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本文是對集智百科中“系統(tǒng)生物學”詞條的摘錄,，參考資料及相關詞條請參閱百科詞條原文。目錄 一,、什么是系統(tǒng)生物學,？ 二、歷史概述 三,、相關領域 四,、生物信息學應用 五、相關資源推介 六,、集智百科詞條志愿者招募 系統(tǒng)生物學 Systems biology 是對復雜生物系統(tǒng)進行演算分析,、數(shù)學分析和建模的學科,。它是一個以生物學為基礎的跨學科研究領域，側重于生物系統(tǒng)內(nèi)復雜的相互作用,，采用整體的方法（整體論 holism 而不是更傳統(tǒng)的還原論 reductionism）進行生物學研究,。它跨越了系統(tǒng)論和應用數(shù)學方法的領域，發(fā)展成為復雜系統(tǒng)生物學 complex systems biology 的一個分支,。 特別是從2000年起,，這個概念在生物學中被廣泛應用于各種場合。人類基因組計劃 Human Genome Project是生物學中應用系統(tǒng)思維的一個例子,，它在遺傳學這個生物學領域中引入了新的協(xié)作型工作方式,。 系統(tǒng)生物學的目標之一是模擬和發(fā)現(xiàn)細胞 cells、組織 tissues 和有機體 organisms 作為一個系統(tǒng)運作的涌現(xiàn)特性,，其理論描述只有使用系統(tǒng)生物學技術才有可能實現(xiàn)。 系統(tǒng)生物學可以從許多不同的方面來考慮,。 系統(tǒng)生物學作為一個研究領域,，具體探討關于生物系統(tǒng)的組成部分之間的互動，以及各系統(tǒng)要素的相互作用如何產(chǎn)生該系統(tǒng)的功能和行為（例如,，代謝通路中或心跳時產(chǎn)生的酶和代謝物）,。 作為一種研究范式,，系統(tǒng)生物學通常被認為與所謂的還原論范式（生物組織）相對立，盡管它完全符合科學方法,。以下幾句話中提到了兩種范式之間的區(qū)別: “還原論方法成功地確定了大多數(shù)組成部分和許多相互作用,，但不幸的是，沒有提供令人信服的概念或方法來理解系統(tǒng)特性是如何出現(xiàn)的... 通過多個組分同時進行定量測量”改為“通過觀察多個分組同時進行的定量實驗,?！保⊿auer等人）“系統(tǒng)生物學...是合并而不是分解，是整合而不是簡化,。它要求我們建立起與我們的還原論方法一樣嚴謹?shù)煌恼纤季S方式...這意味著徹底改變我們的哲學,。”（丹尼斯·諾貝爾 Dennis Nobel） 作為一系列用于進行研究的操作方案,，即一個由理論,、分析或計算模型組成的循環(huán)，系統(tǒng)生物學提出關于生物系統(tǒng)的具體可檢驗的假設,，接著進行實驗驗證,，然后使用新獲得的細胞或細胞過程的定量描述來優(yōu)化計算模型或理論。由于目標是一個系統(tǒng)中相互作用的模型,，所以最適合系統(tǒng)生物學的實驗技術就是那些全系統(tǒng)范圍的,、盡可能完整的實驗技術。因此,，轉錄組學、代謝組學,、蛋白質(zhì)組學和高通量技術被用來收集定量數(shù)據(jù),，從而用于模型的建立和驗證。 作為動力系統(tǒng)理論在分子生物學領域的應用,，系統(tǒng)生物學對所研究的系統(tǒng)在動力學上的關注正是它和生物信息學之間的主要概念差異,。 作為一種社會科學現(xiàn)象，系統(tǒng)生物學由利用多樣的跨學科的工具和人員的實驗資源,，尋求整合有關生物系統(tǒng)相互作用的復雜數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略所定義,。 各種各樣的觀點說明了這樣一個事實，即系統(tǒng)生物學指的是一系列周邊重疊概念的集合,，而不是一個獨立的領域,。然而，隨著系統(tǒng)生物學的教職和研究機構在全球范圍內(nèi)的激增,，這個術語在2007年已經(jīng)廣泛流行和普及,。 圖1：系統(tǒng)方法研究生物學的一個例證：Genomics 系統(tǒng)生物學根植于酶動力學 enzyme kinetics 的定量模型（酶動力學在1900年到1970年間蓬勃發(fā)展）,、種群動力學 population dynamics 的數(shù)學模型,、神經(jīng)生理學模擬,、控制理論和控制論 control theory以及協(xié)同學 Synergetics。理論家路德維?！ゑT·貝塔郎菲 Ludwig von Bertalanffy 和他的一般系統(tǒng)論 general systems theory可以被看作是系統(tǒng)生物學先驅之一,。英國神經(jīng)生理學家、諾貝爾獎獲得者艾倫·勞埃德·霍奇金 Alan Lloyd Hodgkin 和安德魯·費爾丁·赫克斯利 Andrew Ferdinand Hoxley 在1952年發(fā)表了最早的細胞生物學的數(shù)理分析之一,，他們也創(chuàng)建了一個數(shù)學模型,，解釋了沿神經(jīng)元細胞軸突傳播的動作電位,。他們的模型描述了一種由鉀和鈉兩種不同的分子成分之間的相互作用所產(chǎn)生的細胞功能,，所以這可以被看作是演算系統(tǒng)生物學的開端。無獨有偶,，艾倫·圖靈 Alan Turing 在1952年發(fā)表了形態(tài)發(fā)生的化學基礎，描述了最初同質(zhì)的生物系統(tǒng)中是如何產(chǎn)生不均勻性的,。1960年，Dennis Noble 創(chuàng)建了第一個心臟起搏器的計算模型,。系統(tǒng)理論家米哈伊洛·梅薩羅維奇 Mikhailo Mesarovich于1966年在俄亥俄州克利夫蘭市的凱斯理工學院召開了一次題為“系統(tǒng)理論與生物學”的國際研討會,，開啟了系統(tǒng)生物學作為一個獨特領域的正式研究。人們在20世紀六七十年代研究出幾種研究復雜分子系統(tǒng)的方法,，如代謝控制分析和生化系統(tǒng)理論,。整個20世紀80年代分子生物學的成功，以及人們對理論生物學的懷疑,，加之收獲小于預期，使得生物過程的定量模擬成為一個日漸被輕視的領域,。
圖2：不同時間維度生物學論文中被引用頻率前30的文章里各個主題的占比,，顯示了系統(tǒng)生物學研究的趨勢然而,，20世紀90年代功能基因組學的誕生意味著人們可以得到大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù),，同時計算能力爆炸式增長,，使得更真實的模型成為可能,。1992年至1994年，曾斌撰寫系列關于系統(tǒng)醫(yī)學,、系統(tǒng)遺傳學和系統(tǒng)生物工程方面的文章,，1996年，他在北京舉行的第一屆國際轉基因動物會議上作了關于生物系統(tǒng)理論和系統(tǒng)方法研究的演講,。1997年,，富田正丸小組發(fā)表了第一個關于整個（假設的）細胞新陳代謝的定量模型。2000年左右,，在西雅圖和東京建立了系統(tǒng)生物學研究所之后,，由于各種基因組項目的完成、組學（如基因組學和蛋白質(zhì)組學）數(shù)據(jù)的大量增加以及隨之而來的高通量實驗和生物信息學的進展,，系統(tǒng)生物學作為一項獨立的運動而涌現(xiàn)出來,。不久之后，第一個完全致力于系統(tǒng)生物學的院系成立了（例如,，哈佛醫(yī)學院的系統(tǒng)生物學系）,。2003年，麻省理工學院的研究從CytoSolve開始,，這是一種通過動態(tài)整合多個分子通路模型來建立整個細胞模型的方法,。從那時起,，各種致力于系統(tǒng)生物學的研究機構已經(jīng)發(fā)展起來,。例如，美國國立衛(wèi)生研究院的 NIGMS 建立了一個項目補助金,，目前正在支持美國的十多個系統(tǒng)生物學中心,。截至2006年夏天，由于系統(tǒng)生物學人才短缺,，全球多地建起了系統(tǒng)生物學博士培養(yǎng)計劃,。同年，美國國家科學基金會 National Science Foundation（NSF）提出了二十一世紀系統(tǒng)生物學的一個巨大挑戰(zhàn)：為整個細胞建立數(shù)學模型,。2012年,，紐約西奈山伊坎醫(yī)學院的卡爾實驗室完成了第一個對整個生殖支原體細胞的建模。該細胞模型能夠預測基因變異后的生殖支原體細胞的存活時間,。系統(tǒng)生物學發(fā)展的一個重要里程碑是系統(tǒng)生物學變成了一個國際性課題,。系統(tǒng)生物學具有利用跨學科工具從多個實驗來源獲取,、整合和分析復雜數(shù)據(jù)集的能力,，一些典型的技術平臺包括： - 表型組學，即生物表型在其生命周期內(nèi)的變化,?；蚪M學，即生物脫氧核糖核酸序列,、包括生物內(nèi)部細胞特異性變異（例如端粒長度變化）,；
- 表觀基因組學或表觀遺傳學，生命體和相應的細胞特異性轉錄調(diào)控因子沒有經(jīng)驗性地編碼在基因組序列中（例如 DNA 甲基化、組蛋白乙?；兔撘阴,；龋?/span>
- 轉錄組學,，通過 DNA 微陣列或基因表達的系列分析來測量生物體,、組織或整個細胞的基因表達。干擾素組學,，即生物體,、組織或細胞水平的轉錄校正因子（例如RNA干擾）；
- 蛋白質(zhì)組學,，通過二維凝膠電泳,、質(zhì)譜法或多維蛋白質(zhì)識別技術（先進的高效液相色譜系統(tǒng)加上質(zhì)譜法），進行生物體,、組織或細胞水平的蛋白質(zhì)和多肽測量,。子學科包括磷酸蛋白質(zhì)組學、糖蛋白質(zhì)組學和其他檢測化學修飾蛋白質(zhì)的方法,。
- 代謝組學,，測量有機體、細胞或組織水平系統(tǒng)中被稱為代謝物的小分子,；
- 糖組學,，有機體、組織或細胞水平的碳水化合物測量,；
- 脂質(zhì)組學,，有機體、組織或細胞水平的脂質(zhì)測量,。
除了識別和定量化上述給定的分子之外,，有進一步的技術來分析細胞內(nèi)的動力學和相互作用。研究的相互作用包括生物,、組織,、細胞和細胞內(nèi)分子的相互作用（相互作用組學）。目前,，在這一領域的權威分子學科,，盡管這一效用的定義并不僅僅局限于該領域，也有其它分子學科的作用,。這些分子學科包括: 神經(jīng)電動力學,，這是一個有機體網(wǎng)絡，其中大腦的計算功能作為一個動態(tài)系統(tǒng),，包括潛在的生物物理機制和新興的電力相互作用的計算,；流體學,，測量一個系統(tǒng)里分子隨著時間的動態(tài)變化，如細胞,、組織或有機體,；在處理系統(tǒng)生物學問題時，有兩種主要的方法,。
它們分別是自上而下和自下而上的方法,。自上而下的方法盡可能多把系統(tǒng)考慮在內(nèi)，并且在很大程度上依賴于實驗結果,。RNA-seq 技術是自上而下實驗方法的一個例子。相反,，自下而上的方法用于創(chuàng)建詳細的模型,，同時也結合了實驗數(shù)據(jù)。自下而上方法的一個例子是使用電路模型來描述一個簡單的基因網(wǎng)絡,。有各種技術用于捕獲mRNA,、蛋白質(zhì)的動態(tài)變化和翻譯后修飾。如生物力學 Mechanobiology,，研究跨尺度的力學和物理性質(zhì),，以及它們與其他調(diào)節(jié)機制的相互作用；生物符號學,，分析有機體或其他生物系統(tǒng)的符號關系系統(tǒng),；生理組學，生物學中生理的系統(tǒng)研究,。癌癥系統(tǒng)生物學 Cancer systems biology 是系統(tǒng)生物學研究的一個例子,，它可以通過特定的研究對象（腫瘤發(fā)生和癌癥治療）來區(qū)分。它使用特定的數(shù)據(jù)（患者樣本,、高通量數(shù)據(jù),，特別注意在患者腫瘤樣本中描述癌癥基因組）和工具（永生化癌細胞系、腫瘤發(fā)生的小鼠模型,、異種移植模型,、高通量測序方法、基于siRNA的基因敲除高通量篩選,、體細胞突變后果的計算模型和基因不穩(wěn)定性）,。
癌癥系統(tǒng)生物學的長期目標是能夠更好地診斷癌癥，對癌癥進行分類,，并更好地預測建議的治療結果,，這是個性化癌癥醫(yī)學和虛擬癌癥患者在更遠的前景的基礎。在癌癥的計算系統(tǒng)生物學方面已經(jīng)做出了重大的努力,，在各種腫瘤的計算機模型中創(chuàng)造了真實的多尺度,。這些研究經(jīng)常與大規(guī)模的微擾方法結合，包括基于基因的（RNA干擾，野生型和突變型基因的錯誤表達）和使用小分子庫的化學方法,。機器人和自動化傳感器使這種大規(guī)模的實驗和數(shù)據(jù)采集成為可能,。這些技術仍在出現(xiàn)，并且很多面臨產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越大,，質(zhì)量就越低的問題,。各種各樣的定量科學家（計算生物學家、統(tǒng)計學家,、數(shù)學家,、計算機科學家和物理學家）正在努力提高這些方法的質(zhì)量，并創(chuàng)建,、完善和重新測試模型,，以準確地反映觀測結果。系統(tǒng)生物學方法經(jīng)常涉及機制模型的發(fā)展,，比如從動態(tài)系統(tǒng)的基本構件的定量特性重建動態(tài)系統(tǒng),。例如，一個細胞網(wǎng)絡可以進行數(shù)學建模,，使用的方法來自化學動力學和控制理論,。由于細胞網(wǎng)絡中參數(shù)、變量和約束的數(shù)量龐大,，系統(tǒng)生物學經(jīng)常使用數(shù)值和如流平衡分析的計算技術,。
圖3：細胞訊息傳遞途徑概述 計算機科學,、信息學和統(tǒng)計學的其他方面也用于系統(tǒng)生物學,。包括新形式的計算模型，如使用過程計算模擬生物過程（著名的方法包括隨機演算,，BioAmbients,，Beta Binders，BioPEPA 和 Brane 演算）和基于約束的建模; 使用信息提取和文本挖掘技術,，綜合來自文獻的信息,；開發(fā)在線數(shù)據(jù)庫和存儲庫共享數(shù)據(jù)和模型，以及通過軟件,，網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫或商業(yè)訴訟的松散耦合實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫集成和軟件互操作性的方法,；基于網(wǎng)絡的方法分析高維基因組數(shù)據(jù)集。 例如,，加權相關網(wǎng)絡分析常常用于識別集群（稱為模塊）,、建立集群之間的關系模型、計算集群（模塊）成員的模糊度量,、識別模塊內(nèi)中心成員,，以及利用其他數(shù)據(jù)集研究集群保存; 基于通路的組學數(shù)據(jù)分析方法,，例如識別和評價不同活性的基因、蛋白質(zhì)或代謝物通路的方法,。許多基因組數(shù)據(jù)集的分析也包括確定相關性,。 此外，由于大量的信息來自不同的領域,，發(fā)展生物模型的語法和語義健全的表示方法是必要的,。 圖4：用質(zhì)量作用定律動力學微分方程建立簡單的三蛋白質(zhì)負反饋回路。每個蛋白質(zhì)相互作用都是通過米氏反應來描述的,。 建立生物學模型 研究人員首先選擇一條生物通路,，繪制所有蛋白質(zhì)相互作用的圖 。確定了所有的蛋白質(zhì)相互作用之后,，使用符合質(zhì)量作用定律的動力學來描述系統(tǒng)中反應的速率,。質(zhì)量作用定律動力學將提供微分方程，把生物系統(tǒng)模擬成一個數(shù)學模型,，其中微分方程的參數(shù)可以由實驗來確定。這些參數(shù)值是系統(tǒng)中每對蛋白質(zhì)相互作用的反應速率,。這個模型決定了生物系統(tǒng)中主要蛋白質(zhì)的行為,，并且為理解單個蛋白質(zhì)的特殊行為提供了新的視角。當不能夠收集一整個系統(tǒng)的所有反應速率時,?？梢酝ㄟ^模擬已知參數(shù)的模型并且提供可能參數(shù)值的目標行為，來確定未知的反應速率,。 
圖5：簡單的三種蛋白質(zhì)負反饋回路的濃度-時間圖,。對于初始條件，所有參數(shù)設置為0或1,。反應持續(xù)進行,，直到達到平衡。這張圖是每種蛋白質(zhì)隨時間的變化,。
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