系统生物学——一生命科学的新领域.

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。

生命科学研究的前沿领域与挑战生命科学是一门以研究生命体的结构、功能、发育和演化为主要内容的科学学科。

在当今科技和人类社会的发展中，生命科学研究处于前沿领域，并面临着许多挑战。

一、基因编辑技术基因编辑技术是近年来生命科学研究中的热点之一。

CRISPR-Cas9系统的发现和应用使基因编辑变得更加简单和高效，这意味着人类有能力修改生物体的遗传信息。

这项技术的广泛应用将有助于解决许多人类疾病的遗传基础，并推动农业和环境领域的发展。

然而，基因编辑技术也面临着道德和伦理问题，如人类基因工程的边界和潜在滥用的问题。

二、干细胞研究干细胞研究是另一个备受关注的前沿领域。

干细胞具有自我更新和分化成各种特定细胞的能力，可能用于再生医学、药物筛选和疾病治疗等领域。

干细胞研究的挑战在于如何获取和使用稳定的干细胞系，并解决其安全性和有效性的问题。

此外，干细胞研究也引发了一些伦理争议，如胚胎干细胞的使用和人类克隆的可能性。

三、脑科学研究脑科学是一个多学科交叉领域，旨在理解大脑的结构和功能以及人类思维和行为的机制。

随着技术的进步，如功能性核磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等，对大脑的研究变得更加精细和详细。

然而，脑科学研究仍然面临着许多挑战，如理解神经回路的复杂性、解释意识和思维的本质以及应对神经系统疾病的挑战。

四、合成生物学合成生物学是一门将工程思维应用于生物学的学科。

它旨在设计和构建具有新功能的生物系统，为医学、农业和环境等领域提供新的解决方案。

合成生物学面临的主要挑战之一是设计可靠的生物系统以及解决生物合成和调控的问题。

此外，合成生物学也涉及到人类对自然界的改变以及生物安全和生态风险的问题。

五、系统生物学系统生物学是研究生物系统整体而不是个体组分的科学。

它通过整合大数据、数学建模和实验验证，揭示生物系统的网络结构和功能。

系统生物学的挑战之一是整合不同尺度和层次的数据，从个体基因表达到细胞和器官之间的相互作用。

此外，系统生物学还需要找到有效的方法来解析复杂的生物网络，并将其应用于疾病诊断和治疗。

生命科学中的系统生物学技术随着科技的不断进步和发展，生命科学领域也在不断地向前发展。

一个被广泛应用、正在快速发展的生命科学分支是系统生物学。

系统生物学不仅仅是一种研究手段，更是一种思维方式。

通过建立数学模型、利用大数据、系统整合等手段，来深入探究生命系统的结构和功能，并发现其中的生物学定律和规律，为生物学研究提供了新思路和新方法。

系统生物学技术的发展历程系统生物学是一门涉及生命系统所有层级的学科。

它起源于20 世纪 90 年代的美国，在21世纪初期迅速发展起来。

虽然系统生物学技术的应用场景已经非常广泛了，但在发展初期，它主要是用于研究微生物及其代谢物质的代谢途径和基因表达调控网络。

随着人类基因组计划的完成和高通量测序技术的广泛应用，系统生物学技术逐渐开始应用于人类基因组学和肿瘤学研究中。

系统生物学技术的应用系统生物学技术的基本框架是建立癌症信号网路，以系统的方式来探究肿瘤发生、发展及治疗的机制以及策略。

目前将系统生物学技术应用于肿瘤学研究的主要途径有以下几种：1、转录组学转录组学是研究基因表达的层次。

在过去的两十年中，微阵列技术和RNA测序技术的发展使得转录组学成为了系统生物学技术的一种核心工具。

通过分析癌细胞与正常细胞的转录组差异，可以揭示癌症的发生机制和分子调控机制。

2、蛋白质组学蛋白质在细胞中扮演着重要的角色，它们是调控调节细胞功能的关键步骤。

蛋白质组学是由质谱和分离技术组成的一种研究生物体内蛋白质组成和功能的方法。

通过蛋白质组学的手段，可以揭示癌症发生的重要信号通路和关键调控分子。

3、代谢组学代谢组学从代谢物层次上分析了生物系统。

代谢物是生命活动的产物，它们可以反映生命活动的状态。

通过代谢组学技术可以确定癌症的代谢物差异，更好地了解癌细胞的代谢途径以及肿瘤发生发展的生物学规律。

4、网络分析网络分析是一种基于系统生物学框架下的方法，可以揭示组织、器官以及整个生物体中的生物学规律。

通过构建和分析越来越复杂的网络模型，可以从癌症分子层面上认识癌症的多维度调控网络，并针对网络中的关键节点进行干预以达到抑制肿瘤的目的。

系统生物学的发展随着科技的不断创新和发展，我们的认知也在不断地加深。

而在这些科技中，系统生物学无疑是一个备受瞩目的领域。

它带给人类的不仅仅是对生物学的深入认识，更是一种新的研究方法和理念。

那么，什么是系统生物学？它的发展历程是什么样的？接下来，我们将围绕这些问题进行探究。

什么是系统生物学？系统生物学（Systems Biology）是一种以系统性、整体性和交互性为核心的生物学研究。

它利用数学、物理学和计算机科学的方法和工具，对生物系统的组成、结构和功能进行系统性探究。

同时，它也擅长发掘生物体系中的内在规律和复杂性，为生物学、医学等相关领域的研究提供了新的思路和方法。

系统生物学的兴起，得益于生物信息学、计算生物学等多个领域的发展。

这些领域所积累的大量数据和技术，为系统生物学的发展提供了充分的基础。

在这个背景下，系统生物学的研究方向也越来越广泛，不仅包括生物遗传、代谢和信号传导等基础性研究，还涵盖了生物医学、农业、环境保护等应用性研究。

系统生物学的发展历程虽然系统生物学的概念和理论在上个世纪就已经存在，但是其正式形成还是在近年来。

在这个过程中，经历了几个发展阶段。

1. 系统生物学的前身——信号转导研究20世纪70年代，随着细胞生物学、生化学等领域的发展，人们对于细胞内的信号传导途径越来越感兴趣。

这种兴趣的出发点，是为了全面了解细胞在内外环境变化下的反应机制。

从这个角度来看，信号转导研究可以看做是系统生物学的前身。

2. 经典遗传学模型20世纪80年代，科学家们发现许多模式生物（例如：水稻、果蝇、小鼠等）基因组的组成和人类基因组十分相似，同时这些模式生物仅有数千到数万个基因，因此成为了研究基因进化和组成的理想材料。

随着人类基因组计划的推进，许多遗传研究工具，如基因芯片、高通量测序技术等开始应用于这些模式生物。

这时，人们发现这些生物的代谢、细胞周期等基本生命过程，也可以利用系统生物学的角度探讨。

3. 全基因组时代的来临21世纪的开端，人类基因组计划达成了里程碑式的成果，全基因组的比对和注释的加速，为生物大数据的积累和处理提供了更有力的支持。

生命科学中的系统生物学方法生命科学是一个庞大的领域，它涵盖了生物学、医学、生态学、农业科学等多个学科。

近年来，随着人们对基因、蛋白质等分子级别的了解越来越深入，生命科学的研究方向也逐渐从分子层面转移到了系统层面。

而在这一新的领域中，系统生物学方法的应用变得越来越重要。

系统生物学是一种集成性的研究方法，它将生物学、数学、计算机科学和物理学等多个学科的知识结合起来，以系统的视角研究生物系统的整体结构和功能。

在系统生物学领域，科学家们利用计算模型和实验数据，设计出一系列方法和技术，用于研究生物系统的基因调控、信号转导、代谢物交互等方面的问题。

在系统生物学中，最重要的方法之一是基因表达分析。

基因表达是指基因在不同环境下的表达水平。

通过对大量基因表达数据的收集和分析，科学家们可以研究基因调控网络的结构和功能，并预测这些网络在不同情况下的响应。

例如，对于癌症研究，科学家们可以利用基因表达数据识别出癌症特有的基因表达模式，并开发出针对性的治疗方法。

另一个重要的系统生物学方法是代谢组学。

代谢组学研究代谢物在生物系统中的组成和变化，旨在揭示代谢通路的结构和调控机制。

通过代谢组学的分析，科学家们可以发现代谢物之间的相互作用和影响关系，为新药物的开发提供契机。

例如，卡马西平就是一种基于代谢组学发现的抗高血压药物。

除了上述方法外，网络分析、信号转导分析、结构生物学等方法也是系统生物学研究的重要手段。

这些方法广泛应用于生物信息学、药物研发、环境监测等领域。

例如，在药物研发方面，科学家们可以利用各种系统生物学方法，从大量分子数据中挖掘出靶向性强的新药物。

总之，在系统生物学中，科学家们利用各种方法和技术，揭示生物系统的结构和功能，推动生命科学研究的进步。

未来，随着技术的不断进步，我们相信系统生物学将在生命科学领域发挥更加重要的作用。

系统生物学的基本原理和应用前景系统生物学：生物世界的新视角从宏观到微观，从物质到生命，系统生物学是以系统为研究对象的一门学科，它基于对所有生物结构和功能组成的整体和相互作用的综合分析和模拟，探索和揭示生命现象和机制的规律。

近年来，随着高通量数据的产生和发展，以及计算机模拟和可视化技术的飞速发展，系统生物学在生命科学领域中的应用越来越广泛，其前景也越来越被人们所看好。

系统生物学的基本原理系统生物学包含了许多不同层次的组成部分，如基因、蛋白质、代谢物和细胞等，这些元件通过相互作用构成复杂的生物网络，从而形成生物学的多尺度分层结构。

系统生物学的研究方法和原理包括：高通量测序技术、计算机模拟和可视化技术、生物信息学、数学建模、网络分析和机器学习等多种技术手段，通过对这些生物网络的数据分析和建模，揭示生物系统的动态特性和机制，推导出生物规律和相关性，有助于揭示生态平衡和疾病等问题的本质。

生物网络分析生物网络分析是系统生物学的核心技术之一，它主要通过构建生物学的网络图形，描述生物物质和信号在细胞内的迁移和相互作用。

网络分析的基本原则是：通过节点和边的相关性进行生物学元素之间的分类和聚类，从而识别和确定生物学模块和功能单元。

生物网络可以分成不同的层次，包括分子层次、细胞层次和生态层次等。

通过不同的结构和功能的生物网络图谱，我们可以更好地理解生命系统的复杂性和动态特性，探究机体发生变化的本质。

生物信息学生物信息学是一种计算机科学和生命科学的交叉学科，它的研究对象是分析和处理生物分子序列和结构信息的策略和方法。

通过生物信息学技术，我们可以快速测序、分析和比较基因组、蛋白质或其他生物学分子的序列，探究其结构和功能关系，从而全面了解生命现象和机制。

生物信息学在系统生物学中的应用越来越广泛，它不仅可以为生物种类分类和基因功能注释等生物学问题提供关键性的信息，还可以为疾病的研究和治疗提供有力的支持。

系统生物学的应用前景由于其独特的数据分析和计算方法，系统生物学已经被广泛运用于各种生物学领域，特别是在基因功能、蛋白质结构、代谢物途径和细胞信号传导等方面的研究上。

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。

生命科学中的系统生物学研究与应用随着人类对生物体结构、功能和调控方式的深入研究，生命科学正在逐步进入一个全新的领域——系统生物学。

系统生物学是一门综合性科学，它将生物学、数学、计算机科学、化学、物理学等各领域的知识与技术有机结合，以整体、动态、多维的方式研究生物体的生命过程及其相关的疾病和药物，以期掌握生物现象的本质规律和调控机制，为相关领域的研究和应用提供理论支持和技术手段。

一、系统生物学的发展历程系统生物学作为一个相对新兴的学科，其研究思路和发展历程也颇为独特。

早在20世纪60年代，人们开始意识到运用系统论的思想和方法研究生物体的复杂性和整体性问题的必要性，提出了一系列与系统生物学相关的概念和理论，如生命系统论、网络理论、混沌理论、信息论等。

但是，这些理论基本上都是针对个别分支领域设计的，尚不能完全适应生命科学整体的研究需要。

到了20世纪90年代，随着高通量技术、计算机科学和大数据处理技术的应用进一步推动生命科学的发展，系统生物学才真正走向独立的发展方向。

2000年，篷野英朝等人提出了“系统生物学”的概念，并利用高通量实验手段、新颖的生物信息学技术和数学建模方法，以网状信号转导与调控途径为研究对象，结合系统工程的思想和方法，建立了基于生物分子相互作用的生命系统模型，成为系统生物学研究的重要里程碑。

此外，2001年人类基因组计划的完成也为系统生物学的发展提供了更多机会和挑战，推动了生物学的从基因水平向蛋白水平的转化。

二、系统生物学的研究领域系统生物学的研究领域十分广泛，主要包括以下几个方面：1. 生物信号转导与调控生物信号转导与调控是由细胞内外各种信号分子所构成的多层次、复杂的信号转导网络所组成。

在系统生物学中，通过结合实验、计算机模拟和数学建模等方法建立生物信号传导通路的网络模型，并对其动态行为进行分析，以揭示其调控机制。

例如，目前很多研究都集中在AKT/mTOR和Ras/ERK通路中，这些研究有助于为下一代抗癌药物研发提供新的靶点。

系统生物学的研究进展自从人类开始探索生命的奥秘以来，科学家们一直在努力解密生物体的复杂结构和功能。

最近几十年间，随着计算机和技术的不断进步，一个新的跨学科领域——系统生物学，应运而生。

系统生物学的理念是将生物体看作一个整体，通过对基因、蛋白质、信号转导通路等一系列生物分子及其相互作用的全面研究，以期深入了解生物过程的本质和控制机制。

本文将为大家介绍系统生物学的发展历史、研究方法、应用领域和未来发展前景。

一、发展历史系统生物学作为一个独立的研究领域是在2000年左右形成的，其前身是传统的分子生物学、遗传学等。

随着高通量的测序、蛋白质组学等技术的快速发展，研究者们逐渐开始将这些高通量数据整合在一起，构建细胞和生物整体的有机结构。

其发展历史可以分为三个时期。

1、基因组学时期（1990-2000年）在这个时期，基因组学是系统生物学的主要组成部分。

在1990年代初期，人类完成了第一个计算基因组学计划。

这个计划的成功导致了一种新型的科学方法，后来成为系统生物学。

人类基因组计划的成功，促进了其他生物基因组计划的启动，这些计划建立起了一个基因组级的测试技术。

其结果是开发了DNA芯片和分析软件，为基因表达研究提供了工具。

2、功能基因组学时期（2000-2010年）在这个时期，功能基因组学成为系统生物学的重要部分。

它以基因的外显型和功能为基础，尝试发掘大量的数据和信息。

这个时期看到了基因表达的微阵列技术的爆发式增长，对基因表达的研究更加全面、更加迅速。

生物信息学方法的逐渐发展，为从基因组数据中挖掘更多信息提供了方便，基因组的可视化表示和分析等技术突破使这个时期的功能基因组学得到了快速的发展。

3、系统生物学时期（2010年至今）2010年之后，系统生物学成为了系统和复杂性基因组学的综合体。

在这个时期，高通量测序技术和大规模分析技术的突破引领了更全面和更准确的基因组分析方法。

同时，人脑和很多器官的大规模分析也在进行中，这为系统生物学进一步发展提供了有力支持。

生命科学中的系统生物学研究随着科技的不断发展，人类对于生命科学的探索也越来越深入。

其中，系统生物学是一种新兴的研究领域，在生命科学中扮演着非常重要的角色。

系统生物学试图以整体的角度去理解生命系统的组成和功能，将基因、蛋白质、代谢物等一系列有机和无机分子及其相互作用视为一个巨大的网络，探查其中的关系和规律。

在这篇文章中，我们将探讨系统生物学的相关概念、应用，并介绍一些目前正在进行的研究。

一、拆解生命系统系统生物学是一种“系统化”的研究方法，它试图将生命系统中的分子机制与组织形态、环境因素等外部信息进行综合分析，以还原出整个生命系统的复杂性。

常常是从细胞层面开始研究。

一方面，生物体虽然有着极其复杂的结构和所有组织器官都有各自的特化和功能，但在分子水平上每个细胞的基本构成都相似；另一方面，人们现在很难从分子层面预测宏观变化，例如生物体的特征和形态。

系统生物学就是试图建立一个全新的框架来解决这个问题。

由于生物体内部复杂的相互作用关系，传统上，生命系统往往是被分解成各个独立的单元，如基因、代谢物等来研究。

然而，这种方法将无法充分说明生命系统的本质。

现代系统生物学的方法旨在使用不同的技术，例如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等，通过建造数学模型和复杂网络，展现生命系统中各种分子之间相互作用的图像。

二、系统生物学应用在实际的应用中，系统生物学的结果有很多用处。

其中几个典型应用例子如下：1.医学和药物开发系统生物学领域的研究正在改变我们找到防治疾病的方式。

通过研究人体在健康状态下的分子相互作用，系统生物学的研究者能够识别引起疾病的分子组，分析疾病发展的过程中分子的相互关系。

这种理解可以使研究者确定关键分子的无序行为，并使用新型药物，以破坏这些小分子之间无序的相互作用关系，从而遏制或治愈疾病。

2.产业用途系统生物学的研究对于提高农业和食品生产的效率也是很有用处的。

例如，这种方法可以用来研究某个特定的农作物的各种属性和不断优化其生长和品质。

生物整合学中的系统生物学生物整合学是一个非常复杂的学科，它要涉及到从生物分子到整个生物系统的各个层级，这其中包括了许多不同的学科。

如果要说其中一个比较重要的方向，那就是系统生物学。

这篇文章就来谈一谈生物整合学中的系统生物学。

系统生物学是什么？系统生物学是研究生物系统的一个科学领域。

这其中涉及到从单细胞到整个生物群体的各个层级。

与传统的生物学研究相比，系统生物学更加注重对生物系统的整体性认识。

它需要结合数学、物理学等多个学科的知识，用系统分析来探寻生物系统的内在规律。

系统生物学的诞生历史系统生物学起源于20世纪80年代。

当时，生物学家开始追求对生物体增加一个新的层级理解。

他们发现，分子生物学和细胞生物学等子领域已经很好地揭示了生物系统的基本原理，但是对于整个生物系统如何运转的问题还是十分模糊。

因此，生物学家们开始尝试借鉴其他学科的理论，并试图运用新的方法来探究生物系统。

随着计算机技术和生物技术的快速发展，系统生物学迅速成为一个重要的研究方向。

在当今社会，对于系统生物学的研究和探索还在不断深入，很多相关的技术和方法不断涌现，为人们掌握生物系统的运转机制提供了更好的手段。

系统生物学的重要性为什么生物学家要研究系统生物学呢？这是因为系统生物学的研究可以更好地揭示生物系统的特征和规律。

例如，生物学家可以运用不同的系统层级来研究生物体的组成和结构特征，可以探究生物体内部各个成分之间的互动关系。

更重要的是，系统生物学还能够帮助生物学家重构生物系统，甚至创造出新的生物系统。

系统生物学的应用系统生物学已经在许多重大问题的解决中发挥了关键作用。

例如，在药物研发方面，研究人员可以运用系统生物学的知识和方法，开发出更为精准的靶向药物。

在医学研究方面，系统生物学不仅可以帮助研究人员更好地了解疾病的发生机理，还可以用于发展更有效的诊断技术和治疗方案。

同时，系统生物学还可以用于生物技术的开发。

例如，生物学家可以利用系统生物学的原理和方法来设计更为有效的生物反应器，制造出更为多样化的生物产物。

生命科学中的系统生物学研究生命科学是一个广泛而复杂的领域，涵盖了许多不同的学科和领域。

其中，系统生物学作为其重要分支之一，成为了研究生命科学问题的新思路和新手段。

本文将从以下几个方面介绍生命科学中的系统生物学研究。

一、系统生物学的基础系统生物学是一个交叉学科，涵盖了许多不同的领域，如生物学、计算机科学、工程学等。

它的主要目标是通过对生物系统中的所有组成部分进行量化、分析和建模，理解生物系统的复杂行为，并发现新的治疗手段和药物靶点。

系统生物学的基础在于基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等不同层次的数据收集、分析和集成。

二、系统生物学的应用1. 蛋白质相互作用网络的构建：蛋白质是生物学中最重要的分子之一，不同的蛋白质之间相互作用构成了复杂的细胞信号系统。

系统生物学通过研究蛋白质相互作用网络来揭示这些系统的功能和调节机制。

2. 代谢通路的分析：生物体内代谢通路是由大量酶催化反应组成的复杂网络，控制着物质能量在细胞内的流动。

系统生物学通过对代谢通路的分析了解代谢网络的特点和作用机制。

3. 细胞信号转导的研究：在细胞内，信号转导是通过一系列的分子交互作用来调节细胞的生长和分化。

通过系统生物学的手段，我们可以了解信号转导通路的复杂性和调控机制，为治疗各类疾病提供新的思路和方法。

三、系统生物学的分析方法1. 生物信息学：生物信息学是应用计算机科学和信息学方法，对生物学数据进行收集、存储、管理和分析的一门学科。

生物信息学方法包括序列比对、结构比对、基因表达谱分析、蛋白质结构预测等。

2. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和关系的技术。

在系统生物学中，数据挖掘的方法可以应用于代谢通路分析、蛋白质相互作用网络的构建和细胞信号转导等方面。

3. 建模与仿真：建模和仿真是系统生物学中最关键的方法之一。

通过建立生物系统的数学模型、计算模型和仿真模型，研究人员可以预测生物系统中的物质和能量的流动方向、代谢能力、信号转导途径等。

系统生物学研究的新进展与挑战随着科学技术的不断发展，系统生物学已成为生命科学领域中一个备受关注的研究方向。

系统生物学是指通过整合多种生物学信息，建立数学模型，对生物系统进行全面的分析和解释。

它的研究目的是为了更好地理解生物系统的基本原理和生物机制，进而为人类健康和疾病治疗等方面提供更有效的手段和方法。

系统生物学的研究是一个多学科交叉的领域，涉及生物学、物理学、数学、计算机科学等多个学科。

本文将探讨系统生物学研究的新进展和挑战。

一、新进展1. 单细胞测序技术的发展随着单细胞测序技术的快速发展，研究人员已经可以对单个细胞进行全基因组测序，这为研究细胞异质性、基因表达调控等方面提供了更精细的数据来源。

同时，单细胞测序也可以帮助研究者更好地了解疾病的发病机理及个体化治疗。

2. 基因工程技术的突破近年来，基因编辑技术的发展成为了系统生物学的一大热点。

CRISPR/Cas9技术的应用，让科学家们可以精准地编辑细胞的基因片段，从而研究基因与生物过程的关系。

这些技术的发展，为人们更好地理解生命的基本原理提供了强有力的手段。

3. 大数据分析的应用在系统生物学研究中，一个重要的工作就是整合和分析大数据。

在数据处理和运用方面，深度学习和人工智能应用已经取得了显著的进展。

通过利用这些工具，研究者们可以更精准分析大规模的生物数据，进而推进生命科学大数据领域的研究。

二、挑战1. 多源数据整合的难度在进行系统生物学研究时，通常需要整合来自多种生物学信息的数据。

这些数据来源包括基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等。

然而，由于数据形式和来源的多样性，数据的整合和分析也面临着很大的挑战。

2. 精度的问题在建立系统生物学数学模型时，需要高精度的数据支持。

然而，在实际操作中获取高精度数据往往是非常困难的。

为了获得更好的结果，研究人员需要不断改进数据的质量和精度。

3. 对于未知生命现象的认知生命科学领域的研究面积太广，其中一部分尚未被解锁。

系统生物学研究生命科学的整体性问题在生命科学的领域中，一个大的问题是：如何整体地理解和描述纷繁复杂的生命现象？系统生物学可以被看做是回答这个问题的一个研究方向。

系统生物学是将系统性的研究方法应用于生物学领域的一种新兴学科，旨在整合生命科学的各个领域，探究生命现象的整体性问题。

系统生物学正是从表观遗传学，转录组学，蛋白质组学等红火起来的 -omics 学科中产生自然而然的。

这些技术可以帮助我们以前所未有的方式研究生物学，但它们却分离了实际生物系统的复杂性。

这种分离部分来自我们对每种技术的单一性的期望。

OMICS技术提供了大量的数据和新的视野，但是，它们也产生了一个瓶颈 -- 我们还不知道如何理解这些数据和将其整合为实际的生物系统。

系统生物学旨在打破上述瓶颈，使我们能够逐步将已知的生物组分集成到实际的生物系统中去。

这种集成是建立在多种技术和学科上的，例如：运用网络分析来识别蛋白质互作关系；基于时序肿瘤组学数据的细胞周期网络重建；搭建表观遗传调控网络以探究多种生物生理过程等。

在生命科学研究中，系统生物学可以被看作是对生命系统整体性问题的探究。

新的生物学科技和深度计算成为了推动生命科学关注系统性现象的核心推动力。

应用系统生物学的科学家们不仅仅关注单一组分的作用，而是聚焦于完整的基因调控网络，蛋白质互作网络，甚至更大的连接系统。

从而使我们更加了解生命系统本身的整体特征和属性。

为了实现系统生物学的概念，我们需要将不同层次的生物学信息（如基因表达调控信息、蛋白质相互作用信息、代谢物之间的网络信息等）整合到一起。

在这个过程中，数据的信息传递和解释至关重要。

相应的，系统生物学的概念中，数据分析和计算是五花八门的，这也使得系统生物学的开展更加需要跨学科如计算科学和数学等的支持。

从现实的生物问题到算法和计算的实现，系统生物学中的各种细节都呼之欲出。

但更加难得的是，我们在这个过程中学到的是如何集成多个层面上的观察来帮助我们理解重要的现象。

生物学新兴领域的发展与前景生物学是探究生命现象本质的一门科学，它的研究范围包括从生物分子到生物组织、生物生态等各个方面。

生物学领域近年来不断涌现出新兴学科和新技术，已经成为了人们关注的热点。

本文将着重分析生物学新兴领域的发展动态和未来前景。

一、系统生物学系统生物学是以系统研究生命动态过程为目标的交叉学科，它融合了生物学、信息学、物理学等多学科内容，建立了一种全新的科学思维体系。

与传统研究手段不同，系统生物学采用大规模数据分析方法，以及网络框架的建立和模拟，从而揭示生物网络的运作机理，进而理解生命活动的本质。

系统生物学目前应用非常广泛，例如在疾病预测、药物研发、环境保护、食品安全等方面都有一定的应用，未来有望会有更广泛的应用场景。

二、合成生物学合成生物学其实是从工程学中发展而来的，它的目的是通过对基因、蛋白、代谢物等生物分子进行逐步组合和重组，来构建出新型的生物系统或创造新的功能模块。

通过追求人为合成的人工生命形式，它能够帮助人们更好地理解生命系统的构成和本质，为现有的生物学理论和实践提供更多的创新和突破。

合成生物学近年来得到了广泛关注和支持，一些相关企业和科研机构也已经开始在生物医学、农业、环境控制等方面进行应用研究。

三、纳米生物学纳米生物学是一门涉及生物系统和纳米技术结合的学科，主要研究生物体与工程纳米材料的交互作用以及与人工纳米材料的协同作用。

其研究方向包括分子组装、细胞外分泌体的形成和纳米材料的交互作用等，是目前极为前沿和热门的研究方向之一。

纳米生物学技术的研究和应用已经广泛应用于诊断、治疗、基因工程等领域中，潜力巨大。

四、生物大数据分析利用现代信息技术对大规模生物信息数据进行加工、提炼、分析和模拟已经成为生物研究的重要内容之一。

通过建立数据库和算法模型，快速且准确地解读生物信息的本质和规律，揭示复杂的生命现象和机理。

在人类基因组计划、蛋白质组学研究与转化医学、药物研发等方面具有广泛应用前景。

系统生物学的研究与应用系统生物学是现代生物学领域中的一门新兴学科，是将系统科学思想应用于生命科学领域的现代交叉学科。

它致力于研究生命系统的各种组成部分及其之间的相互作用关系，通过应用数学、计算机科学、物理学等学科的知识和方法，揭示生命系统的结构、功能、演化和调控机制。

那么，系统生物学的研究和应用有哪些方面呢？一、拓展基础生物学研究领域系统生物学作为一门交叉学科，旨在将多种学科的成果和方法相融合，以了解生物系统和生物过程的规律。

传统生物领域所研究的生物分子、细胞和生物体等层面过于狭窄，而通过系统生物学的手段，我们可以打破这些局限，更全面地理解生命体系。

例如，目前流行的微生物组学就是一种典型的系统生物学手段。

它不仅可以高通量地检测微生物群落的基因组成，还能借助海量基因组学数据，了解细菌之间以及细菌与环境之间复杂的相互作用。

二、揭示生命系统的本质和调控机制生命系统的本质是生命体系中各种元素之间错综复杂的相互作用。

生物过程的调控机制则是控制这些元素以及它们之间相互作用的一系列生物学机制。

然而，这些机制本身就非常复杂，需要大量数据和分析手段才能探究。

通过系统生物学方法，人们可以确定生物网络中的相互作用，从而深入了解它们的特性与演化。

此外，现代计算机不仅能够处理各种生物学信息，还可以通过模拟实验来检测生命系统的调控机制。

这种研究手段不仅为进一步研究生物信息学提供了方法，也推动了生物制药的发展。

三、推进药物研发和治疗策略系统生物学不仅有助于拓展基础生物学研究领域，还有着广泛的应用前景。

目前，许多基于人和动物生物学研究的临床试验只具有相对少数患者的治疗效果，甚至出现不良反应范围大的情况。

然而，受限于传统的药物研究方法，最终的药品并没有真正取得突破性的进展。

相比之下，通过系统生物学方法，的到的数据是可以针对一个更广泛的群体，而且数据量也更大。

这种高效确切的数据分析控制手段可以提高药物研发与治疗的生物性能，实现医疗工作的评估。

综述与专论系统生物学———生命科学的新领域蒋太交1)3　薛艳红1)　徐　涛1,2)3(1)中国科学院生物物理研究所系统生物学研究中心,北京100101;2)华中科技大学生命科学与技术学院,武汉430074)摘要　系统生物学是继基因组学、蛋白质组学之后一门新兴的生物学交叉学科,代表21世纪生物学的未来.最近,系统生物学研究机构纷纷成立.在研究上,了解一个复杂的生物系统需要整合实验和计算方法.基因组学和蛋白质组学中的高通量方法为系统生物学发展提供了大量的数据.计算生物学通过数据处理、模型构建和理论分析,成为系统生物学发展的一个必不可缺、强有力的工具.在应用上,系统生物学代表新一代医药开发和疾病防治的方向.关键词　系统生物学,基因组学,蛋白质组学,计算生物学学科分类号　Q20 生物学研究的最终目标是了解生物系统的所有组分和运行机制.1953年Watson和Crick建立了DNA双螺旋结构模型,从根本上改变了生物学研究.在此基础上发展的分子生物学使得生命的几乎每一个现象,如遗传、发育、疾病和进化等,都能从分子机制上得到诠释.自此,基于物理和化学的基本规律,生物学研究更多地进入了对生命现象进行定量描述的阶段.分子生物学的飞速发展极大地推动了我们从分子组成水平对生物系统的深入了解.基因组计划的成功使我们了解了包括大肠杆菌、酵母、线虫、果蝇、小鼠等模式生物和人类的所有遗传信息组成,大规模的基因和这些基因产物的功能正在得到揭示,大规模的基因表达图谱正在获得[1,2].蛋白质组学的发展使得我们对生物系统所有蛋白质的组成和相互作用关系有了更深的了解.同时,基因敲除和RNA干扰技术正在被广泛应用于基因功能的阐明.这些研究方法着眼于将生物系统分解,或还原成各个组成部分,所以仍属于分析方法或还原方法(reduction approaches).在过去的半个多世纪里,生物学和医学的研究主要是利用还原方法来探求生命系统的本质.这些研究已经取得大量和重要的关于生物学“部件”的事实,特别是单个基因和蛋白质的结构和功能.尽管积累了越来越多的单个生物学“部件”,但是我们对它们在系统水平的协同行为缺乏具体和深入的认识,更谈不上它们系统协同行为的变化是怎样导致人类的疾病和其他相关的生命现象,例如人类发育和思维.因此,如何基于传统的“还原主义生物学(reductionist biology)”来构建整个生物系统关系图并了解它们是怎样组装成一个系统,以及该系统的特性和动态变化,是现代生物学一个新兴的研究领域———系统生物学所关心的问题.系统生物学是继基因组学、蛋白质组学之后生物学的一门新兴学科,代表21世纪生物学的未来.系统生物学是采用系统科学的方法,将生物过程不是作为孤立的很多部分而是作为整个系统来定量研究.它借助和发展多学科交叉的新技术方法,研究功能生命系统中所有组成成分的系统行为、相互联系以及动力学特性,进而揭示生命系统控制与设计的基本规律.系统生物学将不仅使我们全息地了解复杂生命系统中所有成分以及它们之间的动态关系,还可以预测如果这个系统一旦受到了刺激和外界的干扰,系统未来的行为是什么,更可以使我们据此寻找综合性的方法去治疗疾病而不是简单地针对单独靶点进行治疗.从系统理论和系统水平了解生物系统并不是一　3通讯联系人.　Tel:010*********　E2mail:xutao@;taijiao@　收稿日期:2004210219,接受日期:2004210229个刚提出的概念.维纳(Wiener)是最早提出从系统科学的角度了解生命现象的先驱者之一,他的研究导致了生物控制论的诞生[3].奥地利科学家贝塔兰菲(L.Bertalanffy)以生物学家的身份去思考、研究并提出“一般系统论”(general system theory),然而其一般系统论并不仅仅用于生命科学,同样也适用于物理学、心理学、经济学和社会科学等各门学科.这些努力由于对生命过程中分子机制的有限了解,并没有取得太大的进展.系统生物学的现在提出并不是偶然的,而是建立在当前我们在分析方法取得飞速进展的基础上,建立在分子水平对大量基因和蛋白质了解的前提下.因此,虽然不是第一次提出从系统层次了解生命系统,系统生物学是第一次有可能整合从分子到系统水平的所有信息去系统地了解生命.系统生物学和人类基因组计划有着密切的关系,正是在基因组学、蛋白质组学等新型大科学发展的基础上孕育了系统生物学[4].反之,系统生物学的诞生进一步提升了后基因组时代生命科学的研究能力.人类基因组计划主席柯林斯在被问及对未来基因组研究的发展趋势的看法时说:下一步将进入系统生物学研究阶段.系统生物学的现在提出还得益于多学科交叉.以工程和计算机为代表的多学科在生物学领域的融合大大推进了对基因产物(特别是蛋白质)特性和功能进行研究的高通量实验技术的广泛应用[5].我们对生物学数据的积累速度成数量级地增长.如何从大量的数据中形成理论和生物分子在系统水平的行为是系统生物学研究的目标.因此,从狭义上讲,系统生物学是基于基因组学、蛋白质组学等为核心的实验技术,通过多学科交叉从整体水平分析和计算模拟复杂生命现象并最终通过设计和改造来控制生命系统的一个研究领域.由于各个学科在生物学领域的渗透和各种新型先进的生物学研究手段和分析思路在传统生物实验室中的应用,系统生物学的概念和思路已经在逐渐地改变我们传统的研究思维.就目前而言,系统生物学主要是作为一种思路和概念存在,当这概念成为现实,就会不断影响未来生物学的研究、教育和生物学技术,最终会导致这个新研究领域的成熟和具体化.1　系统生物学的发展态势作为人类基因组计划的发起人之一,美国科学家莱诺伊・胡德(Leroy Hood)也是系统生物学的创始人之一.胡德认为“系统生物学将是21世纪医学和生物学的核心驱动力”.基于这一信念,胡德在1999年年底辞去了美国西雅图市华盛顿大学的职务,创立了世界上第一个系统生物学研究所(Institute for Systems Biology).系统生物学开始引起了广泛的关注.美国加州理工学院、麻省理工学院和哈佛大学等纷纷成立了系统生物学研究机构.我国学者也注意到这一趋势,相继成立了系统生物学研究机构,如中国科学院生物物理研究所于2003年成立了系统生物学研究中心,上海交通大学、中国科技大学也相继成立了系统生物学研究中心或系.自2000年起,分别在日本、美国、瑞典和美国,每年举行一次系统生物学国际会议,2004年的第5次会议则在欧洲举行.2003年,在荷兰和美国系统生物学研究院还分别举行了国际会议. 2004年2月,酵母系统生物学联盟继2003年召开第一次国际会议后,又出版了关于系统生物学的白皮书.2004年3月,冷泉港实验室举行了第二届关于系统生物学的冬季生物技术会议,主题是转录调控的基因组学方法.2004年8月,美国加利福尼亚举行了关于分子系统生物学的国际会议,主题是基因通路,动力控制,软件的发展和整合.从系统生物学研究院和几次国际学术会议看,系统生物学的研究方向主要有:蛋白质组学;转录组学;遗传网络;代谢网络、发育;空间、结构系统生物学;硅细胞;超细胞系统生物学;计算生物学;软件构架,系统生物学研究的软件平台;系统分析,模式识别,动力系统理论和代谢控制分析.采用的模式生物和模式细胞有:嗜盐菌、酵母、海胆、果蝇、鼠干细胞等;生物体系有:过氧化酶、半乳糖利用、发育、免疫、核2质转移等;联系的疾病有:传染病如艾滋病、自身免疫性疾病和炎症、糖尿病、心脏病、肿瘤等.虽然系统生物学在国际科学界正处于启动阶段,但在新药研发、疾病防治、优良种质资源培育等方面有着广阔的应用前景,越来越受到各国科学家的重视.可以预计,未来的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　系统生物学的主要研究内容系统生物学的研究范围非常广泛,其研究内容主要涉及到系统结构的确认、系统行为的分析、系统控制规律的归纳和系统的设计.系统生物学的研究流程包括(图1):a 1针对选定生物系统进行实验设计,了解系统所有的组成成分,如基因、RNA 、蛋白、膜脂等;b 1通过系统行为动力学的分析,总结系统的设计和控制规律;c 1最后通过总结的规律来提出新的实验设计,验证系统模拟的正确性.下面针对这三个环节中的具体内容和方法学进展作简要的介绍.Fig 11　Framew ork for systems biology [6]图1　系统生物学的研究流程211　系统结构分析21111　DNA 测序和基因组学大规模、全自动DNA 测序和基因解析给我们提供了大量物种的全部“零件和部件”[7],也就是整个基因组甚至蛋白质组的组成.迄今为止,包括人类基因组和我国水稻基因组在内的200多个物种已全部测序完毕,更多的物种已经在测序的流水线上.目前,除了继续测定新物种的基因组序列外,基因组学的研究开始将焦点转移到大规模地测定单核苷酸多态性和寻找单核苷酸水平的遗传变化与疾病的关系[8,9].与此同时,对基因表达活动也进行大量的研究.对cDNA 大规模测序产生了大量的表达序列标签(Expressed sequence tags ,EST )数据对了解特定细胞和组织的基因转录具有重要意义.大规模的高通量的DNA 芯片技术可以同时检测上千个基因的表达活动,这为系统分析基因和蛋白质的功能和研究它们系统行为提供了大量的数据.21112　蛋白质组学与相对成熟的基因组学相比,我们对蛋白质的认识还是比较贫乏的.为加快对蛋白质知识的积累,国际上萌生了一门在整体水平上研究细胞内蛋白质的组成及其活动规律的新兴学科———蛋白质组学.蛋白质组学的研究是一项系统性的多方位的科学探索.其研究内容包括:蛋白质结构、蛋白质分布、蛋白质功能、蛋白质的丰度变化、蛋白质修饰、蛋白质与蛋白质的相互作用、蛋白质与疾病的关联性.可以说,蛋白质组学的发展既是技术所推动的也是受技术限制的.蛋白质组学研究成功与否,很大程度上取决于其技术方法水平的高低.蛋白质研究技术远比基因研究技术复杂和困难.蛋白质有着复杂的翻译后修饰,目前已发现200多种蛋白质翻译后修饰,如常见的磷酸化和糖基化修饰等,给分离和分析蛋白质带来很多困难.此外,通过表达载体进行蛋白质的体外扩增和纯化也并非易事,从而难以制备大量的蛋白质.蛋白质组学的兴起对技术有了新的需求和挑战.蛋白质组的研究实质上是在细胞水平上对蛋白质进行大规模的平行分离和分析,往往要同时处理成千上万种蛋白质.因此,发展高通量、高灵敏度、高准确性的研究技术是现在乃至相当一段时间内蛋白质组学研究中的主要任务.质谱技术(mass spectrometry ,MS )在蛋白质组研究中的应用主要在于大规模鉴定蛋白和蛋白质翻译后修饰.定量质谱技术与二维凝胶电泳技术的结合可以应用于差异显示蛋白质组学的研究.色谱串联质谱联用技术(liquid chromatography(LC)/ tandem mass spectroscopy)近几年来得到迅速发展.尤其是多维色谱质谱联用蛋白质鉴定技术(multi2dimensional liquid chromatography proteion identification technique,MudPIT)应用于所谓的鸟枪法蛋白组学(shortgun proteomics)战略推动蛋白质鉴定迈向快速高通量,并可实现对低丰度蛋白质的鉴定.最近这种MudPIT技术及鸟枪战略应用于小鼠皮质神经原细胞(cortical neuronal cells)蛋白质组分析,大约4542个蛋白(约占小鼠所有已知蛋白总数的16%)被鉴定[10],充分显示该技术的优越性.ICA T(isotope coded affinity tags)同位素标记亲和标签技术[11]是一种蛋白质差异表达分析新技术,它无需繁冗的二维凝胶技术,实现同时对某一蛋白质组中大多数蛋白相对量准确定量,开启定量蛋白质组学新篇章,成为蛋白质组研究又一里程碑式的技术革命.借助定量蛋白质组技术,我们可以系统性地了解细胞内蛋白质水平究竟发生了什么变化,为深入系统性地理解生物体如何作为一整体系统应答外部或内部某种变化提供依据.除了对蛋白质的鉴定以外,另一个蛋白质组学研究的重要领域是分析蛋白质之间的相互作用.酵母双杂交系统自建立以来已经成为分析蛋白质相互作用的强有力的方法之一.最近,该方法已经用来大规模研究线虫和果蝇蛋白质组的相互作用[12,13].近年来发展的生化方法分离蛋白质复合体再通过质谱的鉴定技术在蛋白质相互作用的研究中取得了很大的进展.其中,被称为串联亲和纯化的方法,由于其快速和高得率的蛋白质复合体的分离,以及温和的洗脱条件,在大规模的蛋白质相互作用网络的研究中得到了成功应用[14].基于荧光共振能量转移(FRET)的技术研究蛋白质在活体的相互作用及其动力学特性也将会得到广泛的应用.蛋白质芯片可以在一个非常小的几何尺度的表面积上,集成多种活性蛋白质,仅用微量的生物(生理)的采样可以同时检测和研究不同的分子、包括分子之间的相互作用以及基因的表达,获得各种条件下分子组的条件变化,从而可以获得生命活动的规律.对生物系统结构的了解需要大量的数据收集,因而未来系统生物学仍需发展可靠、大规模、微型化、多线程数据收集技术,以及多种方法的联用,包括质谱、芯片技术、大规模的遗传、基因水平操作方法的整合.212　系统行为的分析和系统控制规律的归纳对系统行为和特性进行精确数量化的描述和模拟是我们了解系统的一个重要途径.生命体系是一个非常复杂的系统,即使是简单的单细胞生物,例如细菌,虽然我们已经知道它的整个基因组和蛋白质组,但是我们对它们的空间结构、特性和功能的了解还是远远不够的,更何况它们在系统水平表现的相互关系的行为.目前我们能够得到大量关于不同生物体系的数据,但是要从这些数据中形成规律并不是一件显而易见的事情.了解一个复杂的生物系统需要整合实验和计算方法.通过数据处理、模型构建和理论分析,计算生物学成为系统生物学发展的一个不可或缺、强有力的工具.这里我们通过对目前计算生物学在系统生物学中的应用来跟踪系统生物学理论的形成和发展.目前计算生物学在系统生物学的主要作用是:a1通过对前述大量数据的处理来了解系统“部件”的特性和功能;b1解析和定义复杂系统的功能和结构层次;c1分析系统的特性和行为.21211　生物系统基本的结构和功能单位的了解和描述系统地解析基因和基因产物(特别是蛋白质)的结构和功能是后基因组时代研究的热点,也是系统生物学发展的基础.大规模的各种实验数据的产生,积累了对基因和蛋白质各方面特性的描述.但一张DNA芯片、双向电泳或通过酵母双杂交得到的蛋白质2蛋白质作用图谱只是告诉我们关于基因和蛋白质的单个方面的特性,例如基因表达水平、蛋白质物理化学特性和静态相互结合而已.另一方面,由于各种实验手段和实验条件的局限性,这些数据的重复性和可靠性并不是非常理想,例如同是利用酵母双杂交研究酵母蛋白质组的相互作用,两个实验室得到的结果只有不到20%的重叠[15,16].不同的方法之间的重叠性就更加差了.因此,如何从这些大规模、“噪音”很大的数据中来全面和准确地解析基因和蛋白质的功能是目前计算生物学比较活跃的一个方向.这主要包括统计分析和计算机人工智能的方法.由于数据的不全面性和不准确性以及计算方法的局限性,要全面和准确地解析基因组和蛋白质组的结构和功能必须依赖传统的功能分析和蛋白质晶体结构的解析、大规模可靠的基因和蛋白质动态特性的分析和计算方法的改进.21212　解析和定义复杂系统的结构和功能层次系统组成关系可以用网络来表示,因此网络分析是研究系统的统一语言.和自然界其他系统一样,生物学系统,包括蛋白质之间相互作用网络、基因的转录调控网络和细胞之间的通讯网络都是复杂的网络系统.系统的组成是分层次的,尽管很难认同模块的具体组成,但是几乎所有的生物学家认为生命现象在任何水平是都是由功能、结构模块组成[17].利用计算机对基因调控和蛋白质相互作用网络的模拟和分析表明,这些网络系统具有模块化组成特征[18,19].Ihmels[20]利用循环定点计算方法(iterative,fixed2point algorithm)从基因表达数据系统地分析了功能模块的组成,并将酵母2000多基因划分到交叉的86个功能模块(overlapping functional modules).最近,Tanay[21]整合多种类型的数据进一步研究了酵母功能模块的组成.研究复杂系统不同层次的结构组成可以了解系统结构组成特征.Milo等[22]深入地分析了自然界几种网络,特别是生物学网络的结构组成.他们发现3至4个基本元件(例如蛋白质和基因)组成的反复出现的特征网模体(network motif)是复杂的自然界网络结构组成的简单单元(simple building blocks).非常有意思的是,这种描述复杂网络的简单结构模体也反映了生物学系统功能的基本模式,例如在转录调控中的反馈调控单元[23,24].尽管这些对系统模块化的探索还是比较表面的,但是我们已经意识到对网络即系统进行模块化的研究是具体认识复杂网络功能的一个重要途径.毫无疑问,对复杂的生物系统进行更深入的功能和结构层次的研究以及识别与疾病和肿瘤相关的具体结构模体和功能模块会是系统生物学发展的另一个重要方向.21213　生物系统的特性和行为通过大规模的测序、基因表达和蛋白质特性的分析,我们可以分析基因和蛋白质调控、相互作用和其他功能相关网络系统的结构、动力学和演化特性.系统演化规律选择了动力学特性,而系统的动力学又反映了系统的结构特性,因此结构、动力学和演化是系统密不可分的特性.我们前面简单地介绍了生物网络系统可以分解为结构模体和功能模块.在结构上,系统表现出专一性和稳定性(specificity and stability),Maslov等[25]定量地分析了蛋白质相互作用和基因表达调控网络的结构特性,蛋白质的连接性(connectivity).他们发现高密度连接性的蛋白质(可以看作是hub)之间的相互作用受到抑制,而主要相互作用发生在高密度和低密度连接性的蛋白质之间.这种结构特性减少了不同功能模块之间的“对话”(crosstalk)和将有害的扰乱控制在单个的模块内,从而保证了模块功能的专一性和系统的稳定性.生命系统是一个随时间和空间变化的动态网络.Han等[26]将DNA 芯片数据作为动态的参数引入蛋白质相互作用网络的分析,他们发现在蛋白质网络中存在两种hub:一种是具有稳定作用的party hub,他们在低层次的系统组成(模块中)中起作用;另一种是作用变化的date hub,他们在高层次上动态地联系低层次的模块从而控制着系统的动态变化.同样,生物网络系统是随不同的生理条件和环境变化而变化. Luscombe等[27]整合反映不同生理和环境条件的DNA芯片数据和基因转录调控的信息,他们发现,在不同的条件下,基因转录调控的网络系统的hub,连接性和结构模体等结构特性发生明显的变化,而且这种变化又体现了生命体系随生理和环境要求的变化而变化.生物系统的演化规律在分子相互作用水平也得到了部分印证.Wuchty等[28]研究表明,反映功能的结构花式可能代表了细胞网络系统保守的结构单元.把生物体系特定模块的结构和动力学放至生物进化和演化的内涵中,我们可以深入了解使该物种与环境和其他物种区别开来的模块物理和分子特征[29].在遗传和代谢调控网络中,通过计算机模拟还观察到系统的复杂反馈过程中出现的另一个重要现象,即震荡行为(oscillations)[30,31],这可能表明了生命的节律在分子水平的机制.213　根据系统模型指导实验和合成生物学目前,我们还缺乏对生物系统特性的精确定义和描述.这是因为:一方面实验数据的不准确性和不全面性可能导致我们对系统特性的肤浅理解;另一方面,由于生物系统的复杂性,我们很难精确地定义一个系统的特性.但是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.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,不断地通过实验数据对模型进行修订和精练.虽然在高通量实验基础上进行的大规模的计算分析告诉了我们关于系统某些结构和动力学特性,但是我们还没有通过计算模拟和实验观察精确地分析和描述特定的生物系统,从而证明这些系统规律和设计原理[32].在这个意义上,实验设计和数学模拟小的生物系统即合成生物学(synthetic biology)是验证和探索复杂系统规律和设计原理的一个重要手段.基于模型的人工设计遗传线路(artificial genetic circuits)提供了直接验证预测的基因调控的机制[33].例如, Becskei等[34,35]设计一个简单遗传线路,验证了一个转录因子通过自我负反馈调控使自己保持一个稳态水平的基因调控机制.同样地,系统其他调控机制,例如正反馈调控和开关调控都可以通过巧妙的简单系统的设计和数学模拟能够观察到[36,37].3　系统生物学对未来生物医学的影响系统生物学将对未来的生物医学产生深远的影响,将为未来的疾病预测、预防、个性化和系统化的医疗带来全新的变革.比如,系统生物学的研究使得疾病的模型可以从细胞模型上得到解释,而不是基于传统的经验模型.快速和精确的系统行为的模拟可以针对个体准确预测疾病的发生,以及设计详细的预防措施.这种预防性、个性化的医学是系统生物学的主要应用之一.又如,未来的药物设计和治疗也将更好地反映每个病人系统水平的动态变化.长期以来,研究人员只将注意力集中在单靶标药物开发上,但是就像经济学家所说的那样,“只改变一件事是不可能的”.如果只将那些你认为致病的基因破坏,另外的某个基因或蛋白质可能又会呈现相同的功能,病人仍将生病.相反,系统生物学的方法能够识别出那些抑制药物活性或引起副作用的反馈信息.系统药物治疗方案将代替现有的单个药物治疗方案.系统药物治疗方案将采用一组药物,在尽量降低负作用的前提下,发挥协同作用从多层次达到疾病治疗的最佳效果.疾病的发生往往体现在多个环节的失常上,通过系统生物学的研究确定多个有效的控制靶点,针对这些靶点发展最佳的系统调理方案,将会发展比现有的医学实践更有效的控制生物系统的手段.此外,系统层次对生物系统的模拟、控制和设计的了解有可能导致全新的器官克隆的方法.当前的组织工程还局限于简单组织的再生,系统生物学的研究成果将使得我们在将来可通过所谓的“闭环再生控制”精确设计、监测和控制复杂器官,如心脏和肾的再生.正是由于系统生物学在未来医学中的广泛应用,国际上一些著名研究机构和医药公司相继展开了系统生物学的研究.大型制药公司Eli Lilly就宣布将在未来5年内投资114亿美元用于系统生物学研究.德国科教部(G erman Ministry of Science and Education, BMBF)于2003年宣布将投入5000万欧元用于资助德国的系统生物学研究.新的资助项目将集中在完全细胞模拟技术的研究上.所谓完全细胞模拟技术是指能在非常精细的水平上模拟细胞的构成,分子交互作用以及对外部环境事件的反映对细胞各个组成部分的模拟技术.德国政府希望能通过这种细胞模拟技术加强对疾病基本机制的理解.值得一提的是,从某种意义上说,系统生物学在中国有很好的基础.中医中药在治病用药过程中强调整体平衡,而不局限于某一种症状、组织、细胞和/或具体的某个分子.中药作为一个复合体系,作用靶点多,涉及多个基因和细胞,从整体上调节人体的平衡和内环境的稳定.如果用自然科学传统的分析型方法研究中医,关注一点而不及其余,显然不能很好认识这种多靶点协同作用机制.中药多是配方使用,配方则讲究配伍,不同种药物的配合使用要符合“君臣佐使”的指导思想.这实际上就是系统论的思想.而在治疗上也十分注重个体的差异以及人与环境间的关系,因人而异用药,达到个性化的治疗.系统生物学正是为了从系统的角度去了解生命体,从而为系统水平的治疗手段提供基础,这与中医药的治病机理是不谋而合的.系统生物学的研究将为中药现代化提供重要的理论基础.开展系统生物学研究,将有可能从系统的角度诠释中医药多靶点、平衡调理、标本兼治的治病机理和分子机制.系统生物学是生命科学中的一个新兴领域.系统生物学的研究还需要发展一系列新的分析方法、测量技术、实验方法和软件工具,以及概念的突破.虽然当前系统生物学还处于起步阶段,其研究范畴、研究目标、研究方法和手段、应用范围都有待具体的细化,但系统生物学对科学发现和未来医学的重要性无疑使得该领域成为未来生物学中的重要发展方向.致谢　感谢爱因斯坦医学院车发云博士对我们的文章提出修改意见.参　考　文　献1　Zelter A,Bencina M,Bowman B J,et al.A comparative genomic analysis of the calcium signaling machinery in Neurospora crassa,M agnaporthe grisea,and S accharomyces cerevisiae.Fungal G enet Biol,2004,41(9):827～8412　Cazzamali G,Saxild N,Grimmelikhuijzen C.Molecular cloning。

生命科学中的系统生物学生命是最神秘的存在之一，其复杂性和多样性被人们所赞叹和追求。

生命科学的目的之一就是要深入探究生命的本质，了解在千变万化中隐藏的规律和机制。

而随着科技的不断进步，生命科学的研究也不断取得新的突破。

其中，系统生物学便是近年来备受关注的一门生命科学研究领域。

那么，什么是系统生物学？它与其他生命科学有何不同？本文将有针对性地阐述这些问题。

一、系统生物学的定义和起源生命系统是一组相互作用、能够自组织和自适应的分子、细胞和生物体。

系统生物学是一种以整个生命系统的视角来研究生物网络的分子、细胞和生物体等多层次结构的学科。

它的本质是预测和优化系统行为，以提高疾病诊断和治疗等方面的能力。

系统生物学的起源可以追溯到上世纪80年代，当时研究者们已经开始尝试将大规模的生命科学数据转化成数据网络，并利用计算机技术来建立数学模型，从而揭示生命系统的运作规律。

但是，当时技术水平的限制导致研究的结果有所限制。

直到近年来，随着计算机和人工智能的迅速发展，系统生物学研究得到了空前的发展和推广。

现在，基于系统生物学的研究已经成为生命科学领域的一个热点，而且在产业界也有了广泛的应用。

二、系统生物学的研究对象和方法由于生命系统是一个由分子、细胞、组织、器官等诸多层次组成的复杂网络，因此，需要借助各种技术手段来研究其内在的规律和机制。

系统生物学所涉及的研究对象包括基因、蛋白质、代谢产物等分子层次，以及细胞、组织、器官等细胞层次和器官层次等多层次结构。

在研究方法上，系统生物学包含多个层次、多种手段和方法。

其中，最常用和最具代表性的方法之一就是网络建模。

这种方法是基于探究生物网络中分子之间相互作用的方案，从而更好地揭示其内在的规律和机制。

此外，神经网络、贝叶斯网络、Bayes网络等也是系统生物学研究的重要工具。

它们使用统计、信息学、计算机科学等多种方法来实现研究。

三、系统生物学的研究内容和应用基于神经网络、信号传递、蛋白质调控等令人类着迷的问题，系统生物学探究了生命系统的多个方面。