系統(tǒng)生物學

內(nèi)容概要

《系統(tǒng)生物學》由林標揚編著，本書將介紹系統(tǒng)生物學的基本概念和原理(第一篇)，然后介紹系統(tǒng)生物學研究的高通量技術和手段，包括蛋白質(zhì)組學、基因組學、轉錄組學和代謝組學等研究手段(第二篇)，最后介紹系統(tǒng)生物學數(shù)據(jù)整合分析、計算和模擬的工具(第三篇)，供讀者閱讀學習。

作者簡介

林標揚，首席科學家，曾為美國系統(tǒng)生物學研究所癌癥研究組帶頭人8年，現(xiàn)為浙江大學教授，美國華盛頓大學兼職副教授。1994年畢業(yè)于加拿大大不列顛哥倫比亞大學(UBC)，獲醫(yī)學遺傳學博士。隨后游學歐洲，先后在英國帝國癌癥研究中心、德國威爾茨堡大學(為洪堡學者)工作。1998起師從系統(tǒng)生物學創(chuàng)始人、“國際系統(tǒng)生物學之父”、美國系統(tǒng)生物學研究所總裁、美國三院院士Leroy
Hood教授。2006年在浙江大學浙江加州國際納米技術研究院創(chuàng)立了系統(tǒng)生物學平臺。

書籍目錄

第一篇  系統(tǒng)生物學概況
第1章  系統(tǒng)和系統(tǒng)生物學
  1．1 復雜系統(tǒng)的研究方法
    1．1．1 還原論
    1．1．2 神圣論
    1．1．3 一般系統(tǒng)理論
  1．2 生物系統(tǒng)的特性
    1．2．1 系統(tǒng)涌現(xiàn)性
    1．2．2穩(wěn)健性
  1．3 系統(tǒng)生物學是一門整合不同數(shù)據(jù)的交叉學科
    1．3．1 系統(tǒng)生物學是結合自上而下和自下而上研究方法的學科
    1．3．2 系統(tǒng)生物學是綜合發(fā)現(xiàn)性科學和假說性科學研究手段的學科
    1．3．3 代系統(tǒng)生物學的特征
    參考文獻
第2章  網(wǎng)絡和網(wǎng)絡系統(tǒng)生物學
  2．1 無標度網(wǎng)絡
  2．2 階層網(wǎng)絡
    2．2．1 聚合系數(shù)
    2．2．2 小世界網(wǎng)絡
    2．2．3 階層性的網(wǎng)絡
  2．3 中心度
    2．3．1 點度中心度
    2．3．2 中間中心度
    2．3．3 接近中心度
    2．3．4 特征向量中心度
  2．4 生物網(wǎng)絡模體
  2．5 網(wǎng)絡模體的算法
    2．5．1 生成隨機網(wǎng)絡的算法
    2．5．2 子圖搜索法
    2．5．3 常用的網(wǎng)絡分析軟件
  參考文獻
    第二篇  實驗系統(tǒng)生物學
第3章  新興的高通量測序技術
  3．1 第二代測序技術
    3．1．1 454測序技術
    3．1．2 Solena測序技術
    3．1．3 SOLiD測序技術
    3．1．4 第二代測序技術的缺陷
  3．2 第二、三代測序技術間的過渡
    3．2．1 離子半導體測序技術
    3．2．2 首個單分子測序平臺
  3．3 第三代測序技術
    3．3．1 實時單分子測序技術
    3．3．2 納米孔測序技術
  3．4 總結
  參考文獻
第4章  新興高通量測序技術在系統(tǒng)生物學中的應用
  4．1 新興高通量測序技術在單核苷酸多態(tài)性鑒定中的應用
  4．2 新興高通量測序技術在檢測基因組結構改變中的應用
  4．3 新興高通量測序技術在識別基因融合中的應用
  4．4 新興高通量測序技術在腫瘤基因表達譜研究中的應用
  4．5 新興高通量測序技術在全基因組范圍轉錄因子DNA結合位點中的應用
  4．6 新興高通量測序技術在腫瘤表觀基因組學研究中的應用
    4．6．1 新興高通量測序技術在組蛋白修飾研究中的應用
    4．6．2 新興高通量測序技術在DNA甲基化研究中的應用
  4．7 新興高通量測序技術在其他方面的應用
  4．8 未來測序技術面臨的挑戰(zhàn)
    4．8．1 有效區(qū)分致癌基因的“驅(qū)動突變”和“隨從突變”
    4．8．2 解決腫瘤異質(zhì)性問題和充分利用福爾馬林固定石蠟包埋組織樣品
  參考文獻
第5章  質(zhì)譜的基本原理
  5．1 質(zhì)譜原理
    5．1．1 離子化
    5．1．2 質(zhì)譜儀分類
  5．2 質(zhì)譜的生物分析物測序
  5．3 生物分析物的分離
  參考文獻
第6章  定量蛋白質(zhì)組學
  6．1 蛋白水平的定量策略
  6．2 肽段水平的定量策略
    6．2．1 基于串聯(lián)質(zhì)譜的蛋白質(zhì)定性分析
    6．2．2 蛋白質(zhì)定量分析
  6．3 常用同位素標記定量蛋白組學方法
    6．3．1 SILAC方法
    6．3．2 同位素編碼的親和標簽技術
    6．3．3 iTRAQ技術
    6．3．4  氧18(18O)標記法
    6．3．5 絕對定量法
  6．4 無標記定量蛋白質(zhì)組學
  6．5 蛋白質(zhì)組學各種定量方法的比較
  6．6 蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)分析
    6．6．1 格式轉化軟件
    6．6．2 肽段蛋白鑒定分析軟件
    6．6．3 定量比較分析軟件
    6．6．4 后期分析軟件
    6．6．5 蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)分析平臺
  6．7 以小波理論為基礎的蛋白質(zhì)組學定量方法
  6．8 蛋白質(zhì)組學的局限和挑戰(zhàn)
  參考文獻
第7章  亞蛋白質(zhì)組學
  7．1 磷酸化蛋白質(zhì)組
    7．1．1 磷酸肽的富集方法
    7．1．2 磷酸肽的鑒定
    7．1．3 新的碎裂技術
  7．2 糖基化蛋白質(zhì)組
    7．2．1 糖蛋白和糖肽的富集
    7．2．2 糖蛋白鑒定的難點
  7．3 多肽組學
  參考文獻
第8章  GC-MS／LC-MS代謝組學分析
  8．1 GC-MS代謝組學分析
  8．2 GCXGC-MS代謝組學分析
  8．3 HPLC-MS代謝組學分析
  8．4 UPLC-MS代謝組學分析
  8．5 HPLCX HPLC-MS代謝組學分析
  8．6 發(fā)展與展望
  參考文獻
    第三篇  計算系統(tǒng)生物學
第9章  基因調(diào)控網(wǎng)絡
  9．1 基因調(diào)控網(wǎng)絡
  9．2 基因調(diào)控網(wǎng)絡模型概述
  9．3 布爾網(wǎng)絡模型
    9．3．1 布爾網(wǎng)絡
    9．3．2 概率布爾網(wǎng)絡
    9．3．3 網(wǎng)絡的動態(tài)行為
    9．3．4 基因調(diào)控網(wǎng)絡的預測
    9．3．5 網(wǎng)絡的擾動或干預
    9．3．6 PBN的應用實例
  9．4 貝葉斯網(wǎng)絡模型
    9．4．1 貝葉斯網(wǎng)絡的概述
    9．4．2 貝葉斯網(wǎng)絡的學習
    9．4．3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡
    9．4．4 貝葉斯網(wǎng)絡應用
  9．5 小結
  參考文獻
第10章  因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)庫和工具
  10．1 組學數(shù)據(jù)庫
    10．1．1 美國國家生物技術中心(NCBI)數(shù)據(jù)庫
    10．1．2 歐洲生物信息學研究所的數(shù)據(jù)庫
    10．1．3 Swiss—Prot，TrEMBL和UniProt
  10．2 生物途徑網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫
    10．2．1 京都基因和基因組百科全書(KEGG)
    10．2．2 其他生物途徑數(shù)據(jù)庫
  10．3 蛋白相互作用數(shù)據(jù)庫
  10．4 基因本體注釋和分類
  10．5 蛋白結構數(shù)據(jù)庫PDB
  10．6 TRANSFAC和EPD轉錄子數(shù)據(jù)庫
  10．7 BRENDA數(shù)據(jù)庫
  10．8 Reactome數(shù)據(jù)庫
  10．9 基因組微陣列
  10．10 生物系統(tǒng)建模工具
  參考文獻
第11章  蛋白質(zhì)與其他分子相互作用生物信息方法介紹
  11．1 蛋白質(zhì)一蛋白質(zhì)相互作用
    11．1．1 蛋白質(zhì)一蛋白質(zhì)作用位點預測
    11．1．2 蛋白質(zhì)一蛋白質(zhì)對接
  11．2 蛋白質(zhì)一小分子相互作用
    11．2．1 蛋白質(zhì)一小分子結合位點的預測
    11．2．2 蛋白質(zhì)一小分子對接與虛擬篩選
    11．2．3 常用蛋白質(zhì)一小分子對接軟件介紹
    11．2．4 小分子化合物數(shù)據(jù)庫
  11．3 蛋白質(zhì)-DNA相互作用
    11．3．1 蛋白質(zhì)-DNA結合位點預測算法
    11．3．2 metaDBSite算法介紹
  11．4 小結
  參考文獻
第12章  系統(tǒng)生物學模擬工具
  12．1 系統(tǒng)生物學標記語言
    12．1．1 系統(tǒng)生物學標記語言
    12．1．2 LilbSBML
    12．1．3 基于MATLAB的SBML工具箱
    12．1．4 基于Matlaematica的MathSBML
    12．1．5 MathSBML軟件具體應用
  12．2 生物學網(wǎng)絡圖形編輯模擬工具CellDesigner
    12．2．1 CellDesigner的主要特征
    12．2．2 系統(tǒng)生物學圖形化標注
  12．3 Cytoscape數(shù)據(jù)整合及網(wǎng)絡顯示分析平臺軟件
    12．3．1 Cytoscape簡介
    12．3．2 插件安裝
    12．3．3 BiNGO插件的安裝和使用
    12．3．4 Cerebral插件的安裝和使用
    12．3．5 Agilent Literature Search插件安裝和使用
    12．3．6 MiMI P1ugin插件的安裝和使用
  參考文獻
索  引
彩  圖

章節(jié)摘錄

　　系統(tǒng)生物學平臺創(chuàng)建于2006年5月，是浙江加州國際納米技術研究院（以下簡稱納米院）生物醫(yī)藥方向主要的研究平臺之一。納米院是由浙江省政府、浙江大學、美國加州納米技術研究院的等多方參與共建的國家級國際聯(lián)合研究中心。平臺采用系統(tǒng)生物學方法和各種生物組學技術（如蛋白質(zhì)組學、轉錄組學等）以及計算學相結合的方式，研究領域主要包括癌癥基因組學、癌癥蛋白質(zhì)組學、癌癥系統(tǒng) 生物學、腫瘤早期診斷標記物的開發(fā)、針對腫瘤細胞表面蛋白的納米藥物研發(fā)等。平臺由基因組學、功能驗證、納米藥物、蛋白質(zhì)組學、納米影像、生物信息學6個科研組組成?！　∑脚_自創(chuàng)建以來，在首席科學家林標揚教授的帶領下，已成功申請到5項國家課題（其中2項863項目，3項國際合作項目，1項國家自然基金項目）并承擔多項省級課題和國內(nèi)內(nèi)合作項目。在國內(nèi)外權威期刊發(fā)表文章近三十篇，已獲得1項軟件著作權專利，5項專利正在審批中，申請2項PCT國際專利。平臺現(xiàn)有專職科研及行政人員7人，在讀博士、碩士18人，畢業(yè)6人?！　∑脚_優(yōu)勢：　　1.多學科如生物醫(yī)學、數(shù)學、化學、藥物學等的交叉研究，多個組學的數(shù)據(jù)整合分析，新的系統(tǒng)生物學的理念和強大的高通量數(shù)據(jù)分析能力，多學科交叉的科研隊伍?！　?.擁有國際先進水平的科研設備，包括熱電公司的LTQ-Orbitrap 高分辨質(zhì)譜儀，Illumina公司的超高通量測序儀、BD公司的全自動激光捕獲顯微切割儀、FACSArray Bioanalyzer 流式細胞儀、Linux集群計算機等大型儀器?！　?.具有廣泛的國際合作伙伴，定期進行合作交流?！　?.強調(diào)具有醫(yī)學應用前景的研究（Translational Research）并注重研究的商業(yè)產(chǎn)業(yè)化?！　】蒲薪M介紹：　　1.基因組學組：以新一代高通量Solexa測序 為基礎，以重大疾病包括肝癌、腦瘤、前列腺癌等為研究對象，在基因組、轉錄組和單個基因功能等各個水平研究疾病的發(fā)生機制并尋找可能的藥物靶點、診斷標記物。主要利用新一代測序技術，對目標樣本進行RNA-seq、ChIP-seq以及基因組測序，并在此基礎上進行相關基因的功能驗證。主要研究方向包括： 肝癌病例HBV整合位點尋找，肝癌和腦瘤轉錄組全測序，肝癌和腦瘤miRNA深度測序，胃腸癌重要基因突變位點尋找，胃癌病例全基因組測序，胃癌病例幽門 螺旋桿菌全基因組測序，大腸癌和腦瘤重要轉錄因子全基因組結合位點掃描，以及與胃腸癌、腦瘤、前列腺癌相關的重要基因功能驗證。課題組目前主要研究課題有 863課題 “基于SBS 測序技術的我國高發(fā)現(xiàn)場胃腸癌重要基因全序列掃描分析”?！　?.功能驗證組：以系統(tǒng)生物學的理念為指導，基于 高通量、大規(guī)模的實驗數(shù)據(jù)，結合生物信息學的分析手段，揭示出與癌癥相關的重要信號通路。同時對信號通路中新發(fā)現(xiàn)的關鍵分子進行具體的生物學功能研究，以 揭示出其在癌化過程中的具體作用機制，為后期的臨床診斷和分子標記物的尋找提供堅實的基礎。另外，致力于發(fā)展出新的方法和技術，為靶標分子的功能驗證及其 篩選提供堅實的技術支持，以滿足高通量、精確定量地來研究生物分子的結構和功能的需要，最終為后期生物分子的臨床應用以及基因治療掃清障礙?！　?.納米藥物組：以基因組學技術和蛋白質(zhì)組學技術 為導向，結合納米藥物，研發(fā)靶向納米藥物的腫瘤治療；同時研究腫瘤的相關耐藥基因。主要研究內(nèi)容包括：1）納米藥物載體；2）以耐藥研究為中心點，明確腫 瘤相關耐藥基因的重要功能，具有潛在前景的基因可用于新產(chǎn)品研制與開發(fā)；3）證明腫瘤特異表達膜蛋白，完成特異性結合肽體內(nèi)外篩選和鑒定；4）研發(fā)具有精 確表面模式的納米藥物載體，即針對腫瘤的特異性膜蛋白的智能抗癌納米藥物，可以穿透腫瘤，然后在腫瘤深處釋放化療藥物，摧毀癌細胞而不會損傷健康細胞?！　?.蛋白質(zhì)組學組：主要研究比較蛋白質(zhì)組學以及定 量蛋白質(zhì)組學。對肝癌、乳腺癌、股骨頭壞死等疾病的正常與病變組織或血清、細胞蛋白采用蛋白質(zhì)組學方法進行比較，運用質(zhì)譜技術鑒定差異蛋白進行分析。采用 SILAC或Cleavage ICAT定量技術對蛋白進行標記，進行定量蛋白質(zhì)組學研究。　　5.納米影像組：主要通過納米技術結合醫(yī)學影像技術研究腫瘤發(fā)生發(fā)展作用機理，以及腫瘤早期診斷與靶向治療應用基礎研究。主要研究方向：1）腫瘤干細胞在惡性腫瘤發(fā)生發(fā)展作用機制；2）腫瘤生物標記物早期診斷與檢測納米影像探針；3）抗腫瘤小核苷酸納米靶向藥物開發(fā)?！　?.生物信息學組：主要研究內(nèi)容為結構生物信息學 和計算系統(tǒng)生物學?；诳臻g結構研究蛋白與其它蛋白及小分子相互作用的機制，研究探討蛋白序列-結構-功能的關系并由此開發(fā)各種生物信息學算法和軟件；與 平臺其他研究小組緊密合作，應用生物信息學算法系統(tǒng)闡明腫瘤發(fā)生、發(fā)展過程中各種關鍵蛋白相互作用機制；基于蛋白-蛋白相互作用網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)關鍵藥物靶標和生 物標記物。基于結構對靶標進行小分子藥物虛擬高通量篩選和藥物設計，以尋找新型小分子藥物，使其能抑制關鍵蛋白之間的相互作用，從而開發(fā)靶向治療腫瘤的藥 物。同時開發(fā)新一代測序數(shù)據(jù)分析的生物信息學算法和軟件。 　　……

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