それの楽しみのために、ここでは定義のいくつかの例があります：
複雑な生物学的システムを理解するには、実験と計算研究の統合 (Kitano,2002)
システム生物学は、それらを体系的に摂動させることによって生物学的システムを研究します（生物学的、遺伝的、または化学的）。; これらのデータを統合し、最終的には、システムの構造と個々の摂動に対するその応答を記述する数学的モデルを定式化する。 (Idekerら,2001)
システム生物学の目的は、ネットワーク動作の理解として定義され、特にそれらの動的側面では、実験に密接にリンクされたmethematicalモデ (Cassman,2005)
動的相互作用において機能がどのように発生するかを発見することにより、システム生物学は分子と生理学の間のミッシ トップダウンシステム生物学は、ゲノム全体の”オミックス”研究で観察された相関分子挙動に基づいて分子相互作用ネットワークを同定する。 ボトムアップシステム生物学は、既知の成分の相互作用において機能的特性が生じるメカニズムを調べます。 (Bruggeman and Westerhoff,2007)
システム生物学の簡潔な定義を考え出すのはなぜ難しいのですか？ その理由の一つは、すべての定義が規律の”陰と陽”の微妙なバランスを尊重しなければならないことかもしれない：実験的アプローチと計算的アプローチの; システムアーキテクチャと機能特性を解決するためのトップダウン戦略とボトムアップ戦略（Bruggeman and Westerhoff、2007）。 しかし、意見や見解の多様性にもかかわらず、これらの定義全体で保存されている二つの主要な側面があるかもしれません。a）システムレベルのアプロー これは、「生物学的機能」（またはLanderの「システムの目標」）の一般的かつ客観的な定義を見つけることであるシステム生物学を定義しようとするときに、実際には難しさのもう一つの原因を明らかにするかもしれません。 いずれにしても、理論的な定義で概念的な境界を描くのに苦労するのではなく、フィールドがどのように定義されているかを見るのは面白いと思 分子生物学に掲載されているオリジナルの研究論文をすべてdelに紹介しました。アイシオ私たちは、私たちが公開する研究のいくつかの側面の分布のアイデアを持っているエントリをタグ付けしました。 必然的に私のタグはかなり広い意味を持ち、境界はしばしばあいまいです（例えば、”メカニズム”とは何ですか？
- 研究の規模：ジェネノーム全体対小規模または単一細胞など
- 生物学的アプローチ：トランスクリプトミクス、プロテオミクスなど…
- 計算アプローチ：シミュ: システムのダイナミクス、グローバルなプロパティ（モジュール性、堅牢性、進化性…）、機械的洞察など…
ここでは、”タグクラウド”として、結果があります
ゲノム全体の”オミックス”タイプの研究（特にトランスクリプトミクス）の明確で、あまりにも驚くべきことではない優位性があります。 しかし、定量的アプローチを使用し、システムダイナミクスに焦点を当てた小規模な研究もよく表現されていることを確認することも良いことです。 繰り返しになりますが、この分類は非常に粗雑でやや恣意的ですが、それにもかかわらず、システム生物学の風景の概要を一目で提供します。 時間が見つかったら、コンセプトを洗練し、より構造化された方法でfreebaseにコンテンツを導入しようとします。 研究の「洞察」を特徴付ける構造化された方法を見つけることは特に難しいかもしれませんが、それは有益な練習かもしれません。