Pour le plaisir, voici quelques exemples de définitions :
Pour comprendre des systèmes biologiques complexes, il faut intégrer la recherche expérimentale et la recherche informatique, c’est—à-dire une approche de la biologie des systèmes. (Kitano, 2002)
La biologie des systèmes étudie les systèmes biologiques en les perturbant systématiquement (biologiquement, génétiquement ou chimiquement); en surveillant les réponses des gènes, des protéines et des voies d’information; intégrer ces données; et finalement, formuler des modèles mathématiques qui décrivent la structure du système et sa réponse aux perturbations individuelles. (Ideker et al, 2001)
l’objectif de la biologie des systèmes se définit comme la compréhension du comportement des réseaux, et en particulier de leurs aspects dynamiques, qui nécessite l’utilisation de modélisations méthématiques étroitement liées à l’expérience. (Cassman, 2005)
En découvrant comment la fonction apparaît dans les interactions dynamiques, la biologie des systèmes aborde les liens manquants entre les molécules et la physiologie. La biologie des systèmes descendants identifie les réseaux d’interaction moléculaire sur la base du comportement moléculaire corrélé observé dans les études « omiques » à l’échelle du génome. La biologie des systèmes ascendants examine les mécanismes par lesquels les propriétés fonctionnelles apparaissent dans les interactions de composants connus. (Bruggeman et Westerhoff, 2007)
Pourquoi est-il si difficile de trouver une définition concise de la biologie des systèmes? L’une des raisons pourrait être que chaque définition doit respecter un équilibre délicat entre « le yin et le yang » de la discipline: l’intégration des approches expérimentales et computationnelles (Kitano, 2002); l’équilibre entre les approches systématiques à l’échelle du génome (Ideker et al, 2001) et les études quantitatives à plus petite échelle (Tyson et al, 2001).; stratégies descendantes et ascendantes pour résoudre l’architecture des systèmes et les propriétés fonctionnelles (Bruggeman et Westerhoff, 2007). Mais malgré la diversité des opinions et des points de vue, il peut y avoir deux aspects principaux qui sont conservés dans ces définitions: a) une approche au niveau du système tente de considérer toutes les composantes d’un système; b) les propriétés et les interactions des composants sont liées aux fonctions exécutées par le système intact via un modèle de calcul. Cela peut en fait révéler une autre source de difficulté pour tenter de définir la biologie des systèmes, qui est de trouver une définition générale et objective de la « fonction biologique » (ou « objectif du système » de l’atterrisseur, voir notre bref post Téléologie et biologie des systèmes). N’hésitez pas à commenter et à suggérer à ce sujet
En tout cas, plutôt que d’essayer trop de tracer des limites conceptuelles avec des définitions théoriques, j’ai pensé qu’il serait intéressant de voir comment le champ se définit lui-même. J’ai introduit tous les articles de recherche originaux publiés dans Molecular Systems Biology dans del.icio.nous avons tagué les entrées pour avoir une idée de la distribution de plusieurs aspects de la recherche que nous publions. Inévitablement, mes balises ont des significations assez larges et les limites sont souvent floues (par exemple, qu’est-ce qu’un « mécanisme »?), mais j’ai fait de mon mieux en prenant en compte les dimensions suivantes:
- échelle de l’étude: à l’échelle du génénome vs à petite échelle ou monocellulaire, etc
- approche biologique: transcriptomique, protéomique etc approach
- approche computationnelle: simulation, modèle de corrélation piloté par les données, modèle structurel de réseau, etcinsight
- insight gained: dynamique du système, propriétés globales (modularité, robustesse, évolutivité…), perspicacité mécaniste, etc
Voici le résultat, sous forme de « nuage de tags »
Il y a une domination claire, et pas trop surprenante, des études de type « omiques » à l’échelle du génome (en particulier la transcriptomique). Mais il est également bon de constater que les études à petite échelle, qui utilisent souvent des approches quantitatives et se concentrent sur la dynamique des systèmes, sont également bien représentées. Encore une fois, cette classification est très grossière et quelque peu arbitraire, mais elle fournit néanmoins, en un coup d’œil, un aperçu du paysage de la biologie des systèmes. Si je trouve le temps, je vais essayer d’affiner les concepts et d’introduire notre contenu de manière plus structurée dans freebase. Trouver un moyen structuré de caractériser la « perspicacité » d’une étude peut être particulièrement difficile, mais cela peut être un exercice instructif.