医学中的系统生物学
系统生物学
系统生物学系统生物学是一种新兴的交叉学科，通过应用计算机科学、数学、物理学和工程学等方法，研究生物学系统中不同组分之间的相互关系、作用机制、动力学特征、稳态行为等，目的是构建生物系统的定量模型，揭示生物系统的本质特征和规律性行为。
系统生物学涉及的研究对象包括各种生物细胞、器官、组织、器官系统和生态系统等。
系统生物学的研究方法主要有实验方法和计算方法。
实验方法主要是传统的实验生物学方法，例如蛋白质组学、基因表达谱分析、药物筛选和功能分析等，利用高通量和高精度技术获取大量的实验数据。
计算方法主要是数学建模和仿真方法，通过构建生物系统的数学模型，模拟分子、细胞和组织内部的各种生物反应过程，分析不同分子之间的相互作用和信号传递机制，揭示生物系统稳态和失衡状态下的特征和规律性行为。
系统生物学的发展历程可以分为三个阶段。
第一个阶段是建模和仿真阶段，主要是以细胞自动机模型为代表的仿真方法，建立了生物系统的动力学模型，并对细胞自然演化、细胞生长、分化和死亡等生命过程进行了模拟。
第二个阶段是定量数据分析阶段，以基因表达谱和蛋白质组学为代表的高通量数据技术的出现，使得生物系统中的分子、基因和生物反应可以被量化，并根据数据分析技术进行筛选和分析。
第三个阶段是生物网络建模和仿真阶段，主要是基于生物网络理论，以分子生物学为基础，建立了复杂的生物系统网络模型，并开展了多层次、多尺度的生物系统仿真，揭示了生命科学的本质规律。
这个阶段的研究成果将决定系统生物学未来的发展方向，如网络分析、信号转导机制研究、药物研发等。
系统生物学已在生命科学、医学和生物工程等领域取得了许多重要研究成果。
例如，研究人员通过系统生物学方法，发现了许多基因调控网络和信号转导通路，这些成果为开发新型环境保护和食品安全药物提供了重要的理论依据和实验支持。
此外，系统生物学还广泛应用于个体健康和药物研发领域，为生物医学研究提供了新的思路和解决方案。
总之，系统生物学是一门新兴、前沿的交叉学科，有望成为生物学发展的新方向和新动能。
生物信息学和系统生物学的应用
生物信息学和系统生物学的应用生物信息学和系统生物学是生物学中两个关键性的概念。
在生物科学领域中，这两个概念有重要的应用，可以用于改进药物研究和发展，提高在疾病诊断和治疗中的准确性，以及改善我们对基因功能的理解。
生物信息学是一门使用计算机科学和数学技术来解决生物学问题的学科。
它使用大量的数据处理、模型构建和实验设计等技术来解决生命科学研究中的各种问题。
它还包括了对基因组、蛋白质质谱、代谢组、微生物组和表观遗传学等生物数据的分析和解释。
相对于生物信息学而言，系统生物学是一个更加宏大的概念。
它旨在理解生物系统的全貌，并通过普遍的方法来探测和预测生物学系统的运作方式。
系统生物学可以将生物学中不同的层面整合在一起，包括从分子相互作用到对细胞和组织的影响，以及到细胞组成的组织和器官之间的相互作用。
由于生物信息学和系统生物学在生物科学中的作用越来越重要，它们在临床医学、农业科学和医药研发领域中也得到了广泛的应用。
生物信息学在临床医学中的应用生物信息学在临床医学领域中有着广泛的应用。
通过使用生物信息学技术，可以帮助医生和研究人员更好地理解生物信息学的庞大复杂性数据。
通过对基因和蛋白质的分析，可以极大地改进对疾病机制的认识。
在基因诊断领域中，生物信息学可以提供许多有价值的信息。
从个体基因的测序，到生物全基因组存储数据的处理和分析，生物信息学工具可以大大改善对复杂疾病的预测和诊断。
比如，在肿瘤研究中，基于生物信息学的分析可以帮助研究人员了解肿瘤中基因的变异，并更好地理解肿瘤的发生和发展。
生物信息学在农业科学中的应用生物信息学在农业科学领域中也有着广泛的应用。
它可以帮助研究人员更好地理解植物和动物的适应性，并与环境交互的机制。
为了提高农业生产的质量和产量，生物信息学被广泛应用于农业生产和遗传改良方面。
通过基因测序数据和对生长代谢等其他过程的评估，生物信息学工具可以帮助研究人员了解已经存在的基因信息，以及在相似环境下的基因表达和表观遗传变化。
系统生物学在医学研究中应用
疾病生物标志物的确定
疾病生物标志物是可以反应某种疾病相关状态的，并且是能够测量的来自检测对象 身体、组织、细胞或体液的生物特征。生物标志物在疾病风险预测、疾病诊断、病情监 测、疗 效判断和预后评估起着重要作用。一个好的生物标志物对于降低疾病发病风险、 疾病早期诊断以及疾病有效治疗起着至关重要的作用，因此筛选高敏感性和高特异性的 疾病生物标志物是当前医学研究中最重要的科学问题之一。
中医药研究
中医药理论是一个复杂的系统，其最具特色的就是：整体观，动态观，辨证观，这 些与系统生物学的研究思路一致，系统生物学与中医药复杂的理论体系有诸多相似之处， 系统生物学的研究促使研究人员从整体上，系统上和信息水平上阐明中医药理论，建立 中药药效评估，实现数据基础之上的中医药的现代化，系统阐明中医药理论。利用系统 生物学方法可能解读出中医药复杂理论体系的科学内涵，目前系统生物学已应用于中医 药各个领域的研究。主要包括：中医基础理论研究和中药研究等两个大的方向
系统生物学思想和方法也被应用到疾病基因的预测。其预测算法多种多样， 但基本思想是功能相似基因，其关联的疾病也相似。也就是基于现有的基因和 疾病关联数据，或者其他数据，通过网络信息，预测新基因和已知疾病关联基 因的关系， 从而预测新基因和疾病的关系。对于非编码 RNA， 比如 miRNA， 其思法来有效的处理未来更多 更复杂的数据，更深度，更精细的分析系统中各要素的关系
谢谢
网络药理学
药物对于疾病的治疗具有重要意义。将系统生物学或网络生物学概念、方法和技术 应用到药物相关研究，就形成了系统药理学或网络药理学这一新兴研究方向，网络药理 学正在成为药物发现未来的重要工具。在药物研发的许多方面发挥了重要作用。
网络药理学在药物靶点筛选、药物新的适应证预测（老药新用）、挖掘药物研发规 律等方面获得了较多应用。
系统生物学 基准医学
系统生物学基准医学
系统生物学是一门研究生物系统中所有基因、所有蛋白质以及组分间的所有相互关系的学科。
它不同于以往的实验生物学，更注重整体性研究，强调以系统性、整体性的方法来研究生物学。
自20世纪60年代以来，系统生物学逐渐应用于生态学、生理学、生物医学、医学等领域。
基准医学，或称为系统生物医学，是系统生物学在医学领域的应用。
它采用系统论的方法研究生物医学，包括生物系统理论和组学、计算和转基因系统生物技术等，以研究人类群体、器官、细胞和分子等各层次生物系统的基础医学问题。
系统生物医学旨在建立“建模-分析-模拟-干预治疗”的研发体系，以助力个体化精准医疗的发展。
因此，系统生物学和基准医学是相互关联的领域，都强调整体性、系统性的研究方法。
在医学领域，系统生物学的应用有助于深入理解疾病的发生和发展过程，为精准医疗提供有力支持。
系统生物学方法
系统生物学方法
系统生物学是一种综合性学科，它将生物学、计算机科学、数学、物理学和化学等多学科的知识融合在一起，旨在理解整个生命系统的运作和调控方式。
系统生物学方法是指在这一学科领域中使用的一系列技术和工具，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、网络分析、机器学习、数学建模等等。
在基因组学方面，系统生物学方法可以帮助我们解析基因组序列，寻找基因功能和调控元件，构建基因调控网络等等。
在转录组学方面，我们可以通过RNA测序技术获得大量的转录本信息，进而分析基因表达差异、识别新的剪接变异、探究转录因子的调控等等。
在蛋白质组学和代谢组学方面，我们可以通过质谱技术和色谱技术分析蛋白质和代谢产物的组成和量，进而研究它们在生命系统中的作用和相互作用。
网络分析是系统生物学中一个重要的工具，它可以帮助我们理解生命系统中各种生物分子之间的相互作用关系。
通过构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络、代谢网络等等，我们可以识别关键节点和模块，进而预测生物系统的响应和稳定性。
机器学习和数学建模是系统生物学中另外两个重要的工具，它们可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，构建可靠的模型，优化实验设计和数据分析，从而更好地理解生命系统的本质和机制。
总之，系统生物学方法的发展和应用，为我们深入理解生命系统提供了新的途径和思路，也为生物医学研究和生物工程技术的发展提供了重要的支持和基础。
系统生物学和p4医学模式_理论说明
系统生物学和p4医学模式理论说明1. 引言1.1 概述系统生物学和P4医学模式作为现代生物医学研究领域中的重要理论模型，受到了广泛关注和应用。
系统生物学是研究生物体内大量组分相互作用及其整体行为的科学，涉及多个学科领域，如生物信息学、计算机科学和数学等。
P4医学模式则是以预防、个性化、精准和参与为核心原则，旨在构建更加全面、高效和个性化的医疗健康体系。
1.2 文章结构本文将首先对系统生物学进行定义和原理的介绍，包括其研究对象、基本概念以及相关技术与方法。
接着将探讨系统生物学在不同应用领域中的具体应用情况，并结合实际案例进行说明。
随后，将对P4医学模式进行界定，并概述其特点及发展。
进一步，将介绍P4医学模式在相关研究领域中的最新进展，并探讨其在临床实践中可能产生的深远影响和前景。
最后一部分，则是对系统生物学与P4医学模式的关系进行理论阐述，包括系统生物学在P4医学模式中的应用以及P4医学模式对系统生物学发展的影响。
1.3 目的本文旨在深入探讨系统生物学和P4医学模式这两个重要理论模型之间的关系并阐明它们在现代生物医学研究和临床实践中的重要性和应用价值。
通过对其定义、原理、应用领域、技术与方法等方面进行详细说明，并结合实际案例，将为读者提供全面而清晰的认识，帮助其更好地理解和运用这些理论模型。
最终旨在促进系统生物学和P4医学模式在医疗健康领域中的进一步发展和应用，为构建更加精准、个性化的未来医疗体系作出贡献。
2. 系统生物学2.1 定义和原理系统生物学是一门综合性的研究领域，它将生物学、数学、物理学和计算机科学等多个学科融合在一起，以整体的角度研究生物系统。
其基本原理是将生物体视为一个整体系统，通过分析组成该系统的各个部分之间的相互作用和关系，从而揭示生物系统的结构和功能。
2.2 应用领域系统生物学在诸多领域中都有广泛的应用。
例如，在基因调控网络研究中，通过利用大量实验数据进行建模和仿真分析，可以揭示基因间复杂的互作关系，并探索调控网络对于特定生理过程的影响。
系统生物学的方法与应用
系统生物学的方法与应用系统生物学是一种整合化学、物理学、信息学等多个学科的交叉学科，通过对生物系统进行多方位的数据采集、分析和模拟等研究方法，以期建立关于生物系统的全面、深入的理解。
它通过关注生物系统内外各组分之间的相互作用及其时间和空间尺度上的变化，从而揭示生命的运作方式和调节机制。
而这些方法和应用不仅可以展示生物系统内在的複雜性、高度组织化和个体间的差异性，而且对于了解人类疾病的机制，预测药物治疗效果等方面有无法替代的作用。
本文将探讨系统生物学的方法与应用。
一、数据的采集和处理系统生物学的核心之一是数据采集和处理。
在过去，生物学实验室采集的数据往往分散在不同的数据库和文献中，难以整合和分析。
应用系统生物学的方法可以帮助我们对这些数据进行整合和标准化，以便更好地理解生物系统的结构和功能。
例如，大规模基因组学研究已经使人们能够破解生命的基因密码，以更好地了解基因在生物体中的作用;而大规模蛋白质组学的出现，更使我们开始了解蛋白质相对于DNA更加复杂多变的规律。
此外，如今应用单细胞测序等方法，不仅可以获得组织、器官甚至整个生物体内大量单一类型细胞的信息，而且可以揭示单个细胞内部的异质性。
二、数据的整合和分析在处理了大量的数据后，我们需要进行数据的整合和分析。
近年来，随着各种计算机技术的不断发展，越来越多的工具和算法被应用于系统生物学研究。
这些工具的发展为数据的整合和分析提供了崭新的机遇。
例如，应用网络分析技术，我们可以构建生物系统内部各个分子（如蛋白质、代谢物等）之间的相互作用网络，并定量描述它们之间的关联关系。
这种网络分析也为预测蛋白质功能和查找信号通路的重要元件提供了方法。
此外，群体生物学通过整合单个细胞的数据，对单个细胞进行聚类，以提高数据的效果。
三、生物模型的建立生物模型的建立是系统生物学的重要方法之一。
通过将生物系统的各个组分模拟为数学方程式，可以模拟生物系统的组成、互动和动态调节。
生物模型可用于模拟细胞功能、识别生物体内潜在疾病的机制、指导药物设计，以及提高整个生物研究领域的理解和技术水平。
系统生物学
系统生物学系统生物学是一门研究生物多样性、进化和基因组结构等综合性生物学研究分支，它不仅是生物多样性研究的基础，而且也是揭示生命进化发展机制的一个重要研究动态。
系统生物学于上世纪70年代初在生物领域出现，它是一门综合多学科的学科，将传统的生物学科，包括生物进化、植物分类、生物地理、动物学、微生物学、古生物学等，综合起来，它的研究以分子生物学、统计学、计算机技术和数学模型等研究工具为支持。
系统生物学探索着生命演化过程中生物呈现的结构及功能多样性，它主要致力于揭示生物多样性的演化机制，构成和演化趋势，以及植物和动物类群和分子谱系的结构和演化。
系统生物学的研究方法有：物种分类法、分子系统学方法、生物进化学方法、数学模型方法和计算机模拟法等。
物种分类法是系统生物学的基础，是研究生物系统的基本方法，运用各种特征来确定物种的归属和进化关系，进行物种分类。
分子系统学方法是近些年来发展得非常快的一种系统生物学方法，它利用分子标志进行物种的分类，及其进化关系。
生物进化学方法是系统生物学中最重要的分支，它以进化过程为主线，通过比较和分析生物形态、生态、分子、行为和生理特性，运用统计模型和数学技术，探讨生命进化的规律。
数学模型方法是运用数学模型和计算机技术，对生物系统进行建模模拟，从而了解生物多样性的基本模式。
计算机模拟法可以快速的模拟生物系统的进化，了解生物多样性的演化机制。
系统生物学的应用领域也广泛，在基因工程、环境保护、农业、动物畜牧学、医学和兽医等领域都拥有重要的研究和应用价值。
系统生物学技术在环境保护领域可以对植物和动物的种群进行生物学调查，从而可以深入的了解环境污染的程度，从而为环境保护工作提供科学的依据。
在农业领域，系统生物学可以帮助人们找到更多的适合生长的种类和地点，并发展出更好的栽培模式和新型耐寒作物。
在医学和兽医领域，系统生物学技术可以帮助人们研究出新药物和新原料，从而更好的解决人们在诊疗和预防方面遇到的问题。
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综述作者单位:100083北京大学基础医学院医学信息系北京大学心血管研究所医学中的系统生物学张其鹏 卢铭 孙冬泳 覃璞 尚彤对生命体抽象之后就形成一个关于生命体的系统。
以生命体为研究对象的生物学和医学,其实就是研究一个生命体的系统,并形成一个关于此系统的知识体系。
系统的看待解决医学生物学的问题是一个更符合医学生物学本质需求的思路,而系统生物学的概念也在这样的需求下产生。
医学生物学进入21世纪后,首先是医学生物学测量系统化的转变,以基因组为先导的一系列 组!(基因组、蛋白质组、代谢组等)项目的开展、特别是高通量实验技术的发展,使得医学生物学领域内的数据急剧膨胀,而既往的以单一因素为研究重点的研究方法,已经不能适应基于系统测量产生的数据增长速度。
这就导致了领域内数据过多而知识和运用相对缺乏。
将系统的观念贯彻到科学实践的每一个步骤∀∀∀从数据测量、数据采集、数据储存、数据分析到知识发现和实际运用的开发∀∀∀系统的认识生命系统,在系统模型的指导下进行科学实践,已经成为21世纪医学生物学发展的必然趋势。
系统生物学也因此再一次兴起,成为21世纪医学生物学的热点和发展方向。
然而在憧憬系统生物学给我们带来无限美好未来之前,我们应该了解到离真正的系统生物学的起飞还有一段距离,这包括了实验技术、仪器设备、分析方法和数据资源构建等多方面软硬件条件的成熟。
生物学的根本目标是理解生物学系统的每一个细节及原理。
自中世纪人体解剖学开始,生物学进入到器官系统时代。
而到A nton i van L eeu w enhoek 1665年发现细胞结构,生物学又进入了细胞系统的时代。
1953年W atson 和C rick 发现了DNA 的结构,从此生物学进入了分子系统时代。
随着每一次对生命体系统认识的微小化和复杂化,医学生物学都有长足的进步。
特别是DNA 的发现,形成了分子生物学研究领域,并取得巨大的成功。
分子生物学使我们将生物学系统理解为分子机器,使我们能够深刻的理解了遗传、进化、发育、疾病背后的基本过程。
随着基因组被完整测序,大量的基因及其转录后产物的功能的鉴定,诸如支原体、大肠杆菌、线虫、果蝇及人类的基因组测序完成,蛋白质组、转录组、代谢组工作的开展,以及对蛋白质相互作用研究方法的进展,转基因和基因敲除,RNA i 的技术发展,毫无疑问,人类对生物学系统分子水平机制的理解将加速发展。
然而,这样的知识并不能提供给我们对生物学系统在系统层次上的理解。
基因和蛋白质作为系统的组成成分,对其的理解系统非常必要,但并不充分。
系统生物学作为新的生物学研究领域,其目的在于从系统水平对生物学系统进行理解。
系统水平的理解需要一系列的原理和方法来描述统御分子行为和系统特征、系统功能,最终达到在细胞、器官乃至人体水平得以理解,并且这种理解是一种得到物理学、化学等基本原理支撑的坚实的知识结构。
科学总是遵循螺旋上升的规律,从系统水平理解生物学系统概念产生已经有半个多世纪的历史。
N orbe ttW iener 是最早提出系统层次理解的先驱,这导致控制论、生物控制论的产生[1]。
奥地利理论生物学家伯塔兰费早在1928年就在其论文中写道: 生命体是各组分动态变化和各过程相互作用的系统##生物学的跟本任务就是发现这个生化系统的规律##!,其又在1968年试图建立通用的系统理论。
Cannon 在1933年提出了 稳态!(homeostasis)的概念,这也是一种系统的概念。
但由于早期的研究没有分子生物学的支持,大多数的尝试都是在生理水平上描述和对生物学系统的分析。
系统生物学现在和过去的区别就在于现在有可能将系统水平的理解直接建立于如基因、蛋白质等分子水平上。
因此,尽管这不是第一次从系统水平进行理解,却是第一次有机会从分子水平到系统水平建立知识结构进而理解生物学系统。
随着分子生物学的发展,逐渐出现了生化系统理论和代谢控制理论等更进一步的系统生物学发展[2,3]。
上世纪末本世纪初,H iroaki 和John 等系统生物学家进一步发展了系统生物学的概念,并且提出了 系统生物学是基于模拟的分析,是用芯片上的实验来验证假想,并对真实生物学实验结果的预测!。
并对系统生物学的工作方向提出了 四元素论!:系统结构鉴定、系统行为分析、系统控制以及系统设计[4,5]。
具体内容如下。
1 系统结构的辨识:系统结构辨识就是明确系统组分的内涵和组分间的相互作用。
诸如基因与信号转导、代谢通路相关的蛋白质相互作用的调控关系,有机体、细胞、细胞器、染色质以及其他组分的物理结构和组分所构成的网络的拓扑关系以及每一种关系的参数。
在辨识过程中,诸如:DNA 芯片、蛋白质芯片、RT PCR 等高通量的测量方法和具有批量监测生物学过程的方式是必须的。
然而,由于细胞与细胞之间通信、三维空间物理构形等的影响,多细胞有机体的基因调控网络的识别十分复杂。
多细胞有机体结构的识别不仅需要辨识基因调控网络、代谢网络的结构,而且还需要在细胞层次精确的理解整个生命体的物理结构。
既往的技术难以处理如此复杂的关系,显然需要开发新的仪器系统来收集必要的数据。
2 系统行为分析:研究系统随时间、空间改变而产生的行为。
一旦系统结构在一定程度上被弄清楚,就具备了研究系统行为的基础。
可以使用多种分析方法。
譬如,有人想知道系统对外界刺激的敏感性、系统在刺激后多长时间恢复到正常状态。
这样的分析不仅仅揭示了系统水平的特征,而且可以通过发现细胞对特定化学物质的反应来深入理解医学治疗,以至最大程度减少副作用提高效果。
3 系统的控制:系统结构和系统行为模型的构建完成,就将对基于系统而衍生出来的实践统纳在可控的范围内,无疑将减少实验的盲目性和错误发生率。
同时系统模型是基于明确的设计原则,并且是对现实世界的仿真,导致此系统模型具有一定的预测性。
可以有效地缩小治疗靶点搜索范围,从而减少基础实验的数量,提高实验质量。
为了应用来自系统结构和行为理解的知识成果,有必要建立一个控制生物学系统状态的方法。
在掌握了控制细胞系统的技术后,就可以将功能异常的细胞改变成健康的细胞,控制癌细胞使之成为正常细胞或调亡、控制特定细胞成为干细胞状态、使之分化为特定的细胞类型。
完成这些控制的技术对人类健康造福无穷。
4 系统的设计:基于以上三种工作,系统生物学的最终目的就是对构建一个为治愈疾病提供方法指导的生物学系统的方法论的研究,基于对实际生命系统的认识,设计出在特定时空环境中,最健康的系统模式,达到从根本上纠正疾病症状,让病人系统恢复到健康状态。
例如,我们可以根据某一严重心梗病人现实情况,根据健康状态下的系统情况,计算出病人心肌细胞再生以及心脏重建的参数,通过系统控制的手段干预,让病人从自体组织分化出正常心肌细胞,在调控下模拟心脏的形成,分化出健康的心脏。
彻底治愈疾病。
这样的器官克隆技术对需要器官移植的疾病治疗有巨大的用途。
K itano等还就一个系统实现的具体问题和原则进行了探讨。
至此,以计算机建模和系统模拟为主要工作的计算系统生物学(co m puta tiona l syste m s biology)[2,3]就成为了系统生物学发展的一个重要的方向。
在这方面的进展主要体现在几个项目的开展,诸如:细胞信号联盟的信号通路门户(si gna li ng gatew ay,a lli ance for ce ll u lar si gna li ng,A f CS),虚拟细胞计划(V irt ua l ce ll pro ject,http://www.nrca ),日本的电子细胞计划(E Ce ll pro ject,http://www.e cel.l o rg),I UPS phy si ome pro ject计划(h ttp://www.physi om . nz)等。
由于这些项目多为国际合作项目,需要多个团队的协同,存在大量的数据交换和信息传递。
因此,在这些项目发展的同时,一种为了便利信息共享与交换的机制也被建立起来,诸如:E Ce ll项目中的电子细胞建模描述语言(E M L)!和系统生物学标记语言(SB M L)!以及physio m e项目中的细胞标志语言(Ce lM l L)!等。
以这些语言为核心的信息交换机制为专业知识的传递,实验数据的交换提供了便利,从而促进了这些项目的国际合作。
详细介绍如下。
(1)信号通路门户:该项目是A f CS和∃自然%(nature)杂志合办的一个关于信号通路建模的信息平台。
此平台的核心是名为m o l ecule pages!的关系数据库,收录了信号蛋白质相关的被发表或已经被证实的信息。
由于该数据库的构建目的就是为了对相互作用乃至信号通路的建模,所以数据库支持智能化的数据挖掘。
领域专家介入了数据的录入和筛选,保证了该数据库的高数据质量。
该平台还提供了诸如A f CS D a ta Center!的数据仓储和Si gna li ng U pda te!的实时文献信息报道。
(2)虚拟细胞计划:该项目是美国国立卫生研究院(N I H)支持的国家中心研究资源建设项目(nationa l center f o r research resources)中的子项目,目的是为细胞生物学的量化研究提供一个软件建模环境。
用户可以通过提供的网络的访问界面,根据自己的需求,通过调节系统拓扑结构、分子性质和相互作用系数等参数来构建自己的虚拟细胞。
它可以将用户对自己虚拟细胞的生物学描述(输入的参数)转换为相应的数学系统模型或方程。
(3)电子细胞计划:该项目是由日本庆应大学高级生命科学系牵头的一个国际合作项目。
其目的是为大型复杂系统提供一套面向对象的建模、模拟、分析的软件群,为生物学系统建模提供一个软件模拟环境。
1999年发布了1.0版本,随后发布了W indo w s平台下的2.0版本。
现在正在开发3.0版本,V3.0是一个可以整合各种来源算法的基于网络的服务平台。
V3.0的服务器核心程序是运用C/C++语言开发。
在数据交换和通讯上,他们有正在开发了基于XM L语言的电子细胞建模描述语言(E cell m ode ling language, E M L)对细胞模型进行描述,系统生物学标记语言(system biology m arkup language)试图构建一种跨平台的模型对象交换机制。
(4)生理组计划(I U PS physi om e pro ject,h ttp://www. physi om ):该项目是一个国际合作的开源项目,其目的是为计算生理学提供一个公共的领域框架,该结构包含了针对所有脊椎动物的结构和功能建模标准、计算工具和网络数据库的开发。
目前已经基本完成的部分包括器官与器官系统的建模、结构构建和描述标准系统以及细胞过程的标记语言系统。