系統(tǒng)生物學(xué)的理論、方法和應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　系統(tǒng)生物學(xué)是一門典型的交叉學(xué)科，需要生命科學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)等多學(xué)科的交叉研究；而目前國內(nèi)還沒有一本書能涵蓋所有這些學(xué)科的內(nèi)容。本書提供了進入系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域所必需的基礎(chǔ)知識和學(xué)科概貌，內(nèi)容體系連貫完整、深入淺出，非常適合作為課程教材和研究參考書?！　∪珪譃?個部分。第1部分介紹系統(tǒng)生物學(xué)的主要基礎(chǔ)：細胞生物學(xué)、數(shù)學(xué)和實驗技術(shù)。第2部分介紹當前的計算建模和數(shù)據(jù)挖掘策略，包括代謝、信號轉(zhuǎn)導(dǎo)、細胞周期、基因表達等各種細胞進程及其相互作用的各種細節(jié)；介紹了建模中的一些概念，并討論了如何用不同的模型來解決一些常見的問題，如怎樣解讀數(shù)據(jù)、在特定條件下該應(yīng)用哪種模型。第3部分對目前互聯(lián)網(wǎng)上可獲得的幫助和資源進行了概述性介紹，同時介紹了作者自己常用的一些建模工具；并對信息交換絕對必要的、從而也是構(gòu)成系統(tǒng)生物學(xué)不可或缺的支柱數(shù)據(jù)庫進行了概述。

作者簡介

　　賀福初，中國科學(xué)院院士，第三世界科學(xué)院院士。1962年出生于湖南安鄉(xiāng)，1982年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)后考入軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院攻讀碩士學(xué)位并入伍，相繼獲生物化學(xué)碩士、細胞生物學(xué)博士學(xué)位。現(xiàn)任事醫(yī)學(xué)科學(xué)院副院長、研究員、博士生導(dǎo)師，兼任復(fù)旦大學(xué)生物醫(yī)學(xué)研究院院長、教授?！　∫獜氖禄蚪M學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)與生物信息學(xué)研究。曾發(fā)現(xiàn)“細胞活性因子的發(fā)育相關(guān)進化”、“相互作用分子的協(xié)同進化”、“mRNA編碼區(qū)與非編碼區(qū)的協(xié)調(diào)進化”及“物種演化中的分子減速進化”等規(guī)律性現(xiàn)象；發(fā)現(xiàn)并克隆肝細胞生成素、揭示其基因調(diào)控機制、研制其重組品，發(fā)現(xiàn)其受體及其兩條信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路；建立人胎肝轉(zhuǎn)錄組及其蛋白質(zhì)組，從中發(fā)現(xiàn)500余種新基因、新蛋白質(zhì)；發(fā)現(xiàn)中國人群常見惡性腫瘤及慢性肝炎等的易感基因10余種；倡導(dǎo)并領(lǐng)銜了人類第一個組織、器官的“人類肝臟蛋白質(zhì)組計劃”，這也是中國第一次領(lǐng)導(dǎo)大型國際合作計劃， Nature、 Science、Nature Biotechnology 等國際著名雜志給予高度評價。以責(zé)任作者在國際核心刊物 Nature Genetics、 PNAS、 Gastroenterology、 Hepatology、Genome Res、 Mol Cell Proteomics、 Cancer Res、 JBC、 Oncogene 等發(fā)表論文100余篇?！　s獲“中國青年科技獎”、“國家杰出青年科學(xué)基金”、“求是杰出青年實用工程獎”、“中國青年科學(xué)家獎”、“中國五四青年獎?wù)隆?、“何梁何利基金科學(xué)與技術(shù)進步獎”。曾主持國家“863”以及“九五”、“十五”攻關(guān)、國家杰出青年科學(xué)基金、國家自然科學(xué)基金委創(chuàng)新群體項目，國家自然科學(xué)基金重大、重點課題，北京市重大項目，上海市創(chuàng)新群體項目等10余項，是“973”項目“人類重大疾病的蛋白質(zhì)組學(xué)”共首席科學(xué)家。獲國際人類蛋白質(zhì)組組織“研究獎”，國家自然科學(xué)二等獎2項，國家科技進步二等獎2項，軍隊科技進步一等獎2項，北京市科學(xué)技術(shù)一等獎3項?！　‖F(xiàn)任國際人類肝臟蛋白質(zhì)組計劃共同執(zhí)行主席，國際人類蛋白質(zhì)組組織理事，國際核心刊物 Proteomics 資深編輯、 Molecular & Cellular Proteomics 編委，中國遺傳學(xué)會副會長。

書籍目錄

第1部分 概論第1章 基本原理1.1 系統(tǒng)生物學(xué)是生物學(xué)1.2 系統(tǒng)生物學(xué)是建模1.3 系統(tǒng)生物學(xué)是數(shù)據(jù)整合1.4 系統(tǒng)生物學(xué)是一門有生機的科學(xué)第2章 生物學(xué)概要引言2.1 生命的起源2.2 細胞的分子生物學(xué)2.3 結(jié)構(gòu)細胞生物學(xué)2.4 基因的表達2.5 細胞周期第3章 數(shù)學(xué)概要引言3.1 線性代數(shù)3.2 常微分方程3.3 差分方程3.4 統(tǒng)計學(xué)3.5 圖和網(wǎng)絡(luò)理論3.6 隨機過程第4章 實驗技術(shù)概要引言4.1 基本技術(shù)4.2 高級技術(shù)第2部分 系統(tǒng)生物學(xué)的標準模型和方法第5章 代謝引言5.1 酶動力學(xué)和熱力學(xué)5.2 代謝網(wǎng)絡(luò)5.3 代謝控制分析第6章 信號轉(zhuǎn)導(dǎo)引言6.1 細胞內(nèi)和細胞間通訊的結(jié)構(gòu)與功能6.2 受體配體相互作用6.3 信號通路的結(jié)構(gòu)組成6.4 信號轉(zhuǎn)導(dǎo):動力學(xué)與調(diào)節(jié)特征第7章 選取的生物學(xué)過程引言7.1 生物學(xué)振蕩7.2 細胞周期7.3 衰老第8章 基因表達建模引言8.1 基因表達建模8.2 啟動子識別8.3 真核基因表達特定過程的建模8.4 E.coli 操縱子調(diào)控的建模第9章 基因表達數(shù)據(jù)的分析引言9.1 數(shù)據(jù)獲取9.2 倍數(shù)變化分析9.3 聚類算法9.4 基因表達數(shù)據(jù)的驗證9.5 分類方法9.6 反向工程遺傳網(wǎng)絡(luò)第10章 進化和自組織引言10.1 準種和超循環(huán)10.2 進化的其他數(shù)學(xué)模型10.3 用最優(yōu)原理預(yù)測生物系統(tǒng)第11章 數(shù)據(jù)整合引言11.1 數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)11.2 異質(zhì)數(shù)據(jù)的信息度量11.3 雙邊聚類第12章 系統(tǒng)生物學(xué)展望12.1 系統(tǒng)生物學(xué):未來生物學(xué)研究和醫(yī)學(xué)實踐的核心12.2 生物學(xué)研究在系統(tǒng)生物學(xué)階段的實驗設(shè)計12.3 系統(tǒng)生物學(xué)時代的出版物12.4 系統(tǒng)生物學(xué)和文本挖掘12.5 醫(yī)學(xué)中的系統(tǒng)生物學(xué)12.6 藥物研發(fā)中的系統(tǒng)生物學(xué)12.7 食品生產(chǎn)和生物工程中的系統(tǒng)生物學(xué)12.8 生態(tài)學(xué)中的系統(tǒng)生物學(xué)12.9 系統(tǒng)生物學(xué)與納米技術(shù)12.10 指導(dǎo)新物種的設(shè)計12.11 計算的局限性12.12 潛在的危險第3部分 計算機信息檢索和檢驗第13章 數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)上的工具引言13.1 Gene Ontology13.2 KEGG13.3 BRENDA13.4 NCBI的數(shù)據(jù)庫13.5 EBI的數(shù)據(jù)庫13.6 SwissˉProt， TrEMBL和UniProt13.7 Reactome13.8 PDB13.9 TRANSFAC 和 EPD13.10 Genome Matrix第14章 建模工具引言14.1 建模和可視化14.2 模型交換語言，數(shù)據(jù)格式

章節(jié)摘錄

　　1.1　系統(tǒng)生物學(xué)是生物學(xué)　　生命作為宇宙間最復(fù)雜的現(xiàn)象之一，已利用系統(tǒng)化的方法在植物學(xué)、動物學(xué)、生態(tài)學(xué)以及單細胞的組成和分子生物學(xué)等領(lǐng)域得到了研究。長期以來生物學(xué)家對細胞中的各部分是如何運行的進行了透徹的研究：他們研究了各種分子的生物化學(xué)性質(zhì)，蛋白質(zhì)、DNA和RNA的結(jié)構(gòu)，DNA復(fù)制、轉(zhuǎn)錄和翻譯的法則以及生物膜的結(jié)構(gòu)和功能等等。此外，關(guān)于不同類型網(wǎng)絡(luò)中各種元素間的相互作用的理論概念也得到了發(fā)展。這條研究路線的下一步是進一步朝著細胞、器官和機體以及（主要是）細胞進程如細胞通訊、細胞分裂、體內(nèi)穩(wěn)態(tài)和適應(yīng)的系統(tǒng)化研究方向努力。這類研究方法可以被稱為系統(tǒng)生物學(xué)?！　榱烁美斫饧毎侨绾喂ぷ鞯模毎M程是如何調(diào)控的，以及細胞對環(huán)境擾動如何反應(yīng)或甚至是預(yù)期那些變化。現(xiàn)在將生物學(xué)和自然科學(xué)中的不同領(lǐng)域整合起來，正其時也。生物學(xué)進程更為系統(tǒng)化圖景的發(fā)展伴隨并基于實驗技術(shù)和方法學(xué)的革命。盡管仍非常昂貴，新的高通量方法已經(jīng)使得我們可以在同一時刻并以適當?shù)臅r間分辨率測量細胞中所有基因的表達水平。熒光標記和尖端的顯微技術(shù)允許追蹤單細胞中的個別分子。對細胞組分和細胞進程在時空上的細致研究是進一步闡明細胞調(diào)控的重要前提?！　∠到y(tǒng)生物學(xué)的發(fā)展部分地為科學(xué)家的興趣所推動，但更多的是由它具有的高應(yīng)用潛力所推動。生物工程的生產(chǎn)需要高預(yù)測能力的工具，以便廉價、可靠地設(shè)計具有期望特性的細胞。鑒于對衛(wèi)生保健存在許多期望，調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型是必要的，以便認識其在疾病狀況下的改變，并發(fā)展出治療該疾病的方法。而且，由于衛(wèi)生保健朝著個體化和預(yù)測醫(yī)學(xué)方面發(fā)展的矚目趨勢（Weston和Hood 2004），使得在藥物研發(fā)、藥效驗證、診斷學(xué)以及治療監(jiān)控等領(lǐng)域內(nèi)對細胞網(wǎng)絡(luò)精確公式化和系統(tǒng)行為預(yù)測的需求日益增加。以表皮生長因子受體這個新一代抗癌藥物靶標為例，它屬于一個至少包含4種相關(guān)受體的家族。這些受體能夠被30多種的不同分子所啟動。因此，面對這種復(fù)雜裝置，有必要繪制其布線圖，以弄清各元件在響應(yīng)各種不同刺激和致病中所起的作用。詳細模型一經(jīng)建立，所有可能擾動的影響均可以相當廉價地用計算機預(yù)測。

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