Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

«Наука системнаЯ биология»

Введение
Первые попытки применения теории систем к биологии относятся к 30-м годам XX в. так, в 1932 г. УолтерКэнон, декан факультета физио- логии Гарвардского университета, в своей книге «Мудрость тела» («The wisdom of the body») описал термином «гомеостаз» способность организмов поддерживать большое число фи- зиологических величин на постоянном уровне, несмотря на непрерывные изменения условий внешней среды. В 1943 г. американский матема- тик Норберт Винер вместе с соавторами пред- положил, что отрицательныеобратные связи могут играть центральную роль в поддержании стабильности живых систем, связав, тем самым, концепции контроля и оптимума с динамикой биологических систем. В последние годы интерес к системному подходу в биологии был вызван прорывом в технологиях секвенирования и, как результат, расшифровке геномов, траскриптомов и проте- омов человека и других организмов. Наличие мощных вычислительныхресурсов (суперком- пьютеров) и скоростных Интернет-соединений также значительно облегчило доступ к огром- ным массивам молекулярно-биологических дан- ных и обеспечило возможность их анализа, что в значительной степени стало основанием для современной системной биологии. Об активном развитии этой области биологии в последнее время говорит следующий факт: количество статей, представленных Pub med и содержащихфразу «systems biology», увеличилось со 140 в 2003 г. до более 10 000 в 2013 г (Афонников Д.А., Миронова В.В., 20141).

Общие сведения
Системная биология - активно развивающаяся междисциплинарная область науки, которая анализирует сложные биологические системы с учетом их многокомпонентности, наличия прямых и обратных связей, а также разнородности экспериментальных данных. Предметомисследований в этой области может являться система регуляции генов, метаболизм, а также клеточная динамика и взаимодействия клеточной популяции.
Системная биология в настоящее время включает в себя как специфические экспериментальные техники, так и богатый теоретический арсенал. Моделирование в системной биологии является основным инструментом как для анализа и интегрирования экспериментальных данных, так идля предсказаний поведения системы в условиях, отличных от экспериментальных.
Многие методы и подходы теоретической системной биологии могут напрямую использоваться для практических задач фармакологии и биоиндустрии. В частности, если необходимо количественно описать и предсказать поведение сложной метаболической или клеточной системы, либо оптимизировать ее функционирование, системно-биологическаямодель становится единственной альтернативой затратному случайному перебору с использованием сложных экспериментальных методик .

История
Предпосылками появления системной биологии являются:

Количественное моделирование ферментативной кинетики - направление, формировавшееся между 1900 и 1970 годами,
Математическое моделирование роста популяций,
Моделирование в нейрофизиологии,
Теориядинамических систем и кибернетика.
Пионером системной биологии можно считать Людвига Фон Бeрталанфи, создателя общей теорией систем, автора книги «Общая теория систем в физике и биологии», опубликованной в 1950 году. Одной из первых численных моделей в биологии является модель британских нейрофизиологов и лауреатов нобелевской премии Ходжкина и Хаксли, опубликованной в 1952 году. Авторы создалиматематическую модель, объясняющую распространение потенциала действия вдоль аксона нейрона. Их модель описывала механизм распространения потенциала как взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами: каналами для калия и натрия, что можно расценить как начало вычислительной системной биологии. В 1960 году на основе модели Ходжкина и Хаксли Денис Нобл...

Системная биология

Систе́мная биоло́гия - научная дисциплина, образовавшаяся на стыке биологии и теории сложных систем . Впервые термин используется в статье 1993 года авторов W. Zieglgänsberger и TR. Tölle .

Является междисциплинарной наукой о жизни. Направлена на изучение сложных взаимодействий в живых системах. Использует новый подход в биологии: холизм вместо редукционизма . Основное внимание в системной биологии уделяется так называемым эмерджентным свойствам , то есть свойствам биологических систем, которые невозможно объяснить только с точки зрения свойств ее компонентов. Таким образом задачами системной биологии являются исследование и моделирование свойств сложных биологических систем, которые нельзя объяснить суммой свойств ее составляющих.

Широкое распространение термин «системная биология» получил после 2000-го года.

Системная биология имеет связь с математической биологией .

Значения

Системная биология может пониматься как:

• Область исследований , посвященная изучению взаимодействий между составляющими биологических систем, и как эти взаимодействия приводят к появлению функций и характеристик систем (например, взаимодействие метаболитов и ферментов в метаболических системах).

• Применение теории динамических систем к биологическим системам.
• Соционаучный феномен , определяемый как стремление к интеграции сложных данных о взаимодействиях в биологических системах, полученных из различных экспериментальных источников, используя междисциплинарные методы.

Различие в понимании системной биологии объясняется тем фактом, что данное понятие относится скорее к совокупности пересекающихся концепций, чем к одному строго определенному направлению. Несмотря на различие в понимании целей и методов системной биологии, термин широко используется исследователями, в том числе как часть названий научных подразделений и целых институтов по всему миру.

История

Предпосылками появления системной биологии являются:

• Количественное моделирование ферментативной кинетики - направление, формировавшееся между 1900 и 1970 годами,
• Математическое моделирование роста популяций,
• Моделирование в нейрофизиологии ,

Пионером системной биологии можно считать Людвига Фон Бeрталанфи , создателя общей теорией систем , автора книги «Общая теория систем в физике и биологии», опубликованной в 1950 году. Одной из первых численных моделей в биологии является модель британских нейрофизиологов и лауреатов нобелевской премии Ходжкина и Хаксли , опубликованной в 1952 году. Авторы создали математическую модель, объясняющую распространение потенциала действия вдоль аксона нейрона . Их модель описывала механизм распространения потенциала как взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами: каналами для калия и натрия, что можно расценить как начало вычислительной системной биологии . В 1960 году на основе модели Ходжкина и Хаксли Денис Нобл создал первую компьютерную модель сердечного водителя ритма .

Формально первая работа по системной биологии, как самостоятельной дисциплине, была представлена системным теоретиком Михайло Месарович в 1966 году на международном симпозиуме в Институте технологии в Кливленде (США, штат Огайо) под названием «Системная теория и биология».

В 60-х, 70-х годах двадцатого века был разработан ряд подходов для изучения сложных молекулярных систем, таких как теория контроля метаболизма и теория биохимических систем. Успехи молекулярной биологии в 80-х годах при некотором спаде интереса к теоретической биологии вообще, которая обещала больше, чем смогла достичь, привели к падению интереса к моделированию биологических систем.

Тем не менее, рождение функциональной геномики в 1990-х годах привело к доступности большого количества данных высокого качества, что совместно с бумом в развитии вычислительной техники, позволило создавать более реалистичные модели. В 1997 году группа Масару Томита опубликовала первую численную модель метаболизма целой (гипотетической) клетки. Термин «системная биология» может быть также найден в статье В. Зиглгансберга и Т. Толле, опубликованной в 1993 году. В течение 1990-х годов Б. Зенг создал ряд концепций, моделей и терминов: системная медицина (апрель 1992), системная биоинженерия (июнь 1994) и системная генетика (ноябрь 1994).

В течение 2000-х годов, когда создавались институты системной биологии в Сиэтле и Токио, системная биология вступила в полные права, будучи вовлеченной в различные геномные проекты, обрабатывая и интерпретируя данные из «-омик» (протеомика, метаболомика), помогая в интерпретации прочих высокопроизводительных экспериментов, включая биоинформатику . По состоянию на лето 2006 года в связи с нехваткой системных биологов было создано несколько учебных центров по всему миру.

Экспериментальные методы системной биологии

Для верификации создаваемых моделей системная биология работает с самыми различными типами экспериментальных данных, описывающих как отдельные составляющие, так и систему в целом. Зачастую в качестве исходной информации для формулировки гипотез и выводов используются данные, полученные в других областях биологии: биохимии , биофизики , молекулярной биологии . Тем не менее, существует ряд специфичных методов, прочно ассоциируемых с системной биологией. Эти методы характеризует большое количество экспериментальных измерений, а также одновременное детектирование многих характеристик, что стало возможным с появлением автоматизированных потоковых методик экспериментов.

Примерами таких методов могут являться:

• Геномика : высокопроизводительные методы секвенирования ДНК , включая изучение вариабельности в различных клетках одного организма.
• Эпигеномика/Эпигенетика : изучение факторов транскрипции , не кодируемых в ДНК (метилирование ДНК , и т. д.).
• Транскриптомика: измерение экспрессии генов, используя ДНК-микрочипы и другие методы.
• Интерферомика: измерение взаимодействия транскрибируемых РНК.
• Протеомика /Транслатомика: измерение уровня белков или пептидов с использованием двумерного гель-электрофореза, масс-спектрометрии или многомерных методик измерения белков.
• Метаболомика : измерение концентраций так называемых малых молекул, метаболитов .
• Гликомика: измерение уровня углеводов .
• Липидомика: измерение уровня липидов .

Кроме представленных методов измерения уровня молекул, существуют также более сложные методы, позволяющие измерять динамику характеристик во времени и взаимодействие между компонентами:

• Интерактомика: измерение взаимодействий между молекулами (например, измерение белок-белковых взаимодействий: PPI).
• Флаксомика: измерение динамики потоков и концентраций во времени (как правило метаболитов).
• Биомика: системный анализ биома

Многие перечисленные методики в настоящее время все ещё активно развиваются как в направлении увеличения точности и информативности измерений, так и в способах численной обработки получаемых данных.

Инструменты системной биологии

Исследования в области системной биологии чаще всего заключаются в разработке механистической модели сложной биологической системы, то есть модели, сконструированной на основе количественных данных об элементарных процессах, составляющих систему .

Метаболический или сигнальный путь может быть описан математически на основе теорий ферментативной или химической кинетики . Для анализа полученных систем могут применяться математические методы нелинейной динамики , теории случайных процессов , либо использоваться теория управления .

Из за сложности объекта изучения, большого количества параметров, переменных и уравнений, описывающих биологическую систему, современная системная биология немыслима без использования компьютерных технологий. Компьютеры используются для решения систем нелинейных уравнений, изучения устойчивости и чувствительности системы, определения неизвестных параметров уравнений по экспериментальным данным. Новые компьютерные технологии оказывают существенное влияние на развитие системной биологии. В частности, использование исчисления процессов , автоматических средств поиска информации в публикациях, вычислительная лингвистика , разработка и наполнение общедоступных баз данных .

В рамках системной биологии ведется работа над созданием собственных программных средств для моделирования и универсальных языков для хранения и аннотации моделей. В качестве примера можно привести SBML, CellML (расширения XML для записи моделей), а также SBGN (язык графического представления структуры взаимодействий элементов биологических систем).

См. также

Примечания

1. The pharmacology of pain signalling. - PubMed result
2. Sauer, U. et al. (27 April 2007). «Getting Closer to the Whole Picture». Science 316 . DOI :10.1126/science.1142502 . PMID 17463274 .
3. Denis Noble The Music of Life: Biology beyond the genome. - Oxford University Press, 2006. - ISBN 978-0199295739 p21
4. Kholodenko B.N., Bruggeman F.J., Sauro H.M.; Alberghina L. and Westerhoff H.V.(Eds.) (2005.). "Mechanistic and modular approaches to modeling and inference of cellular regulatory networks". Systems Biology: Definitions and Perspectives , Springer-Verlag.
5. Hodgkin AL, Huxley AF (1952). «A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve». J Physiol 117 (4): 500–544. PMID 12991237 .
6. Le Novere (2007). «The long journey to a Systems Biology of neuronal function». BMC Systems Biology 1 . DOI :10.1186/1752-0509-1-28 . PMID 17567903 .
7. Noble D (1960). «Cardiac action and pacemaker potentials based on the Hodgkin-Huxley equations». Nature 188 : 495–497. DOI :10.1038/188495b0 . PMID 13729365 .
8. Mesarovic M. D. Systems Theory and Biology. - Springer-Verlag, 1968.
9. «A Means Toward a New Holism ». Science 161 (3836): 34–35. DOI :10.1126/science.161.3836.34 .
10. Working the Systems . Архивировано из первоисточника 16 апреля 2012.
11. Gardner, TS; di Bernardo D, Lorenz D and Collins JJ (4 July 2003). «Inferring genetic networks and identifying compound of action via expression profiling». Science 301 : 102–1005. DOI :10.1126/science.1081900 . PMID 12843395 .
12. di Bernardo, D; Thompson MJ, Gardner TS, Chobot SE, Eastwood EL, Wojtovich AP, Elliot SJ, Schaus SE and Collins JJ (March 2005). «Chemogenomic profiling on a genome-wide scale using reverse-engineered gene networks». Nature Biotechnology 23 : 377–383. DOI :10.1038/nbt1075 . PMID 15765094 .

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Системная биология" в других словарях:

У этого термина существуют и другие значения, см. Биология (значения). Биология (греч. βιολογία βίο, био, жизнь; др. греч. λόγος учение, наука) система наук, объектами изучения которой являются живые существа и их взаимодействие с… … Википедия

Ископаемый археоптерикс, обнаруженны … Википедия

Эта статья должна быть полностью переписана. На странице обсуждения могут быть пояснения. Общая биология (англ. General Biology … Википедия

Системная биология - вычислительное и математическое моделирование сложных биологических систем. Появляющийся технический подход относился к биомедицинскому и биологическому научному исследованию, системная биология - основанная на биологии междисциплинарная область исследования, которая сосредотачивается на сложных взаимодействиях в пределах биологических систем, используя целостный подход (холизм вместо более традиционного редукционизма) к биологическому и биомедицинскому исследованию. Особенно с 2000 года вперед, понятие использовалось широко в биологических науках во множестве контекстов. Например, проект генома человека - пример прикладных систем, думающих в биологии, которая привела к новым, совместным способам работать над проблемами в биологической области генетики. Одна из превышающих целей системной биологии состоит в том, чтобы смоделировать и обнаружить свойства на стадии становления, свойства клеток, тканей и организмов, функционирующих как систему, теоретическое описание которой - только возможные методы использования, которые подпадают под сферу компетенции системной биологии. Они, как правило, включают метаболические сети или клетку сигнальные сети.

Обзор

Системную биологию можно рассмотреть от многих различных аспектов:

• Как область исследования, особенно, исследование взаимодействий между компонентами биологических систем, и как эти взаимодействия дают начало функции и поведению той системы (например, ферменты и метаболиты в метаболическом пути).
• Как парадигма, обычно определяемая в антитезе к так называемой редукционистской парадигме (биологическая организация), хотя полностью последовательный с научным методом. Различие между этими двумя парадигмами упомянуто в этих цитатах:

• Как ряд эксплуатационных протоколов, используемых для выполнения исследования, а именно, цикл сочинил теории, аналитическое или вычислительное моделирование, чтобы предложить определенные тестируемые гипотезы о биологической системе, экспериментальной проверке и затем использовании недавно приобретенного количественного описания клеток или процессов клетки, чтобы усовершенствовать вычислительную модель или теорию. Так как цель - модель взаимодействий в системе, экспериментальные методы, что большая часть системной биологии иска - те, которые всей системы и пытаются быть максимально полными. Поэтому, transcriptomics, metabolomics, протеомика и методы высокой пропускной способности используются, чтобы собрать количественные данные для строительства и проверки моделей.
• Как применение динамической теории систем к молекулярной биологии. Действительно, внимание на динамику изученных систем - главное концептуальное различие между системной биологией и биоинформатикой.
• Как socioscientific явление, определенное стратегией преследования интеграции сложных данных о взаимодействиях в биологических системах из разнообразных экспериментальных источников, используя междисциплинарные инструменты и персонал.

Это разнообразие точек зрения иллюстративно из факта, что системная биология относится к группе отдаленно накладывающихся понятий, а не единственной хорошо очерченной области. Однако, у термина есть широко распространенная валюта и популярность с 2007 со стульями и институтами системной биологии, распространяющейся во всем мире.

История

Системная биология находит свои корни в:

• количественное моделирование кинетики фермента, дисциплина, которая процветала между 1900 и 1970,
• математическое моделирование демографической динамики,
• моделирования развились, чтобы изучить нейрофизиологию и
• теория контроля и кибернетика.

Одним из теоретиков, которые могут быть замечены как один из предшественников системной биологии, является Людвиг фон Берталанффи с его общей теорией систем. Одно из первых числовых моделирований в цитобиологии было издано в 1952 британским neurophysiologists и лауреатами Нобелевской премии Аланом Ллойдом Ходгкином и Эндрю Филдингом Хаксли , который построил математическую модель, которая объяснила потенциал действия, размножающийся вдоль аксона нейронной клетки. Их модель описала клеточную функцию, появляющуюся из взаимодействия между двумя различными молекулярными компонентами, калием и каналом натрия, и может поэтому быть замечена как начало вычислительной системной биологии. В 1960 Денис Нобл развил первую компьютерную модель сердечного кардиостимулятора.

Формальное исследование системной биологии, как отличная дисциплина, было начато теоретиком систем Михайло Месаровичем в 1966 с международным симпозиумом в в Кливленде , Огайо , названный «Теория систем и Биология».

1960-е и 1970-е видели развитие нескольких подходов, чтобы изучить сложные молекулярные системы, такие как метаболический анализ контроля и биохимическая теория систем. Успехи молекулярной биологии в течение 1980-х, вместе со скептицизмом к теоретической биологии, которая тогда обещала больше, чем он, достигли, заставил количественное моделирование биологических процессов становиться несколько незначительной областью.

Однако, рождение функциональной геномики в 1990-х означало, что большие количества высококачественных данных стали доступными, в то время как вычислительная мощность взорвалась, делая более реалистические модели возможными. В 1992, тогда 1994, последовательные статьи о медицине систем, генетике систем и системах биологическая разработка Б. Цз. Цзэном была издана в Китае, и давал лекцию по теории биосистем, и системы приближаются к исследованию на Первой Международной конференции по вопросам Трансгенных Животных, Пекина, 1996. В 1997 группа Masaru Tomita издала первую количественную модель метаболизма целой (гипотетической) клетки.

Около 2000 года, после того, как Институты Системной биологии были основаны в Сиэтле и Токио , системная биология появилась в качестве движения самостоятельно, подстрекаемый завершением различных проектов генома, значительного увеличения данных от omics (например, геномика и протеомика) и сопровождающие достижения в экспериментах высокой пропускной способности и биоинформатике.

• Transcriptomics

: Organismal, ткань или целые измерения экспрессии гена клетки микромножествами ДНК или последовательный анализ экспрессии гена

• Interferomics

: Organismal, ткань или расшифровка стенограммы уровня клетки, исправляющая факторы (т.е., вмешательство РНК)

• Translatomics / Протеомика

: Organismal, ткань или измерения уровня клетки белков и пептидов через двумерный гель-электрофорез, масс-спектрометрию или многомерные идентификационные методы белка (продвинул системы HPLC вместе с масс-спектрометрией). Дисциплины Sub включают phosphoproteomics, glycoproteomics и другие методы, чтобы обнаружить химически измененные белки.

• Metabolomics

: Organismal, ткань или измерения уровня клетки маленьких молекул, известных как метаболиты

• Glycomics

: Organismal, ткань или измерения уровня клетки углеводов

• Lipidomics

: Organismal, ткань или измерения уровня клетки липидов.

В дополнение к идентификации и определению количества вышеупомянутых данных молекул дальнейшие методы анализируют динамику и взаимодействия в клетке. Это включает:

• Interactomics

: Organismal, ткань или исследование уровня клетки взаимодействий между молекулами. В настоящее время авторитетная молекулярная дисциплина в этой области исследования - взаимодействия белка белка (PPI), хотя рабочее определение не устраняет включение других молекулярных дисциплин, таких как определенные здесь.

: Organismal, мозговая вычислительная функция как динамическая система, основные биофизические механизмы и появляющееся вычисление электрическими взаимодействиями.

• Fluxomics

: Organismal, ткань или измерения уровня клетки молекулярных динамических изменений в течение долгого времени.

• Биомикрометры

: Анализ систем биома.

• Semiomics

: Анализ системы отношений знака организма или другой биосистемы.

• Системная биология рака - важное применение подхода системной биологии, который может отличить конкретная цель исследования (tumorigenesis и лечение рака). Это работает с определенными данными (терпеливые образцы, данные высокой пропускной способности с особым вниманием к характеристике генома рака в терпеливых образцах опухоли) и инструменты (увековеченные линии раковых клеток, модели мыши tumorigenesis, модели ксенотрансплантата, методы Упорядочивающего Следующего поколения , находящийся в siRNA ген, сбивающий показы , вычислительное моделирование последствий телесных мутаций и нестабильности генома). Долгосрочная цель системной биологии рака - способность лучше диагностировать рак, классифицировать его и лучше предсказать результат предложенного лечения, которое является основанием для персонализированного лекарства от рака и виртуального больного раком в предполагаемом более отдаленном. Значительные усилия в Вычислительной системной биологии Рака были приложены в создании реалистического мультимасштаба в silico моделях различных опухолей.

Расследования часто объединяются с крупномасштабными методами волнения, включая основанный на гене (RNAi , неправильное выражение дикого типа и генов мутанта) и химические подходы, пользующиеся небольшими библиотеками молекулы. Роботы и автоматизированные датчики позволяют такое крупномасштабное экспериментирование и получение и накопление данных. Эти технологии все еще появляются и много проблем с лицом что чем больше количество произведенных данных, тем ниже качество. Большое разнообразие количественных ученых (вычислительные биологи, статистики, математики, программисты, инженеры и физики) работает, чтобы улучшить качество этих подходов и создать, усовершенствовать, и повторно проверить модели, чтобы точно отразить наблюдения.

Подход системной биологии часто включает развитие механистических моделей , таких как реконструкция динамических систем от количественных свойств их элементарных стандартных блоков. Например, сотовая сеть может быть смоделирована, математически используя методы, прибывающие из химической кинетики и теории контроля. Из-за большого количества параметров, переменных и ограничений в сотовых сетях, числовые и вычислительные методы часто используются (например, плавьте анализ баланса).

Биоинформатика и анализ данных

Другие аспекты информатики, информатики, статистические данные также используются в системной биологии. Они включают:

• Новые формы вычислительной модели, такие как использование исчислений процесса, чтобы смоделировать биологические процессы (известные подходы включают стохастический π-calculus, BioAmbients, Бета Переплеты, BioPEPA и исчисление Brane), и основанное на ограничении моделирование.
• Интеграция информации от литературы, используя методы информационного извлечения и глубокого анализа текста.
• Развитие баз данных онлайн и хранилищ для разделения данных и моделей, подходов к интеграции базы данных и совместимости программного обеспечения через свободное сцепление программного обеспечения, веб-сайтов и баз данных или коммерческих исков.
• Развитие синтаксически и семантически звуковые способы представлять биологические модели.

В биологии, которая привела к появлению новых, совместных методов работы по проблемам биологической области генетики. Одной из задач системной биологии заключается в моделировании и обнаружить возникающие свойства , свойства клеток , тканей и организмов , функционирующих в качестве системы , теоретическое описание возможно только с использованием методов системной биологии. Они обычно включают метаболические сети или сигнальные ячейки сети.

обзор

Системная биология можно рассматривать с нескольких различных аспектах.

В области исследования, в частности, изучение взаимодействий между компонентами биологических систем, и как эти взаимодействия приводят к функции и поведение этой системы (например, ферменты и метаболиты в пути метаболизма или биения сердца).

Один из теоретиков, которые можно рассматривать как один из предшественников системной биологии является Берталанм с его общей теорией систем . Одним из первых численных экспериментов в области клеточной биологии была опубликована в 1952 году британских нейрофизиологов и лауреатов Нобелевской премии Алан Ллойд Ходжкина и Эндрю Филдинг Хаксли , который построил математическую модель, объясняющую потенциал действия , распространяющийся вдоль аксона в виде нейронного клетки. Их модель, описанная клеточная функцию, возникающая из - за взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами, с калием и натриевым каналом , и, следовательно, можно рассматривать как начало вычислительной системной биологии. Кроме того, в 1952 году Алан Тьюринг опубликовал химической основе морфогенеза , описывая, как может возникнуть неравномерность в первоначально однородной биологической системы.

Формальное исследование биологических систем, в качестве отдельной дисциплины, была запущена система теоретиком Михайло Месаровича в 1966 году на международном симпозиуме в в Кливленде , штат Огайо , под названием «Теория систем и биология».

В 1960 - е и 1970 - е годы развитие нескольких подходов к изучению сложных молекулярных систем, таких, как анализ метаболического контроля и теории биохимических систем . Успехи молекулярной биологии в течение 1980 - х лет, в сочетании с скептицизмом по отношению к теоретической биологии , что тогда обещал больше, чем это достигнуто, вызвали количественное моделирование биологических процессов, чтобы стать несколько незначительным полем.

Сопутствующие дисциплины

Согласно интерпретации системной биологии, как способность получать, интегрировать и анализировать сложные наборы данных из нескольких экспериментальных источников, используя междисциплинарные инструменты, некоторые типичных технологии платформа phenomics , изменение организменного в фенотипе , как она меняется в течение его срока службы; Genomics , организменные дезоксирибонуклеиновая кислота (ДНК), в том числе внутри-organisamal клеток специфической вариации. (то есть, теломеры изменение длины); Epigenomics / эпигенетика , организменный и соответствующие клеточные специфические транскриптомных факторы, регулирующие эмпирический не закодированы в геномной последовательности. (то есть, метилирование ДНК , гистоны ацетилирование и деацетилирование и т.д.); транскриптомика , организменном, тканей или целых клеток экспрессии генов измерений с помощью ДНК - микрочипов или последовательного анализа экспрессии генов ; interferomics , организменном, ткани или клеток на уровне транскриптов корректирующие факторы (т.е. РНК - интерференции), протеомики , организменном, ткани или клеточном уровне измерения белков и пептидов с помощью двумерного гель - электрофореза , масс - спектрометрии или многомерных методов идентификации белков (расширенный ВЭЖХ системы в сочетании с масс - спектрометрией). Суб дисциплина включает phosphoproteomics , glycoproteomics и другие методы обнаружения химически модифицированные белки; метаболомика , организменном, ткани или клеток на уровне измерения малых молекул, известных как метаболитов ; glycomics , организменном, ткани или клеток на уровне измерения углеводов ; lipidomics , организменном, ткань или измерение уровня клеток из липидов .

В дополнение к идентификации и количественной оценки приведенных выше молекул дальнейшие методы анализа динамики и взаимодействий внутри клетки. Это включает в себя: interactomics , irganismal, ткань или клетки исследования уровня взаимодействия между молекулами. В настоящее время авторитетного молекулярная дисциплина в этой области исследования является белок-белковых взаимодействий (PPI), хотя рабочее определение не исключает включение других молекулярных дисциплин, таких как те, которые определены здесь; neuroelectrodynamics , организменном, мозг вычислительной функция как динамическая система, лежащей в основе биофизических механизмов и возникающее вычисление с помощью электрических взаимодействий; fluxomics , организменном, ткань или клетки измерение уровня молекулярных динамических изменений с течением времени; biomics , анализ систем биома ; Молекулярные biokinematics, изучение «биология в движении» сосредоточено на том, как клетку транзите между стационарными состояниями.

Различные технологии, используемые для захвата динамических изменений в мРНК, белки и посттрансляционные модификации. Mechanobiology , силы и физические свойства на всех уровнях, их взаимодействие с другими регуляторными механизмами; биосемиотики , анализ системы знаковых отношений организма или других биосистем; Physiomics , систематическое изучение Physiome в биологии.

Биоинформатики и анализ данных

Современные вычислительные методы, используемые для анализа различных типов с высокой пропускной способностью, а также мелкомасштабных углубленных экспериментальных данных в системной биологии. (Tavassoly, Иман, Джозеф Гольдфарб и Рави Айенгар «Системная биология праймеры: основные методы и подходы.». Очерки биохимии 62,4 (2018): 487-500)

Другие аспекты информатики, информатики и статистики также используются в системной биологии. К ним относятся новые формы расчетных моделей, такие как использование процесс исчисления для моделирования биологических процессов (известные подходы включают стохастического я-исчисление , BioAmbients, бета Биндер, BioPEPA и Brane исчисление) и ограничение -О моделирование; интеграция информации из литературы, с использованием методов извлечения информации и извлечение текста ; разработка онлайновых баз данных и хранилищ для совместного использования данных и моделей, подходов к интеграции баз данных и программного обеспечения совместимости с помощью слабосвязанных программного обеспечения, веб - сайтов и баз данных, или коммерческие костюмы.; разработка синтаксический и семантический звуковых способов представления биологических моделей; сетевые подходы, основанные на анализе высоких размерных геномных наборов данных. Например, анализ взвешенной корреляции сети часто используется для идентификации кластеров (называемые модулями), моделирования взаимосвязи между кластерами, вычислением нечетких мер кластера (модуль) членства, идентификации Внутримодульного узлов, а также для изучения сохранения кластеров в других наборах данных; тропинка на основе методов анализа omics данных, например, подходы к идентификации и оценке путей с дифференциальной активностью своих членов генов, белков, или метаболитом.