Biologická síť - Biological network

Síťová věda
Internet_map_1024.jpg
Typy sítí
Grafy
Funkce
Typy
Modely
Topologie
Dynamika
  • Seznamy
  • Kategorie
  • Kategorie: Teorie sítí
  • Kategorie: Teorie grafů

A biologická síť je jakýkoli síť to platí pro biologické systémy. Síť je jakýkoli systém s dílčími jednotkami, které jsou spojeny do celku, například jednotky druhů spojené do celku web s potravinami. Biologické sítě poskytují a matematické vyjádření spojení nalezených v ekologický, evoluční, a fyziologický studie, jako např neuronové sítě.[1] Analýza biologických sítí s ohledem na lidské nemoci vedla k oblasti síťová medicína.[2][3]

Síťová biologie a bioinformatika

Složité biologické systémy mohou být reprezentovány a analyzovány jako vypočítatelné sítě. Například ekosystémy lze modelovat jako sítě interagujících druhů nebo protein lze modelovat jako síť aminokyselin. Štěpení proteinu dále, aminokyseliny lze reprezentovat jako síť připojených atomy, jako uhlík, dusík, a kyslík. Uzly a hrany jsou základní součásti sítě. Uzly představují jednotky v síti, zatímco hrany představují interakce mezi jednotkami. Uzly mohou představovat širokou škálu biologických jednotek, od jednotlivých organismů až po jednotlivé neurony v mozku. Dvě důležité vlastnosti sítě jsou stupeň a centrality mezi. Stupeň (nebo konektivita, odlišné použití od použití v teorie grafů ) je počet hran, které spojují uzel, zatímco mezera je měřítkem toho, jak centrální je uzel v síti.[4] Uzly s vysokou mezerou v podstatě slouží jako mosty mezi různými částmi sítě (tj. Interakce musí procházet tímto uzlem, aby se dostaly k dalším částem sítě). V sociálních sítích mohou uzly s vysokou mírou nebo vysokou vzájemností hrát důležitou roli v celkovém složení sítě.

Již v 80. letech 20. století se vědci začali dívat DNA nebo genomy jako dynamické úložiště jazykového systému s přesnou vypočítatelnou konečností státy reprezentován jako konečný stavový stroj.[5] Nedávno složité systémy výzkum také navrhl nějakou dalekosáhlou shodnost v organizaci informací v problémech z biologie, počítačová věda, a fyzika, tak jako Kondenzát Bose – Einstein (zvláštní stav hmoty).[6]

Bioinformatika se stále více zaměřuje na jednotlivce geny, bílkoviny a vyhledávací algoritmy do velkých sítí často označovaných jako - ano jako biome, interakční, genom a proteom. Takové teoretické studie odhalily, že biologické sítě sdílejí mnoho funkcí s jinými sítěmi, jako je Internet nebo sociální sítě, např. jejich topologie sítě.

Sítě v biologii

Sítě interakce proteinů a proteinů

Hlavní článek: interakční

Mnoho interakce protein-protein (PPI) v buněčné formě sítě pro interakci proteinů (PIN), kde jsou proteiny uzly a jejich interakce jsou hrany.[7] PIN jsou v biologii nejintenzivněji analyzovanými sítěmi. K identifikaci takových interakcí existují desítky metod detekce PPI. The kvasnicový dvouhybridní systém je běžně používaná experimentální technika pro studium binárních interakcí.[8]

Nedávné studie naznačily zachování molekulárních sítí v hlubokém evolučním čase.[9] Navíc bylo objeveno, že proteiny s vysokým stupněm propojenosti jsou pro přežití pravděpodobnější než proteiny s nižšími stupni.[10] To naznačuje, že celkové složení sítě (nejen interakce mezi proteinovými páry) je důležité pro celkové fungování organismu.

Génové regulační sítě (sítě interakce DNA-protein)

Hlavní článek: Genová regulační síť

Aktivita genů je regulována pomocí transkripční faktory proteiny, na které se obvykle váží DNA. Většina transkripčních faktorů se váže na více vazebných míst v a genom. Ve výsledku mají všechny buňky komplex genové regulační sítě. Například lidský genom kóduje řádově 1400 transkripčních faktorů vázajících DNA, které regulují expresi více než 20 000 lidských genů.[11] Mezi technologie ke studiu genových regulačních sítí patří Čip ChIP, ChIP-sekv, CliP-seq, a další.

Sítě pro genovou koexpresi (asociace transkript – transkript)

Hlavní článek: Sítě genové koexprese

Sítě pro expresi genů lze interpretovat jako asociační sítě mezi proměnnými, které měří hojnost transkriptů. Tyto sítě byly použity k zajištění systémové biologické analýzy dat DNA microarray, dat RNA-seq, dat miRNA atd.vážená genová koexpresní síťová analýza je široce používán k identifikaci modulů společné exprese a genů intramodulárního náboje. Moduly společné exprese mohou odpovídat buněčným typům nebo drahám. Vysoce propojené intramodulární rozbočovače lze interpretovat jako zástupce příslušného modulu.

Metabolické sítě

Hlavní článek: metabolická síť

Chemické sloučeniny živé buňky jsou spojeny biochemickými reakcemi, které převádějí jednu sloučeninu na druhou. Reakce jsou katalyzovány enzymy. Všechny sloučeniny v buňce jsou tedy součástí složité biochemické sítě reakcí, které se říká metabolická síť. Je možné pomocí síťových analýz odvodit, jak výběr působí na metabolické cesty.[4]

Signalizační sítě

Hlavní článek: Buněčná signalizace

Signály jsou přenášeny v buňkách nebo mezi buňkami a vytvářejí tak komplexní signalizační sítě. Například v Cesta MAPK / ERK je přenášen z buněčného povrchu do buněčného jádra řadou interakcí protein-protein, fosforylačními reakcemi a dalšími událostmi. Signalizační sítě se obvykle integrují interakční sítě protein – protein, genové regulační sítě, a metabolické sítě.

Neuronální sítě

Hlavní článek: Biologická neurální síť

Složité interakce v mozek je dokonalým kandidátem na uplatnění teorie sítí. Neurony v mozku jsou navzájem hluboce propojeny, což má za následek přítomnost komplexních sítí ve strukturálních a funkčních aspektech mozku.[12] Například, síť malého světa vlastnosti byly prokázány ve spojeních mezi kortikálními oblastmi mozku primátů[13] nebo během polykání u lidí.[14] To naznačuje, že kortikální oblasti mozku spolu přímo neinteragují, ale většiny oblastí lze dosáhnout ze všech ostatních jen několika interakcemi.

Potravinové weby

Hlavní článek: Potravinový web

Všechny organismy jsou navzájem propojeny prostřednictvím interakcí s krmením. To znamená, že pokud druh žere nebo je sežrán jiným druhem, jsou propojeny složitě web s potravinami interakcí predátora a kořisti. Stabilita těchto interakcí byla v ekologii dlouhodobou otázkou.[15] To znamená, že pokud jsou určité osoby odstraněny, co se stane se sítí (tj. Zhroutí se nebo se přizpůsobí)? Síťovou analýzu lze použít ke zkoumání stability potravinářského webu a určení, zda určité vlastnosti sítě vedou ke stabilnějším sítím. Kromě toho lze síťovou analýzu použít k určení, jak bude selektivní odstranění druhů ovlivňovat potravinový web jako celek.[16] To je zvláště důležité vzhledem k možné ztrátě druhů v důsledku globálních klimatických změn.

Mezidruhové interakční sítě

Hlavní článek: sociální vztah

V biologii se historicky středem intenzivního studia staly párové interakce. S nedávným pokrokem v síťová věda, je možné rozšířit párové interakce tak, aby zahrnovaly jedince mnoha druhů zapojených do mnoha sad interakcí, aby pochopili strukturu a funkci větších ekologické sítě.[17] Použití síťová analýza může umožnit objevení i pochopení toho, jak se tyto složité interakce spojují v síti systému, což je vlastnost, která byla dříve přehlížena. Tento výkonný nástroj umožňuje studium různých typů interakcí (od konkurenční na družstevní ) používající stejný obecný rámec.[18] Například rostlinaopylovač interakce jsou vzájemně prospěšné a často zahrnují mnoho různých druhů opylovačů i mnoho různých druhů rostlin. Tyto interakce jsou zásadní pro reprodukci rostlin, a tedy akumulaci zdrojů na základně potravní řetězec pro primární spotřebitele, přesto jsou tyto interakční sítě ohroženy antropogenní změna. Použití síťové analýzy může osvětlit, jak opylovací sítě práce a může zase informovat úsilí o zachování.[19] V sítích opylování, nestedness (tj. Specialisté interagují s podmnožinou druhů, s nimiž interagují Generalists), redundance (tj. Většina rostlin je opylována mnoha opylovači) a modularita hrají velkou roli ve stabilitě sítě.[19][20] Tyto vlastnosti sítě mohou ve skutečnosti fungovat tak, že zpomalí šíření rušivých účinků v systému a potenciálně poněkud vyrovnávají opylovací síť před antropogenními změnami.[20] Obecněji řečeno, struktura interakcí druhů v rámci ekologické sítě nám může říci něco o rozmanitosti, bohatosti a robustnosti sítě.[21] Vědci mohou dokonce porovnat současné konstrukce sítí interakcí druhů s historickými rekonstrukcemi starověkých sítí a určit, jak se sítě v průběhu času měnily.[22] Nedávný výzkum těchto komplexních interakčních sítí druhů se velmi zajímá o pochopení toho, jaké faktory (např. Rozmanitost) vedou ke stabilitě sítě.[23]

Interdruhové interakční sítě

Hlavní článek: sociální vztah

Síťová analýza poskytuje schopnost kvantifikovat asociace mezi jednotlivci, což umožňuje odvodit podrobnosti o síti jako celku na úrovni druhů nebo populací.[24] Jedním z nejatraktivnějších rysů síťového paradigmatu by bylo, že poskytuje jednotný koncepční rámec, v němž sociální organizace zvířat na všech úrovních (jednotlivec, dyad, skupina, populace) a pro všechny typy interakce (agresivní, kooperativní, sexuální lze studovat.[25]

Výzkumní pracovníci se zájmem o etologie napříč mnoha taxony, od hmyzu po primáty, začínají do svého výzkumu začleňovat síťovou analýzu. Vědci, kteří se zajímají o sociální hmyz (např. Mravenci a včely), využili síťové analýzy k lepšímu pochopení dělby práce, rozdělení úkolů a optimalizace shánění potravy v koloniích;[26][27][28] Další vědci se zajímají o to, jak určité vlastnosti sítě na úrovni skupiny nebo populace mohou vysvětlit chování na jednotlivé úrovni. Studie prokázaly, jak může být struktura zvířecích sociálních sítí ovlivněna faktory od charakteristik prostředí až po charakteristiky jednotlivce, jako jsou vývojové zkušenosti a osobnost. Na úrovni jednotlivce může být důležitým určujícím faktorem vzorování sociálních vazeb zdatnost, předpovídající přežití i reprodukční úspěch. Na úrovni populace může síťová struktura ovlivňovat vytváření vzorů ekologických a evolučních procesů, jako je např výběr závislý na frekvenci a nemoci a přenos informací.[29] Například studie o drátěné ocasní figuríny (malý pěvčí pták) zjistil, že mužský stupeň v síti do značné míry předpovídal schopnost muže růst v sociální hierarchii (tj. nakonec získat území a páření).[30] v delfín skákavý skupiny, stupeň jednotlivce a centrality mezi hodnoty mohou předpovídat, zda daný jedinec bude nebo nebude vykazovat určité chování, jako je použití bočního flopování a lobtingu vzhůru nohama k vedení skupinového cestování; jednotlivci s vysokými hodnotami mezi jsou více propojeni a mohou získat více informací, a proto se lépe hodí pro vedení skupinového cestování, a proto mají tendenci vykazovat tato signalizační chování více než ostatní členové skupiny.[31]

Analýza sociálních sítí lze také použít k obecnějšímu popisu sociální organizace v rámci druhu, což často odhaluje důležité blízké mechanismy podporující použití určitých strategií chování. Tyto popisy jsou často spojeny s ekologickými vlastnostmi (např. Distribuce zdrojů). Například síťové analýzy odhalily jemné rozdíly ve skupinové dynamice dvou souvisejících koňovitých štěpení-fúze druh, Grevyho zebra a onagers, žijící v proměnlivých prostředích; Grevyho zebry vykazují výrazné preference ve svých asociačních volbách, když se štěpí do menších skupin, zatímco onagers ne.[32] Podobně vědci se zájmem o primáty také využili síťové analýzy k porovnání sociálních organizací napříč různými primát pořadí, což naznačuje, že používání síťových opatření (např ústřednost, sortiment, modularita a mezi) mohou být užitečné, pokud jde o vysvětlení typů sociálního chování, které vidíme v určitých skupinách, nikoli v jiných.[33]

A konečně, analýza sociálních sítí může také odhalit důležité výkyvy v chování zvířat v měnícím se prostředí. Například síťové analýzy u žen chacma paviáni (Papio hamadryas ursinus) odhalil důležité dynamické změny napříč ročními obdobími, které byly dříve neznámé; namísto vytváření stabilních a dlouhodobých sociálních vazeb s přáteli bylo zjištěno, že paviáni vykazují variabilnější vztahy, které jsou závislé na krátkodobých událostech souvisejících s dynamikou na úrovni skupiny i s variabilitou prostředí.[34] Změny v prostředí sociální sítě jednotlivce mohou také ovlivnit vlastnosti, jako je „osobnost“: například sociální pavouci, kteří se choulí k odvážnějším sousedům, mají tendenci růst také směle.[35] Toto je velmi malá sada širokých příkladů toho, jak mohou vědci použít síťovou analýzu ke studiu chování zvířat. Výzkum v této oblasti se v současné době velmi rychle rozšiřuje, zejména od širšího vývoje značek přenášených zvířaty a počítačové vidění které lze použít k automatizaci shromažďování sociálních sdružení.[36] Analýza sociálních sítí je cenným nástrojem pro studium chování zvířat u všech druhů zvířat a má potenciál odhalit nové informace o chování zvířat a sociální ekologii, které byly dříve špatně pochopeny.

Viz také

externí odkazy

Reference

  1. ^ Proulx, S. R .; Promislow, D. E. L .; Phillips, P. C. (2005). „Síťové myšlení v ekologii a evoluci“ (PDF). Trendy v ekologii a evoluci. 20 (6): 345–353. doi:10.1016 / j.tree.2005.04.004. PMID  16701391. Archivovány od originál (PDF) dne 15. 8. 2011.
  2. ^ Barabási, A. L .; Gulbahce, N .; Loscalzo, J. (2011). „Síťová medicína: síťový přístup k lidským chorobám“. Genetika hodnocení přírody. 12 (1): 56–68. doi:10.1038 / nrg2918. PMC  3140052. PMID  21164525.
  3. ^ Habibi, Iman; Emamian, Effat S .; Abdi, Ali (07.10.2014). „Pokročilé metody diagnostiky poruch v molekulárních sítích“. PLOS ONE. 9 (10): e108830. Bibcode:2014PLoSO ... 9j8830H. doi:10.1371 / journal.pone.0108830. ISSN  1932-6203. PMC  4188586. PMID  25290670.
  4. ^ A b Proulx, S.R .; et al. (2005). "Síťové myšlení v ekologii a evoluci". Trendy v ekologii a evoluci. 20 (6): 345–353. doi:10.1016 / j.tree.2005.04.004. PMID  16701391.
  5. ^ Searls, D. (1993). Umělá inteligence a molekulární biologie. Cambridge, MA: MIT Press.
  6. ^ Bianconi, G. & Barabasi A. (2001). „Bose-Einsteinova kondenzace ve složitých sítích“. Phys. Rev. Lett. 86 (24): 5632–5635. arXiv:cond-mat / 0011224. Bibcode:2001PhRvL..86,5632B. doi:10.1103 / physrevlett.86.5632. hdl:2047 / d20000696. PMID  11415319. S2CID  18375451.
  7. ^ Habibi, Iman; Emamian, Effat S .; Abdi, Ali (01.01.2014). „Kvantitativní analýza intracelulární komunikace a chyby signalizace v signálních sítích“. Biologie systémů BMC. 8: 89. doi:10.1186 / s12918-014-0089-z. ISSN  1752-0509. PMC  4255782. PMID  25115405.
  8. ^ Mashaghi, A .; et al. (2004). "Vyšetřování sítě proteinových komplexů". European Physical Journal. 41 (1): 113–121. arXiv:cond-mat / 0304207. Bibcode:2004EPJB ... 41..113M. doi:10.1140 / epjb / e2004-00301-0. S2CID  9233932.
  9. ^ Sharan, R .; et al. (2005). "Zachované vzorce interakce bílkovin u více druhů". Sborník Národní akademie věd Spojených států amerických. 102 (6): 1974–1979. Bibcode:2005PNAS..102.1974S. doi:10.1073 / pnas.0409522102. PMC  548573. PMID  15687504.
  10. ^ Jeong, H .; et al. (2001). "Letalita a centralita v proteinových sítích". Příroda. 411 (6833): 41–42. arXiv:cond-mat / 0105306. Bibcode:2001 Natur.411 ... 41J. doi:10.1038/35075138. PMID  11333967. S2CID  258942.
  11. ^ Vaquerizas, J.-M .; et al. (2009). "Sčítání lidských transkripčních faktorů: funkce, exprese a evoluce". Genetika hodnocení přírody. 10 (4): 252–263. doi:10.1038 / nrg2538. PMID  19274049. S2CID  3207586.
  12. ^ Bullmore, E. & O. Sporns (2009). "Komplexní mozkové sítě: grafická teoretická analýza strukturních a funkčních systémů". Recenze přírody Neurovědy. 10 (3): 186–198. doi:10.1038 / nrn2575. PMID  19190637. S2CID  205504722.
  13. ^ Stephan, K.E .; et al. (2000). „Výpočetní analýza funkční konektivity mezi oblastmi mozkové kůry primátů“. Filozofické transakce královské společnosti B. 355 (1393): 111–126. doi:10.1098 / rstb.2000.0552. PMC  1692715. PMID  10703047.
  14. ^ Jestrović, Iva; Coyle, James L; Perera, Subashan; Sejdić, Ervin (01.12.2016). „Funkční vzorce konektivity při normálním polykání člověka: rozdíl mezi různými vlaštovkami s viskozitou v normální poloze hlavy a podbřišku“. Výzkum mozku. 1652: 158–169. doi:10.1016 / j.brainres.2016.09.041. ISSN  0006-8993. PMC  5102805. PMID  27693396.
  15. ^ MacArthur, R.H. (1955). "Kolísání populací zvířat a míra stability komunity". Ekologie. 36 (3): 533–536. doi:10.2307/1929601. JSTOR  1929601.
  16. ^ Dunne, J. A.; et al. (2002). "Struktura sítě a ztráta biologické rozmanitosti v potravinářských sítích: robustnost se zvyšuje s propojením". Ekologie Dopisy. 5 (4): 558–567. doi:10.1046 / j.1461-0248.2002.00354.x.
  17. ^ Bascompte, J. (2009). "Rozmotání sítě života". Věda. 325 (5939): 416–419. Bibcode:2009Sci ... 325..416B. doi:10.1126 / science.1170749. PMID  19628856. S2CID  2249052.
  18. ^ Krause, J .; et al. (2009). "Zvířecí sociální sítě: úvod". Chovat se. Ecol. Sociobiol. 63 (7): 967–973. doi:10.1007 / s00265-009-0747-0. S2CID  24523607.
  19. ^ A b Memmott, J .; et al. (2004). „Tolerance opylovacích sítí k vyhynutí druhů“. Filozofické transakce královské společnosti B. 271 (1557): 2605–261. doi:10.1098 / rspb.2004.2909. PMC  1691904. PMID  15615687.
  20. ^ A b Olesen, J .; et al. (2007). „Modularita opylovacích sítí“. PNAS. 104 (50): 19891–19896. Bibcode:2007PNAS..10419891O. doi:10.1073 / pnas.0706375104. PMC  2148393. PMID  18056808.
  21. ^ Campbell, V .; et al. (2011). „Experimentální návrh a výsledek a interpretace vztahů rozmanitosti a stability“. Oikosi. 120 (3): 399–408. doi:10.1111 / j.1600-0706.2010.18768.x.
  22. ^ Lotze, H .; et al. (2011). „Historické změny mořských zdrojů, struktury potravinové sítě a fungování ekosystému v Jaderském moři ve Středomoří“. Ekosystémy. 14 (2): 198–222. doi:10,1007 / s10021-010-9404-8. S2CID  45894582.
  23. ^ Romanuk, T .; et al. (2010). „Udržování pozitivních vztahů rozmanitosti a stability podél gradientu environmentálního stresu“. PLOS ONE. 5 (4): e10378. Bibcode:2010PLoSO ... 510378R. doi:10.1371 / journal.pone.0010378. PMC  2860506. PMID  20436913.
  24. ^ Croft, D.P .; et al. (2004). „Sociální sítě v guppy (síť Poecilia)“. Filozofické transakce královské společnosti B. 271 (Suppl): S516 – S519. doi:10.1098 / rsbl.2004.0206. PMC  1810091. PMID  15801620.
  25. ^ Krause, Lusseau, James, Jens, David, Richard (1. května 2009). „Zvířecí sociální sítě: úvod“. Ekologie chování a sociobiologie. 63 (7): 967–973. doi:10.1007 / s00265-009-0747-0. S2CID  24523607.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  26. ^ Dornhaus, A .; et al. (2006). „Výhody náboru u včel: Účinky ekologie a velikosti kolonií v modelu založeném na jednotlivcích“. Ekologie chování. 17 (3): 336–344. doi:10.1093 / beheco / arj036.
  27. ^ Linksvayer, T .; et al. (2012). „Vývojový vývoj sociálního hmyzu: regulační sítě od genů po společnosti“. Journal of Experimental Zoology Part B: Molecular and Developmental Evolution. 318 (3): 159–169. doi:10.1002 / jez.b.22001. PMID  22544713.
  28. ^ Mullen, R .; et al. (2009). "Přehled mravenčích algoritmů". Expertní systémy s aplikacemi. 36 (6): 9608–9617. doi:10.1016 / j.eswa.2009.01.020.
  29. ^ Croft, Darden, Wey, Darren P., Safi K., Tina W. (2016). „Aktuální směry v sociálních sítích zvířat“. Současný názor na behaviorální vědy. 12: 52–58. doi:10.1016 / j.cobeha.2016.09.001. hdl:10871/23348. S2CID  53195734.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  30. ^ Ryder, T.B .; et al. (2008). „Sociální sítě v figuríně s dráty sledujícími lek (Pipra filicauda)". Filozofické transakce královské společnosti B. 275 (1641): 1367–1374. doi:10.1098 / rspb.2008.0205. PMC  2602714. PMID  18381257.
  31. ^ Lusseau, D. (2007). "Důkazy o sociální roli v sociální síti delfínů". Evoluční ekologie. 21 (3): 357–366. arXiv:q-bio / 0607048. doi:10.1007 / s10682-006-9105-0. S2CID  9748737.
  32. ^ Sundaresan, S .; et al. (2007). „Síťové metriky odhalují rozdíly v sociální organizaci mezi dvěma druhy štěpení a fúze, zebra Grevyho a onager“. Ekologie. 151 (1): 140–149. Bibcode:2007Oecol.151..140S. doi:10.1007 / s00442-006-0553-6. PMID  16964497. S2CID  8104281.
  33. ^ Kasper, C .; Voelkl, B. (2009). "Analýza sociálních sítí skupin primátů". Primáti. 50 (4): 343–356. doi:10.1007 / s10329-009-0153-2. PMID  19533270. S2CID  9852394.
  34. ^ Henzi, S .; et al. (2009). „Cyklickost ve struktuře sociálních sítí ženských paviánů“. Ekologie chování a sociobiologie. 63 (7): 1015–1021. doi:10.1007 / s00265-009-0720-r. S2CID  6021233.
  35. ^ Lovec.; et al. (2018). „Sociální interakce formují individuální a kolektivní osobnost v sociálních pavoucích“. Sborník královské společnosti B. 285 (1886): 20181366. doi:10.1098 / rspb.2018.1366. PMC  6158534. PMID  30185649.
  36. ^ Krause J, Krause S, Arlinghaus R, Psorakis I, Roberts S, Rutz C (2013). „Realitní těžba zvířecích sociálních systémů“. Trendy v ekologii a evoluci. 28 (9): 541–551. doi:10.1016 / j.tree.2013.06.002. PMID  23856617.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)

Knihy

  • E. Estrada, „Struktura komplexních sítí: teorie a aplikace“, Oxford University Press, 2011, ISBN  978-0-199-59175-6
  • J. Krause, R. James, D. Franks, D. Croft, "Animal Social Networks", Oxford University Press, 2015, ISBN  978-0199679041

externí odkazy