系統生物學

生物學系統方法的示意圖
系統生物學（systems biology），是一個使用整體論（而非還原論）的方式， 整合不同學科、層次的信息，以研究、分析、理解（即多組學整合分析）生物系統如何行使功能的學術領域。系統生物學通過研究各個生物系統內部所有組成成分間，各分子層面上的相互關係和相互作用（例如，與細胞信號傳送、代謝通路、細胞器、細胞、生理系統與生物等相關的基因和蛋白網絡），期望最終能夠建立整個系統的可理解模型，以及為有機體繪製完整圖譜。系統生物學使用計算機模擬，數學分析的方法來構建複雜生物系統的模型。
系統生物學不同於以往只注意個別的基因和蛋白質的實驗生物學，研究所有的基因、所有的蛋白質和組分間的所有相互關係；其目標是：對複雜的生物系統構建計算的數學模型，從總體上預測生物系統的真實性。特別是從2000年開始，這個概念在各種環境下被廣泛用於生物學。人類基因組計劃是生物學中應用系統思維的一個例子，它導致新的合作的方式來處理在遺傳學生物學領域的問題。系統生物學的目標之一是模擬和發現湧現的特性，細胞的，組織的和生物體的特性，作為一個系統，其理論描述只能用系統生物學的技術進行。這些通常涉及代謝網絡或細胞信號傳送網絡。
系統生物學開始於對基因和蛋白質的研究，該研究使用高通量技術來測定某物種在給定條件干涉下基因組和蛋白質組的變化。研究基因組的高通量技術包括用來測定mRNA變化的生物芯片技術。高通量蛋白質組學方法包括質譜，該技術用於鑑定蛋白質，檢測蛋白修飾和量化蛋白質表達水平。

**歷史**
系統生物學的概念由來已久。生物學家及生化學家早就意識到，縱向的單個分子及其通路〔如蛋白質，或更常見的酶〕細緻研究僅僅是對於認識生命科學的可行的、必要的開始。當代生物科學的進展—生物信息學—即是對以往的個別研究的歸納和演繹。
系統科學最初源自對還原論、機械論反省的有機體思維、綜合哲學，以及C.貝爾納與W.B.坎農對生物穩態現象的揭示，從貝塔郎菲的一般系統論與理論生物學、維納與艾什比的控制論到香農的信息論與I.普里戈津的耗散結構理論，將生命現象看作自組織化系統，1950年代形成了系統心理學，貝塔郎菲1950年發表《物理學與生物學中的開放系統理論》創立一般系統論奠基了系統生物學基礎。
1968年國際系統論與生物學（systems theory and biology）會議提出以系統論（整合的）方法研究生物學的體系。
1970-80年代，系統論與生物學、系統生物學等概念發表，美國NIH數據庫PubMed可以檢索到系統生物醫學（systems biomedicine）。採用系統方法研究生態系統、器官系統的系統生態學、系統生理學等學科先後建立與成熟。細胞生物學、生物化學與分子生物學的發展，艾根從分子水平研究細胞起源提出了超循環理論，開創了細胞、分子層次的生物系統理論探討。
1989年在美國召開了生物化學系統論與計算機模型研究的國際會議，研討了生物系統的計算機方法、數學模型與定量研究。
21世紀初，系統生物學的發展進入了細胞信號傳導與基因表達調控研究的細胞和分子系統生物學時期。隨著國際和國內各大系統與合成生物學、系統遺傳學等研究機構的相繼建立，系統生物學逐漸步入了系統生命科學時代。
2001年第二屆國際系統生物學大會（2nd International Conference on Systems Biology；ICSB 2001）對“系統生物學”的定義為：系統生物學是對生物體整體過程進行全面性定量研究，研究的對象並非生物體的某一特定部分。其目標在於建立能夠通過實驗驗證的模型，以預測生物體的表現。簡而言之，這一研究方法結合了信息科學與微機電工程技術，致力於解決生物學問題，並期望通過計算機模擬結果，預測細胞、器官、系統乃至整個生物體的行為。
最先把DNA測序自動化，同時也是1985年首先推動基因體計畫的科學家之一的勒羅伊·胡德（Leroy Hood）博士2000年最早建立系統生物學研究所，並認為系統生物學是研究一個生物系統內所有組成份的構成，以及在特定條件下這些組成份相互關係的學科。並在2000年1月與Alan Aderem及Ruedi Aebersold等學者創立一個非營利性質的研究機構：系統生物學研究所（Institute for Systems Biology），致力於系統生物學在生命科學相關領域的研究與應用。
勒羅伊·胡德博士於2001年3月訪問臺灣時，曾對系統生物學作出如下描述：系統生物學旨在整合DNA、RNA、蛋白質及其相互作用等多方面信息，進而利用這些數據構建數學模型，以期全面理解生物基因與組織之間的關係與功能。因此，系統生物學的研究流程通常包括獲取一個生物體、組織或細胞系統，識別其中的各種內部因素，整合DNA、RNA與蛋白質之間的相互作用與信息網絡，進而開發出描述系統結構與行為的數學模型。最終，通過這一模型，系統可自動執行所需的功能。總之，系統生物學融合了多個學科領域，通過跨學科的協作，針對特定生物現象進行深入研究。
而Hiroaki Kitano（Hiroaki Kitano）博士認為系統生物學的研究可以包含四大部分，分別利用資訊科學、分析、技術、基因組學四者形成環型而連續的關係，建立出一個新的研究模式，並且利用這一模式所發展的一系列的工具來解決生物學家所面臨的研究問題。
2008年美國NIH設立腫瘤的系統遺傳學研究專項基金。

**相關領域**
訊息傳遞途徑概述
根據使用跨學科工具從多個實驗中獲得，整合和分析複雜數據集的能力的系統生物學解釋，一些典型的技術平臺包括：- Phenomics
在生物體表型變化，因為它在其壽命的變化。- 基因組學- 表觀遺傳學- 轉錄組
在有機體的，組織的或細胞水平上的基因表現的量測，通過DNA微陣列或Serial analysis of gene expression。- 蛋白質組學- 代謝物組學
在有機體的，組織的或細胞水平上的被稱為代謝產物的小分子的量測。- 糖組學
在有機體的，組織的或細胞水平上的醣類的量測。- 脂類組學(Lipidomics)
在有機體的，組織的或細胞水平上的脂質的量測。
除了上述給定分子的識別和量化之外，進一步的技術還分析細胞內的動力學和相互作用。 這包括：- Interactomics（Interactomics）
在有機體的，組織的或細胞水平上的分子間相互作用的研究。- Fluxomics（Fluxomics）
在有機體的，組織的或細胞水平上的分子隨時間變化的動態變化的量測。- Biomics（Biomics）。
生物群系的系統分析。

**生物信息學和數據分析**
計算機科學，信息學和統計學的其他方面也用於系統生物學。

**參見**
 系統生物學置標語言（SBML）- 人工生命- 生物醫學控制論- 計算機仿真- 基因調節網絡- 系統生態學- 系統藥理學- 系統生物學家- 合成生物學- 調節子

**參考文獻**

**引用**

**來源**
 曾湘文，以系統生物學方法探討細菌內毒素在大鼠胸主動脈內皮細胞所引發之反應。國立陽明大學藥理學研究所博士論文（2005），https://web.archive.org/web/20090426071139/http://etds.ncl.edu.tw/theabs/index.html- Hiroaki Kitano (editor),（2001）Foundations of Systems Biology, MIT Press;（October 15, 2001）ISBN 0-262-11266-3- Gregory Bock and Jamie A. Goode (eds),（2002）"In Silico" Simulation of Biological Processes, Novartis Foundation Symposium 247, John Wiley & Sons Ltd., ISBN 0-470-84480-9.- Marc Vidal and Eileen E. M. Furlong. Nature Reviews Genetics 2004  From OMICS to systems biology date=20210410185915 - E. Klipp, R. Herwig, A. Kowald, C. Wierling, and H. Lehrach, Systems Biology in Practice, Wiley-VCH, 2005, ISBN 3-527-31078-9- Werner, E., "The Future and Limits of Systems Biology",  Science STKE date=20151102183437  2005, pe16 (2005).- Bernhard ?. Palsson. 2006 "Systems Biology - Properties of Reconstructed Networks," Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85903-5.- Cambien F.& Tiret L., Atherosclerosis: From genetic polymorphisms to system genetics. Cardiovascular Toxicology, Volume 5, Number 2, June 2005, pp. 143-152 (10).

**外部鏈接**
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**專業組織/研究機構**
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**研究團隊/實驗室**
  Stathopoulos Lab-  Elowitz Lab date=20210424150803 -  Davidson Lab-  McAdams Lab-  Kaern Dynamical Systems Biology Lab-  Quake Lab date=20160816180119 -  Sidow Lab date=20200708115057 -  Kim Lab-  Ferrell Lab date=20140317072027 -  Alon Lab date=20210414144302 -  Baliga Lab-  Systems Biology ETH Zürich date=20210414151640 -  Computational Systems Biology ETH Zürichfix-attempted=yes -  Arkin Lab-  Collins Lab-  Bolouri Lab-  E-Cell group date=20210417225747 -  Kitano Lab-  Hood Lab-  Le Novere Group-  Pedro Mendes Lab-  Sauro Lab date=20210308160421 -  John Tyson Lab date=20201106232425 -  Virtual Cell Group date=20210430221715 -  Systems Biology at PNNL-  Systems Biology Research Group - UCSD date=20210421035643 -  CSBL - University of Virginia-  Computational Systems Biology - University of Sheffield, UK date=20160805105249 -  Systems biology research group - Hamilton Institute, NUY Maynooth, Ireland.-  Computational and Systems Biology at MIT date=20200407235259 -  National Simulation Research, University of Washington date=20210125012412 -  Center for the Study of Biological Complexity, Virginia Commonwealth University date=20210211195134 -  Computational Systems Biology at University of Edinburgh-  Endy Lab date=20210414003307 -  Tidor Lab date=20130131055600 -  van Oudenaarden Systems Biology Lab date=20201106232646 -  Harvard Virtual Cell Program date=20210124115116 -  Thattai Lab-  Wolkenhauer Group, University of Rostock, Germany date=20210419150532 -  Computational Systems Biology Group at Carnegie Mellon University date=20200115123813 -  Kinetic Modelling Group at the Max Planck Institute for Molecular Genetics, Klipp Group-  Tang Lab

**軟件工具**
  SimTK date=20160308185722 -  Gaggle date=20080724074102 -  Systems Biology Workbench date=20210308160421 -  Systems Biology Markup Language date=20090107011101 -  The CellML language date=20070608072510 -  The little b Modeling Language date=20210320001149 -  Copasi (Version 4 of Gepasi) date=20210412211331 -  E-Cell System date=20061126142257 -  StochSim-  Virtual Cell date=20210430221715 -  JigCell (John Tyson Lab) date=20080512092548 -  Python Simulator for Cellular Systems date=20201127013615 -  Ingenuity Pathways Analysis-  BIOREL is a web-based resource for quantitative estimation of the gene network bias in relation to available database information about gene activity/function/properties/associations/interactions.-  SAVI Signaling Analysis and Visualization date=20070928122155 -  JSim-  BioNetGen-  SBML-PET is a Systems Biology Markup Language (SBML) based Parameter Estimation Tool. This tool has been designed to do parameter estimation work for biological models.-  Systems Biology Software Databases developed by Molecular Bioinformatics Center, National Chiao Tung University, Taiwan 

**國際會議**
 International Conference on Systems Theory and Biology, 1968.-  ICMSB 2009 - 11th International Conference on Molecualr Systems Biology-  ICMSB 2008 - 10th International Conference on Molecualr Systems Biology-  ICCS 2006 - International Conference on Complex Systems-  ICSB 2006 - 7th International Conference on Systems Biology date=20210314171333 -  ICSB 2005 - 6th International Conference on Systems Biology date=20110809054316 -  ICSB 2004 - 5th International Conference on Systems Biology date=20210118172011 -  ICSB 2003 - 4th International Conference on Systems Biology-  ICSB 2001 - The 2nd International Conference on Systems Biology date=20050414074320 -  The First International Conference on Systems Biology (ICSB)