Systems biology 系统生物学 8页

SystemsbiologyFromWikipedia,thefreeencyclopediaSystemsbiologyisthestudyofsystemsofbiologicalcomponents,whichmaybemolecules,cells,organismsorentirespecies. Livingsystemsaredynamicandcomplex,andtheirbehaviormaybehardtopredictfromthepropertiesofindividualparts.Tostudythem,weusequantitativemeasurementsofthebehaviorofgroupsofinteractingcomponents,systematicmeasurementtechnologiessuchasgenomics,bioinformaticsandproteomics,andmathematicalandcomputationalmodelstodescribeandpredictdynamicalbehavior.Systemsbiologyisatermoftenusedtodescribeanumberoftrendsinbioscienceresearch,andamovementwhichdrawsonthosetrends.Proponents（支持者，倡导者）describesystemsbiologyasabiology-basedinter-disciplinarystudyfieldthatfocusesoncomplexinteractionsinbiologicalsystems,claimingthatitusesanewperspective(holism整体论insteadofreduction).Particularlyfromyear2000onwards,thetermisusedwidelyinthebiosciences,andinavarietyofcontexts.Anoftenstatedambitionofsystemsbiologyisthemodelinganddiscoveryofemergentproperties,propertiesofasystemwhosetheoreticaldescriptionisonlypossibleusingtechniqueswhichfallundertheremit（范围，职责）ofsystemsbiology.Thesetypicallyinvolvemetabolicnetworksorcellsignalingnetworks[1].系统生物学维基百科，自由的百科全书系统生物学是生物组分的系统，它可以是分子，细胞，器官或整个物种的研究。生活系统是动态的，复杂的，他们的行为可能很难从单个部件的性能进行预测。要研究他们，我们使用交互组件，系统的测量技术，如基因组学，生物信息学和蛋白质组学，以及数学和计算模型来描述和预测动力学行为的群体行为的定量测量。系统生物学是通常用来描述一个号码在生物科学的研究趋势的一个术语，并且吸取这些趋势的运动。支持者（支持者，倡导者）描述了系统生物学作为侧重于生物系统的复杂交互基于生物学，跨学科的研究领域，并声称它采用了全新的视角（整体论整体论，而不是减少）。尤其自2000年起，该术语广泛生物科学中的使用，并且在各种情况下。系统生物学的一个经常提到的野心是造型和紧急性的发现，一个系统的理论描述使用落在系统生物学的职权范围（范围，职责）技术下才有可能的属性。这些通常涉及代谢网络或细胞信号网络[1]。OverviewSystemsbiologycanbeconsideredfromanumberofdifferentaspects:\n·Asafieldofstudy,particularly,thestudyoftheinteractionsbetweenthecomponentsofbiologicalsystems,andhowtheseinteractionsgiverisetothefunctionandbehaviorofthatsystem(forexample,theenzymesandmetabolitesinametabolicpathway).[2][3]·Asaparadigm范例,usuallydefinedinantithesisæn‘tɪθɪsɪs对立面totheso-calledreductionistparadigm(biologicalorganisation),althoughfullyconsistentwiththescientificmethod.Thedistinctionbetweenthetwoparadigmsisreferredtointhesequotations:"Thereductionistapproachhassuccessfullyidentifiedmostofthecomponentsandmanyoftheinteractionsbut,unfortunately,offersnoconvincingconceptsormethodstounderstandhowsystempropertiesemerge...thepluralismofcausesandeffectsinbiologicalnetworksisbetteraddressedbyobserving,throughquantitativemeasures,multiplecomponentssimultaneouslyandbyrigorousdataintegrationwithmathematicalmodels"Saueretal[4]"Systemsbiology...isaboutputtingtogetherratherthantakingapart,integrationratherthanreduction.Itrequiresthatwedevelopwaysofthinkingaboutintegrationthatareasrigorousasourreductionistprogrammes,butdifferent....Itmeanschangingourphilosophy,inthefullsenseoftheterm"DenisNoble[5]概观系统生物学可以从许多不同的方面被认为是：•作为一个研究领域，特别是，生物系统的组件，以及这些相互作用如何产生该系统的功能和行为（例如，在代谢途径中的酶和代谢物）之间的相互作用的研究。[2][3]•作为范例范例，通常是在对立面æn'tɪθɪsɪs对立面的所谓还原模式（生物组织）的定义，虽然用科学的方法完全一致。在两种模式之间的区别是指在这些语录：“该还原方法已经成功地识别大多数组件和许多相互作用的，但不幸的是，没有提供令人信服的概念或方法来了解系统性能如何......出现的原因和影响生物网络的多元化是更好的观察处理，通过定量的措施，多个组件同时并用数学模型“严格的数据集成Sauer等[4]“系统生物学......大约是放在一起，而不是拆开，整合而不是减少。这要求我们开发出的严谨是我们还原的程序，但不同的思考整合的方式....这意味着改变我们的理念在长期的完全意义上的“丹尼斯贵族[5]·Asaseriesofoperationalprotocolsusedforperformingresearch,namelyacyclecomposedoftheory,analyticorcomputationalmodellingtoproposespecifictestablehypothesesaboutabiologicalsystem,experimentalvalidation,andthenusingthenewlyacquiredquantitativedescriptionofcellsorcellprocessestorefinethecomputationalmodelortheory.[6]Sincetheobjectiveisamodeloftheinteractionsinasystem,theexperimentaltechniquesthatmostsuitsystemsbiologyarethosethataresystem-wideandattempttobeascompleteaspossible.\nTherefore,transcriptomics,metabolomics,proteomicsandhigh-throughputtechniquesareusedtocollectquantitativedatafortheconstructionandvalidationofmodels.·Astheapplicationofdynamicalsystemstheorytomolecularbiology.Indeed,thefocusonthedynamicsofthestudiedsystemsisthemainconceptualdifferencebetweensystemsbiologyandbioinformatics.·Asasocioscientificphenomenondefinedbythestrategyofpursuingintegrationofcomplexdataabouttheinteractionsinbiologicalsystemsfromdiverseexperimentalsourcesusinginterdisciplinarytoolsandpersonnel.Thisvarietyofviewpointsisillustrativeofthefactthatsystemsbiologyreferstoaclusterofperipherallyoverlappingconceptsratherthanasinglewell-delineatedfield.Howeverthetermhaswidespreadcurrencyandpopularityasof2007,withchairs讲座andinstitutesofsystemsbiologyproliferatingworldwide.•作为一系列用于执行研究操作协议，也就是一个周期由理论，分析或计算模型的提出有关的生物系统，实验验证特定可检验的假设，然后使用细胞或细胞过程的新获得的定量描述是为了细化计算模型或理论。[6]由于目的是在一个系统中的相互作用的模型中，实验技术，大部分适合的系统生物学是那些全系统和试图尽可能完全。因此，转录组，代谢组学，蛋白质组学和高通量技术用于收集模型的构建和验证定量数据。•作为动力系统理论应用到分子生物学。事实上，专注于研究系统的动态特性是系统生物学和生物信息学的主要概念上的差异。•作为通过追求复杂数据的整合来自与使用跨学科的工具和人员多样实验来源生物系统的相互作用的策略定义一个socioscientific现象。这个品种观点是说明性的该系统生物学指的外周重叠的概念，而不是一个单一的公划定字段集群中的事实。然而，长期具有广泛的货币和普及截至2007年，有椅子讲座和世界各地的增殖系统生物学研究与实践。HistorySystemsbiologyfindsitsrootsin:[citationneeded]·thequantitativemodelingofenzymekinetics,adisciplinethatflourishedbetween1900and1970,·themathematicalmodelingofpopulationgrowth,·thesimulationsdevelopedtostudyneurophysiology,and·controltheoryandcybernetics控制论.OneofthetheoristswhocanbeseenasoneoftheprecursorsofsystemsbiologyisLudwigvonBertalanffywithhisgeneralsystemstheory.[7]Oneofthefirstnumericalsimulationsincellbiologywaspublishedin1952bytheBritishneurophysiologistsandNobelprizewinnersAlanLloydHodgkinandAndrewFieldingHuxley,whoconstructedamathematical\nmodelthatexplainedtheactionpotentialpropagatingalongtheaxonofaneuronalcell.[8]Theirmodeldescribedacellularfunctionemergingfromtheinteractionbetweentwodifferentmolecularcomponents,apotassiumandasodiumchannel,andcanthereforebeseenasthebeginningofcomputationalsystemsbiology.[9]In1960,DenisNobledevelopedthefirstcomputermodeloftheheartpacemaker.[10]历史系统生物学发现其根源在于：[引证需要]•酶动力学的定量模拟，即1900年和1970年间蓬勃发展的一门学科，•人口增长的数学建模，•模拟开发研究神经生理学和•控制理论与控制论控制论。一个谁可以被看作是系统生物学的先驱之一的理论家是贝塔朗菲与他一般系统理论。[7]一种在细胞生物学的第一个数值模拟是由英国神经生理学家和诺贝尔奖获得者发表于1952年艾伦劳埃德霍奇和Andrew菲尔丁黎谁构成的，即沿一个神经细胞的轴突说明动作电位传播的数学模型。[8]他们的模型中描述的两个不同的分子组分，钾和一之间的细胞功能从相互作用新兴因此钠通道，并且可以被看作是计算系统生物学的开头。[9]在1960年，丹尼斯诺布尔开发的心脏起搏器的第一计算机模型[10]。Theformalstudyofsystemsbiology,asadistinctdiscipline,waslaunchedbysystemstheoristMihajloMesarovicin1966withaninternationalsymposiumattheCaseInstituteofTechnologyinCleveland,Ohioentitled"SystemsTheoryandBiology".[11][12]The1960sand1970ssawthedevelopmentofseveralapproachestostudycomplexmolecularsystems,suchastheMetabolicControlAnalysisandthebiochemicalsystemstheory.Thesuccessesofmolecularbiologythroughoutthe1980s,coupledwithaskepticismtowardtheoreticalbiology,thatthenpromisedmorethanitachieved,causedthequantitativemodellingofbiologicalprocessestobecomeasomewhatminorfield.[citationneeded]Howeverthebirthoffunctionalgenomicsinthe1990smeantthatlargequantitiesofhighqualitydatabecameavailable,whilethecomputingpowerexploded,makingmorerealisticmodelspossible.In1997,thegroupofMasaruTomitapublishedthefirstquantitativemodelofthemetabolismofawhole(hypothetical)cell.[13]Aroundtheyear2000,afterInstitutesofSystemsBiologywereestablishedinSeattleandTokyo,systemsbiologyemergedasamovementinitsownright,spurred鞭策onbythecompletionofvariousgenomeprojects,thelargeincreaseindatafromtheomics(e.g.genomicsandproteomics)andtheaccompanyingadvancesinhigh-throughputexperimentsandbioinformatics.Sincethen,variousresearchinstitutesdedicatedtosystemsbiologyhavebeendeveloped.Forexample,theNIGMSofNIHestablisheda\nprojectgrantthatiscurrentlysupportingovertenSystemsBiologyCenters[2]intheUnitedStates.Asofsummer2006,duetoashortageofpeopleinsystemsbiology[14]severaldoctoraltrainingprogramsinsystemsbiologyhavebeenestablishedinmanypartsoftheworld.Inthatsameyear,theNationalScienceFoundation(NSF)putforwardagrandchallengeforsystemsbiologyinthe21stcenturytobuildamathematicalmodelofthewholecell.[15]系统生物学的正式研究，作为一个独特的学科，是由系统理论家米哈伊洛Mesarovic于1966年推出，在技术为例研究所在俄亥俄州克利夫兰市的一次国际研讨会，题为“系统理论与生物学”。[11][12]20世纪60年代和70年代看到的几种方法发展研究复杂分子系统，如代谢控制分析及生化系统理论。在整个80年代分子生物学，再加上对理论生物学的怀疑，那则承诺超过其取得的成就，引起了生物过程的定量模拟成为一个有点小的领域。[来源请求]然而，在20世纪90年代功能基因组学的诞生，意味着大量高质量的数据变得可用，而计算功率分解，使得更现实的模型可能。1997年，该集团富田胜发表一个整体（假设）细胞代谢的第一个定量模型[13]2000年左右，系统生物学研究所在西雅图和东京建立后，系统生物学成为在自己的权利运动的刺激下，通过各种基因组计划，大量增加从组学数据的完成鞭策着（如基因组学和蛋白质组学）和高通量实验和生物信息学的随行进展。自那时以来，致力于系统生物学各科研院所已经开发出来。例如，美国国立卫生研究院的NIGMS确定，目前支持十多个系统生物学研究中心[2]在美国的一个项目资助。截至2006年夏天，由于人在系统生物学短缺的系统生物学[14]几个博士生培养方案已确立了在世界许多地方。在同一年，美国国家科学基金会（NSF）提出了在21世纪建立了整个单元的数学模型，系统生物学盛大的挑战。[15]AssociateddisciplinesAccordingtotheinterpretationofSystemsBiologyastheabilitytoobtain,integrateandanalyzecomplexdatasetsfrommultipleexperimentalsourcesusinginterdisciplinarytools,sometypicaltechnologyplatformsare:·Phenomics:Organismalvariationinphenotypeasitchangesduringitslifespan.·Genomics:Organismaldeoxyribonucleicacid(DNA)sequence,includingintra-organisamalcellspecificvariation.(i.e.Telomerelengthvariationetc.).·Epigenomics/Epigenetics:Organismalandcorrespondingcellspecifictranscriptomicregulatingfactorsnotempiricallycodedinthegenomicsequence.(i.e.DNAmethylation,HistoneAcetylationetc.).·Transcriptomics:Organismal,tissueorwholecellgeneexpressionmeasurementsbyDNAmicroarraysorserialanalysisofgeneexpression·Interferomics:Organismal,tissue,orcellleveltranscriptcorrectingfactors(i.e.RNAinterference)·Translatomics/Proteomics:Organismal,tissue,orcelllevelmeasurementsofproteinsandpeptidesviatwo-dimensionalgelelectrophoresis,massspectrometryormulti-dimensionalproteinidentificationtechniques(advancedHPLCsystems\ncoupledwithmassspectrometry).Subdisciplinesincludephosphoproteomics,glycoproteomicsandothermethodstodetectchemicallymodifiedproteins.·Metabolomics:Organismal,tissue,orcelllevelmeasurementsofallsmall-moleculesknownasmetabolites.·Glycomics:Organismal,tissue,orcelllevelmeasurementsofcarbohydrates.·Lipidomics:Organismal,tissue,orcelllevelmeasurementsoflipids.Inadditiontotheidentificationandquantificationoftheabovegivenmoleculesfurthertechniquesanalyzethedynamicsandinteractionswithinacell.Thisincludes:[citationneeded]·Interactomics:Organismal,tissue,orcelllevelstudyofinteractionsbetweenmolecules.Currentlytheauthoritativemoleculardisciplineinthisfieldofstudyisprotein-proteininteractions(PPI),althoughtheworkingdefinitiondoesnotpre-cludeinclusionofothermoleculardisciplinessuchasthosedefinedhere.·NeuroElectroDynamics:Organismal,braincomputingfunctionasadynamicsystem,underlyingbiophysicalmechanismsandemergingcomputationbyelectricalinteractions.·Fluxomics:Organismal,tissue,orcelllevelmeasurementsofmoleculardynamicchangesovertime.·Biomics:systemsanalysisofthebiome.生物群系相关学科根据系统生物学作为获取，整合和分析利用跨学科的工具多实验源复杂数据集的能力的解释，一些典型的技术平台是：•型组学：在表型变异有机体，因为其寿命期间变化。•基因组学：有机体脱氧核糖核酸（DNA）序列，包括帧内organisamal细胞特异性变异。（即端粒长度变化等）。•表观基因/表观遗传学：有机体和相应的细胞特异性转录调控因子的基因组序列没有经验编码。（即DNA甲基化，组蛋白乙酰化等）。•转录：有机体，组织或整个细胞基因表达测量由DNA微阵列或基因表达的系列分析•Interferomics：有机体，组织或细胞水平转录校正因子（即RNA干扰）•Translatomics/蛋白质组学：有机体，通过双向电泳，质谱或多维蛋白质鉴定技术（加上质谱先进的HPLC系统）的蛋白质和肽的组织或细胞水平测量。子学科包括磷酸化蛋白质组学，glycoproteomics等方法来检测化学修饰的蛋白质。•代谢：有机体，被称为代谢物的所有的小分子的组织或细胞水平测量。•糖组学：有机体，组织或细胞水平的碳水化合物测量。•脂质组学：有机体，组织或细胞级脂质测量。\n除了上面给出的分子的鉴定和定量进一步的技术分析在小区内的动态和交互。这包括：[引证需要]•Interactomics：有机体，组织或细胞水平上的分子之间的相互作用的研究。目前在这一研究领域权威分子纪律是蛋白质-蛋白质相互作用（PPI），虽然工作定义并不预先CLUDE等分子学科包括如这里定义。•NeuroElectroDynamics：有机体，大脑计算功能作为动力系统，基本的生物物理机制和新兴的计算通过电相互作用。•Fluxomics：有机体，随着时间的推移分子动态变化组织或细胞水平测量。•Biomics：生物群落的系统分析。生物群系Theinvestigationsarefrequentlycombinedwithlarge-scaleperturbationmethods,includinggene-based(RNAi,mis-expressionofwildtypeandmutantgenes)andchemicalapproachesusingsmallmoleculelibraries.[citationneeded]Robotsandautomatedsensorsenablesuchlarge-scaleexperimentationanddataacquisition.Thesetechnologiesarestillemergingandmanyfaceproblemsthatthelargerthequantityofdataproduced,thelowerthequality.[citationneeded]Awidevarietyofquantitativescientists(computationalbiologists,statisticians,mathematicians,computerscientists,engineers,andphysicists)areworkingtoimprovethequalityoftheseapproachesandtocreate,refine,andretestthemodelstoaccuratelyreflectobservations.Thesystemsbiologyapproachofteninvolvesthedevelopmentofmechanisticmodels,suchasthereconstructionofdynamicsystemsfromthequantitativepropertiesoftheirelementarybuildingblocks.[16][17]Forinstance,acellularnetworkcanbemodelledmathematicallyusingmethodscomingfromchemicalkineticsandcontroltheory.Duetothelargenumberofparameters,variablesandconstraintsincellularnetworks,numericalandcomputationaltechniquesareoftenused(e.g.,Fluxbalanceanalysis).Otheraspectsofcomputerscienceandinformaticsarealsousedinsystemsbiology.Theseinclude:调查经常与大型扰动相结合的方法，包括基因为基础，利用小分子文库化学方法（RNA干扰，野生型和突变基因的错误表达）。[来源请求]机器人和自动化传感器，使这些大型实验和数据采集。这些技术还在不断出现，许多面孔问题，数据的较大的生产量，质量越低。[来源请求]各种各样的定量科学家（计算生物学家，统计学家，数学家，计算机科学家，工程师和物理学家）是努力改善这些方法的质量和创造，提炼，并重新测试模型，以准确反映意见。的系统生物学方法通常涉及机械模型，如从它们的基本构建块的量化特性动态系统的重建的发展。[16][17]例如，蜂窝网络可以在数学上使用来自化学未来的方法进行建模动力学和控制理论。由于在蜂窝网络中的大量参数，变量和约束的，数值和计算技术经常使用（例如，通量平衡分析）。计算机科学和信息学等方面也用在系统生物学。这些包括：\n·Newformsofcomputationalmodel,suchastheuseofprocesscalculitomodelbiologicalprocesses(notableapproachesincludestochastic-calculus,BioAmbients,BetaBinders,BioPEPAandBranecalculus)andconstraint-basedmodeling.·Integrationofinformationfromtheliterature,usingtechniquesofinformationextractionandtextmining.·Developmentofonlinedatabasesandrepositoriesforsharingdataandmodels,approachestodatabaseintegrationandsoftwareinteroperabilityvialoosecouplingofsoftware,websitesanddatabases,orcommercialsuits.·Developmentofsyntacticallyandsemanticallysoundwaysofrepresentingbiologicalmodels.•计算模型的新形式，如使用过程结石的模型生物过程（显着的方法包括随机演算，BioAmbients，贝塔粘合剂，BioPEPA和Brane结石）和基于约束的建模。•从文献信息，利用信息提取和文本挖掘技术的集成。•在线数据库和资料库共享数据和模型的发展，通过软件，网站和数据库，或商业套装松散耦合接近数据库集成和软件的互操作性。•代表生物模型的语法和语义上的声音的方式发展。