系统生物学概念

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系统生物学概念范文第1篇

[关键词] 系统生物学；基因组学；蛋白质组学；计算生物学

[中图分类号] R34 [文献标识码]A [文章编号]1673-7210（2008）09（b）-020-03

近代生物学研究主要是以分子生物学和细胞生物学研究为主。研究方法皆采用典型的还原论方法。目前为止，还原论的研究已经取得了大量的成就，在细胞甚至在分子层次对生物体都有了很具体的了解，但对生物体整体的行为却很难给出系统、圆满的解释。生物科学还停留在实验科学的阶段，没有形成一套完整的理论来描述生物体如何在整体上实现其功能行为，这实际上是还停留在牛顿力学思想体系的简单系统的研究阶段。但是生物体系统具有纷繁的复杂性[1，2]。尽管对一个复杂的生物系统来说，研究基因和蛋白质是非常重要的，而且它将是我们系统生物学的基础，但是仅仅这些尚不能充分揭示一个生物系统的全部信息。这种研究结果只限于解释生物系统的微观或局部现象，并不能解释系统整体整合功能的来源，不能充分揭示一个生物系统的信息，且忽略了系统中各个层面的交互、支持、整合等作用,限制了生物学研究的发展。在这种现状下，20世纪末人类基因组计划完成后，生物学领域的科学家都在考虑一个问题：未来生物学研究的方向在哪里？为此学术界也不乏辩论。得出的共识是：生物学的发展未来主要面对如下问题：(1)如何弄清楚单一生物反应网络，包括反应分子之间的关系、反应方式等；(2)如何研究生物反应网络之间的关系，包括量化生物学反应及生物反应网络；(3)如何利用计算机信息及生物工程技术进行生物反应，生物反应网络，乃至器官及生物体的重建。

早在1969年，Bertalanfy LV就提出了一般系统理论(general systems theory)，他在文章中指出生物体是一个开放系统，对其组成及生物学功能的深入研究最终需要借助于计算机和工程学等其他分支学科才能完成[3]。1999年，由Leroy Hood创立的系统生物学(systems biology)则是在以还原论为主流的现代生物学中反其道而行之，把这种以整体为研究对象的概念重新提出。他给系统生物学赋予了这样的定义，系统生物学(systems biology)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。换言之，以往的实验生物学仅关心基因和蛋白质的个案，而系统生物学则要研究所有的基因、所有的蛋白质、组分间的所有相互关系。显然，系统生物学是以整体性研究为特征的一种大科学，是生物学领域革命性的方法论。以胡德的观点，基因、蛋白质以及环境之间不同层次的交互作用共同架构了整个系统的完整功能。因此，用系统的方法来理解一个生物系统应当成为并正在成为生物学研究方法的主流。利用系统的方法对其进行解析，综合分析观察实验的数据来进行系统分析。具体通过建立一定的数学模型，并利用其对真实生物系统进行预测来验证模型的有效性，从而揭示出生物体系所蕴涵的奥秘，这正是生物学研究方法的关键所在。

1 系统生物学的主要研究内容

系统生物学主要研究实体系统(如生物个体、器官、组织和细胞)的建模与仿真、生化代谢途径的动态分析、各种信号转导途径的相互作用、基因调控网络以及疾病机制等[4，5]。

系统生物学的首要任务是对系统状态和结构进行描述，即致力于对系统的分析与模式识别，包括对系统的元素与系统所处环境的定义，以及对系统元素之间的相互作用关系和环境与系统之间的相互作用的深入分析。具体如生物反应中反应成分之间的量的关系，空间位置，时间次序，反应成分之间的因果关系，特别是反馈调节和变量控制等有关整个反应体系的问题等。其次要对系统的演化进行动态分析，包括对系统的稳态特征、分岔行为、相图等的分析。掌握了系统的基本演化机制，使系统具有目标性和可操作性，使之按照我们所期望的方向演化，也有助于我们重新构建或修复系统，为组织工程学的组织设计提供指导。另外，系统科学对生物系统状态的描述是分层次的，对不同层次进行的描述可能是完全不同的；系统科学对系统演化机制的分析更强调整体与局部的关系，要分析子系统之间的作用如何形成系统整体的表现、功能，而且对系统整体的每一行为都要找出其与微观层次的联系。

系统生物学的研究包括两方面的内容。首先是实验数据的取得，这主要包括提供生物数据的各种组学技术平台，其次是利用计算生物学建立生物模型。因此科学家把系统生物学分为“湿”的实验部分（实验室内的研究)和“干”的实验部分（计算机模拟和理论分析)。“湿”、“干”实验的完美整合才是真正的系统生物学。

系统生物学的技术平台主要为各种组学研究。这些高通量的组学实验构成了系统生物学的技术平台。提供建立模型所需的数据，并辨识出系统的结构。其中包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、相互作用组学和表型组学计算生物学通过建模和理论探索。可以为生物系统的阐明和定量预测提供强有力的基础。计算生物学包括数据开采和模拟分析。数据开采是从各实验平台产生的大量数据和信息中抽取隐含其内的规律并形成假说。模拟分析是用计算机验证所形成的假说，并对拟进行的体内、体外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。计算生物学涉及一些新的数学原理和运算规则，需要物理和数学来研究生物学的最基本的原理，也需要计算科学、信息学、工程学等进行生物工程重建和生物信息传递的研究。

2 系统生物学的研究思路及特点

系统生物学识别目标生物系统中的各种因素，然后构架一个系统模型，在其中赋予这个生物系统能动性。在此模型中研究细胞、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。系统生物学最大的特点即整合。这里的整合主要包括三重含义。首先，把系统内不同性质的构成要素(DNA、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，系统生物学要实现从基因到细胞、到器官、到组织甚至是个体的各个层次的整合。第三，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。而基因组学、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[6]。

3 系统生物学的研究方法

系统生物学最重要的研究手段是干涉(perturbation)。系统生物学的发展正是由于对生物系统的干扰手段不断进步促成的。干涉主要分为从上到下(top-down)或从下到上(bottom-up)两种。从上到下，即由外至里，主要指在系统内添加新的元素，观察系统变化。例如，在系统中增加一个新的分子以阻断某一反应通路。而从下到上，即由内到外，主要是改变系统内部结构的某些特征，从而改变整个系统，如利用基因敲除，改变在信号传导通路中起重要作用的蛋白质的转录和翻译水平[7]。

目前国际上系统生物学的研究方法根据所使用研究工具的不同可分为两类：一类是实验性方法，一类是数学建模方法。实验性方法主要是通过进行控制性的反复实验来理解系统[8，9]。首先明确要研究的系统以及所关注的系统现象或功能，鉴别系统中的所有主要元素，如DNA、mRNA、蛋白质等，并收集所有可用的实验数据，建立一个描述性的初级模型(比如图形的)，用以解释系统是如何通过这些元素及其之间的相互作用实现自身功能的。其次在控制其他条件不变的情况下，干扰系统中的某个元素，由此得到这种干扰情况下系统各种层次水平的一些数据，同时收集系统状态随时变化的数据，整合这些数据并与初级模型进行比较，对模型与实际之间的不符之处通过提出各种假设来进行解释，同时修正模型。再设计不同的干扰，重复上面的步骤，直到实验数据与模型相一致为止。

数学建模[10，11]方法在根据系统内在机制对系统建立动力学模型，来定量描述系统各元素之间的相互作用，进而预测系统的动态演化结果。首先选定要研究的系统，确定描述系统状态的主要变量，以及系统内部和外部环境中所有影响这些变量的重要因素。然后深入分析这些因素与状态变量之间的因果关系，以及变量之间的相互作用方式，建立状态变量的动态演化模型。再利用数学工具对模型进行求解或者定性定量分析，充分挖掘数学模型所反映系统的动态演化性质，给出可能的演化结果，从而对系统行为进行预测。

4 当代系统生物学研究热点

基因表达、基因转换开关、信号转导途径，以及系统出现疾病的机制分析等四个方面是目前系统生物学研究的主要阵地。

基因组医学(genomic medicine)是以人类基因组为基础的生命科学和临床医学的革命。生命科学和临床医学结合，将人类基因组研究成果转化应用到临床实践中，是后基因组时代最重要的研究方向之一。人类基因组计划从完成和多种疾病相关的基因研究发现，迅速进入到蛋白质组学、染色体组和人类疾病基因的研究，通过单基因或复杂多基因疾病的相关基因研究和疾病易感因素分析，达到揭示基因与疾病的关系之目的；遗传背景与环境因素综合作用对疾病发生发展的影响；为疾病的诊断、预防和治疗、预后和风险预测提供依据。基因组医学将大大提高我们对健康和疾病状态的分子基础的认识，增强研制有效干预方法的能力。

后基因组(post-genome)的交叉学科研究是目前生命科学研究的前沿。交叉学科是一个新的研究领域，范围非常广阔，如基因组、蛋白质组、转录组等等，从而出现许多新的交叉学科。

细胞信号转导(signal transduction)的研究是当前细胞生命活动研究的重要课题。细胞信号转导蛋白质组学是功能蛋白质组学的重要组成部分。系统地研究多条信号转导通路中蛋白质及蛋白质间相互关系及其作用规律，细胞信号转导通路网络化，其作用模式、通路、功能机制、调控多样化，细胞信号转导结构、功能、途径的异常在癌症、心血管疾病、糖尿病和大多数疾病中起重要作用。对细胞信号转导机制的了解，已成为创新药物、防病治病的关键。细胞信号转导不是一门单一学科，而是多种学科，如细胞学、生物化学、生物物理学和药理学等多学科的交叉学科。

5 现阶段系统生物学存在的问题

目前的系统生物学研究还只是初步使用动力学建模方法来定量描述系统的动态演化行为，这种方法对简单巨系统是适用的，但是在运用到复杂适应性系统时就会表现出很多的局限性，有很多问题就不能解决。生物体系统的复杂程度超乎我们的想象，现阶段不宜研究整个生物体系统，可以从研究“小系统”(生物体中具有一定功能、相对独立的部分，将其看成一个“系统”)开始，当然如何正确地分析这个小系统本身也不是件易事。

5.1现有技术水平的限制

着眼于整体的系统生物学对技术、仪器的依赖性大大超过传统的分子生物学。高通量、大规模的基因组及蛋白质组等的发展都是建立于新技术、新仪器出现基础之上。就目前的技术水平来讲，距系统生物学所要求达到的理想水平还相差很远。由于技术发展的不均衡造成了系统中各个水平上的研究不均衡。基因组和基因表达方面的研究已经比较成熟，而在其他水平如蛋白质、小分子代谢物等的研究仍处于起步阶段。各种蛋白质在数量上的巨大差异是全面分析低丰度蛋白质的一大障碍。而低丰度蛋白往往是最重要的生物调节分子，如何加强对低丰度蛋白的高通量研究，将是对蛋白质组应用前景的重要保障。同样，如何研究系统内存在的非遗传性分子即细胞中存在的成百上千的独立的代谢底物及其他各种类型的大小分子，它们在基因表达、酶的构象形成等方面有着重要作用。建立适当的方法来系统检测这些分子的变化是系统生物学能否发展的关键。

5.2分析水平的限制

系统的复杂性决定了全面分析的复杂性。人类基因组计划的实施提供了庞大的信息资源，已让人眼花缭乱，而对于较核苷酸复杂得多的蛋白质及代谢物等的分析将是更大的挑战。如何系统而详尽地为公共数据库中的信息加上注解，对这些复杂数据进行储存和分析将成为系统生物学发展的瓶颈。

[参考文献]

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系统生物学概念范文第2篇

一、整合生物信息学的研究领域

尽管目前一般意义上的生物信息学还局限在分子生物学层次，但广义上的生物信息学是可以研究生物学的任何方面的。生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、个体、群体和生态系统等。这些层次的系统生物学研究将成为后基因组时代的生物信息学研究和应用的对象。随着在完整基因组、功能基因组、生物大分子相互作用及基因调控网络等方面大量数据的积累和基本研究规律的深入，生命科学正处在用统一的理论框架和先进的实验方法来探讨数据间的复杂关系，向定量生命科学发展的重要阶段。采用物理、数学、化学、力学、生物等学科的方法从多层次、多水平、多途径开展交叉综合研究，在分子水平上揭示生物信息及其传递的机理与过程，描述和解释生命活动规律，已成生命科学中的前沿科学问题（摘自：国家“十一五”生命科学发展规划），为整合生物信息学的发展提供了数据资源和技术支撑。

当前，由各种Omics组学技术，如基因组学（DNA测序），转录组学（基因表达系列分析、基因芯片），蛋白质组学（质谱、二维凝胶电泳、蛋白质芯片、X光衍射、核磁共振），代谢组学（核磁共振、X光衍射、毛细管电泳）等技术，积累了大量的实验数据。约有800多个公共数据库系统和许多分析工具可利用通过互联网来解决各种各样的生物任务。生物数据的计算分析基本上依赖于计算机科学的方法和概念，最终由生物学家来系统解决具体的生物问题。我们面临的挑战是如何从这些组学数据中，利用已有的生物信息学的技术手段，在新的系统层次、多水平、多途径来了解生命过程。整合生物信息学便承担了这一任务。

图1简单描述了生物信息学、系统生物学与信息学、生物学以及基因组计划各个研究领域的相关性。可以看出基因组计划将生物学与信息学前所未有地结合到了一起，而生物信息学的兴起是与人类基因组的测序计划分不开的，生物信息学自始至终提供了所需的技术与方法，系统生物学强调了生物信息学的生物反应模型和机理研究，也是多学科高度交叉，促使理论生物学、生物信息学、计算生物学与生物学走得更近，也使我们研究基因型到表型的过程机理更加接近。虚线范围代表整合生物信息学的研究领域，它包括了基因组计划的序列、结构、功能、应用的整合，也涵盖了生物信息学、系统生物学技术与方法的有机整合。

整合生物信息学的最大特点就是整合，不仅整合了生物信息学的研究方法和技术，也是在更大的层次上整合生命科学、计算机科学、数学、物理学、化学、医学，以及工程学等各学科。其生物数据整合从微观到宏观，应用领域整合涉及工、农、林、渔、牧、医、药。本文将就整合生物信息学的生物数据整合、学科技术整合及其他方面进行初步的介绍和探讨。

二、生物数据挖掘与整合

生物系统的不同性质的组分数据，从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在很多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息标示。如何快速地在这些大量的包括错误数据的数据量中获取正确数据模式和关系是数据挖掘与整合的主要任务。

数据挖掘是知识发现的一个过程，其他各个环节，如数据库的选择和取样，数据的预处理和去冗余，错误和冲突，数据形式的转换，挖掘数据的评估和评估的可视化等。数据挖掘的过程主要是从数据中提取模式，即模式识别。如DNA序列的特征核苷碱基，蛋白质的功能域及相应蛋白质的三维结构的自动化分类等。从信息处理的角度来说，模式识别可以被看作是根据一分类标准对外来数据进行筛选的数据简化过程。其主要步骤是：特征选择，度量，处理，特征提取，分类和标识。现有的数据挖掘技术常用的有：聚类、概念描述、连接分析、关联分析、偏差检测和预测模型等。生物信息学中用得比较多的数据挖掘的技术方法有：机器学习，文本挖掘，网络挖掘等。

机器学习通常用于数据挖掘中有关模式匹配和模式发现。机器学习包含了一系列用于统计、生物模拟、适应控制理论、心理学和人工智能的方法。应用于生物信息学中的机器学习技术有归纳逻辑程序，遗传算法，神经网络，统计方法，贝叶斯方法，决策树和隐马尔可夫模型等。值得一提的是，大多数数据挖掘产品使用的算法都是在计算机科学或统计数学杂志上发表过的成熟算法，所不同的是算法的实现和对性能的优化。当然也有一些人采用的是自己研发的未公开的算法，效果可能也不错。

大量的生物学数据是以结构化的形式存在于数据库中的，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等，而大量的生物学数据更是以非结构化的形式被记载在各种文本中，其中大量文献以电子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物医学文献摘要。

文本挖掘就是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。其任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等，以及利用文本挖掘技术提高数据分析的效率。近年来，文本挖掘技术在生物学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白及其相互作用，进而对大型生物学数据库进行自动注释。但是要自动地从大量非结构性的文本中提取知识，并非易事。目前较为有效的方法是利用自然语言处理技术NLP，该技术包括一系列计算方法，从简单的关键词提取到语义学分析。最简单的NLP系统工作通过确定的关键词来解析和识别文档。标注后的文档内容将被拷贝到本地数据库以备分析。复杂些的NLP系统则利用统计方法来识别不仅仅相关的关键词，以及它们在文本中的分布情况，从而可以进行上下文的推断。其结果是获得相关文档簇，可以推断特定文本内容的特定主题。最先进的NLP系统是可以进行语义分析的，主要是通过分析句子中的字、词和句段及其相关性来断定其含义。

生物信息学离不开Internet网络，大量的生物学数据都储存到了网络的各个角落。网络挖掘指使用数据挖掘技术在网络数据中发现潜在的、有用的模式或信息。网络挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。根据对网络数据的感兴趣程度不同，网络挖掘一般还可以分为三类：网络内容挖掘、网络结构挖掘、网络用法挖掘。网络内容挖掘指从网络内容/数据/文档中发现有用信息，网络内容挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。网络结构挖掘的对象是网络本身的超连接，即对网络文档的结构进行挖掘，发现他们之间连接情况的有用信息（文档之间的包含、引用或者从属关系）。在网络结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。网络用法挖掘通过挖掘相关的网络日志记录，来发现用户访问网络页面的模式，通过分析日志记录中的规律。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到网络用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。

网络数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂得多，是一项复杂的技术，一个难以解决的问题。而XML的出现为解决网络数据挖掘的难题带来了机会。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多个异质数据库成为可能，从而为解决网络数据挖掘难题带来了希望。随着XML作为在网络上交换数据的一种标准方式，目前主要的生物信息学数据库都已经提供了支持XML的技术，面向网络的数据挖掘将会变得非常轻松。如使用XQuery 标准查询工具，完全可以将 Internet看作是一个大型的分布式XML数据库进行数据浏览获取、结构化操作等。

此外，数据挖掘还要考虑到的问题有：实时数据挖掘、人为因素的参与、硬件设施的支持、数据库的误差问题等。

一般的数据（库）整合的方法有：联合数据库系统（如ISYS和DiscoveryLink）, 多数据库系统（如TAMBIS）和数据仓库（如SRS和Entrez）。这些方法因为在整合的程度，实体化，查询语言，应用程序接口标准及其支持的数据输出格式等方面存在各自的特性而各有优缺点。同时，指数增长的生物数据和日益进步的信息技术给数据库的整合也带来了新的思路和解决方案。如传统的数据库主要是提供长期的实验数据存储和简便的数据访问，重在数据管理，而系统生物学的数据库则同时对这些实验数据进行分析，提供预测信息模型。数据库的整合也将更趋向数据资源广、异质程度高、多种数据格式、多途径验证（如本体学Ontology的功能对照）、多种挖掘技术、高度智能化等。

三、生命科学与生物信息学技术的整合

生物信息学的研究当前还主要集中在分子水平，如基因组学/蛋白质组学的分析，在亚细胞、细胞、生物组织、器官、生物体及生态上的研究才刚刚开始。从事这些新领域的研究，理解从基因型到表型的生命机理，整合生物信息学将起到关键性的作用。整合生物信息学将从系统的层次多角度地利用已有的生物、信息技术来研究生命现象。另外，由其发展出的新方法、新技术，其应用潜力也是巨大的。图2显示了生命科学与生物信息学技术的整合关系。

目前生命科学技术如基因测序、QTL定位、基因芯片、蛋白质芯片、凝胶电泳、蛋白双杂交、核磁共振、质谱等实验技术，可以从多方面，多角度来分析研究某一生命现象，从而针对单一的实验可能就产生大量的不同层次的生物数据。对于每个技术的数据分析，都有了大量的生物信息学技术，如序列分析、motif寻找、基因预测、基因注解、RNA分析、基因芯片的数据分析、基因表达分析、基因调控网络分析、蛋白质表达分析、蛋白质结构预测和分子模拟、比较基因组学研究、分子进化和系统发育分析、生物学系统建模、群体遗传学分析等。整合生物信息学就是以整合的理论方法，通过整合生物数据，整合信息技术来推动生命科学干实验室与湿实验室的组合研究。其实践应用涉及到生物数据库的整合、功能基因的发现、单核苷酸多态性/单体型的了解、代谢疾病的机理研究、药物设计与对接、软件工具以及其他应用。

在整合过程中，还应该注意以下几方面内容：整合数据和文本数据挖掘方法，数据仓库的设计管理，生物数据库的错误与矛盾，生物本体学及其质量控制，整合模型和模拟框架，生物技术的计算设施，生物信息学技术流程优化管理，以及工程应用所涉及的范围。

四、学科、人才的整合

整合生物信息学也是学科、教育、人才的整合。对于综合性高等院校，计算机科学/信息学、生物学等学科为生物信息学的发展提供了学科基础和保障。如何充分利用高校雄厚的学科资源，合理搭建生物信息学专业结构，培养一流的生物信息学人才，是我们的任务和目标。

计算机科学/信息学是利用传统的计算机科学，数学，物理学等计算、数学方法，如数据库、数据发掘、人工智能、算法、图形计算、软件工程、平行计算、网络技术进行数据分析处理，模拟预测等。生物信息学的快速发展给计算机科学也带来了巨大的挑战和机遇，如高通量的数据处理、储存、检索、查询，高效率的算法研究，人工智能的全新应用，复杂系统的有效模拟和预测。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：Windows/Unix/Linux操作系统、C++/Perl/Java程序设计、数据库技术、网络技术、网络编程、SQL、XML相关技术、数据挖掘，机器学习、可视化技术、软件工程、计算机与网络安全、计算机硬件、嵌入式系统、控制论、计算智能，微积几何、概率论、数理统计、线性代数、离散数学、组合数学、计算方法、随机过程、常微分方程、模拟和仿真、非线性分析等等。

生物学是研究生命现象、过程及其规律的科学，主要包括植物学等十几个一级分支学科。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、发育生物学、病毒学、免疫学、流行病学、保护生物学、生态学、进化生物学、神经生物学、基础医学、生物物理学、细胞工程、基因工程、分子动力学、生物仪器分析及技术、植物学、动物学、微生物学及其他生物科学、生物技术专业的技能课程。

作为独立学科的生物信息学，其基本的新算法，新技术，新模型，新应用的研究是根本。课程涉及到生物信息学基础、生物学数据库、生物序列与基因组分析、生物统计学、生物芯片数据分析、蛋白质组学分析、系统生物学、生物数据挖掘与知识发现、计算生物学、药物设计、生物网络分析等。另外，整合生物信息学的工程应用，也需要了解以下学科，如生物工程、生物技术、医学影像、信号处理、生化反应控制、生物医学工程、数学模型、试验设计、农业系统与生产等。

此外，整合生物信息学的人才培养具有很大的国际竞争压力，培养优秀的专业人才，必须使其具备优良的生物信息科学素养，具有国际视野，知识能力、科研创新潜力俱佳的现代化一流人才。所以要始终紧跟最新的学术动态和发展方向，整合学科优势和强化师资力量，促进国际交流。

五、总结及展望

二十一世纪是生命科学的世纪，也是生物信息学快速不断整合发展的时代，整合生物学的研究和应用将对人类正确认识生命规律并合理利用产生巨大的作用。比如进行虚拟细胞的研究，整合生物信息学提供了从基因序列，蛋白结构到代谢功能各方面的生物数据，也提供了从序列分析，蛋白质拓扑到系统生物学建模等方面的信息技术，从多层次、多水平、多途径进行科学研究。

整合生物信息学是基于现有生物信息学的计算技术框架对生命科学领域的新一轮更系统全面的研究。它依赖于生物学，计算机学，生物信息学/系统生物学的研究成果（包括新数据、新理论、新技术和新方法等），但同时也给这些学科提供了更广阔的研究和应用空间，并推动整个人类科学的进程。

我国的生物信息学教育在近几年已经有了长足的进步和发展。未来整合生物信息学人才的培养还需要加强各学科有效交叉，尤其是计算机科学，要更紧密地与生命科学结合起来，共同发展，让我们的生命科学、计算机科学和生物信息学的教育和科研走得更高更前沿。

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系统生物学概念范文第3篇

关键词：代谢物组学；血液指纹图谱；中医药信息学；藏象信息模型

中图分类号：R2－03　文献标识码：A　文章编号：1673－7717(2007)09－1903－02

近年来，笔者结合系统生物学、中医药信息学和生物信息学等学科的最新研究成果，提出了血液指纹图谱藏象信息模型这一中医药信息学研究新方法。为方便大家了解和认识这一方法，下面以代谢物组学为参照介绍它的一些特点。

1　代谢物组学

代谢物组学是以代谢物分析的整体方法来研究功能蛋白如何产生能量和处理体内物质，评价细胞和体液的内源性和外源性代谢物浓度与功能关系的学科。是系统生物学的重要组成部分。通常采用绘图技术，现代分析测定方法(NMR，HPLC，MS)，以及应用计算机技术和统计学方法，以高通量实验和大规模计算为特征，完成细胞或者生物样品所有代谢物的“指纹图谱”。

其核心思想是它能够通过整体代谢物图谱，直接认识生物体的生理和生化状态，代谢物组学通过研究“代谢指纹图谱”的变化，能更直接地反映体内生物化学过程和状态的变化。其研究对象主要是生物体液，如尿液、血液，主要研究手段是核磁共振。代谢物组学在药物模型识别和确证、作用机制研究和安全性评价等方面具有重要的理论意义和应用价值。

2　血液指纹图谱中医药信息学研究方法

在日、年等完整的生命节律时段内，连续提取血液并制作血液指纹图谱，根据中医子午流注和藏气法时等中医时间医学理论，构建动态的――有时间变量的中医学的人体生命信息模型，血液指纹图谱藏象信息模型。实现中医学的理论表达，并在此基础上以信息技术实现中医学的研究与实际应用。

3　以代谢物组学为参照介绍血液指纹图谱中医药信息学研究方法

指纹图谱方法是一种信息学方法，代谢物组学研究表明，指纹图谱方法可以直接认识生物体的生理和生化状态和随时空变化的情况。不仅关心代谢物质的整体也关注其动态变化规律。

血液指纹图谱能比代谢指纹图谱，更完整的认识生物体的生理和生化状态。代谢物组指生物体内的所有小分子代谢物，是生物体的特定部分在特定环境中，经基因组表达和新陈代谢产生的中介物及终产物。血液所包含的成分比这还要多，血液大致相当于系统整体代谢物组。所以，血液指纹图谱能比代谢指纹图谱，更完整的认识生物体的生理和生化状态。

中医通过子午流注和藏气法时等中医时间医学理论，对生物体的生理和生化状态即功能单位进行划分，系统生物学以信息建模与系统整合为目标，血液指纹图谱藏象信息模型实现了这一目标，而且遵循了中医对系统“由上而下”划分的原则，进行的信息建模。

藏象生理血液指纹图谱即人体正常的生理和生化状态，藏象病理血液指纹图谱即人体异常的生理和生化状态，也就是证的血液指纹图谱。

1992年程士德教授在他编写的《内经理论体系纲要》一书中说：“藏象学说的实质就是关于人体形态结构、生理功能、物质代谢、病理变化的高度概括，是一个综合性的概念。”中医药学从认识和掌握人体功能状态的变化规律人手，初步揭示了人体生命活动的变化规律。证候既然是中医对疾病过程中人体功能状态的概括和总结，因此，用生理学方法探讨中医证候是证候研究的前提。

中医学的证候的观点，即对人体状态加以认识、分类和调控的观点，是目前现代医学对人体状态分类所没有的，通过中医对人体所处证候的分类，用现代科技手段通过对生理信息的处理，从而认识人体的状态特征，是中医学证候现代研究的基础性和前提工作。

证是人体在疾病过程中某一阶段的病理概括，是机体对病因的整体反应状态，它反映了藏象、经络、气血津液等功能结构的异常变化。不同的证候标示着机体不同层面的整体功能异常，“中医把认识疾病的焦点放在了整体功能上，用各种辨证方法把病人身上出现的整体功能异常辨别为各种有特异临床表现的证，每一种证实际上都是有特征内容和表现的整体功能异常态”，可见，证的本质应是整体功能的，而不是解剖形态的。

证本质研究又是证型规范化的前提与基础，是中、西医两种医学体系深层次沟通的必由途径。所以深入地探索中医“证”的诊断或评价指标、尝试对其进行定性定量的表达研究，是中医证型规范化及建立中医疗效评价指标体系的重要指标，具有实际的临床应用价值。

4　血液指纹图谱突破了制约代谢物组学中医研究的瓶颈

目前，代谢物组学通常采取核磁共振(NMR)、质谱(MS)、高效液相色谱(HPLC)为代谢物组“绘制图谱”。代谢组学之父、英国伦敦帝国理工学院Jeremy Nicholson教授认为，人体应该作为一个完整的系统来研究，应用代谢组学和全面性系统策略来理解疾病过程，与中医的整体观念和辨证论治思维方式不谋而合。

中医界非常多的学者也赞同这个观点，但是，NMR这样的昂贵设备限制了代谢物组学中医研究的开展。而血液指纹图谱藏象信息模型的研究，主张以红外和拉曼光谱制作血液指纹图谱，这样，既可以保证指纹图谱的测定简单、可行、有效，又保证了指纹图谱所必须具备的特异性、重现性和再现性。而且大大的降低了血液指纹图谱研究的成本，以红外和拉曼光谱制作代谢指纹图谱，也将大大降低代谢物组学中医研究的成本，推动这一新兴学科快速发展。

系统生物学概念范文第4篇

《普通高中生物课程标准》在课程目标的知识目标中要求学生“获得生物学基本事实、概念、原理、规律和模型等方面的基础知识”。[1]其中概念是非常重要的环节。正确的生物概念不仅是生物知识的组成部分，也是获得更系统生物学知识的基础。反思自己以前的教学，在实际教学过程中，常采用的方式：教师以“定义”的方式呈现概念，学生强化记忆。这样枯燥乏味的教学方式，会磨灭学生的学习兴趣，无法提高学生科学素养能力和发展学生的智力。因此，在新课程背景下，结合生物概念教学实践，谈几点想法。

一、应用科学史进行概念教学

Schecker（l992）指出“科学史可以帮助学生知觉到自己的观念，并提供建构新概念之学习的方法”。在新课程的教材中提供了很多科学史的内容，这些材料是教师进行概念教学是非常好的素材，可以帮助学生理解概念提出的背景和发展，建立清晰的概念架构。例如，在《光合作用的原理与应用》这节课中，如果仅仅只是照本宣科介绍几个科学家的实验，很难激发学生学习的兴趣，调动其学习的主动性，实现教学目标。因此，我校的高一生物教师将部分经典实验提前设定为兴趣小组的课题，让学生事先准备。教师可以通过实验的全程录影或实验结果的照片展示给全体同学，让学生沿着科学家们的研究过程来学习光合作用。这样学生不仅能了解光合作用的研究过程，更重要的是学生能把抽象的知识具体化，更好的、更实际的认识和理解光合作用。

二、通过探究实验进行概念学习

《标准》明确提出：“高中生物课程将在义务教育基础上，进一步提高学生的生物科学素养，尤其是发展学生的科学探究能力。”[1]科学探究是希望学生在经历科学探究过程中探究知识，掌握科学概念和规律。探究过程可以帮助学生加深理解概念内容，掌握概念的本质。

如在进行《细胞呼吸》一节的学习中，教材中安排了“探究酵母菌细胞呼吸方式”一实验。教师可以通过实验方案设计、实验操作和实验结果的分析和交流，整个一系列的探究活动来引导学生得出细胞呼吸概念。教师在课堂实施过程中，需要注意学生在探索过程中的问题，及时引导学生对科学概念的学习和理解。比如在设置实验装置的过程中，有氧呼吸实验组应如何排除空气中的二氧化碳对实验结果的影响？学生会利用课堂上学习的化学知识想到将空气通入氢氧化钠溶液来去除空气中的二氧化碳。那无氧组应如何排除对锥形瓶上部的部分氧气的影响？有学生提出书上的实验装置不合理，因为很难控制无氧的时间。立刻有学生提出可以利用油封的方法创设无氧条件。又如在观察实验和记录结果的过程中，教师需要特别提醒学生，注意养成尊重事实的习惯，记录实验中出现的一些“意外”并分析可能的原因。教师应及时抓住这些教育的契机，将学习引向深入，为下面的概念学习铺设道路。

三、通过建立模型进行概念学习

模型是人们为了某种特定的目的而对认识对象所作的一种简化的概括性的描述。高中阶段接触到的模型类型有物理模型、概念模型、数学模型等。教师通过创设情景教学模式，营造生动形象，使学生理解概念，促进学生的直觉、理解和掌握知识，形成正确的认知，建立前概念与新概念的联系，达成构建新概念的目标。

例如，DNA分子空间结构和生物膜流动镶嵌模型的构建活动中，学生构建形象的物理模型，简化和纯化生物原型，将研究对象直观化，有利于概念的理解和传播。再如，学生通过设计并制作生态瓶的模型的探究活动，理解生态系统的结构和功能。生物学教学中，通过渗透模型的方法，完善生物学概念的认知结构，提升思维能力。

四、使用概念图构建概念教学

概念图能较好地展示概念之间的逻辑关系，能让概念之间隐性的关系显性化，更好地组织和呈现教学内容，理解各概念之间的关系及其在知识体系中所处地位。例如，在必修二遗传的学习中，涉及了许多概念，有些概念并列存在，有些概念属上下位关系。概念之间关系错综复杂，学生容易混淆。在孟德尔的豌豆杂交实验这一小节的教学过程中，我们可以帮助学生建立如下概念图：

学习完遗传所有章节后，教师可以尝试让学生自行找出与“基因”有关的概念，根据这些概念之间的内在联系，以小组合作的方式绘制概念图，在课堂上展示概念图，让其他学生讨论、纠错。在课堂上，概念的罗列、概念图的绘制、概念图的纠错都是在教师的引导下由学生自主完成的，采用学生小组合作的方式通过核心概念建构概念图。如下图：

系统生物学概念范文第5篇

关键词:进化生物学;教学实践;选修课

进化生物学是一门综合性较强的学科，对动物学、植物学、遗传学、分子生物学、行为生态学等学科都有所涉及。迈尔认为，进化论是生物学中最大的统一理论;杜布赞斯基认为，如果不借助于进化的观点，生物学上的事情就变得情理不通。由此可见，学习进化生物学有助于提高人们的认识，对学生认识事物的发展规律大有裨益。

一、进化生物学课程的特点

进化生物学的目的主要是推断生物过去的发展历史并解释生物进化的原因和机制。该课程特点包括:1)涉及学科门类多。该学科广泛吸收生物学各分支学科的成就，特别是将进化与生态学、分类学(系统生物学)、行为学、分子生物学等结合起来，研究有关的生命现象，涉及生物类群的范围和结构层次也十分广泛;除生物学方面的知识之外，还广泛涉及地质学、化学、物理学等学科的内容;除自然科学之外，还涉及到社会科学的许多内容［1］;2)内容比较抽象、讲述的故事古老，在现实中难以再现;3)不重视基本概念的阐述。进化生物学的学习需要以多个学科知识为基础，以进化的观点把各学科的知识串联起来，侧重生物学现象的起源和进化，也正因为这样，对有些基本概念、基本原理的阐述稍显简略。4)理论性较强、学派众多。进化生物学叙述的是生物学中的一般规律性问题，学习时要注意把握其精神实质，不要过多涉及功能生物学(包括形态学、生理学、遗传学、生物化学等实验性学科)方面的内容，从而忽略了从理论观点上的提高进化生物学;各个学派有不同的观点，学习时需分析比较各个学派的特点，取长补短［1］。

二、进化生物学课程在农学专业学生中开设所遇到的问题和解决办法

(一)遇到的问题

在本次教学实践，是在农学专业本科生中讲授进化生物学，并且该门课程作为选修课。教学过程中遇到了一些问题:1)授课对象的知识结构不完善。本次授课面向的学生专业为农学专业，该专业在专业设置上侧重对宏观生物学知识的学习，而对微观生物学知识了解得比较少，对微观生物学知识理解困难。农学专业学生学习的课程主要集中在动物学，植物学，生态学，生理学，行为学以及作为选修课的分子遗传学，所以在讲授微观知识时学生会感到抽象难懂，甚至完全听不进去。2)作为选修课，学生不重视。进化生物学这门课程只是作为一门基础选修课来开设，而基础选修课考核相对轻松，一般采取课程论文考核或开卷考试的方式。没有闭卷考试的压力，学生在心理上会比较放松，容易轻视对该课程的学习。甚至有的学生在课堂上做一些与课堂教学无关的事情，比如在课堂上写别的课程的作业。

(二)解决的办法

针对以上的问题，提出并实践了如下的办法:1．结合学生的知识结构特点选择合适的教材本次教学实践选用的教材是由沈银柱、黄占景编写，高等教育出版社出版的《进化生物学》(第3版)，该教材分成十二章，内容分别是:进化生物学的由来及现状，生命及其在地球上的起源，细胞的起源与进化，生物发展史，生物表型进化，生物的微观进化，物种的形成，生物的宏观进化，生物遗传系统的进化，分子进化与分子系统学，人类的起源与进化，生态系统的进化［2］。主要内容包括两个方面，即对生物的过去发展历史进行推断和对进化原因、机制的解释。该教材系统性、理论性和条理性较强，对问题的阐述简明扼要，系统地介绍了进化的知识，总体上侧重对宏观知识的讲述，对应授课对象的知识结构。2．合适教学内容的选择、正确教学手段的使用进化生物学的知识包括推断生物进化的历史，涉及到的知识比较古老，学生仅凭想象很难再现当时的情形，比如生命及其在地球上的起源、细胞的起源与进化、生物发展史等章节的内容，对于此类知识的讲授，可以选择增加一些与课程相关的纪录片、探索片等。这就需要教师课前收集有关生命起源与进化，生物发展史的读物与网络资源，借鉴国内外大型探索、科幻和纪录片，利用现代信息技术，用通俗易懂的语言、生动活泼的形式、图文并茂的内容，制作《进化生物学》系列多媒体课件［3］。这部分内容还可以采用翻转课堂的教学模式，让学生在课外学习，通过网络和教材自己去获取知识，在课堂上对所学到的知识进行探讨。而在阐述进化机制时需要介绍微观进化、遗传系统的进化、分子进化与分子系统学的知识，这部分内容因为学生的基础较薄弱，可以考虑对这三个章节的内容做适当压缩，侧重对基本概念的理解，对教材中阐述得不够详细的概念进行补充与扩展，同时通过播放一些小视频来对基本概念和普遍现象进行讲授，比如可以用视频、动画的形式来帮助学生理解什么是遗传物质，以及DNA的复制、转录和蛋白质翻译过程，以此降低学生学习的难度。3．设置与课程内容相关的有趣的问题进化生物学因其理论性较强而容易让学生学起来枯燥无味，对此，可以通过设置问题的形式把一些理论知识跟现实生活中的现象结合起来，让学生进行探讨，激发学生兴趣，活跃课堂气氛。设置的问题比如，从进化生物学的角度解释“爱国是文化使然还是生物本能”“为什么优雅、风趣的人更吸引异性”“从进化角度讨论人为什么要谈恋爱”。另外，还可以深入了解学生在以前的学习过程中，参加过哪些野外实习，接触到什么动物和植物，把进化知识与学生的野外实践经历联系起来。4．结合科研实例进行讲授教师可以选取当前进化生物学研究中比较有趣的研究论文来给学生进行讲授，或者结合教师自身的研究来举例，比如曾经做过哪些与进化有关的研究，想法如何产生，采用什么样的研究思路，得出什么研究结果，对结果如何解释，研究过程中遇到哪些有趣的故事，实践证明，通过将科研故事与进化生物学研究实例结合起来穿插在课堂教学中讲授，能对学生的兴趣提升起到比较好的效果，学生还会积极主动发表自己的看法，整个课堂气氛异常活跃。此外，通过带领学生参观进化生物学研究实验室，让学生对进化生物学的研究氛围有所体会也不失为一种好的办法。5．鼓励学生阅读文献，了解最新科研动态要学好一门课程，光靠教师在课堂上讲授是不够的。学生还应该在课外积极主动阅读相关的书籍或者是科研论文。关于阅读课外文献，教师可以事先准备好与本次课内容相关的一些经典文献，也就是对基本概念和基本原理的定义、来龙去脉阐述较为清楚的文献，在课堂上向学生推荐，也可以指导学生自己去查阅。另外，鼓励学生了解最新科研动态，让学生知道目前所学的知识在科研上有哪些研究方向，研究进展如何，以此激发学生的学习兴趣。生物学的研究发展较快，需要经常关注研究前沿，更新知识储备。所以，教师也可以向学生介绍本学科领域的权威刊物，并且要求学生网上订阅并浏览这些刊物，以便随时了解与本课程相关的研究领域最新发表的论文和最新的科研动态。总之，进化生物学作为选修课来开设，应体现出选修课灵活的特点，以学生现有的知识为基础，对一些理论性较强、学生理解较为困难的知识可以大胆取舍和压缩［4］，着重对学生整个知识框架的构建，激发学生的学习兴趣，指导学生如何学习，在知识框架搭建完成后，学生对自己特别感兴趣的知识可以在课外进行深入学习。

［参考文献］

［1］李晓晨．进化生物学课程特点及学习方法指导［J］．当代教师教育，2002，1:116－117．

［2］沈银柱，黄占景．进化生物学［M］．第三版．高等教育出版社，2013．

［3］范宏英，龙北国．开设《生命起源与进化之谜》选修课的教学实践［J］．西北医学教育，2008，6:1162．