Por diversión, aquí hay algunos ejemplos de definiciones:
Para entender sistemas biológicos complejos se requiere la integración de la investigación experimental y computacional — en otras palabras, un enfoque de biología de sistemas. (Kitano, 2002)
La biología de sistemas estudia los sistemas biológicos perturbándolos sistemáticamente (biológica, genética o químicamente); monitoreando las respuestas de genes, proteínas y vías informativas; integrar estos datos y, en última instancia, formular modelos matemáticos que describan la estructura del sistema y su respuesta a perturbaciones individuales. (Ideker et al, 2001)
el objetivo de la biología de sistemas definido como la comprensión del comportamiento de la red, y en particular de sus aspectos dinámicos, que requiere la utilización de modelos metematicos estrechamente vinculados al experimento. (Cassman, 2005)
Al descubrir cómo surge la función en las interacciones dinámicas, la biología de sistemas aborda los vínculos que faltan entre las moléculas y la fisiología. La biología de sistemas de arriba hacia abajo identifica redes de interacción molecular sobre la base del comportamiento molecular correlacionado observado en estudios «omicos» de todo el genoma. La biología de sistemas ascendente examina los mecanismos a través de los cuales surgen las propiedades funcionales en las interacciones de componentes conocidos. (Bruggeman y Westerhoff, 2007)
¿Por qué es tan difícil llegar a una definición concisa de biología de sistemas? Una de las razones podría ser que toda definición tiene que respetar un delicado equilibrio entre «el yin y el yang» de la disciplina: la integración de enfoques experimentales y computacionales( Kitano, 2002); el equilibrio entre los enfoques sistemáticos de todo el genoma (Ideker et al, 2001)y los estudios cuantitativos a menor escala (Tyson et al, 2001).; estrategias de arriba hacia abajo versus de abajo hacia arriba para resolver la arquitectura de sistemas y las propiedades funcionales (Bruggeman y Westerhoff, 2007). Pero a pesar de la diversidad de opiniones y puntos de vista, puede haber dos aspectos principales que se conservan a través de estas definiciones: a) un enfoque a nivel de sistema intenta considerar todos los componentes de un sistema; b) las propiedades e interacciones de los componentes están vinculadas con funciones realizadas por el sistema intacto a través de un modelo computacional. De hecho, esto puede revelar otra fuente de dificultad al tratar de definir la biología de sistemas, que es encontrar una definición general y objetiva de» función biológica «(o el» objetivo del sistema » de Lander, vea nuestra breve post Teleología y Biología de Sistemas). Siéntase libre de comentar y sugerir sobre esto
En cualquier caso, en lugar de esforzarse demasiado para dibujar límites conceptuales con definiciones teóricas, pensé que sería interesante ver cómo se define el campo a sí mismo. Introduje todos los artículos de investigación originales publicados en Biología de Sistemas Moleculares en del.cio.nosotros y etiquetamos las entradas para tener una idea de la distribución de varios aspectos de la investigación que publicamos. Inevitablemente, mis etiquetas tienen significados bastante amplios y los límites a menudo son difusos (por ejemplo, ¿qué es un «mecanismo»?), pero hice todo lo posible teniendo en cuenta las siguientes dimensiones:
- escala del estudio: genenoma amplio vs pequeña escala o unicelular, etc
- enfoque biológico: transcriptómica, proteómica, etc
- enfoque computacional: simulación, modelo de correlación basado en datos, modelo estructural de red, etc
- conocimiento adquirido: dinámica del sistema, propiedades globales (modularidad, robustez, capacidad de evolución)), insight mecanicista, etc
Aquí está el resultado, como una «nube de etiquetas»
Hay un dominio claro, y no demasiado sorprendente, del tipo de estudios ‘omicos’de todo el genoma (en particular, la transcriptómica). Pero también es bueno ver que los estudios a pequeña escala, que a menudo utilizan enfoques cuantitativos y se centran en la dinámica de sistemas, también están bien representados. Una vez más, esta clasificación es muy cruda y algo arbitraria, pero proporciona, sin embargo, de un vistazo, una visión general del paisaje de la biología de sistemas. Si encuentro el tiempo, intentaré refinar los conceptos e introducir nuestro contenido de una manera más estructurada en freebase. Encontrar una forma estructurada de caracterizar la «visión» de un estudio puede ser particularmente difícil, pero puede ser un ejercicio instructivo.