复杂系统与网络的数学表示15 / 17
研究前沿与开放问题
- 相互作用组的不完整性与研究偏倚。当前的人类相互作用组只覆盖了真实相互作用的一部分，且被研究得多的基因测到的相互作用也多。网络分析的结论在多大程度上反映生物学本身、多大程度上反映数据采集过程，是网络生物学和网络医学中持续存在的问题（Vidal、Cusick 与 Barabási 2011 的综述对此有系统讨论）。系统性二元筛选得到的 HuRI 图谱（Luck 等，2020）提供了研究偏倚较小的参照。
- 网络构建选择的影响。节点粒度、边的证据类型、阈值与权重的处理都会改变所有下游指标。如何系统地报告这些选择、评估结论对它们的敏感性，见网络构建与统计验证和研究问题、可复现分析与敏感性分析。
- 统计关联与因果。功能连接网络和症状网络中的边多为统计关联。怎样从观测数据中区分直接作用、间接作用与共同驱动，仍是网络推断的核心难题（参见基因调控网络推断与共表达分析）。
- 高阶与多层表示。蛋白复合物、多药联用、多脑区共同激活天然是多体相互作用。什么时候超图或多层表示带来的信息足以抵消其额外的参数与估计不确定性，如何从成对测量的数据中可靠地识别高阶相互作用，都还没有统一答案（Battiston 等，2020；Kivelä 等，2014）。
- 空间与物理网络。连接组中的神经元不是没有体积的点，突触落在树突上的位置也携带信息。把节点的空间形态纳入网络表示，是连接组学中正在发展的方向（见论文精读 Zhang 2026）。