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研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生,以系统论和实验、计算方法整合研究为特征的生物学。20世纪中页贝塔朗菲定义"机体生物学"的"机体"为"整体"或"系统"概念,并阐述以开放系统论研究生物学的理论、数学模型与应用计算机方法等。系统生物学不同于以往仅仅关心个别的基因和蛋白质的分子生物学,在于研究细胞信号传导基因调控网路、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。

基本信息

  • 中文名

    系统生物学

  • 外文名

    systematic biology

  • 领    域

    生物

  • 别    称

    生物学系统

折叠 编辑本段 基本简介

什么是系统生物学(systems biology)?“系统生物学(systems biology)”词汇(最早出现于60年代),检索美国NIH的PubMed文献库见于Zieglgansberger W和Tolle TR.1993发表的研究神经系统疾病的论文摘要中。20世纪早期贝塔郎菲多次发表一般系统论提出理论生物学和“有机生物学”,并定义“有机”为“整合或系统”概念,以及于1973年版《一般系统论:基础、发展与应用》阐述了采用开放系统论、数学模型与计算机方法研究生物学,尽管贝塔朗菲的兴趣跨越了生物学领域,但仍然包括了系统生物学的概念、原理与方法探讨。依据1968年的国际系统理论与生物学(systems theory and biology)会议上MesarovicD.提出systemsbiology词汇(术语)的概念为采用系统论研究生物学或生物学中的系统论研究。1986年著述而于1991-1997年发表的生物自组织系统<结构论 - 泛进化论>,曾邦哲(ZengBJ)阐述了系统结构整合(integrative)、调适稳态与建构(constructive)分层等理论;因此,系统(systems)生物学又称为整合(integrative)生物学,合成(synthetic)生物学又叫“建构生物学(constructive biology)”(Zeng BJ.中译)。根据胡德的定义,系统生物学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(注,该定义在国际国内都引起异议,缺乏系统论基础)。也就是说,系统生物学不同于以往的分子生物学——仅关心个别的基因和蛋白质,它要研究所有的基因、所有的蛋白质、组分间的所有相互关系。显然,系统生物学是以系统论、整体性研究为特征的一种交叉科学。20 世纪生物学从宏观到微观进步巨大, 传统的分析还原的研究方法受到质疑。在此背景下, 系统生物学是继基因组学蛋白质组学之后一门新兴的生物学交叉学科。从系统角度来进行生物学研究逐步成为现代生物学研究方法的主流。在研究上, 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的、强有力的工具, 已经在诸多医学前沿领域的研究中成为重要研究方法而被广泛应用。

折叠 编辑本段 背景介绍

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。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;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。

折叠 编辑本段 起源发展

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。1968年国际召开了系统理论与生物学(systems theory and biology)会议,探讨了生物学的系统论(整合)方法,系统生物学的概念形成。1989年在美国召开了生物化学系统论与计算机模型的国际会议,探讨了定量与数学的计算生物学- 即,目前所称的计算系统生物学,2009年于上海中科院召开了其第11届国际分子系统生物学会议。1996年主办了第1届国际转基因动物学术研讨会,中科院曾邦哲阐述了系统(结构)遗传学、系统生物工程与输卵管生物反应器等,1999年于德国筹建系统生物科学与工程联合会,曾邦哲(ZengBJ)定义生物系统分析学与人工生物系统研究的实验(experimental)、计算(computational)与工程方法,以及分子生物学和计算机科学的结合研究。2000 年, 由LeroyHood 创立的系统生物学研究所(Institute for systems biology)则是在以还原论为主流的现代分子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, 以往的实验分子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。日本北野宏明(Kitano H.)2002年、美国胡德(Hood L.)2003年同样论述了系统生物学是实验(experimental)与计算(computational)方法结合的生物系统研究。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。

折叠 编辑本段 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。

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 - 1999年中科院曾邦哲国际会议与协会筹备中提的实验生物学家与计算生物学家结合的研究体系,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。

折叠 编辑本段 思路特点

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。

折叠 编辑本段 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。

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。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]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。

折叠 编辑本段 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。

折叠 编辑本段 存在问题

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。

折叠 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。

折叠 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。系统生物技术,涉及组学生物技术、计算生物技术与化学生物技术等,从系统生物学(1968年系统论与生物学国际会议)、系统遗传学(1994年Zeng BJ)的提出到系统生物医学(1992年Kamada T.)或系统医学与药物学(1992年Zeng BJ)与系统生物工程(1994年Zeng BJ)概念是系统生物学的理论发展路径,还基因组结构、功能与进化的实验方法、计算模型与工程设计的现代生物技术突破将决定系统生物学的发展未来。

折叠 系统生物学的工程应用

中科院曾邦哲(1994年发表“论系统生物工程范畴”)在筹办1996年北京第1届国际转基因动物学术研讨会(大会秘书长,同美国L. Hood的转基因通讯)及1999年在德国筹办系统生物科学与工程国际联合会及会议(见Nature1999年10月、12月Kybernetes和互联网,邀请研究e-cell模型的日本M.Tomita)时期,阐述了生物系统论与系统生物工程、遗传学等,并定义实验、计算、工程方法的生物系统分析与人工生物系统研究。系统生物工程(systems bioengineering)或生物系统工程(biosystem engineering)可简述为生物系统论、仿生工程与基因工程的整合,涉及医疗诊断、药物筛选、遗传育种与生物制药等产业,包括,转基因生物反应器、分子与细胞生物计算机等技术开发。2002年Zeng BJ在德国提出细胞计算机模型(cell automatics, the bio-computer),2003年美国贝克莱大学J.Keasling成立了世界上第一家合成生物学系 - 系统生物学基础的遗传工程,采用酵母细胞表达天然植物药箐篙素分子,实现工程微生物代谢工程制药。采用计算机辅助设计技术、高通量生物技术、纳米生物技术,人工合成全基因乃至基因组,把细胞作为计算机来重新进行人工设计,将带来细胞制药厂和细胞生物分子计算机的产业化。欧美科技权威机构称基因工程、转基因动物与分子生物技术时代已经转向系统生物工程、系统与合成生物学时代。

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