dla Zabawy, oto kilka przykładów definicji:
zrozumienie złożonych systemów biologicznych wymaga integracji badań eksperymentalnych i obliczeniowych — innymi słowy podejścia do biologii systemowej. (Kitano, 2002)
biologia systemów bada systemy biologiczne poprzez systematyczne ich zaburzanie (biologicznie, genetycznie lub chemicznie); monitorowanie odpowiedzi genów, białek i szlaków informacyjnych; integracja tych danych; i ostatecznie, formułowanie modeli matematycznych, które opisują strukturę systemu i jego odpowiedź na indywidualne perturbacje. (Ideker et al, 2001)
cel biologii systemów zdefiniowany jako zrozumienie zachowania sieci, w szczególności ich dynamicznych aspektów, które wymagają wykorzystania modelowania metematycznego ściśle związanego z eksperymentem. (Cassman, 2005)
odkrywając, jak powstaje funkcja w interakcjach dynamicznych, biologia systemów rozwiązuje brakujące ogniwa między cząsteczkami a fizjologią. Top-down systems biology identyfikuje sieci interakcji molekularnych na podstawie skorelowanych zachowań molekularnych obserwowanych w badaniach „omics” w całym genomie. Oddolna biologia systemów bada mechanizmy, dzięki którym powstają właściwości funkcjonalne w oddziaływaniach znanych składników. (Bruggeman and Westerhoff, 2007)
dlaczego tak trudno wymyślić zwięzłą definicję biologii systemowej? Jednym z powodów może być to, że każda definicja musi respektować delikatną równowagę między „yin i yang” tej dyscypliny: integracją podejść eksperymentalnych i obliczeniowych (Kitano, 2002); równowagą między podejściami systematycznymi obejmującymi cały genom (Ideker et al, 2001)a badaniami ilościowymi na mniejszą skalę (Tyson et al, 2001).; top-down versus bottom-up strategies to solve systems architecture and functional properties (Bruggeman and Westerhoff, 2007). Ale pomimo różnorodności opinii i poglądów, mogą istnieć dwa główne aspekty, które są zachowane w tych definicjach: a) podejście na poziomie systemu próbuje rozważyć wszystkie składniki systemu; b) właściwości i interakcje składników są związane z funkcjami wykonywanymi przez nienaruszony system za pośrednictwem modelu obliczeniowego. Może to w rzeczywistości ujawnić inne źródło trudności przy próbie zdefiniowania biologii systemowej, czyli znalezienie ogólnej i obiektywnej definicji ” funkcji biologicznej „(lub” celu systemu ” Lądownika, zobacz nasz krótki post Teleologia i biologia systemowa). Zapraszam do komentowania i sugerowania na ten temat …
w każdym razie, zamiast próbować zbyt mocno rysować granice pojęciowe za pomocą definicji teoretycznych, pomyślałem, że interesujące byłoby zobaczyć, jak definiuje się pole. Wszystkie oryginalne artykuły naukowe opublikowane w Molecular Systems Biology wprowadziłem do del.icio.nas i oznaczone wpisy mają pomysł dystrybucji kilku aspektów badań publikujemy. Nieuchronnie moje tagi mają dość szerokie znaczenie, a granice są często rozmyte (np. co to jest „mechanizm”?), ale starałem się jak mogłem, biorąc pod uwagę następujące wymiary:
- skala badania: genenome-wide vs small scale or single-cell, itp
- podejście biologiczne: transkryptomika, proteomika itp…
- podejście obliczeniowe: symulacja, model korelacji oparty na danych, Model strukturalny sieci, itp…
- wgląd zyskał: dynamika systemu, globalne właściwości (modułowość, solidność, ewolucyjność…), mechanistyczny wgląd itp…
oto wynik, jako „chmura tagów”
istnieje wyraźna, i nie jest zbyt zaskakująca, dominacja badań typu „omics” dla całego genomu (w szczególności transkryptomiki). Ale dobrze jest również zauważyć, że dobrze reprezentowane są również badania na małą skalę, często wykorzystujące podejście ilościowe i koncentrujące się na dynamice systemów. Ponownie, klasyfikacja ta jest bardzo surowa i nieco arbitralna, ale mimo to zapewnia, na pierwszy rzut oka, przegląd krajobrazu biologii systemowej. Jeśli znajdę czas, postaram się dopracować koncepcje i wprowadzić nasze treści w bardziej uporządkowany sposób do freebase. Znalezienie ustrukturyzowanego sposobu scharakteryzowania” wglądu ” badania może być szczególnie trudne, ale może to być ćwiczenie pouczające.