《生物信息学 Bioinformatics》课程教学课件（PPT讲稿）第十一章 系统生物学

生物信息学课程Bioinformatics第十一章系统生物学

生物信息学 课程 Bioinformatics 第十一章 系统生物学

生物信息学课程101计划本章内容Bioinformatics第一节系统生物学的概述第二节生物网络类型及数据资源第三节生物分子网络及特征第四节生物网络的构建第五节生物系统建模第六节总结2

生物信息学 课程 Bioinformatics 第一节 系统生物学的概述 第二节 生物网络类型及数据资源 第三节 生物分子网络及特征 第四节 生物网络的构建 第五节 生物系统建模 第六节 总结 本章内容 2

生物信息学课程系统生物学的概念Bioinformatics口系统生物学是一门主要从分子的微观层次研究生物系统的学科它将生物体视为一个复杂的系统，并通过整合不同层次和尺度的信息来理解生物体的功能和行为。国派需速公施两布嘉方案W

生物信息学 课程 Bioinformatics 系统生物学的概念 系统生物学是一门主要从分子的微观层次研究生物系统的学科， 它将生物体视为一个复杂的系统，并通过整合不同层次和尺度的 信息来理解生物体的功能和行为。 3

生物信息学课程系统生物学的主要特点Bioinformatics口整体论√系统生物学认为生物体是一个整体，其功能不能简单地由其组成部分的性质相加得到口整合性√系统生物学整合来自不同学科和层次的信息，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、细胞生物学等口定量化√系统生物学使用数学模型来模拟和分析生物系统口动态性系统生物学关注生物系统的动态变化.34

生物信息学 课程 Bioinformatics 系统生物学的主要特点 整体论 ✓系统生物学认为生物体是一个整体，其功能不能简单地由其组成部分的性质相加得 到 整合性 ✓系统生物学整合来自不同学科和层次的信息，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组 学、细胞生物学等 定量化 ✓系统生物学使用数学模型来模拟和分析生物系统 动态性 ✓系统生物学关注生物系统的动态变化 4

生物信息学课程系统生物学的历史Bioinformatics口20世纪初，随着生物学研究的深入，科学家们逐渐认识到，生物系统是一个由多个相互作用的部分组成的复杂整体√传统的还原论方法已经无法有效地解释生物系统的复杂性卡尔·路德维希·冯·贝塔郎菲（KarlLudwigvonBertalanffy）提出一般系统论（GeneralSystemsTheory），认为不同领域的系统都存在着一些共同的规律这为从系统角度研究生物提供了新的理论基础口由于支撑系统研究的大量元素（基因、蛋白等）通过组学研究才得以快速测定获得，所以真正的系统生物学一股认为是从21世纪开始V尤其是在莱诺伊·胡德（LeroyHood）和北野宏明（HiroakiKitano）的引领下得到了发展5

生物信息学 课程 Bioinformatics 系统生物学的历史 20世纪初，随着生物学研究的深入，科学家们逐渐认识到，生物系统是一个由多 个相互作用的部分组成的复杂整体 ✓ 传统的还原论方法已经无法有效地解释生物系统的复杂性 卡尔·路德维希·冯·贝塔郎菲（Karl Ludwig von Bertalanffy）提出一般系统论 （General Systems Theory），认为不同领域的系统都存在着一些共同的规律， 这为从系统角度研究生物提供了新的理论基础 由于支撑系统研究的大量元素（基因、蛋白等）通过组学研究才得以快速测定获得， 所以真正的系统生物学一般认为是从21世纪开始 ✓ 尤其是在莱诺伊·胡德（Leroy Hood）和北野宏明（Hiroaki Kitano）的引领下得到了发 展 5

生物信息学课程系统生物学的研究内容BioinformaticsHumanshaveonlyaboutthreetimes asmanygenes asthi口大量实验数据收集与整合口建立刻画该数据集的数学模型口数学方程的精确计算及数值预测口基于数值模拟与实验数据的模型质量评估temsSoSynthesisAnalyDataSystemsypothesbasesLifeBiologySeneti兼具生物学和信息科学的特点！ModelingCCdificatiotooantitativeVisualizationAeasureme6

生物信息学 课程 Bioinformatics 系统生物学的研究内容 大量实验数据收集与整合 建立刻画该数据集的数学模型 数学方程的精确计算及数值预测 基于数值模拟与实验数据的模型质量 评估 兼具生物学和信息科学的特点！ 6

生物信息学课程网络基本概念Bioinformatics口生物分子网络通常由参与生物过程的众多分子元件组成√其中基因和蛋白质等分子是关键的构成要素口从系统的角度来看，关键在于元件之间的相互关系，而非元件本身√在生物分子网络中，关系可以体现为分子与分子之间的相互作用，或某种化学反应TranscriptionaltranslationproteinRegulationRNAPmRNAregulationbinding+/transcriptionDNApromotercoding regionterminatorregulatoryregionnon-coding7

生物信息学 课程 Bioinformatics 网络基本概念 生物分子网络通常由参与生物过程的众多分子元件组成 ✓ 其中基因和蛋白质等分子是关键的构成要素 从系统的角度来看，关键在于元件之间的相互关系，而非元件本身 ✓ 在生物分子网络中，关系可以体现为分子与分子之间的相互作用，或某种化学反 应 7

生物信息学课程网络基本概念BioinformaticsCERPathwayoperatesSubstrateErt onEnzyme1AllostericEndproductSubstrate1indstoenzymeEnzyme2FeedbackinhibitionSubstrate2Enzyme3Endproduct转录调控网络蛋白互作网络代谢网络8

生物信息学 课程 Bioinformatics 网络基本概念 转录调控网络 8 蛋白互作网络 代谢网络

生物信息学课程网络基本概念BioinformaticsConventionalSingleomicsTrans-omicsGenomeMeasurementmolecularbiologySystembiologyNGSIntegrative physiologyTranscriptomeSystem medicineRNA-seq (NGS)SystempharmacologyMicroarrayProteomeRegenerativemedicineMass spectrometryIntegrated biomarkersMetabolomeHumandiseasePredictionMassspectrometryDiagnosticsTreatment efficacyNMR9

生物信息学 课程 Bioinformatics 网络基本概念 9

生物信息学课程网络的定义Bioinformatics口通常用图G=（V，E)表示网络(network）√其中V是网络中节点的集合，每个节点代表一个生物分子：E是边的集合口当V中的两个节点v1与v2之间存在一条属于E的边e1时，称边e1连接v1与v2，或者称v1连接于v2，也称作v2是v1的邻居10

生物信息学 课程 Bioinformatics 网络的定义  通常用图G=(V，E)表示网络(network) ✓其中V是网络中节点的集合，每个节点代表一个生物分子；E是边的集合 当V中的两个节点v1与v2之间存在一条属于E的边e1时，称边e1 连接v1与v2，或者称v1连接于v2，也称作v2是v1的邻居 10