重读Science Signaling上近期发表的论文"Rewiring of Transcriptional Regulatory Networks: Hierarchy, Rather Than Connectivity, Better Reflects the Importance of Regulators"，如果将Hierarchy上的重要节点比作“行政领导”，将Connectivity上重要节点比作“明星”（有很多粉丝）的话，该文的结论是对“行政领导”的扰动所造成的后果比对“明星”的扰动大。 很有趣的结论，而全文也加入了许多与人类社会组织结构的类比。该文的特别意义在于，之前大量网络生物学、网络药理学的论文关注网络的拓扑性质，如连接度（degree）等，该文将hierarchy特性的重要作用引入了大家的关注范围。
（论文链接：https://stke.sciencemag.org/cgi/content/full/sigtrans;3/146/ra79）
无独有偶，在我们近期发表的论文中，为了在一个基因网络中观察各种药物的扰动效率（以筛选有效的抗肿瘤药物），我们定义了一个扰动系数perturbation index，其实质是对一个“行政领导”（文中gatekeeper module）及其控制的子网络的扰动情况的定量刻画。这个特点可以从下图中看出（左图是我们原文中给出的网络图，右图是将其按照层级结构重新layout后的示意图）。
（论文全文链接：https://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0013937）
Science Signaling论文基于低等生物（yeast ，E.coli）给出了一个理论性的推测，而我们前期结果似乎将其直接应用到了针对人类肿瘤的药物筛选中，并得到了具有统计显著性的较好结果。因此，挖掘基因网络的层级性（hierarchy）为利用网络生物学、网络药理学进行疾病研究提供了新的独特视角。
