把序列的运算定义为匹配。序列的表达水平的模式相近，可以近似认为是等价关系。这篇文章就是通过各种关键基因蛋白的测量来确认ips细胞的多能性。同时由于我对经济学的博弈论一直情有独钟，我们可以把这种序列的匹配过程理想化为序列的竞争博弈。而序列之间存在的竞争和均衡达成是重要的网络路径形成的基础。这种序列的耦合可以形成的复杂关系，即我们需要一定的耦合对才能发挥特殊的效应，即其可以由于效应的竞争博弈形成一定的高维空间，其平衡是具体的马尔科夫序列的表达，决定现实的具体表达。其中一个关键的应用就是不动点的概念，序列博弈可以形成一定的均衡点，即不动点。这体现于我们常用的各种marker基因蛋白，我们能够通过对特定的不动点的测量来确定高维结构。这络学说了。网络是序列竞争博弈形成的高维结构，其选择性表达就是特定的序列形成，即可以认为是各种类型细胞的分化。而网络的思考方式不是单向的，而是多方向的综合表达。如抗心律失常药律博定taor的作用机制是抑制早搏，从而减少心脏病的发生，但这种药物最后可能致数万人死亡。网络的观点就不单单是对特定对象进行抑制或者激活，而是对序列进行有选择性地激活和抑制，即对不同的对象产生不同的影响。这篇文章就是对不同序列进行选择性地处理才能使得最终模式的涌现，即ipip1，从而抑制细胞增殖。这可以理解为级数的一阶和二阶导致的泰勒级数收敛。举个很通俗的例子，猜疑链：我知道，你知道我知道，我知道你知道我知道，你知道我知道你知道我知道……，理论上是可以无限进行的，但现实是大家进行几个循环就停止了，这就是收敛。当然我发现聪明人可以进行多几次，这是有一定的分布的。第三是基于定义的各种概念的延伸。我们根据已知的知识，知道细胞的各种基因表达水平是动态变化的，且存在特定的管家基因表达的水平是稳定的，我们就可以根据测量得出的数据构建一定的序列，通过序列的比对来发现各种模式。我们现在能够做到的是对有限基因的明显上调下调进行处理，我们将来的方向是对这些数据综合处理，从而发现各种模式，如特定组合的转录因子的转导可以使得细胞形成干细胞，还有特定的肿瘤形成等等。这篇文章所发现的模式就是oct3/4，，klf4高表达可以使得细胞的序列表达接近于胚胎干细胞的序列表达，从而可以近似认为这是等价的。