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系统生物学的研究与进展 现代系统生物学是一门新兴的，整在不断发展的交叉学科。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。 系统生物学是在细胞--器官-生物体的整体水平上研究结构 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。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，并通过计算生物学建立一个数学模型来定量描述和预测生物功能表型和行为的学科。 20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。1953年沃森和克里克提出的DNA双螺旋模型是生物学进人分子生物学时代的标志，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。1990年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人了系统科学的时代。 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。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。这个过程可能需要一个世纪或更长时间。 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。生物体的复杂性和大量过程的非线性动力学特征对计算科学也是一个新的挑战。据预测,系统生物学研究对计算机的要求高达万亿次浮点运算速度。 一．生物系统的主要特性： 1.系统涌现性：即系统作为一个整体，可产生各个组成部分所没有的新功能，及整体大于各个组成部分的简单加和。2.稳健性：生物网络具有负反馈和多通路生物途径等，因此系统具有稳健性。3.无尺度性：生物系统的网络结构还具有无尺度网络结构的特性及少数大的枢纽和多数小的链接。例如，一个细胞在极端的环境，如热休克的状态下，经常会产生其他蛋白如热休克蛋白来维持细胞的活性。4.鲁棒性 鲁棒性是生物学系统的基本特征。我们应该理解生物体如何在各种扰动下维持自身功能特性，包括1.黄静的改变（营养缺失水平，化学诱导，结合特定受体的化学试剂，温度）2.内部故障（DNA损伤，代谢途径的遗传故障）等。工程系统中，通过使用系统控制，冗余，模块试剂以及结构稳定性来获得鲁棒性和稳定性。 1.系统的控制。前馈和反馈控制是两种主要的控制模式，二者在生物系统中无处不在。前馈控制是一种开环控制，其中预先定义好的动作序列被特定刺激触发。反馈是一种复杂的控制系统，其构成闭环以获得期望的系统控制。负反馈系统探测期望输出和实际输出之间的差别，通过调节输入来填补这种差别。2.冗余。是通过提供多条通路来完成功能，抵抗对系统组件的损伤，从而提高系统鲁棒性。3.模块设计。避免故障的无限制扩散，并简化组件的进化升级。同时可以通过使用多个次要模型来避免系统主要部分的实效。4.结构稳定性。很多基因调控网络对大范围的参数变化和遗传多态表现稳定。 系统生物学是一门整合不同数据的交叉学科 结合了自上而下和自下而上的研究方法，自上而下的方法是基于高通量组学技术的发展，可对DNA,RNA,蛋白等进行比较全面的高通量组学技术分析。先收集实验数据然后分析整合研究不同分子间的相互作用，最后形成一个假说预测相互关系，而后者又可以用新一轮的实验来验证，进而修进假说。其中在利用组学收集数据时数据过多而且有噪音，因此，还要用到自下而上的方法。自下而上的方法是以系统功能或机制作为出发点。自下而上是根据机制研究而自上而下是根据数据现象和表现提出模型。自下而上是对一个系统的亚系统分析建模，在把其他亚系统联系。简单说就是，自上而下就是从一颗成年树的树叶和树枝开始推断它的成长过程，而自下而上的研究就是从一颗种子开始推断这颗种子可以长成什么样的树，及在 不同土壤气候