系统生物学TowardSystem-levelUnderstandingofBiologicalSystemsPPT课件下载推荐.ppt
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TheInstituteforSystemsBiology,Dr.LeroyHood,HiroakiKitano(北野宏明),研究内容,
(1)thestructureofthesystems,suchasgenes,metabolism,andsignaltransductionnetworksandphysicalstructures,
(2)thedynamicsofsuchsystems,(3)methodstocontrolsystems,and(4)methodstodesignandmodifysystemsfordesiredproperties.,产生背景,DNA结构与功能基因、基因组学与HGPRNA结构与功能蛋白质、蛋白质组学分子生物学及相关技术细胞生物学及相关技术遗传、发育、疾病与进化相关知识的积累新技术的突破,系统生物学的灵魂整合,系统生物学与基因组学、蛋白质组学等各种“组学”的不同之处在于:
它是一种整合型大科学。
需要一套原理和方法将系统内部各个组分的行为(behaviors)与系统的特性及功能连接起来。
还原论整体论避免机械唯物主义,1+1=3(系统科学的核心思想是:
“整体大于部分之和”),Studyingthebehaviorsofalltheelementsinabiologicalsystem,Patients,Doctors,HealthcareSystem,Nurses,Hospitals,InsuranceCompanies,Government,BiologicalSystem,RNA,DNA,Proteins,Biomodules,Cells,Networks,首先,它要把系统内不同性质的构成要素(基因、mRNA、蛋白质、生物小分子等)整合在一起进行研究。
系统生物学研究所第一篇论文:
整合酵母的基因组分析和蛋白质组分析,研究酵母的代谢网络(IdekerT,etal.Science,2002,292:
929)。
不同生物分子的研究难度不一样,技术发展程度不一样,它们的研究水平有较大的差距:
基因组和基因表达方面的研究比较完善,蛋白质研究较为困难,生物小分子的代谢组分的研究更不成熟。
真正实现这种整合还有很长的路要走。
Integrationofgeneexpressionresponsewiththenetworkofknownphysicalinteractions,对于多细胞生物,系统生物学要实现从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次的整合。
系统科学的核心思想:
“整体大于部分之和”;
系统整体特性是不同组成部分、不同层次间相互作用而“涌现”的新性质。
对组成部分或低层次的分析并不能真正地预测高层次的行为。
如何通过研究和整合去发现和理解涌现的系统性质,是系统生物学面临的一个根本性的挑战。
系统生物学整合性的第三层含义:
研究思路和方法的整合。
经典的分子生物学研究垂直型的研究。
(即采用多种手段研究个别的基因和蛋白质。
首先在DNA水平上寻找特定的基因,然后通过基因突变、基因剔除等手段研究基因的功能;
在基因研究的基础上,研究蛋白质的空间结构,蛋白质的修饰以及蛋白质间的相互作用等等。
)基因组学、蛋白质组学和其他各种“组学”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。
)系统生物学的特点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。
此外,系统生物学还是典型的多学科交叉研究,它需要生命科学、信息科学、数学、计算机科学等各种学科的共同参与。
先人眼中的系统生物学,中医天人合一的黑箱1933Cannon稳态学说1948Wiener生物控制论1968LudwigvonBertalanffy总体系统论建立于生理学水平的对生物系统的认识分子生物学的发展是系统生物学发展的催化剂。
系统生物学的基础信息,生物学是一门信息科学:
生物学研究的核心基因组是数字化的;
生命的数字化核心表现为两大类型的信息,第一类信息是指编码蛋白质的基因,第二类信息是指控制基因行为的调控网络;
生物信息是有等级次序的,而且沿着不同的层次流动。
根据系统论的观点,构成系统的关键不是其组成的物质,而是组成部分的相互作用或部分之间的关系。
这些相互作用或者关系,从本质上说就是信息。
生命是远离平衡态的开放系统,为了维持其有序性,生命系统必须不断地与外部环境交换能量,以抵消其熵增过程。
因此,生命系统是一个信息流的过程,系统生物学就是要研究并揭示这种信息的运行规律。
系统生物学研究范围,
(1)genomicsandothermolecularbiologyresearch,
(2)computationalstudies,suchassimulation,bioinformatics,andsoftwaretools,(3)analysisofdynamicsofthesystem,(4)technologiesforhighprecision,comprehensivemeasurements.,对系统生物学的理解,SystemStructureIdentification-Regulatoryrelationshipsofgenesandinteractionsofproteins,cell-cellcommunicationSystemBehaviorAnalysis-HowtoagainstexternalperturbationsSystemControl-HowtocontrolthebiologicalsystemSystemDesign-personalizedmedicine,druguse,organtransplantation,1.MEASUREMENTTECHNOLOGIESANDEXPERIMENTALMETHODS2.SYSTEMSTRUCTUREIDENTIFICATION3.SYSTEMBEHAVIORANALYSIS4.ROBUSTNESSOFBIOLOGICALSYSTEMS5.THESYSTEOMEPROJECT6.IMPACTSOFSYSTEMSBIOLOGY,1.MEASUREMENTTECHNOLOGIESANDEXPERIMENTALMETHODS,Systemsbiologyisthequantitativestudyofbiologicalprocessesaswholesystems,insteadofisolateparts.-2001年第二届国际系统生物学会Itrequiresacomprehensivebodyofdataandcontrolofthequalityofdataproducedsothatitcanbeusedasareferencepointofsimulation,modeling,andsystemidentification.Forthecomputationalandsystemsapproachtobesuccessful,measurementhastobe
(1)comprehensive,
(2)quantitativelyaccurate,and(3)systematic.,关于comprehensive,Factorcomprehensiveness-被测物,gene,proteincover的问题Time-seriescomprehensiveness-反映系统动态连续变化的时间段Itemcomprehensiveness-转录水平,蛋白互作,磷酸化,蛋白定位,其他特性等。
关于systematic,Theidealsystematicmeasurementissimultaneousmeasurementofmultiplefeaturesforasinglesample.数据要多,从多个层面表现代表性;
样品的实验条件须一致;
microarray上关联的基因数据比分散的基因数据要更可信;
数据的获取由invitro转向invivo;
参数的设置要反映系统的动态变化;
系统的不同组成部分,参数设置不同;
还要考虑多细胞系统,Next-generationExperimentalSystems,实验过程自动化水平的提高和动态化处理;
交叉技术的应用可以实现现在无法企及的功能;
实验技术的微型化和精确定量化;
高级图形处理算法与并行化超级计算机;
2.SYSTEMSTRUCTUREIDENTIFICATION,Howthestructureofgeneregulatorynetworkscanbeidentified.Wemustidentifyallcomponentsofthenetwork,thefunctionofeachcomponent,interactions,andallassociatedparameters.Truenetworkoutofmultiplecandidatesshouldbeidentified.,Twomajortasksofsystemstructureidentification,NetworkStructureIdentification1)BOTTOM-UPAPPROACH2)TOP-DOWNAPPROACHParameterIdentification,BOTTOM-UPAPPROACH,数据来源:
独立生物学实验数据的积累数据收集手段:
特定研究范围的文字搜索适合对象:
大多数基因及其调控关系相对清楚,尤其适合大结局前的战场打扫。
优点:
模拟精确缺点:
对于未知知识束手无策应用:
建立模型,通过改变参数设置,分析系统动态变化举例:
KEGG,TOP-DOWNAPPROACH,数据来源:
芯片高通量数据数据收集手段:
聚类方法,但无法直接推导网络结构,Alternativemethods尝试直接从表达谱数据中推导出网络结构优点:
大规模自动化系统化分析数据缺点:
二进制翻译过程中的信息损失(已有改进)模拟不精确应用:
未介绍,二者的结合,ItisunlikelythatnoknowledgeisavailablebeforeapplyinganyinferencemethodsItcanbeassumedthatvariousgenesandtheirinteractionsarepartiallyunderstood,andthatitisnecessarytoidentifytherestofthenetwork.Byusingknowledgethatissufficientlyaccurate,thepossiblespaceofnetworkstructuresissignificantlyreduc
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