En biologie des systèmes, les modèles basés sur la réaction sont souvent petits (comparé à la complexité du système), car ils résument drastiquement un mécanisme en conséquence d’une compréhension ou une hypothèse antérieure. Les modèles plus explicites basés sur des règles mécanistiques sont plus proches d’une représentation formelle de faits empiriques considérés comme des briques qui peuvent être assemblés pour construire des systèmes plus grands sans préjuger d’un comportement particulier (en fait sans une compréhension antérieure). Néanmoins, cela les rend aussi plus difficiles à comprendre, ce qui crée le besoin de concepts et d’outils de calcul pour mieux les analyser. Parmi les notions qui semblent particulièrement utiles pour comprendre les modèles basés sur des règles, il y a la causalité, comprise comme l’analyse rétrospective de la manière dont un événement ayant un intérêt s’est produit. L’unité 6 introduit des approches informatiques aux aspects de causalité dans le contexte fondé sur des règles :
(i) l’influence statique d’une règle sur une autre, définie en termes de chevauchements de dessins ;
(ii) l’influence dynamique entre les règles définit à quel point l’application d’une règle modifie la propension à l’application d’une autre. Une visualisation du réseau changeant d’influences dynamiques entre les règles est discutée dans le contexte d’un modèle d’horloge moléculaire (KaiABC) chez les cyanobactéries ;
(iii) une causalité de trace, définie comme une relation de précédence partiellement ordonnée représentant la mesure dans laquelle les événements, déclenchés par l’application de règles, auraient pu être permutés dans des histoires alternatives. Pour être utile, la causalité fondée sur la trace nécessite une notion de compression causale. En gros, la compression élimine les boucles causales dans lesquelles une série d’événements conduit à un état du système qui est équivalent à un état précédemment visité, en ce qui concerne la réalisation de l’événement d’intérêt ;
(iv) causalité contrefactuelle, dans laquelle l’événement X provoque l’événement Y si l’absence de X avait dû aboutir à l’absence de Y. Alors que la causalité de trace est « positive » en ce qu’elle enregistre les événements qui rapprochent un système d’un événement cible, la causalité contrefactuelle donne un aperçu des relations « négatives » ou inhibitrices entre les événements. Par exemple, dans un fait particulier, un événement X pourrait être la cause d’un événement Y, car X a empêché que l’événement Z se produise, ce qui, s’il s’était produit, aurait empêché Y.
