复杂性状疾病的系统生物学研究
复杂系统的研究及其在物理与生物学中的应用
复杂系统的研究及其在物理与生物学中的应用复杂系统是由大量相互作用的部分组成的系统，这些部分之间产生的错综复杂的互动和反馈往往导致系统的行为难以预测和理解。
这一概念最早由美国物理学家约翰·麦克斯韦·伍兹（John Maxwell Woods）提出，但直到20世纪70年代的混沌理论的发展和计算机技术的进步，才使复杂系统的研究逐渐成为一个独立的学科领域。
本文将介绍复杂系统的一般特征和研究方法，并探讨其在物理和生物学中的应用。
一、复杂系统的特征复杂系统通常具有以下几个特征：1、多个相互作用的部分。
复杂系统通常由多个部分组成，这些部分之间存在着各种相互作用，如物质的运动、能量的转移、信息的传递等。
2、非线性反馈。
复杂系统中的部分之间往往存在着非线性反馈，即系统的输出会影响到其输入，进而影响系统的行为。
3、随机性。
由于系统部分之间相互作用的复杂性，系统的行为难以被精确预测，通常表现为随机性。
4、自组织性。
复杂系统可以通过自身体系结构和反馈机制进行自我组织和适应，从而表现出具有稳态的复杂行为。
二、复杂系统的研究方法复杂系统的研究方法包括数学建模、计算机仿真、实验研究等。
其中，数学建模是复杂系统研究的基础和核心。
通过建立复杂系统的数学模型，可以对系统的行为进行预测和解释。
而计算机仿真则可以通过模拟系统的行为，深入理解系统的运作机制和相互作用。
实验研究则可以对数学模型和计算机仿真结果进行验证和改进。
三、复杂系统在物理学中的应用复杂系统在物理学中的应用较多，主要包括以下几个领域：1、高能物理。
粒子物理的研究涉及到大量的相互作用，研究者需要通过建立适当的数学模型加以描述和分析。
2、凝聚态物理。
凝聚态物理研究的是宏观物态下的物理现象，如超导、磁性等，这些现象均涉及到微观粒子之间相互作用的复杂性。
3、非线性物理。
非线性物理是研究非线性系统行为的学科领域，其中包括了混沌理论、自组织系统等多种研究方向。
四、复杂系统在生物学中的应用随着计算机技术和生物科学的不断发展，复杂系统在生物学中的应用逐渐增多。
遗传疾病的多基因遗传与复杂性研究
遗传疾病的多基因遗传与复杂性研究遗传疾病是由基因突变或变异引起的一类疾病。
在人类基因组计划的推动下，科学家们对遗传疾病的研究取得了显著进展。
然而，令人困惑的是，许多遗传疾病并非由单个基因突变引起，而是由多个基因和环境因素的复杂相互作用导致。
这种现象称为多基因遗传与复杂性。
本文将介绍多基因遗传与复杂性的研究进展，并探讨其在遗传疾病领域的意义。
1. 多基因遗传的概念多基因遗传是指一个特定病状或性状由多个基因共同决定的遗传模式。
与常见的单基因遗传疾病相比，多基因遗传疾病的发病机制更为复杂。
多个基因之间的相互作用及其与环境因素的相互作用，使得多基因遗传疾病的表型表现出很大的变异性和复杂性。
2. 多基因遗传疾病的研究方法如何研究多基因遗传疾病一直是遗传学领域的一项重要难题。
近年来，随着高通量测序技术和生物信息学的发展，研究人员利用系统生物学、基因组学和生物信息学等多学科的交叉手段，逐渐揭示了多基因遗传疾病的复杂性。
例如，关联分析、全基因组关联研究和群体遗传学等方法，可以帮助确定与疾病相关的基因位点，并进一步阐明这些位点之间的相互关系。
3. 多基因遗传与疾病的关系多基因遗传与疾病之间存在着复杂而微妙的关系。
一方面，基因突变或变异可能会增加个体患上特定疾病的风险。
然而，由于遗传和环境因素的相互作用，即使携带高风险位点的个体并不一定会发展出相应的疾病。
因此，多基因遗传疾病的发展往往与环境因素的调控紧密相关。
4. 多基因遗传研究的意义多基因遗传研究的深入可以帮助我们更好地理解遗传疾病的发病机制，并为预防、诊断和治疗提供重要依据。
通过研究多基因遗传疾病，我们可以揭示基因之间的相互作用网络，进一步了解基因调控网络的复杂性，以及环境因素与遗传因素在疾病发展中的作用。
同时，多基因遗传的研究成果还可以为个性化医疗和精准治疗提供理论与实践指导。
5. 多基因遗传疾病的未来展望随着技术的不断发展和研究方法的不断完善，多基因遗传疾病的研究将进一步深入。
973计划规划2004年度立项项
附件：973计划2004年度立项项目、项目首席科学家、项目依托部门策划书策划书活动策划书模板一、策划书名称尽可能具体的写出策划名称，如“×年×月×日信息系×活动策划书”，置于页面中央。
策划书二、活动背景：这部分内容应根据策划书的特点在以下项目中选取内容重点阐述具体项目有：基本情况简介、主要执行对象、近期状况、组织部门、活动开展原因、社会影响、以及相关目的动机。
三、活动目的及意义：活动的目的、意义应用简洁明了的语言将目的要点表述清楚；在陈述目的要点时，该活动的核心构成或策划的独到之处及由此产生的意义都应该明确写出。
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六、活动开展作为策划的主题部分，表述方面要力求详尽，不仅仅局限于用文字表述，也可适当加入统计图表、数据等，便于统筹。
活动开展应包括活动流程安排、奖项设置、时间设定等。
涉及到奖项评定标准、活动规则的内容可选择以附录的形式出现。
活动流程安排大致可以分为三个阶段：（一）活动准备阶段（包括海报宣传、前期报名、赞助经费等）；（二）活动举办阶段（包括人员的组织配置、场地安排情况等）；策划书注：须注明开展活动的阶段负责人、指导单位、参加人数等信息。
（三）活动后续阶段（包括结果公示、活动开展情况总结等）；注：如有涉及校园卫生、环境等情况，应及时清理。
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八、活动中应注意的问题及细节：内外环境的变化，不可避免的会给方案的执行带来一些不确定性因素，因此，当环境变化时是否有应变措施，损失的概率是多少，造成的损失多大等也应在策划中加以说明。
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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。
系统生物学研究的新方法及应用
系统生物学研究的新方法及应用随着科技的飞速发展和生物学领域的不断拓展，系统生物学作为一门新兴的交叉学科，正逐渐引起越来越多的关注和研究。
而在系统生物学研究中各种新的方法与工具的出现，不仅为学术界提供了更丰富的思路和探究方式，更为在生物医学领域、制药业、农业、生态学等多领域的应用提供了强大的技术支持。
下面介绍三种系统生物学研究新方法及其应用。
1. 基因编辑技术基因编辑技术一直被认为是治疗基因缺陷的最大利器。
而在近年来的研究中，CRISPR-Cas9基因编辑技术更是成为了生物学研究和治疗领域的重头戏。
CRISPR-Cas9技术是一种基于细菌免疫系统的基因编辑技术，具有高效、快速、精准、低成本等特点，被广泛应用于生物医学、农业等领域。
最近的研究表明，该技术也可以应用于帮助生态系统的保护。
例如，某些生态系统中的野生动物和植物数量正在濒临灭绝，因为其基因缺陷。
基因编辑技术可以操纵野生动物或植物基因组中特定的基因，使其生存能力、抵御力和适应能力增强，来帮助它们生存并与其他物种共同经营生态系统。
此外，基因编辑技术在农业生产领域中也有着巨大的应用潜力。
通过基因编辑，科学家可以培育具有更高产量、更高抗病能力的植物和家畜，使得粮食安全得以更好的保障。
2. 单细胞分析技术单细胞分析技术是指从组织或细胞混合体中分离单个细胞，并对其进行单独分析。
这种方法使得研究人员能够更加细致地研究单个细胞的发育、功能和转化。
利用单细胞分析技术，可以更深入地研究癌症或其他疾病的分子特征，并为治疗新药的开发提供更加高效和准确的思路。
例如，一个早期肿瘤可能包含多种类型的细胞，这些细胞可能在生理和生化特性上有所不同。
使用单细胞分析技术时，研究人员可以获取特定癌症细胞的基因序列和表达的数据，确定它们在疾病进展过程中的作用，并研究能够识别和破坏这些细胞的疗法。
此外，该技术在较早发现罕见或新的细胞类型上也会有应用。
例如，在免疫学研究中，研究人员能够使用单细胞研究方法来分析单个免疫细胞的表达模式，从而揭示不同类型的免疫细胞如何紧密协作，以及它们是如何对待病原体或异物的。
系统生物学的应用
系统生物学的应用随着生命科学技术的不断发展，人们对细胞与生命活动的认识也逐渐加深。
其中，系统生物学作为新兴的跨学科领域，致力于将生物学、物理学、化学、计算机科学等多学科融合，为我们带来了全新的探索方法。
系统生物学是综合运用各种高通量技术、大数据分析、计算模拟等方法，通过对生物系统的整体性、动态性和复杂性加以理解，揭示和解释生命现象的本质及其规律，并探索人类健康及疾病的机制和治疗方法。
作为一种新型的生物学方法，系统生物学可应用于遗传学、生物信息学、细胞生物学、蛋白质学等多个领域，并在疾病诊断、基因治疗、药物研发、环境保护、食品安全等方面发挥巨大作用。
遗传学遗传学是系统生物学的一个重要应用领域，通过对基因上的变异和突变进行科学分析，在揭示人类遗传基因的作用机理、发生发展过程以及基因的组合和分离规律中，为人类基因探究奠定了基础。
通过对多肽组、转录组、蛋白质组的分析，可以获得更全面的潜在基因功能、调控网络和关键通路，进而为疾病的干预和治疗提供基础数据。
生物信息学生物信息学是指利用计算机和互联网等现代计算机技术处理生物学信息的一门交叉学科，是系统生物学的核心领域之一。
在基因组学、转录组学和蛋白质组学方面，生物信息学起着至关重要的作用。
例如，在基因组学研究中，生物信息学可以帮助识别基因，对于基因结构的预测也有很大的贡献。
在基因和蛋白质的分析中，生物信息学能够对已知的蛋白质序列或基因序列进行批量识别，以快速找到新的蛋白质及其功能，实现对生物的大规模分析。
细胞生物学细胞生物学是关于细胞结构、功能及其生命活动的学科，是系统生物学的重要部分。
细胞是构成生物体的基本单位，细胞的研究和理解对于人类生物学研究的深入有很大贡献。
进行大规模细胞培养、组织和器官原位成像，结合物理学、化学和分子生物学等技术手段开展细胞活动、分裂规律及发育分化机制的研究。
而系统生物学的细胞分析方法可以让我们在了解细胞结构和分子机制中真正掌握细胞的复杂性及衰老以及逆转的机制，从而设计出更好的药物治疗方法。
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。
生物学研究的新趋势和发展方向
生物学研究的新趋势和发展方向随着科学技术的不断进步，生物学研究领域也在不断发展和拓展。
目前，生物学研究正朝着更加细致、全面、跨学科的方向发展。
本文将探讨生物学研究的新趋势和发展方向，并介绍相关的研究方法和技术。
一、系统生物学系统生物学是生物学研究的新趋势之一。
它强调对生物体内各种生物分子和细胞之间相互作用的整体认知，并借助数学和计算机科学的方法进行模拟和分析。
通过对遗传、代谢和信号转导等网络的研究，系统生物学可以深入理解生物体的生命活动机制，包括疾病的发生机制和药物的作用机制。
该领域的发展还促进了个性化医学的研究，为疾病的诊断和治疗提供了新的思路和方法。
二、合成生物学合成生物学是通过组装已知的生物功能模块来创造新的生物系统和生物体的学科。
它将工程学和生物学有机结合，致力于构建具有特定功能的人工生物系统。
合成生物学的发展推动了生物医药和生命工程学等领域的进步。
通过合成生物学，人们可以设计出具有定制化功能的细胞、组织和器官，为药物研发和组织工程提供新的思路和方法。
三、单细胞生物学随着单细胞技术的飞速发展，单细胞生物学成为生物学研究的前沿方向之一。
传统的生物学研究主要关注于整个细胞群体的平均状态，而单细胞生物学则通过分析和比较单个细胞的遗传、表达和代谢特征，揭示疾病发生和发展的细胞水平的差异。
单细胞技术的进步为疾病的早期诊断、治疗和药物筛选提供了新的方法和手段。
四、基因组学和表观遗传学随着二代测序技术的普及和成本的降低，基因组学的研究进入了一个全新的阶段。
基因组学研究旨在分析和解释基因组的组成、结构和功能，从而揭示基因与生物性状之间的关系。
同时，表观遗传学研究关注基因组中与表观修饰相关的变化，如DNA甲基化、组蛋白修饰等，以及这些变化对基因表达和细胞命运的影响。
基因组学和表观遗传学的发展为遗传病的研究和治疗提供了新的思路和方法。
五、生物信息学和人工智能生物信息学和人工智能的结合是生物学研究的重要发展方向。
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文章编号:1001 6325(2005)01 011 05短篇综述 为了使广大读者了解、跟踪医学科学各学科前沿的快速发展,我刊自2005年推出 短篇综述专栏,及时发表对国内外医学研究发展中涌现的新概念、新趋势、新进展所做的短篇、精捍的综述,欢迎广大读者积极投稿。
复杂性状疾病的系统生物学研究王林杰,高友鹤(中国医学科学院中国协和医科大学蛋白质组学研究中心,北京100005)摘要:复杂性状疾病,即多基因病,其发生发展是基因,蛋白质,代谢分子,环境等众多因素相互作用的结果,仅仅从基因或蛋白等单层次研究已不能解释其发病规律。
系统生物学的出现为从整体出发研究复杂性状疾病提供了新的视角和机会。
本文主要介绍系统生物学概况和在复杂性状疾病研究中的应用。
关键词:复杂性状疾病;系统生物学中图分类号:R596 3 文献标识码:A复杂性状疾病(complex disease),即多基因病(polygenic disorder),是指由多个基因位点共同参与,且和环境因素相互作用决定表型的遗传病[1],如高血压、冠心病、糖尿病、哮喘和某些癌症等。
由于这些疾病在当今社会已成为危害人类健康的最大杀手,因此复杂性状疾病的研究已成为现代生物学的热点之一。
与单基因疾病相比,复杂性状疾病有许多不同之处,如高度的遗传变异性、基因微效性、数量遗传性状、高度的环境相关性等。
越来越多的实验证据证明基因与环境之间的相互作用在复杂疾病的发生发展过程中起着关键性作用,它们之间的相互作用是极其复杂和非线性的,一个相同的基因在不同的环境中会产生不同甚至是完全相反的表型[2],因此单纯从基因或蛋白等某一个角度去研究是不足以全面了解复杂性状疾病的发生、发展过程的。
而着手于整体,全面观察疾病发生发展过程中在基因、蛋白和代谢等各个水平上的变化及细胞内的反应途径及网络甚至整个生物体的异常,综合分析所得结果,可能会为揭示复杂性状疾病的发病规律提供新的思路。
早在1969年,Bertalanffy LV就提出了一般系统理论(General Syste ms Theory),他在文章中指出生物体是一个开放系统,对其组成及生物学功能的深入研究最终需要借助于计算机和工程学等其他分支学科结合才能完成[3]。
1999年,由Leroy Hood创立的系统生物学(Systems Biology)则是在以还原论为主流的现代生物学中反其道而行之,把这种以整体为研究对象的概念重新提出,由于目前的生物技术等诸多因素限制,系统生物学仍处于相当初级的起步阶段,但它的出现仍得到了生物界广泛关注。
本文将对系统生物学这门新兴学科以及它在对复杂性状疾病的研究上的应用做简单介绍。
1 系统生物学的概念根据Leroy Hood的定义,系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分(基因、mRNA、蛋白质等)的构成,以及在特定条件,如遗传的、环境的因素变化时,分析这些组分间相互关系的学科。
同时,通过整合各组成成分的信息,以图画或数学方法建立能描述系统结构和行为的模型。
这里所说的系统可以是(1)执行相同功能的一组蛋白质分子,如参与半乳糖代谢的酶;(2)由一系列蛋白质和其他分子组成2005年 1月第25卷 第1期基础医学与临床Basic&Clinical MedicineJanuary2005Vol.25 No.1收稿日期:2004-09-03的细胞器,如核糖体;(3)复杂的蛋白质网络,如参与细胞骨架形成的蛋白网络;(4)执行某一特殊功能的单个细胞或一组细胞等。
因此一个生物系统可包括分子,细胞,器官,个体,人群甚至是整个生态系统[4,5]。
也就是说,系统生物学不同于以还原论为核心的生物学-仅着手于个别的基因和蛋白质,它同时研究许多水平上,如基因、蛋白质、代谢物、信息通路以及信息网络等复杂的相互作用,从而理解它们如何共同发挥作用。
所以说,系统生物学是以整体为研究对象的一门学科。
2 系统生物学的产生背景人类基因组计划不仅提供了大量的数据,同时还让科学家从全面的、系统的角度考虑生物学的问题。
同时,随着生物学是一门信息科学的概念得到广泛认同,交叉学科在生物学界的出现促使生物学家、化学家、计算机学家、工程师、数学家及物理学家等共同投身于对全新的生物技术、整合软件及算法的开发和应用中来,产生出新的高通量的基因组学、蛋白质组学和代谢组学技术平台[4]。
3 系统生物学的研究思路及特点系统生物学的研究由假设开始,综合以往基因、生化等水平的研究建立初始模型,改变条件影响系统,如利用基因(如突变或过表达)、药理或环境操纵等手段干扰模型的各个途径的组成成分并同时全面收集系统各元素的动态信息,包括基因表达、蛋白质表达和相互作用、代谢途径等的变化,通过整合数据,分析比较调整模型,再实验,再调整,直到实验数据和模型基本相符,并提出模型未能预测的新假设并反复试验,从而得到更多更丰富的信息。
系统生物学的目标就是要得到一个理想的模型,使其理论预测能够反映出生物系统的真实性,并能通过再设计或干扰(如某种药物)赋予该模型新的特性[4~6]。
系统生物学最大的特点即整合。
系统学认为整体大于部分之和。
这里的整合主要包括三重含义。
首先,把系统内不同性质的构成要素(DNA、mRNA、蛋白质、生物小分子等)整合在一起进行研究;其次,对于多细胞生物,系统生物学要实现从基因到细胞、到器官、到组织甚至是个体的各个层次的整合。
第三,研究思路和方法的整合;经典的分子生物学研究是一种垂直型的研究,即采用多种手段研究个别的基因和蛋白质。
而基因组学、蛋白质组学和其他各种!组学∀则是水平型研究,即以单一的手段同时研究成千上万个基因或蛋白质。
而系统生物学的特点,则是要把水平型研究和垂直型研究整合起来,成为一种!三维∀的研究[7]。
系统生物学最重要的研究手段是干涉(perturba tion)。
系统生物学的发展正是由于对生物系统的干扰手段不断进步促成的。
例如基因操作技术较从前相比已经实现了高通量、自动化、标准化。
一些反向作用于基因的技术已逐渐成熟,如RNAi技术,使得干扰手段可以最大范围的应用于对真核生物的研究中[8]。
干涉主要分为从上到下(top-down)或从下到上(bottom up)两种。
从上到下,即由外至里,主要指在系统内添加新的元素,观察系统变化。
例如,在系统中增加一个新的分子以阻断某一反应通路。
而从下到上,即由内到外,主要是改变系统内部结构的某些特征,从而改变整个系统,如利用基因敲除,改变在信号传导通路中起重要作用的蛋白质的转录和翻译水平[6]。
4 系统生物学的应用以系统生物学发表的第一篇论文为例,Ideker 等人整合酵母的基因组分析和蛋白质组分析,研究了已被视为经典理论的酵母半乳糖利用途径。
这一系统已经研究了数十年,很多人认为它是一个简单的调控网络。
Ideker等人选择了9种分别敲除了不同半乳糖基因的酵母细胞株和一种野生型酵母,利用DNA芯片技术观察每种基因敲除干扰在有/没有半乳糖存在时酵母细胞内的~6200个基因的变化情况。
结果,997个mRNA在一次或多次的干扰中出现变化。
同时,运用ICAT的方法可以在野生型酵母株中观察到大约300个蛋白质在有/没有半乳糖存在时表达量发生了变化。
最后,他们将997个表达水平有变化的mRNA和全部已知的蛋白-蛋白间相互作用及蛋白质-基因间相互作用整合在一起,所得信息绘成一幅相互作用图,显示了在细胞中具有不同功能的分子之间的相互联系。
这种从整体水平观察生物体动态变化的方法为我们了解生命活动提供了新的视角[4,8,9]。
5 复杂性状疾病的系统生物学研究现阶段,由于技术等多方面的发展还相当不成熟,系统生物学在复杂性状疾病研究中的应用并不多见。
但也有人提出了用系统生物学研究复杂性状疾病的大体思路。
例如NM Morel等人提出系统生物学可以应用于#型糖尿病的研究中。
#型糖尿病是一种由多种代谢异常导致的代谢综合征,同时它的发生发展还受到环境因素的影响,例如饮食习惯、超重和运动过少等。
显然,遗传蛋白生化以及各亚类的代谢产物如脂类在#型糖尿病的发病、调节、进展过程中相互联系,共同发挥作用。
若收集该病在基因、蛋白和代谢水平上的资料,加以概括分析,就可能得到所有成分相应变化的关系图,从而为我们进一步探讨该病的发病机制提供帮助[10]。
以下几个例子则是目前系统生物学在复杂性状疾病中的应用情况。
为了更好地阐述高血压的发病机制,Monika Stoll等人分析了取自经F2杂交得到的113只雄性大鼠的239例心血管及肾脏表型,建立了一个大鼠的系统生物学模型用以描述其肾脏,血管及神经介质在高血压发病过程中的功能,同时建立各表型间相关性的生理学模型,最后利用生物信息学工具将这两个模型的数据整合在一起,得到连锁图及生理表达谱图(physiological profiling)。
该研究描绘出在基因组上的特征性位点,发现在染色体1,2,7和18中出现了特征性位点的聚集。
生理表达谱揭示了特征性位点和基因组之间的功能性相互作用,而这种相互作用在用传统方法,即对特征性位点进行数位性状遗传位点连锁分析(QTL linkage analysis)时并不明显[11]。
最近,对动脉粥样硬化的载脂蛋白E*3转基因小鼠模型的研究是对哺乳动物疾病模型进行系统生物学分析的首次报道。
Leiden转基因小鼠被外源引入人类突变的载脂蛋白E基因,这种基因同家族性低 -脂蛋白血症相关。
由于不能识别肝源性低密度脂蛋白受体,这种转基因鼠对饮食诱导的高脂蛋白血症和动脉硬化具有高度的易感性。
但若给予正常饮食,则在生长到9个月大小时只表现为中度的#型(巨噬泡沫细胞)或#型(细胞内脂肪堆积)损伤。
在自出生起给予正常饮食9周后,分别取出具有等位基因的野生型小鼠和Leiden 载脂蛋白E*3转基因小鼠的肝脏组织,进行mRNA表达水平、可溶性脂蛋白丰度及脂质分化谱的分析。
通过对二者的比较可发现,转基因小鼠的载脂蛋白A-1基因表达下降25%,肝脂肪酸结合蛋白(L FABP)基因的表达增加43%,而过氧化物酶体增殖子激活受体 (PPAR alpha)的表达则未发生改变。
随后通过高效液相色谱-质谱联用技术(LC MS)进行定量蛋白质组学及代谢组学分析,发现L FABP在转基因小鼠中较对照组中的量增加了44%,同时甘油三酯和具有选择活性的溶血磷脂胆碱也有增长,为寻找该疾病发生早期的蛋白和代谢物标记分子提供了帮助。
为了进行系统生物学分析,他们将所有小鼠肝脏的转录组学、蛋白质组学及代谢组学的数据整合成为一个数据文件。
然后对该文件进行校对和标准化,使其能够进行单变量和多变量的统计分析。
最后,还进行了相关网络分析,以期待能发现新的相互作用。
从以上研究中可看出,系统生物学方法是发现生物学(disc overy biology)的新工具,可能会为寻找疾病相关的生物标记分子和相关成分提供新线索[12]。