本文讨论了生物系统的模块化和等级结构，重点从蛋白质结构、基因、生物网络模块化分区的例子，并着重解释了生物学如何从化学多种可能性中自发地组织成结构化形式的理论。更重要的是，本文将模块化出现的过程描述为一种破缺对称的相变，以模块作为有序参数，并回顾了实验证据。讨论了病原体结构、代谢网络、基因网络和蛋白质 - 蛋白质相互作用网络以及生态食物网络、发育途径、生理学和社交网络。

Apr, 2012

本研究发现 43 种不同生物的代谢网络都组成许多小而高度连通的拓扑模块，这些模块以层次方式组合成较大且不太紧密的单元，其数量和聚类度遵循幂律定律，而在大肠杆菌中，所揭示的分层模块化与已知的代谢功能密切相关，表明确定的网络架构可能是细胞组织化的通用方式。

Sep, 2002

通过自然进化形成的人脑复杂而独特的神经网络拓扑结构使其能够同时执行多个认知功能，本文通过引入模块化结构和全局互连性来进化脉冲神经网络的架构，同时提出一种高性能、高效能、低能耗的多目标进化算法，通过对静态数据集和神经形态数据集的广泛实验证明了所提出模型的能效提升和稳定优异的性能，并初步探索了人脑生物神经网络的进化机制。

Sep, 2023

通过渐进式的模块化增长，研究表明，模块化网络在记忆任务上具有更好的性能、更强的泛化能力和对某些扰动的鲁棒性，即使只有模块之间的连接被训练，结构拓扑引入的归纳偏置足够强大，使得网络在固定了模块内连接的情况下仍能表现良好，并且逐渐模块化增长的循环神经网络能够在进化时间尺度上学习越来越复杂的任务，并且有助于构建更可扩展且可压缩的人工网络。

Jun, 2024

通过改进算法的方式，基于特征矩阵的谱算法检测网络数据的社区结构，运行时间比模拟退火等竞争方法更短且获得更好质量的结果。

Feb, 2006

通过使用计算方法提出一种层次化模块分解大量高分辨率脑功能网络的方法，探讨人类大脑功能网络的层次化模块组织及模块内模块结构，揭示了模块间连接的关键作用，为研究大脑的适应性提供了基础。

Apr, 2010

对科学家的合著网络进行了研究，发现网络是规模自由的，演化受到优先连接的影响，并提出一个简单模型，用数值模拟揭示了一些数量的行为。

Apr, 2001

通过使用在系统神经科学任务上训练的循环神经网络，本研究调查了相关网络中模块化结构的特定功能角色、起源和动力学含义等重要特征。研究表明，模块是功能上连贯的单元，有助于专门的信息处理；模块是通过输入层到循环层的投射中的符号和权重的不对称性自发形成的；而且模块在控制系统行为和动力学中具有类似角色的连接。结合起来，我们的研究结果阐明了功能连接模块的功能、形成和操作意义，为进一步研究大脑功能、发展和动力学奠定了基础。

Oct, 2023

提出了一种基于张量微积分和拟达尔文机制的混合模型，用于寻找适合于策略、控制和模式识别任务的拓扑结构，并且能够在早期演化阶段提供适应的拓扑结构，从而在机器人，大数据和人工生命等领域得到应用。

May, 2022

通过进化优化，结合自定义路由和共享模块，提高了 Omniglot 的多任务、多字符识别的表现，为深度神经网络和复杂系统设计提供了重要思路。

Mar, 2018