尽管网络在科学家理解复杂系统的动力学和特性方面发挥着重要作用，但从大规模实验数据中重建网络是一项挑战。
在系统生物学和微生物生态学中——皇冠体育研究环境中的微生物及其相互作用——重建这些网络的挑战可能会因为难以揭示直接和间接的相互作用，或者系统中一个元素影响另一个元素的能力而变得更加复杂，无论是有或没有直接的相互作用。
皇冠体育大学环境基因组学皇冠体育研究所所长周纪忠（Jizhong Zhou）领导着IEG的一个皇冠体育研究小组，与加州大学伯克利分校的玛丽·费尔斯通（Mary Firestone）合作，展示了一个新的概念框架在解开关联网络中直接和间接关系方面的有效性。周还是道奇家庭艺术与科学学院的乔治·林恩·克罗斯皇冠体育研究教授，以及公开大学加利利工程学院的兼职教授。
IEG的皇冠体育研究科学家肖乃佳是描述这项工作的论文的第一作者，该论文发表在《美国国家科学院院刊》上。
“通过解决几个数学难题，这项皇冠体育研究提供了一个概念框架来解开联想网络中的直接和间接关系，”周说。“我们的iDIRECT（基于有效copula传递性的直接和间接关系推断）框架在合成基因表达和微生物群落数据中的应用表明，该框架是一个强大、健壮和可靠的网络推断工具。它将极大地增强我们在各种复杂系统中识别网络相互作用的能力，并将使科学家能够解决以前无法解决的皇冠体育研究问题。”
PNAS 作为贡献的皇冠体育研究文章，#2021-09995R。这项皇冠体育研究得到了美国能源部的资助。