阶段自动学习样本的特征并构建一个更精确的模型。
这种算法的应用将有助于更好地区分存在于不同物种和个体中的DNA 序列特征，从而更好地解释其生物学功能。
2. 基于网络的新算法随着时代的进步，更加复杂的计算机算法被应用于DNA 序列分析中。
其中，基于网络的新算法通过构造一个神经网络模型来识别DNA序列中的表征性特征。
神经网络是一种基于人类大脑神经元网络的模型，可以学习和自适应，适用于复杂的高维数据分析。
这种方法的推广应用将有助于更好地解释DNA 序列中更加复杂的关系和模式，有助于发现新的生物标志物和生物途径。
3. 基于云计算的新算法DNA 序列分析需要处理大量的数据，因此需要强大的计算资源和存储能力。
为了解决这个问题，科学家们研究出了一种基于云计算的新算法，它可以利用云端的资源共享和弹性计算能力，使得DNA 序列分析变得更加高效和精确。
云计算计算可以集中化处理数据，减少数据交换和内存管理开销，增加算法开发的灵活性和可行性。
分子生物网络分析 第3章 生物网络特征及分类
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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1.基因网络的研究进展
“在系统生物中即便是发生十分微小的变 化，基因网络都会对其做出反应，且做出 反应的基因数量远远超过科学家原本的预 想，其效果也并非简单的线性叠加，有时 甚至难以预测。”
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
Crick描述细胞遗传信息流的网络图
1953年，Francis Crick 与Watson和 Wilkins发现了DNA的 双螺旋结构，共同获得 了1962年诺贝尔生理学 和医学奖。1958年 Crick提出“中心法则” 描述细胞遗传信息流的 网络图。
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传学及表观遗传组学已成为当前各 务生物学研究的热点之一，它属于中国国 家自然科学基金“十一五”学科发展战略 和优先资助领域的项目。
表观遗传网络在高等生物的正常生长发育 过程中起着与遗传学机制同等重要的作用。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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生物学面临的新挑战
人类基因组计划的结果使生物科学面临新 挑战。
第三章 生物网络特征及分类
教 师：崔 颖 办公室：外语学馆412室
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基于深度学习的DNA序列分析技术研究
基于深度学习的DNA序列分析技术研究一、引言随着基因测序技术的不断发展和普及，大量的DNA序列数据得以产生并储存，如何高效地进行数据分析和生物信息学研究成为了当前的热点问题。
传统的生物信息学方法往往依赖于手动设计特征和建模，需要人工参与且效率低下，也难以应对大规模的序列数据处理。
而深度学习作为一种自动化的机器学习方法，提供了新的解决方案和技术支持。
本文将详细介绍基于深度学习的DNA序列分析技术研究进展和应用前景。
二、基础知识2.1 DNA 序列DNA（脱氧核糖核酸）是生物体遗传物质的基础，是由四种不同的碱基（腺嘌呤 A，胸腺嘧啶 T，鸟嘌呤 G 和胞嘧啶 C）按照一定的顺序组成的长链分子。
每三个连续的碱基构成一个密码子，指定一个氨基酸或起始、终止的信号。
整个 DNA 序列决定了生物个体的自然特征和生理、病理过程。
2.2 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，其核心是构建和训练多个层次的神经网络模型，实现从数据中学习表征和特征，然后再利用这些表征和特征进行分类、预测或者生成等运算。
三、基于深度学习的 DNA 序列分析技术3.1 基因识别基因识别是生物信息学的一个关键任务，其目的在于识别出DNA 中的基因编码区域。
传统的基因识别方法往往依赖于人工定义的规则和特征，如开放阅读框架（ORF）长度、启动子、终止子等，这些方法存在着灵敏度低、精度不高和易受到干扰等问题。
基于深度学习的基因识别方法可以将 DNA 序列直接输入模型，自动学习重要的特征和规则，大大提高了识别效率和准确性。
3.2 基因功能预测基因的生物学功能包括编码蛋白质和非编码 RNA，参与细胞代谢和信号传导等生命过程。
基于深度学习的基因功能预测可以进一步挖掘 DNA 序列中的信息，如序列保守性、启动子、结构域等，以预测基因的生物学功能。
这些预测结果对于基因工程、生物医学研究和新药开发等领域具有重要的指导意义。
3.3 基因分类与聚类基因分类和聚类是生物信息学研究中的常见任务。
(完整版)思科创新园区网架构DNA2.0交流
Fabric Enabled WirelessEmbedded WLCDistributed Wireless ScaleUnified Control & PolicyWired & Wireless Guest
Catalyst 9300替代3850
Catalyst 9400替代4500
Catalyst 9500替代4500X/3850 10G
5
当今的企业网络
未来的园区网络架构：Software Defined Access
- 逻辑虚拟网络
功能虽多 …
但 太过复杂 …
运营成本投入巨大
Cisco Software Defined Access
更加稳定，更加敏捷的园区网接入解决方案
Underlay Network
Overlay Network
无法与业务保持同步
复杂性互联设备威胁面
资源
Why Cisco DNA? Why Now?
提升业务部署速递
85%
更快的威胁防护从平均100+ 天到平均17.5小时
100X
降低网络安装、运维的成本
79%
业务敏捷
更低的成本
降低风险
让网络为业务带来更多的帮助
开始数字化之旅
面向数字化的基础架构IT自动化安全的企业网
了解现在, 预测将来
2017年11月
2017年6月内部发布
DNA创新产品推出时间
Cat 9300 & 9500
大规模生产FCS保障网络数据平台更大的规模
2017年9月中国FCS
对外发布网络品牌宣传活动最终客户需求生成
JUN 2017
有限部署FCS自动化软件定义访问EFT保障不超过500台设备
网络分析方法学说明
网络分析方法学说明生物网络体现了基因之间或者基因与其他功能或通路之间的相互联系，通过网络分析可以发现基因影响生物体的协助脉络，并能在复杂的作用链条中，系统地挖掘基因发挥作用的真实线索。
此方法学说明文档包含了6类网络分析方法的详细描述，可参考各标题内容。
一、GeneCoexpressionNetwork分析方法学说明GCBI实验室通过差异基因组成的表达谱数据来构建基因共表达网络。
共表达网络能够层次清晰地展现基因间的相互关系，更深入的发现关键调控基因以及相互作用脉络。
共表达（权值)网络借鉴了海量数据所具有的无标度（scale-free)性质，通过基因间的相互作用（相关系数)来拟合基因的无标度网络关系。
所以，为了得到比较可靠与准确的基因作用关系与功能，共表达网络分析推荐单次分析总样本数不少于30（GCBI实验室可以实现至少6个样本的分析）以及基因总量不少于200（GCBI实验室原则上无基因数量限制，但是不宜过多）。
基于附录一（权值网络分析简介）的讨论，基因共表达网络采用如下的分析方法：对输入的差异表达谱数据，计算出各基因间的相关系数矩阵（ ），依次取β为1到时30间的正整数，分别计算出各个版本（即β的不同取值）的邻接矩阵（ ）与各节点的连接度。
对于计算出的各个版本，对log (p(k))与log (k)作回归分析，找出此两者最接近线性关系，斜率在-1左右，并且保证整体的平均连接度不会太低。
然后可计算出各节点间的不相似度，以不相似度作为距离，使用杂交层次聚类算法（hybrid hierarchical clustering algorithm）做聚类分析，从而得到找出不同的模块以及模块的轴心点。
模块体现了整个网络中具有紧密作用关系的子节点团体，能够更加准确的定位个体作用关系与整体功能。
另外，如果检查各个版本的邻接矩阵后发现均不满足无标度网络的条件，那么我们采用对相关系数矩阵取硬阈值的办法得到一个无权网络的邻接矩阵，其中无权网络的构建综合考虑了基因间的相互关系以及整体连通度等因素。
数字生物知识点归纳总结
数字生物知识点归纳总结1. 数字生物学的基本概念数字生物学是生物学和计算机科学相互融合的产物，它主要包括以下几个方面的内容：（1）生物信息学：研究生物信息的存储、检索、分析和应用，包括基因组学、蛋白质组学、生物序列分析、结构生物学等领域。
（2）计算生物学：研究生物学中的计算方法和模型，包括生物信息处理、计算机模拟、分子动力学模拟等领域。
（3）生物数学：研究生物学中的数学方法和模型，包括数理统计、数值计算、微分方程模型等领域。
数字生物学通过对生物数据的分析和处理，可以揭示生物系统的结构和功能，推动生物学的发展。
2. 数字生物学的研究方法数字生物学借助计算机和数学工具，开展各种生物学研究，主要包括以下几种方法：（1）生物信息分析：通过对生物信息数据（如DNA序列、蛋白质序列、基因表达数据等）的分析，揭示生物系统的结构和功能。
（2）生物模拟计算：通过对生物系统的数学建模和计算机模拟，预测和验证生物过程的动态变化。
（3）生物数据挖掘：通过对大规模生物数据的挖掘和分析，发现生物学规律和新的生物学知识。
（4）生物网络分析：通过对生物系统中各种生物分子的相互作用网络的分析，揭示生物系统的复杂性和调控机制。
数字生物学的研究方法多样且相互关联，为生物学研究提供了强大的工具和手段。
3. 数字生物学的应用领域数字生物学在生物学研究、医学诊断和药物设计等领域都有重要的应用：（1）生物大数据分析：通过对大规模生物数据的挖掘和分析，揭示生物系统的结构和功能，推动生物学的发展。
（2）疾病诊断和预测：通过对生物标志物的分析和识别，提高疾病的诊断和预测水平，为临床医学提供重要的帮助。
（3）药物筛选和设计：通过对生物分子的相互作用网络和分子模拟的计算，加速药物的筛选和设计过程，提高药物的研发效率。
（4）个性化医学：通过对个体基因组和生物信息的分析，实现个性化医疗和健康管理，为人们提供个性化的医疗服务。
数字生物学的应用领域广泛且多样，正在深刻地改变着生物学研究和医学领域的发展。
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动态网络分析（DNA）介绍介绍动态网络分析是一个新的科学领域，综合了基于网络科学和网络理论的社会网络分析（SNA），链接分析（LA）和多Agent系统（MAS）研究。
主要有两个方面的研究：1.动态网络（DNA）数据的统计分析；2.网络动态性的仿真。
在网络中，当你孤立了网络中的主角（关键节点）并不意味着整个网络就不稳定和不能做出反应了，这恰好是忽略了网络的动态性。
比如“孤立”一个“主角”，而又有新的“主角”产生。
我们需要理解动态网络的演化过程，并且我们在面对一个演化网络或信息的丢失必须对“孤立策略”进行评估，（重点是网络的动态性和信息的丢失）。
DNA中Agent角色是通过其过程来考虑的而不是其位置，这就意味着Agent能通信，储存信息，学习。
而且网络随Agents的改变而动态的改变。
连接是个概率，网络的多颜色，多元始由一系列网络组合而成一个复杂网络，其中一个网络的改变都促进或限制其他网络的变化，经常导致错误的级联产生[1]。
我们无法预测变化，但能快速探测变化的发生和对实时的变化做出一些推理；当研究无法预测网络行为，但能提供一种更精确探测到变化的发生和在什么时间将发生的方法，这也是很重要的[2]。
DNA的产生[1]传统SNA关注小的、有边界的网络，在一种类型的节点（人）之间建立两三种链接，在一个时间点我们可能得到完整的信息。
之后一些研究进行了扩展，研究大的网络，或两种类型的节点（人和事件），或者是无边界网络。
动态网络分析中的网络在网络的复杂性，动态性，多状态性，多元性和多个层次上的不确定性不同于传统的社会网络。
在SNA中节点是静态的，而在DNA模型中节点有学习的能力，属性随着时间而改变，节点不断适应；DNA考虑了网络演化的要素研究和在某种环境中可能发生哪些变化。
在一定程度上DNA有点像定量分析，它同概率论相关，但是又不像定量分析，因为DNA中的节点具有主动学习的能力。
目前有一些关于SNA的前沿的研究都扩展动态分析和多颜色（multi-color）网络的领域，主要有三个方面：元矩阵；把关系作为一种概率；社会网络同认知科学和M-Agent系统的结合。
这三个方面的发展导致了动态网络分析的出现。
元矩阵：Carley（2002）综合了姿势管理，行为研究和社会网络技术提出了元矩阵（meta-matrix）的概念，对实体和实体之间的关系的多颜色，多元的表示，元矩阵是PCANS （关注人，资源，任务）方法的扩展和泛化。
如下图：定义了10个内部链接网络，一个网络变化可能导致其他网络的变化；一个网络中关系暗示了另一个网络中的关系。
基于元矩阵概念，提出新的指标能更好的捕捉到一个个体，任务或资源在组织中的整体重要性。
如认知负荷指标。
DNA中关键的问题是有哪些合适的指标来描述和对比动态网络。
目前为止的研究是集中关注在测量利用元矩阵中更多的胞(cell).一系列的测量主要在描述网络的大小（节点数目），稠密度，连结分布性的同质性，节点改变的比率。
概率关系：在元矩阵中的关系多是一种概率，各种因素影响着概率的变化，包括观测者对关系的确定性等，如贝叶斯方法，认知推理技术，社会和认知变化过程模型都能应用到概率的评价和它如何随时间的变化。
M-Agent网络模型：传统的SNA德主要问题是在网络中没有把人看成一个活跃适应性的能自主行动、学习和影响网络的Agent。
Carley采用的M-Agent技术主要采用下列机制：学习；参与事件、对组织和社会性的改变建模的任务的执行。
研究方法网络的研究不同于社会科学中传统研究方法的显着特征：1.网络研究的聚焦点是关系和关系模式；2.网络研究中可以进行多层次的分析，从而可以再微观、宏观之间建立连接；3.网络研究可以将定量资料、定性资料和图表数据整合起来，使分析更加透彻和深入[3]。
从网络分析的层次上看可以分为：元素层次(element-level)分析,主要考虑其集中性(centrality)；组群层(group-level)分析，主要考虑其组的稠密性(dense groups)（源自个体之间的互动），群组集中性(clustering)等；网络层次(network-level)分析，主要采用统计，模型和对比等手段，主要考虑的概念有网络密度（节点之间实际连结的数目与他们之间可能存在的最大连结数目的比值），网络集中度（衡量的是某一个网路围绕一个或少数几个节点发生连结的程度），可达性，相互性，同质性和切入点等。
另外可以引入其他学科的研究手段如可以从信息论角度出发，研究组织网络的动态性，引入了信息论中的概念来量化研究，如引入网络熵和互信息来评估组织网络的动态性[4]。
可以采用一种动态的，适应复杂系统的方法来探究边缘组织的动态特征，并且研究网络结构和自组织机制是怎样影响边缘组织的熵，确定其敏捷性和执行力[5]。
动态网络分析的工具[6]主要是整合CASOS动态网络分析工具，这些工具能便于对“主角”，隐藏团体，脆弱点和改变的动态提取、分析、可视化和推理。
多种改变导致动态性，如自然演化过程（学习，出生等）和干预过程（选择谁领导一个系统）。
在这些系统中数据一般是不完全的，充满错误的，而且很难收集，这些都使对团体的理解和评价复杂化。
所以要使用工具。
DNA工具包括对数据收集、分析、可视化和仿真的软件包。
数据分析的过程包括诸如确定个体或团体的关系，描述网络的结构，找出网络的中性或“主角”，错弱点和比较网络等任务。
在DNA中，社会系统被表现为相关数据，相关联的数据可能反应一系列节点类型如人，组织，资源和任务（多样式），任何两个节点间的各种类型的连接（多元），节点和边的属性（丰富的数据），和数据随时间的变化（动态性）。
传统工具的局限：1.当研究团队参与到大尺度和多学科工程时，必须要提出好的确定的用于数据交互的格式。
最后大的数据集经常被储存在关系数据库中，这样不同的分析可以采用多种提取方法，但是现存的工具操作并不是都采用数据库，也没有通用的共享的本体用来对数据库结构的创建。
2.当前的工具没有提供脚本特征，这抑制了数据的批处理，导致在分析时浪费了过多的时间和人力。
为加强决策过程的时间、关联数据的分析。
将来，通过标准化的数据格式和交换语言分析将采用松耦合和共同操作的工具，如前沿的数据耕耘，自动化本体创建和基于网格的计算。
那么新的工具主要要有以下特点：1.它基本的数据库，通过通用的交互语言和权限能进行提取、增加、修改和删除。
2.工具能通过脚本的交互操作，实现快速批量处理。
基于当前工具的缺陷，我们对新的DNA工具提出的要求：可扩展，互用性（一个工具嵌入另一个工具可用，一个工具的输出能做为另一个工具的输入），通用和可扩展的本体框架，通用的交互语言，数据管理，可伸缩性和健壮性。
新工具如何实现工具提出的要求：1.可扩展性，通过采用共有的，可扩展本体和XML交换语言来开发关联数据。
（UCINET,NetDraw）2.互用性，通过采用共有本体，每个工具采用通用XML语言来读写关联数据。
（UCINET，Pajek）3.本体—元矩阵，4.XML交换语言—DyNetML,一种基于数据互换的XML语言。
DyNetML能实现丰富的社会网络数据的互换，和提高SNA工具的互换性。
5.数据仓库与管理，为存储和管理关系数据，我们开发了如NetIntel数据库德数据库，设计数据库的基本的目标是提供通用的SQL数据库（处理元矩阵网络和采用DyNetML作为输入和输出格式）6.可伸缩性(Scalability)，优化算法7.健壮性，容错工具应用于隐藏网络分析数据编码，一般三个步骤：内容收集；把内容转换成自动编码工具能读的格式；启动编码工具（AutoMap）。
统计网络分析，包括确定“主角”，隐藏团体和脆弱点。
（ORA）计算仿真，Multi-agent dynamic-network computer simulation systems(MADN)网络可视化，复杂系统作为一个元网络，把C2看成复杂系统，基于复杂系统的观点，概念化个体间的角色，责任和关系。
从Morel 和Ramanujam观点看，复杂系统有两个一般的观测特点：大量的交互元素和出现的属性。
元网络（meta-network）是社会网络的一种扩展形式，包括各种类型的节点和多种多样的链接，这些都符合复杂系统的自然属性。
数据集（dataset）是一个组织的元网络，最开始，数据集来源于对开源文档的网络文本分析，然后，通过人的分析完成校对。
元网络适用于分析，有三个原因：1.推断一个指挥交互结构它有直接的人-人的网络需要；2.它有详细的任务网络；3.这些case都是通过大量的分析家研究的，它们发现了C2结构对这种事故的影响。
一般我们从敌对组织的元网络中提取出潜在的C2结构和分析提取出的C2结构和原始社会网络。
我们采用ORA（Organization Risk Analyzer）工具来提取基于任务的潜在C2结构，和它能计算各种社会网络分析指标和聚类算法来执行这两步。
虽然我们知道他们存在于社会网络中，但要确定还需要行动中的C2活动，所以C2结构提取将减少或限制（约束）社会网络中个体的关系，帮助确定研究的范围，从不同的组织结构观点中产生各种分析结果。
从元网络中提取C2结构，C2结构的范围局限在面向任务的C2结构式整个C2结构的一部分。
这样就约束一部分恐怖主义者构成C2而使其他恐怖主义者作为外部合作者（可以看作外部组织），但是外部组织成员可能拥有所需的资源或信息，这就要求被选择的决策者同外部组织进行通信。
把选择的恐怖主义者作为决策者，这就是目标C2中社会Agent同决策者的区别。
选择了决策者后，我们通过利用社会网络和任务的分配，信息和资源的分布网络可以推断出各种C2关系。
其中要考虑信息共享，结果共享和指挥解释的过程信息共享结构，在元网络中信息块被表示为知识节点。
因此，我们假设产生的信息被表示为一个从agent节点到知识节点的链接。
我们也能推断出一个决策者将通过一个信息共享路径来获取信息块，如：他需要信息来执行他的任务；他没有信息；从最近的决策者传递信息到他的信息共享路径短。
最短路径的连接将是信息共享链接。
结果共享结构，结果共享是从一个决策者完成他的任务到一个决策者要完成任务需要完成其依赖任务的通信。
指挥解释结构，指挥控制解释是一个从一个决策者要完成他的任务和发送一个序列到低层决策者的指挥控制关系。
我们一般通过在社会网络中基于agent通信链接的方向重构等级来推断这种关系。
从组织结构的观点，一个C2结构和一个社会网络都是一个组织化结构，因此，在一些情况下，分析方法可以交互使用，如我们可以吧社会网络中的指标应用到C2机构中，把一个社会网络作为C2结构的一部分等，这些互用性或可交换性使分析更加完善。