系统生物学综述doc
生命科学中的系统生物学研究
生命科学中的系统生物学研究导语：生命科学中的系统生物学研究在近年来得到了广泛关注与迅速发展，其涉及的领域非常广泛，包含了从基础研究到应用研究等不同层次。
其在生物学、医学、能源、环境等领域中的应用及其前景也是十分广泛的。
一、什么是系统生物学？系统生物学（Systems Biology）是一种将生物学、数学、工程学、计算机学以及统计学的方法和知识相结合的学科，旨在整体性而不仅仅单独地理解生命系统的不同部分，也就是说，它不仅关注生物分子，还关注这些分子之间的相互作用以及组成的网络。
通过对生命的抽象与建模，利用计算机模拟、分析技术等手段，对基因组、蛋白质组及其相互作用的现象进行全面的研究，尤其是研究生命系统中的全局性与整体性的行为。
二、系统生物学的研究重点1. 基因调控网络研究生命系统中，基因与蛋白质等分子相互作用形成了一种庞大的调控网络，在研究过程中，系统生物学主要通过互作网络的拓扑特征、节点功能及信号转导动态等方式，逐步理解基因调控的复杂性与分子间相互作用的机理。
2. 蛋白质结构与作用的研究系统生物学最为重要的方向之一是深入研究蛋白质的结构和作用机理，为人类疾病的治疗和诊断提供新的思路和手段。
3. 代谢组学研究代谢组学是指对生物体中代谢产物（如小分子代谢产物、酵素和代谢途径等）的全面分析、比较、统计和模拟，以了解生物体代谢调控的复杂性。
4. 系统发育与演化研究系统发育与演化研究，是为了揭示各种生命形式的远缘联系，以及从一个生命形态到另一个生命形态的分子机制和生物演化的规律，以此为生物分类和多样性进化提供理论基础。
三、系统生物学应用的领域1. 医学领域在医学领域中，系统生物学可用于药物研发、基因测序技术的发展、癌症治疗研究、健康管理与医学诊断等方面。
通过对大规模生物学数据进行整合与分析，系统生物学可发现病因、制定针对性治疗方案并优化药物设计。
2. 环境领域在环境领域中，系统生物学可应用于环境污染的监测、污染物的生物降解、新型生态系统构建等方面。
系统生物学
系统生物学系统生物学是一种新兴的交叉学科，通过应用计算机科学、数学、物理学和工程学等方法，研究生物学系统中不同组分之间的相互关系、作用机制、动力学特征、稳态行为等，目的是构建生物系统的定量模型，揭示生物系统的本质特征和规律性行为。
系统生物学涉及的研究对象包括各种生物细胞、器官、组织、器官系统和生态系统等。
系统生物学的研究方法主要有实验方法和计算方法。
实验方法主要是传统的实验生物学方法，例如蛋白质组学、基因表达谱分析、药物筛选和功能分析等，利用高通量和高精度技术获取大量的实验数据。
计算方法主要是数学建模和仿真方法，通过构建生物系统的数学模型，模拟分子、细胞和组织内部的各种生物反应过程，分析不同分子之间的相互作用和信号传递机制，揭示生物系统稳态和失衡状态下的特征和规律性行为。
系统生物学的发展历程可以分为三个阶段。
第一个阶段是建模和仿真阶段，主要是以细胞自动机模型为代表的仿真方法，建立了生物系统的动力学模型，并对细胞自然演化、细胞生长、分化和死亡等生命过程进行了模拟。
第二个阶段是定量数据分析阶段，以基因表达谱和蛋白质组学为代表的高通量数据技术的出现，使得生物系统中的分子、基因和生物反应可以被量化，并根据数据分析技术进行筛选和分析。
第三个阶段是生物网络建模和仿真阶段，主要是基于生物网络理论，以分子生物学为基础，建立了复杂的生物系统网络模型，并开展了多层次、多尺度的生物系统仿真，揭示了生命科学的本质规律。
这个阶段的研究成果将决定系统生物学未来的发展方向，如网络分析、信号转导机制研究、药物研发等。
系统生物学已在生命科学、医学和生物工程等领域取得了许多重要研究成果。
例如，研究人员通过系统生物学方法，发现了许多基因调控网络和信号转导通路，这些成果为开发新型环境保护和食品安全药物提供了重要的理论依据和实验支持。
此外，系统生物学还广泛应用于个体健康和药物研发领域，为生物医学研究提供了新的思路和解决方案。
总之，系统生物学是一门新兴、前沿的交叉学科，有望成为生物学发展的新方向和新动能。
生物工程的系统生物学
生物工程的系统生物学生物工程的系统生物学是一个融合了生物学、数学、计算机科学和工程学等多个学科的前沿领域。
它以研究生物系统的整体特性和运作机制为基础，旨在揭示生物系统的复杂性和多样性，并利用系统思维和工程方法来解决生物领域的问题。
一、系统生物学的定义和概念系统生物学是一门跨学科的研究领域，它将生物学的传统研究方法与工程学的系统化思维结合起来，致力于理解和控制生物系统的运作。
与传统的基因层面研究不同，系统生物学强调生物系统的整体特性和相互作用，并以网络和模型为工具来描述和预测生物系统的行为。
二、系统生物学的研究内容和方法系统生物学的研究内容涵盖了生物系统的结构、功能、动力学和调控机制等方面。
研究方法主要包括实验技术、数学建模和计算模拟等多种手段。
通过对生物系统的多层次观测和建模，系统生物学可以揭示生物系统的调控网络、信号传递路径和代谢途径等关键特性，并从中提取出重要的生物信息。
三、系统生物学在生物工程中的应用系统生物学在生物工程领域发挥着重要作用。
它可以帮助研究人员更好地理解和优化生物合成途径、代谢网络和基因调控机制等生物工程过程。
通过建立生物系统的数学模型和计算模拟，研究人员可以预测和优化生物过程的产物产量、废弃物排放和能量利用效率等关键参数，从而提高生物工程的可持续性和经济效益。
四、系统生物学在药物研发中的应用系统生物学也被广泛应用于药物研发领域。
利用系统生物学的方法，研究人员可以更准确地评估潜在药物的效果和副作用，并预测药物对特定疾病的疗效。
此外，系统生物学还可以帮助解析药物对生物系统的作用机制，并为个体化药物治疗提供理论支持，从而提高药物研发的效率和成功率。
五、系统生物学的挑战与前景虽然系统生物学在生物工程和药物研发等领域已取得了一些重要的突破，但该领域仍面临一些挑战。
首先，生物系统的复杂性和多样性限制了我们对其全面理解的能力。
其次，数学模型的建立和验证需要大量的实验数据和计算资源，这对研究人员提出了高要求。
生物学中的系统生物学及其应用
生物学中的系统生物学及其应用随着科技的发展和人类知识的不断积累，人们对生物学的理解和认识也越来越深入。
在生物学研究中，系统生物学这一分支逐渐兴起，成为探索物种复杂性和实现基因组学、蛋白质组学、代谢组学等生命科学领域实现交叉融合的有力工具。
本文将从什么是系统生物学、系统生物学的基本内容、系统生物学的应用三个方面进行论述。
一、什么是系统生物学系统生物学是指将生物学研究从单个分子、细胞、组织切割点的传统模式转为全局的、综合的系统性研究模式的一门交叉学科。
它把生物体当做一个整体进行研究，并通过整合不同分子、细胞层次的信息来揭示生物体的结构、性质和功能。
在系统生物学的视角下，生物体是一个复杂的系统，它由多个相互关联的组分组成，且这些组分之间会出现动态变化。
因此，系统生物学着重研究整合各种数据，利用数学、计算机科学等多学科交叉方法，构建大规模的计算模型，预测并验证生物体在不同条件下的动态行为。
二、系统生物学的基本内容1. 数据分析系统生物学的数据来源多种多样，主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多种“组学”技术的数据，以及各种不同的细胞、生物体的行为数据。
系统生物学需要对这些数据进行初始处理、质量控制，然后进行整合和分析。
数据的整合和分析包括基因的筛选、聚类、预测分析等，以及涉及代谢路径和信号通路的特定功能分析。
2. 计算模型构建系统生物学关注于高通量、大规模的生物学数据，并将其转化为可规模化的生物系统研究模型。
该模型依赖于数学符号，可以直接进行计算机模拟，以预测生物系统的动态和行为。
3. 预测和验证系统生物学研究结果的最终目的，在于预测和验证生物体在不同环境下的动态行为。
系统生物学通过建立模型，对复杂的生物体进行可视化和模拟，以便预测生物系统的行为。
然后，将其与实际表现进行比较，以验证模型的准确性。
三、系统生物学的应用系统生物学的应用十分广泛，其中一些重要领域包括：1. 发掘生物资源系统生物学科技为人类发掘和利用植物、微生物等生物资源提供了新方法和思路，也为生物资源的合理利用和生物多样性保护提供了支撑。
生命科学的系统生物学
生命科学的系统生物学探索生命科学是近年来人们逐渐关注的热门领域，涉及范围相当广泛。
系统生物学则是不可忽视的一项研究方向，它通过系统性的、综合性的方法，揭示生物的生命现象和系统本质，从而为实现癌症、糖尿病等疾病的治疗和预防提供了基础和理论支持。
一、系统生物学的理论基础系统生物学是通过对生物系统中信号传递、遗传、代谢等方面的研究，以数据建模、计算系统的数学和计算机科学为基础，综合分析统计模型、结果验证和管理信息等方法，构建出一个高度复杂的生物学生态系统。
它运用了先进的技术，包括分子可视化、基因组学、蛋白质质谱筛选、细胞生物技术等，为生物信息学和生物医学的研究提供了重要的数据来源和实验数据。
二、系统生物学的主要研究领域1.分子系统生物学：这一领域主要是研究生物分子的基本结构和功能，通过技术手段进行分析，了解到分子与细胞之间的相互作用和自身属性。
2.遗传系统生物学：系统生物学中极为重要的一个环节是基因组学，因为它的出现确实推动了整个生物学研究的发展。
这里，研究者将遗传信息与细胞过程结合起来，得到了关于基因组结构和调控机制的更深入理解，从而能够精确的预测指定基因是否会发生突变，或产生某种疾病。
3.代谢系统生物学：细胞是人体和其他生物机制中至关重要的，因为体内所有的生物反应和过程都是以它为中心的。
代谢系统生物学是将生物研究的重点放在代谢过程上，通过代谢通路的建议及图谱分析等方式，为生物医学和生化领域的研究带来了重要的发展。
三、系统生物学在生物医学中的应用1.疾病诊断和治疗：掌握了生物信息学的技术和数据学习知识，我们可以更快、更准确的开发药物，并搜集到各种不同生物样本的数据，进而减少药物的副作用，可行性大大提高。
2.食品安全和资源环保：系统生物学体系能够全面考虑食品安全性问题和环保资源问题，如通过了解食品中的各种成分和食品的制备过程，很好的处理了各种原料和添加剂品质的变化、副作用等问题，更好的保证食品安全。
四、结语系统生物学没有单一领域的研究，每一个方面都协同作用构成完整的体系，是生命科学中对系统性研究的一个全面体现，以小至蛋白质、基因、至组织器官、生理过程和疾病，掌握系统生物学知识有助于在生命科学和健康领域提供解决方案。
系统生物学简述
各国系统生物学研究计划
• 1.美国国家能源部提出基因组到生命 （Genomes To Life）计划
• 2.日本ERATO研究组提出的系统组 （Systome）计划
• 3.德国政府启动的3MEURO计划 • 4.韩国提出了系统生物学计划
我国的系统生物学
• 1.2003年，生物物理研究所率先在国内组 建的专门研究系统生物学的机构－系统 生物学研究中心。
Protein
Transcriptions ● ● ●
Genes
Genomics
O
Proteomics
M I C
Байду номын сангаас
System
Biology
●
s Protein
●
●
系统生物学的基础——信息
• 生物学是一门信息科学： • 生物学研究的核心——基因组是数字化
的；
• 生命的数字化核心表现为两大类型的信 息，第一类信息是指编码蛋白质的基因， 第二类信息是指控制基因行为的调控网 络；
• 4.系统的设计方法
（The Design Method） 将生物系统利用仿真、模拟等方法设计， 最终达到建立数据系统模型的目的。
系统生物学的灵魂——整合
• 系统生物学与基因组学、蛋白质组学等 各种“组学”的不同之处在于：它是一种 整合型大科学。
• 需要一套原理和方法将系统内部各个组 分的行为（behaviors）与系统的特性及 功能连接起来。
系统生物学简述
中国医学科学院放射医学研究所 2005.11.23
什么是系统生物学？
• 系统生物学是研究一个生物系统中所 有组成成分（基因、mRNA、蛋白质 等）的构成以及在特定条件下这些组 分间的相互关系的学科，是以整体性 研究为特征的一种科学。
系统生物学概述
系统生物学概述北野宏明著 吕吉尔译 要在系统水平上理解生物学,就得考查细胞和有机体功能的构成及原动力,而不能只考查细胞或有机体各部分各自的特征。
因此,诸如稳健性之类的系统特性就成了中心议题,而对这些特性的理解则将对医学的未来带来冲击。
然而,系统生物学领域所取得的成就要能真正发挥其潜在的巨大作用则要求在实验装置、先进软件和分析方法等众多方面取得突破。
自诺贝尔特・维纳(N orbert Weiner)的时代起,系统水平上的理解就一直是生物科学领域里反复出现的一个主题。
人们今天重又对它产生兴趣的主要原因是,分子生物学领域的进步,尤其是在基因组排序和大批量检测方面的进步,使我们能够采集到有关系统性能的全面数据并获得基本分子的有关信息,这在维纳的时代是不可能的。
当时,分子生物学乃是一门新兴的学科。
而现在,对于在分子水平的理解基础之上建立系统分析来说是一个绝好的机会,它必将源源不断地向人们提供新的知识。
系统水平上的理解,即系统生物学所提倡的方法,要求我们转变生物学中“寻求什么”的观念。
尽管对基因和蛋白质的理解仍不失其重要性,但焦点集中在理解一个系统的构成和原动力上。
因为一个系统不只是一个由基因和蛋白质组成的集合,它的种种特性无法仅仅通过描绘它们之间互相联系的图表而得以完全理解。
虽然这样的一张图表代表着重要的第一步,但它类似于一个静态的“路标”,而我们真正想要寻求的是“交通线路图”、出现这些线路图的原因以及如何控制它们的方法。
鉴别一个有机体全部基因和蛋白质类似于列出一架飞机全部零件的清单。
尽管这样的清单提供各个组成部分的目录,但就其本身而言,要理解所涉对象包含的复杂性是不够的。
我们需要知道这些零件是如何被装配在一起从而构成一架完整的飞机。
这类似于给受基因调节的网络及其生化相互作用描绘一幅详尽的图表。
这些图表所提供的关于系统某一部分的改变如何影响其他部分的知识是有限的,但要理解一个特定系统发挥作用的方式,我们就必须首先考查各个组成部分在系统运转过程中是如何动态地相互作用的。
系统生物学
系统生物学系统生物学是一门研究生物多样性、进化和基因组结构等综合性生物学研究分支，它不仅是生物多样性研究的基础，而且也是揭示生命进化发展机制的一个重要研究动态。
系统生物学于上世纪70年代初在生物领域出现，它是一门综合多学科的学科，将传统的生物学科，包括生物进化、植物分类、生物地理、动物学、微生物学、古生物学等，综合起来，它的研究以分子生物学、统计学、计算机技术和数学模型等研究工具为支持。
系统生物学探索着生命演化过程中生物呈现的结构及功能多样性，它主要致力于揭示生物多样性的演化机制，构成和演化趋势，以及植物和动物类群和分子谱系的结构和演化。
系统生物学的研究方法有：物种分类法、分子系统学方法、生物进化学方法、数学模型方法和计算机模拟法等。
物种分类法是系统生物学的基础，是研究生物系统的基本方法，运用各种特征来确定物种的归属和进化关系，进行物种分类。
分子系统学方法是近些年来发展得非常快的一种系统生物学方法，它利用分子标志进行物种的分类，及其进化关系。
生物进化学方法是系统生物学中最重要的分支，它以进化过程为主线，通过比较和分析生物形态、生态、分子、行为和生理特性，运用统计模型和数学技术，探讨生命进化的规律。
数学模型方法是运用数学模型和计算机技术，对生物系统进行建模模拟，从而了解生物多样性的基本模式。
计算机模拟法可以快速的模拟生物系统的进化，了解生物多样性的演化机制。
系统生物学的应用领域也广泛，在基因工程、环境保护、农业、动物畜牧学、医学和兽医等领域都拥有重要的研究和应用价值。
系统生物学技术在环境保护领域可以对植物和动物的种群进行生物学调查，从而可以深入的了解环境污染的程度，从而为环境保护工作提供科学的依据。
在农业领域，系统生物学可以帮助人们找到更多的适合生长的种类和地点，并发展出更好的栽培模式和新型耐寒作物。
在医学和兽医领域，系统生物学技术可以帮助人们研究出新药物和新原料，从而更好的解决人们在诊疗和预防方面遇到的问题。
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首先，干涉应该是有系统性的。例如人为诱导基因突变，过去大多是随机的；而在进行系统生物学研究时，应该采用的是定向的突变技术。
其次，系统生物学需要高通量的干涉能力，如高通量的遗传变异。现有技术已经能做到在短时间内，把酵母的全部6000多个基因逐一进行突变。对于较为复杂的多细胞生物，可以通过RNA干涉新技术来实现大规模的基因定向突变。
系统生物学使生命科学由描述式的科学转变为定量描述和预测的科学，已在预测医学、预防医学和个性化医学中得到应用，如用代谢组学的生物指纹预测冠心病人的危险程度和肿瘤的诊断和治疗过程的监控；用基因多态性图谱预测病人对药物的应答，包括毒副作用和疗效。表型组学的细胞芯片和代谢组学的生物指纹将广泛用于新药的发现和开发，使新药的发现过程由高通量逐步发展为高内涵，以降低居高不下的新药研发投入。美国能源部2002年启动了21世纪系统生物学技术平台，以推动环境生物技术和能源生物技术产业的发展。系统生物学将不仅推动生命科学和生物技术的发展，而且对整个国民经济、社会和人类本身产生重大和深远的影响。
2. 系统生物学的基础--信息
分子生物学时代，研究者们把生命视为一架精密的机器，由基因和蛋白质根据物理、化学的规律来运转。在后基因组时代，科学家把生命视为信息的载体，一切特性都可以从信息的流动中得到实现。
首先，生物学研究的核心--基因组，是数字化的（digital）。因此生物学可以被完全破译。
借助于基因组和转录组的序列、功能基因组和蛋白质组的方法，可以绘制特定有机体的转录组图、蛋白质组图、相互作用图谱、表型组图及所有转录物和蛋白的定位图。这种整合的组学信息可以帮助我们消除单种组学研究方法中带来的假阳性和假阴性，给出基因产物及其相互作用和关系的更好的功能性注释，有利于相关的生物性假设的生成。基于这些整合数据的计算学的方法可以模拟生物过程的进程。系统生物学可以被看作是个种组学方法的整合、数据的整合、生物的系统化和模型化。
系统生物学
系统生物学系统生物学是一种涉及多领域的学科，旨在探讨生物的结构、功能和变化的规律以及它们于其他系统之间的关系。
系统生物学可以从不同的角度研究生物，这些角度包括分子水平、细胞水平、组织水平、器官水平、种类水平以及全球生物多样性水平等。
系统生物学的理论和方法可以帮助科学家研究哺乳动物的进化和现代的演化过程。
系统生物学的发展可以追溯到20世纪20年代萨奇学派的系统学，其中以萨奇为首的一批科学家学习植物和动物的多样性，以及它们的地理分布、繁殖和进化的过程。
科学家们发现，即使是形态相似的物种之间也存在着许多不同之处，这种变化可能是由遗传变化或环境因素引起的。
此外，萨奇学派还发现，大多数物种都是独立发育的，而不存在因此换取同一物种的进化过程。
由于技术的进步，特别是计算机技术的进步，系统生物学在最近几十年发展迅速。
系统生物学家们使用各种技术工具，例如数据挖掘、计算机模拟、分子进化学、分子生物学仪器等，以更全面的视角来研究生物的多样性。
除了直接比较物种的形态分布和基因组构型之外，系统生物学家还可以利用大数据技术探索物种的进化关系以及某些解剖形态的变化和功能的变化。
此外，系统生物学还被用于研究有影响力的全球生物多样性问题，因此更多的人对这个学科产生了兴趣。
系统生物学可以帮助我们了解保护物种的最佳方式，以及研究地球上最珍贵的植物和动物的变异和进化过程。
研究者们还可以使用系统生物学的原理和方法开发新的基因编辑技术，以改变物种的基因组，从而培育新的物种。
总之，系统生物学正在迅速发展，将会把科学家们带入一个新的时代。
系统生物学是一门跨越了生物、物理、化学、数学等多个学科范畴的学科，它能帮助科学家们系统性地解析和研究生物的多样性，从而更好地保护和利用这些资源。
系统生物学
系统生物学(systems biology)是研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生，以系统论和实验、计算方法整合研究为特征的生物学。
20世纪中页贝塔朗菲定义“机体生物学”的“机体”为“整体”或“系统”概念，并阐述以开放系统论研究生物学的理论、数学模型与应用计算机方法等。
系统生物学不同于以往仅仅关心个别的基因和蛋白质的分子生物学，在于研究细胞信号传导和基因调控网路、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。
系统生物学是一种整合型大科学。
首先，它要把系统内不同性质的构成要素 (基因、mRNA、蛋白质、生物小分子等) 整合在一起进行研究。
其次，对于多细胞生物而言，系统生物学要实现从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次的整合。
第三是指研究思路和方法的整合。
它把水平型研究和垂直型研究整合起来，成为一种“三维”的研究。
此外，系统生物学还是典型的多学科交叉研究，它需要生命科学、信息科学、数学、计算机科学等各种学科的共同参与。
生物信息以这样的方向进行流动：DNA→mRNA→蛋白质→蛋白质相互作用网络→细胞→器官→个体→群体，每个层次信息都对理解生命系统的运行提供有用的视角。
系统生物学的重要任务就是要尽可能地获得每个层次的信息并将它们进行整合。
系统生物学一方面要了解生物系统的结构组成，另一方面是要揭示系统的行为方式。
系统生物学研究的并非一种静态的结构，而是要在人为控制的状态下，揭示出特定的生命系统在不同的条件下和不同的时间里具有什么样的动力学特征。
这种人为影响就是干涉 (perturbation)。
系统生物学中的干涉是有系统性的。
例如人为诱导基因突变，过去大多是随机的；而在进行系统生物学研究时，应该采用的是定向的突变技术。
系统生物学不同于一般的实验生物学就在于，它既需要“发现的科学”，也需要“假设驱动的科学”。
首先要选择一种条件（干涉），然后利用“发现的科学”的方法，对系统在该条件下的所有元素进行测定和分析；在此基础上做出新的假设，然后再利用“发现的科学”研究手段进行新研究。
Systemsbiology系统生物学
Systemsbiology系统生物学系统生物学是一门综合性的学科，旨在通过整合生物学、计算机科学、数学和工程学等多个学科的知识与技术，揭示生物系统的整体结构、功能和相互关系。
它借助大数据分析和计算模型，探索生物系统的复杂性，并为生物医学研究、药物开发和生态环境保护等领域提供理论和实践的指导。
在系统生物学领域中，研究人员通过构建、模拟和分析生物网络，了解细胞、组织和生物体等多个层面的生物系统如何协同工作。
通过系统生物学的方法，科学家们可以研究基因调控网络、代谢网络、细胞信号传导等生物过程，进一步深入理解生物系统的运作原理。
基因调控网络是系统生物学研究的重要方向之一。
人类基因组中存在着数万个基因，这些基因通过复杂的转录调控网络相互作用。
系统生物学的研究方法可以帮助我们探索这些基因之间的相互作用关系、调控机制以及其在生物体内组织发育和疾病发生中的作用。
例如，在癌症研究中，系统生物学的方法可以帮助人们理解癌细胞的基因调控网络如何失衡，从而为癌症诊断和治疗提供新的方法和策略。
代谢网络是另一个重要的研究方向。
生物体内的代谢反应构成了复杂的代谢网络，其中涉及数千种化学反应和数百种代谢产物。
通过分析代谢网络，我们可以揭示生物体内物质转化的规律和调控机制，为药物发现、代谢工程和能源生产等领域提供指导。
例如，系统生物学的方法可以帮助科学家理解各种代谢疾病的发病机制，并发现新的药物靶点和治疗方法。
细胞信号传导是生物体内不同细胞之间相互沟通的重要方式，也是系统生物学研究的重点领域。
细胞通过多种信号分子的作用，调控基因的表达和细胞行为。
通过分析细胞信号传导网络，我们可以揭示信号通路的复杂机制、跨细胞的信号传递以及信号失衡引发的疾病机制。
例如，一些研究表明，某些癌症与细胞内信号传导通路的异常活化有关，系统生物学的方法可以帮助研究人员理解这些异常信号传导的机制，并为肿瘤治疗提供新的策略。
在系统生物学的研究中，计算模型和大数据分析是不可或缺的工具。
系统生物学介绍
1.系统生物学与合成(synthesis)的观点系统生物学试图由合成的角度看生物学，合成的观点选择面对子系统不独立的可能性，而希望寻找新的方法来解决子系统间交互作用的问题。
就像是研究任何一个科学问题一样，解决这问题的第一个步骤是有系统地收集这些交互作用的信息。
在过去采用化约论的观点看问题时，在用一个新的观点诠释问题时，才会注意到过去那些被忽视的信息。
佛来明发现抗生素时，并不是因为只有他观察到这现象，而是因为只有他重视这现象。
因此能够灵活地由不同的尺度，不同的观点看问题时，才容易有新的发现。
传统生物学假设细胞是一个黑盒子，我们可以加入物质(例如养份或抑制剂)，或制作突变株来扰动这未知的系统，再做实验上的观察。
系统生物学在设计实验时，所测量的数值或许与过去所差不多，可是使用巨量分析的技术收集大量数据，而解释数据的观点也不相同，甚至会引入许多生物学者不熟悉的分析方式。
这种先收集大量数据，再做理论分析的研究方法是比较有效率的方式，可在同样的时间内由不同的专家‚平行‛地研究不同的路径。
更重要的是这种研究方式，让我们有机会观察到许多路径间的交互作用，这是在针对单一路径做研究时不容易看见的信息，因此才有机会由合成的角度分析生物学。
在发展遗传工程学时，曾经淘汰了一批不习惯用这样方式思考的人，也让学习这种思考方式的人有了飞快的进展。
系统生物学的观点是否相当于过去遗传工程学对生物学的冲击，不同的人或许有不同的见解，可是可以确认的是它会发现一些过去忽视的现象，而且能与化约的观点互补。
或许现在发展系统生物学的时机尚未成熟，可是我们是要创造时势，或是在未来追随时代的潮流，是我们应该思考的问题。
2.生物信息学是过渡到未来生物学的重要工具未来的生物学究竟是否会综合化约与合成的观点来建立生物学的理论架构虽然尚不明朗，可以确认的是生物信息学的工具将像遗传工程技术那样的深入到每个生物学实验室。
这种新的工具是这两种观点都需要的工具，它不但能被动地节省做分析的人力，也能主动地引入‚由信息驱动的生物医学研究‛。
系统生物学简述
• 3.系统的控制方法
（The Control Method）
系统能够控制一个细胞状态使得细胞功 能受损最小，通过研究可以为疾病治疗 提供潜在的药物靶标。
• 4.系统的设计方法
（The Design Method） 将生物系统利用仿真、模拟等方法设计， 最终达到建立数据系统模型的目的。
系统生物学的灵魂——整合
ISB对系统生物学的描述
系统生物学的具体研究
Discovering Regulatory and Signalling Circuits in Molecular Interaction Networks Trey Ideker 2002
在这篇论文中,评价了酵母菌公共数据库一 个包含4160个基因和7462p-p和p-d相互作 用的大网络以及一个包含332个基因和 362个相互作用的小网络.
• 系统生物学研究所第一篇论文：整合酵母的 基因组分析和蛋白质组分析，研究酵母的代 谢网络（Ideker T,Science,2002）
• 其次，对于多细胞生物而言，系统生物学要 实现从基因到细胞、到组织、到个体 的各个层次的整合。
经典的分子生物学研究——垂直型的研究。 基因组学、蛋白质组学和其他各种“组学”——水平型研 究。
The Institute for Systems Biology(ISB)
各国系统生物学研究计划
• 1.美国国家能源部提出基因组到生命 （Genomes To Life）计划
• 2.日本ERATO研究组提出的系统组 （Systome）计划
• 3.德国政府启动的3MEURO计划 • 4.韩国提出了系统生物学计划
• 生物学是一门信息科学： • 生物学研究的核心——基因组是数字化
生物信息学中的系统生物学方法综述
生物信息学中的系统生物学方法综述生物信息学在现代生物学研究中扮演着至关重要的角色。
而其中的一个分支——系统生物学——则利用大数据和数学模型来研究生物系统的复杂性，并推动了生物学的发展。
本文将从系统生物学的定义和发展、研究方法和应用实例等角度进行综述。
一、系统生物学的定义和发展系统生物学的最初定义可追溯至2000年左右，当时基因芯片技术的发展使得人们能够同时监测上千个基因的表达水平。
这项技术的普及促进了高通量方法的发展，为生物信息学提供了丰富的数据。
随着技术的进步，人们逐渐发现单一的实验方法难以解释复杂的生物系统。
因此，系统生物学成为一个交叉学科，旨在综合多个实验方法来破解生物系统的复杂性。
最初的系统生物学主要建立在理论基础和小样本数据上，其研究对象主要是代谢通路和基因网络等方面。
随着技术的进一步成熟，更多的数据被积累并应用到研究中。
同时，数学模型的发展也为系统生物学提供了更多的工具。
这些工具包括了生物系统模型、数学模型、计算机模拟、仿真和算法等。
二、研究方法系统生物学的研究方法主要可以分为两类：实验与计算。
实验方法包括高通量测序、蛋白质组学、代谢组学等。
计算方法则包括数据分析、模型构建、模拟仿真和网络分析等。
1. 数据分析数据分析是系统生物学的基础，也是最重要的研究手段之一。
生物信息学研究中产生的大量数据需要经过处理和分析才能得出有用的结论。
数据分析的目的是针对不同的实验，从不同的角度、不同的层次上，了解生物系统内部发生的变化，为后续研究提供基础。
2. 模型构建模型构建是建立生物系统模型的过程。
这个过程通常涉及到动态系统、控制论、优化理论等方面的知识。
通过建立复杂的生物系统模型，可以更好地理解和预测不同生物系统的行为。
3. 模拟与仿真模拟和仿真是系统生物学中的两个核心技术。
模拟是一种在特定操作下模拟某个生物系统的运作方式的方法。
而仿真则是指通过数字方式模拟某个生物系统的行为，例如规定系统的特定参数后，一台电脑可以用数值的方式模拟不同的实验条件，从而预测系统的运作情况。
生命科学中的系统生物学分析
生命科学中的系统生物学分析随着科技的不断进步和生命科学的全面发展，生物信息学也成为了研究生命科学的重要工具。
而系统生物学作为生物信息学中的一种重要分支，已经引起了生命科学界的广泛关注。
系统生物学旨在将生物学研究对象看作是系统，通过计算机模拟、理论分析等手段研究生物体内相互作用关系和调控机制的整体性和动态性，借此揭示生物体内复杂的生物信息网络，进而推动人类认识和治疗疾病的发展。
系统生物学包含了从模型构建到数据处理、从生物网络分析到药物研发等一系列研究内容和方法。
其中，生物网络分析是系统生物学研究的重点之一，旨在揭示生物网络的自组织特性、小世界性、鲁棒性、稳定性、模块化和异质性等网络结构特点。
此外，生物网络的拓扑结构和动态特性还可以被用来阐明生物体内的调控机制、疾病发生机理和药物作用机理等问题。
生物网络的构建是生物网络分析的首要步骤。
生物网络可以按照分子、功能、调控等不同角度进行构建。
例如，蛋白相互作用网络（protein-protein interaction network）是基于蛋白质之间物理相互作用的网络构建，代表着生物体内蛋白质间的相互作用网络；代谢网络（metabolic network）则是基于代谢反应关系构建的网络，代表生物体内代谢相关的信息网络。
除此之外，还有转录调控网络、信号传导网络等多种网络模型。
不同类型的网络模型可以分别反映生物体内不同的生物学过程，从而为生物学研究提供鲜活的信息采集来源。
一旦生物网络被构建起来，生物网络分析的任务就是分析生物网络的拓扑结构和动态行为特征。
常用的分析手段包括图论、统计力学、信息论等方法。
例如，图论中经常用到的一些度量指标，如点度中心性（degree centrality）、接近中心性（closeness centrality）、介数中心性（betweenness centrality）、特征向量中心性（eigenvector centrality）等，可以被用来分析生物网络的节点重要性和位置关系。
系统生物学简介systemsbiology
We are living through a period in which the main activity in biological research is the accumulation of more and more facts,
Systems Biology
• The face of biology has been changing: • Biology: focus on whole butterflies • Molecular Biology: focus on single molecules • Genomics: focus on all molecules • Systems Biology: focus on what comes from their interrelations
High-throughput sequencing (1980s) Molecular biology grows rapidly, hybridization, restriction enzymes, cloning (1960s &70s) DNA structure (1953)
Large scale simulators of metabolic networks, dissipative structures, energy coupling, MCA, BST (1970s)
– 理解生命的起源 – 反击 ‘intelligent design’
Systems Biology is:
• Not Biology, because:
– It seeks to understand and predict (not with circular causality) – 它要去理解和预测（不是环状的因果关系） – It seeks to discover general properties – 它尝试去发现更广泛的性质 – It is quantitative, uses modes which it falsifies/validates – 它是定量的
高中生物竞赛课件：生物系统学综述
无 如有， 9(2) + 2
细胞数 单细胞或群体 单细胞或群体
多细胞
多细胞
多细胞
神经系统
无
无
无
化能异养，光合
营养方式
异养，光合自养， 化能自养
光合自养・ 异养 （吸收及吞噬）
异养（吸收营养）
无 光合自养
有 异养（吞噬）
接合，受精，减数
基因重 组方式
细菌：转导,转化， 分裂或A.细胞壁有胞壁酸的都是原核生物 B.细胞壁不含有纤维素的都是细菌或真菌 C.五界生物都可能会发生基因重组 D.能自养的都是植物
B.蓝藻的细胞壁和细菌的细胞壁的化学组成类似，主要成 分为肽聚糖（糖和多肽形成的一类化合物）
课堂练习
双名法是使用两个拉丁字构成某一生物的名称。双名法书 写方法如下：属名（或缩写，首字母大写，斜体）+种加词 （一律用小写，斜体）+ 命名人姓氏（或命名人姓氏的缩 写，首字母大写，正体）。 故该双名法中Aconitum为属 名，hezuoense为种加词，W. T. Wang 是命名人，BCD 均正确。当一个物种只知道属名而不知道其种名时，或者 因泛指某属生物而不需要具体指出是哪一种时，则可在属 名后附上拉丁文种 species 的缩写 sp.（单数）或 spp. （复数），以表示某属的一个种或几个种，如家蝇属某一 种“Muscasp.”，泛指家蝇属一些种则表示为 “Muscaspp.”。 新种发表时，应随后加缩写词“sp. nov.”。新科为“fam.nov.”，新属为“gen. nov.” 。一 个类群分类地位发生改变所引起的学名变化叫新组合，最 常见于种，属也有可能。新组合用“combnov”表示，故A 不对。
课堂练习
2016—79.在 2015 年某期的《植物研究》杂志中出现了一 个植物的名称：Aconitum hezuoense W.T.Wang，
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系统生物学：整合各种组学的信息和方法 姓名：王玉锋 学号：06102305020世纪生物学经历了由宏观到微观的发展过程，由形态、表型的描述逐步分解、细化到生物体的各种分子及其功能的研究。
70年代出现的基因工程技术极大地加速和扩展了分子生物学的发展；90年代启动的人类基因组计划是生命科学史上第一个大科学工程，开始了对生物全面、系统研究的探索；2003年已完成了人和各种模式生物体基因组的测序，第一次揭示了人类的生命密码。
人类基因组计划和随后发展的各种组学技术把生物学带入了系统科学的时代。
系统生物学是在细胞、组织、器官和生物体整体水平研究结构和功能各异的各种分子及其相互作用，并通过计算生物学来定量描述和预测生物功能、表型和行为。
也就是说，系统生物学是以整体性研究为特征的一种大科学。
系统生物学将在基因组序列的基础上完成由生命密码到生命过程的研究，这是一个逐步整合的过程，由生物体内各种分子的鉴别及其相互作用的研究到途径、网络、模块，最终完成整个生命活动的路线图。
借助于基因组和转录组的序列、功能基因组和蛋白质组的方法，可以绘制特定有机体的转录组图、蛋白质组图、相互作用图谱、表型组图及所有转录物和蛋白的定位图。
这种整合的组学信息可以帮助我们消除单种组学研究方法中带来的假阳性和假阴性，给出基因产物及其相互作用和关系的更好的功能性注释，有利于相关的生物性假设的生成。
基于这些整合数据的计算学的方法可以模拟生物过程的进程。
系统生物学可以被看作是个种组学方法的整合、数据的整合、生物的系统化和模型化。
系统生物学的特点：和以往系统科学研究复杂系统相比，系统生物学的研究将更为复杂和困难。
非生物的复杂系统一般由相对简单的元件组合产生复杂的功能和行为，而生物体是由大量结构和功能不同的元件组成的复杂系统，并由这些元件选择性和非线性的相互作用产生复杂的功能和行为。
因此，我们要建立多层次的组学技术平台，研究和鉴别生物体内所有分子，研究其功能和相互作用，在各种技术平台产生的大量数据的基础上，通过计算生物学用数学语言定量描述和预测生物学功能和生物体表型和行为。
系统生物学也将使生物学研究发生结构性的变化。
长期以来，生物学研究是在规模较小的实验室进行的，系统生物学研究将由各种组学组成的大科学工程和小型生物学实验室有机结合实施的。
系统生物学研究也将在更大范围和更高层次进行学科交叉和国际合作，如人类基因组计划、人类单体型图谱计划、人类表观基因组学计划等。
系统生物学的技术平台：系统生物学的主要技术平台为基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、相互作用组学和表型组学等。
基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学分别在DNA、mRNA、蛋白质和代谢产物水平检测和鉴别各种分子并研究其功能。
相互作用组学系统研究各种分子间的相互作用，发现和鉴别分子机器、途径和网络，构建类似集成电路的生物学模块，并在研究模块的相互作用基础上绘制生物体的相互作用图谱。
表型组学是生物体基因型和表型的桥梁，目前还仅在细胞水平开展表型组学研究。
计算生物学可分为知识发现和模拟分析两部分。
知识发现也称为数据开采，是从系统生物学各个组学实验平台产生的大量数据和信息中发现隐含在里面的规律并形成假设。
模拟分析是用计算机验证所形成的假设，并对体内、外的生物学实验进行预测，最终形成可用于各种生物学研究和预测的虚拟系统。
系统生物学的工作流程：系统生物学的基本工作流程有这样四个阶段。
首先是对选定的某一生物系统的所有组分进行了解和确定，描绘出该系统的结构，包括基因相互作用网络和代谢途径，以及细胞内和细胞间的作用机理，以此构造出一个初步的系统模型。
第二步是系统地改变被研究对象的内部组成成分（如基因突变）或外部生长条件，然后观测在这些情况下系统组分或结构所发生的相应变化，包括基因表达、蛋白质表达和相互作用、代谢途径等的变化，并把得到的有关信息进行整合。
第三步是把通过实验得到的数据与根据模型预测的情况进行比较，并对初始模型进行修订。
第四阶段是根据修正后的模型的预测或假设，设定和实施新的改变系统状态的实验，重复第二步和第三步，不断地通过实验数据对模型进行修订和精练。
系统生物学的目标就是要得到一个理想的模型，使其理论预测能够反映出生物系统的真实性。
1. 系统生物学的灵魂--整合首先，它要把系统内不同性质的构成要素（基因、mRNA、蛋白质、生物小分子等）整合在一起进行研究。
系统生物学研究所的第一篇研究论文，就是整合酵母的基因组分析和蛋白质组分析，研究酵母的代谢网络。
由于不同生物分子的研究难度不一样，技术发展程度不一样，目前对它们的研究水平有较大的差距。
例如，基因组和基因表达方面的研究已经比较完善，而蛋白质研究就较为困难，至于涉及生物小分子的代谢组分的研究就更不成熟。
其次，对于多细胞生物而言，系统生物学要实现从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次的整合。
《科学》周刊系统生物学专集中一篇题为"心脏的模型化--从基因到细胞、到整个器官"的论文，很好地体现了这种整合性。
我们知道，系统科学的核心思想是："整体大于部分之和"；系统特性是不同组成部分、不同层次间相互作用而"涌现"的新性质。
如何通过研究和整合去发现和理解涌现的系统性质，是系统生物学面临的一个带根本性的挑战。
整合性的第三层含义是指研究思路和方法的整合。
经典的分子生物学研究是一种垂直型的研究，即采用多种手段研究个别的基因和蛋白质。
首先是在DNA水平上寻找特定的基因，然后通过基因突变、基因剔除等手段研究基因的功能；在基因研究的基础上，研究蛋白质的空间结构，蛋白质的修饰以及蛋白质间的相互作用等等。
基因组学、蛋白质组学和其他各种"组学"则是水平型研究，即以单一的手段同时研究成千上万个基因或蛋白质。
而系统生物学的特点，则是要把水平型研究和垂直型研究整合起来，成为一种"三维"的研究。
此外，系统生物学还是典型的多学科交叉研究，它需要生命科学、信息科学、数学、计算机科学等各种学科的共同参与。
2. 系统生物学的基础--信息分子生物学时代，研究者们把生命视为一架精密的机器，由基因和蛋白质根据物理、化学的规律来运转。
在后基因组时代，科学家把生命视为信息的载体，一切特性都可以从信息的流动中得到实现。
首先，生物学研究的核心--基因组，是数字化的（digital）。
因此生物学可以被完全破译。
其次，生命的数字化核心表现为两大类型的信息，第一类信息是指编码蛋白质的基因，第二类信息是指控制基因行为的调控网络。
再次，生物信息是有等级次序的，而且沿着不同的层次流动。
一般说来，生物信息以这样的方向进行流动：DNA→mRNA→蛋白质→蛋白质相互作用网络→细胞→器官→个体→群体。
这里要注意的是，每个层次信息都对理解生命系统的运行提供有用的视角。
因此，系统生物学的重要任务就是要尽可能地获得每个层次的信息并将它们进行整合。
根据系统论的观点，构成系统的关键不是其组成的物质，而是组成部分的相互作用或部分之间的关系。
这些相互作用或者关系，从本质上说就是信息。
换一个角度来说，生命是远离平衡态的开放系统，为了维持其有序性，生命系统必须不断地与外部环境交换能量，以抵消其熵增过程。
生命系统是一个信息流的过程，系统生物学就是要研究并揭示这种信息的运行规律。
3. 系统生物学的钥匙--干涉（perturbation）系统生物学一方面要了解生物系统的结构组成，另一方面是要揭示系统的行为方式。
相比之下，后一个任务更为重要。
系统生物学研究的并非一种静态的结构，而是要在人为控制的状态下，揭示出特定的生命系统在不同的条件下和不同的时间里具有什么样的动力学特征。
凡是实验科学都有这样一种特征：人为地设定某种或某些条件去作用于被实验的对象，从而达到实验的目的。
这种对实验对象的人为影响就是干涉。
传统生物学采用非干涉方法如形态观察或分类研究生物体。
20世纪形成的分子生物学等实验生物学的特点就是，科学家可以在实验室内利用各种手段干涉生物学材料，如通过诱导基因突变或修饰蛋白质，由此研究其性质和功能。
系统生物学同样也是一门实验性科学，也离不开干涉这一重要的工具。
系统生物学中干涉的特点有： 首先，干涉应该是有系统性的。
例如人为诱导基因突变，过去大多是随机的；而在进行系统生物学研究时，应该采用的是定向的突变技术。
其次，系统生物学需要高通量的干涉能力，如高通量的遗传变异。
现有技术已经能做到在短时间内，把酵母的全部6000多个基因逐一进行突变。
对于较为复杂的多细胞生物，可以通过RNA干涉新技术来实现大规模的基因定向突变。
需要注意的是，以测定基因组全序列或全部蛋白质组成的基因组研究或蛋白质组研究等"规模型大科学"，并不属于经典的实验科学。
这类工作中并不需要干涉，其目标只是把系统的全部元素测定清楚，以便得到一个含有所有信息的数据库。
胡德把这种类型的研究称为"发现的科学"，而把上述依赖于干涉的实验科学称为"假设驱动的科学"，因为选择干涉就是在做出假设。
系统生物学不同于一般的实验生物学就在于，它既需要"发现的科学"，也需要"假设驱动的科学"。
首先要选择一种条件（干涉），然后利用"发现的科学"的方法，对系统在该条件下的所有元素进行测定和分析；在此基础上做出新的假设，然后再利用"发现的科学"研究手段进行新研究。
这两种不同研究策略和方法的互动和整合，是系统生物学成功的保证。
在注重这两类研究手段的同时，不应该忽略系统生物学的另一个特点--对理论的依赖和建立模型的需求。
建模过程贯穿在系统生物学研究的每一个阶段。
离开了数学和计算机科学，就不会有系统生物学。
系统生物学研究在破译生命密码和应用方面都取得了较大进展。
啤酒酵母是人类基因组计划中的一种模式生物，模式生物的系统生物学研究将推动更复杂系统的研究，加速由生命密码到生命的研究进程。
系统生物学使生命科学由描述式的科学转变为定量描述和预测的科学，已在预测医学、预防医学和个性化医学中得到应用，如用代谢组学的生物指纹预测冠心病人的危险程度和肿瘤的诊断和治疗过程的监控；用基因多态性图谱预测病人对药物的应答，包括毒副作用和疗效。
表型组学的细胞芯片和代谢组学的生物指纹将广泛用于新药的发现和开发，使新药的发现过程由高通量逐步发展为高内涵，以降低居高不下的新药研发投入。
美国能源部2002年启动了21世纪系统生物学技术平台，以推动环境生物技术和能源生物技术产业的发展。
系统生物学将不仅推动生命科学和生物技术的发展，而且对整个国民经济、社会和人类本身产生重大和深远的影响。