医学科研思维方法

Proteome describes the complete set of proteins that is expressed, and modified following expression, by the entire genome in the lifetime of a cell. It describes the composition of proteins expressed by a
系统生物学——整合性的研究方法
模型
模拟
预测
数据
实验
建立/修改模型
比
较
生物系统
生物学知识
系统生物学的思维特点，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。 此外，系统生物学还是典型的多学科交叉研究，它需要生命 科学、信息科学、数学、计算机科学等各种学科的共同参与。系 统生物学研究所的第一篇研究论文，就是整合酵母的基因组分析 和蛋白质组分析，研究酵母的代谢网络。
1、白色系统
系统的组成、结构、功能和机制四个因素的信 息都完全清楚的系统称为白色系统。如一台CT他的全 部组成成分、内在结构、所具有的功能及操作运行机
制都是完全清楚的。
白色系统是明朗的，过程是确切的。以往我们熟
悉的科学研究大多属于白色系统问题。
2、黑色系统
系统的组成、结构、功能和机制四个因素的信息所知 甚微的系统，称之。比如：人的大脑神经系统的思维活动、 生物遗传系统、生长发育的基因调控等。由于黑色系统问 题认识很少，就决定了对黑色系统类问题研究的探索性， 研究过程的复杂性和研究结果的不确切性。甚至表现出一
根据以上科技创新的一般均衡曲线可以看出以下几种情况： (1)从一般均衡曲线上可以看到，E点以上部位的科研成果，由于其重 复率小、引用率大，因此，其科技创新性就强，科技成果价值就大。反之， 在E点以下，其创新性就弱，科技价值就小。 (2)当某项科研成果其重复率为零时，其科技成果引用率即反映出其创 新程度；当其引用率为零时，其重复率即反映出其创新程度。 (3)当某项科技成果的重复率和引用率都为零时，表明此项科技成果的 创新度为零。 (4)衡量科技成果创新度（科技价值）的大小既取决于其科技成果重 复率大小，也取决于其科技成果引用率大小。重复率和引用率可以看成是 科技研究领域非常重要的两种基本力量，它们之间的相互作用决定了科技 成果创新性的大小。
从黑色系统到灰
色系统，再到白色系
统，不仅仅只是一种
白色系统
灰色系统
划分客观世界的思维 框架，而且反映了人 们认识客观事物研究 认识层次的深化。
黑色系统
科 学 研 究
白色、黑色和灰色系统间的相互关系
（三）统计学是进出白色和和黑色系统的钥匙
统计学是应用数学的一个 分支，不仅可研究白色系 统问题，更为重要的是， 它能协助分析处理属于黑 色系统领域的问题。 黑色系统里的问题往 往很难得到确切的结论， 而统计学恰恰可以帮助对 这种“不确定性”做出定 量推测性结论。
系统生物学——全球发展热点

美国能源部2002年启动了21世纪系统生物学技术平台 麻省理工学院和哈佛大学成立了系统生物学研究机构 中国科学院生命科学研究所与上海交大于2003年联合 成立了上海系统生物学研究所 德国、日本、韩国、新加坡、菲律宾等国成立了系统 生物学研究机构

Leroy Hood，人类基因组计划的发起人之一 系统生物学将是21世纪医学和生物学的核心驱动力。
三、科研创新的来源

创新人才； 创新环境和平台； 创新制度； 创新思维与学科交叉。
第三节 临床蛋白质组学
人类基因组计划
Dulbecco 于1986年提出1990 年由美国能源部和国立卫生
院启动。
国际大合作：英、美、法、日、德、中 主要包括基因定位和全序列测序 遗传图、物理图、全序列
定的被动性和盲目性。
3、灰色系统
系统的组成、结构、功能和机制等方面的信息都 有部分把握的系统，称之。是介于白色与黑色之间的 一类系统。比如人体生命过程，已了解了大体组成结 构，基本生理功能及部分起支配作用的原理，然而， 还有许多未知问题。如大脑、衰老、癌症等过程。
（二）白色、黑色和灰色系统间的相互关系
VEGF protein is secreted outside the cells and binds to its receptor on the endothelial cells to promote their growth.
第二节
医学科研选题与创新
一、创新的意义
创新是一个民族发展的灵魂，是科学研究的生命线，研 究内容上的创新性是科研选题得以成立的根本条件。 科学创新有三个层面的涵义： 原始性创新；
Lung 4 bronchus
Kidney renal cortex
Brain caudate putamen
Cell line HeK293 Brain substantia nigria Lung 3 bronchus Blood vessel basal artery Brain hippocampus
世界上第一个系统生物学研究所 Institute for Systems Biology founded by Leroy Hood in 1999
系统生物学的灵魂就是整合性思维方法，是指研究思路和方
法的整合。和以往科学研究的区别：
—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。首先是在DNA水 平上寻找特定的基因，然后通过基因突变、基因剔除等手段研究 基因的功能；在基因研究的基础上，研究蛋白质的空间结构，蛋 白质的修饰以及蛋白质间的相互作用等等。 —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。
Differential Expression at Differential temperature
A B
E. Coli grown at 30ºC
E. Coli grown at 42ºC
Proteomics
Proteomics is the study of
集成性创新；
引进、消化型创新。 衡量课题的先进性，主要考核它的创新性如何。
二、创新度评价（理论）
科技成果的创新度往往与其科研成果发表前论文 检索的重复率和发表后论文检索的引用率具有一定的 相关性。这种相关性主要表现为论文检索的重复率越
大，其创新性越小，重复性越小，其创新性越大；论
文检索的引用率越大，其创新性越大，引用率越小， 其创新性越小。
Many Genome

The public project estimates that there are 31000
protein-encoding gene, whereas Celera finds –26000,
with many more still to be found.

6000 for a yeast
医学科研思维方法
王世鑫 武警医学院科研部
武警医学院蛋白质组学实验室
第一节 医学科研的思维方法
一、白色、黑色和灰色系统与医学研究
（一）客观世界划分为白色、黑色和灰色系统
系统论、信息论和控制论自从上世纪诞生以来，很快成为人们
认识复杂客观世界新的哲学思想和方法体系。白色、黑色和灰色系 统三个系统的划分，为科学研究从总体思维上廓清了大环境，为探 索繁杂艰难的医学问题提出了一个可共选择的思维格局，便于根据 问题的系统性状，来选择合理有效的研究技术和方法。从宏观上为 医学科学研究建立了一个科学思维的框架。
第一种情形是：当科技创新度为P1时，科技成果的引用数为Q1，而科技成果的重复数为Q2，形成科技 成果引用率大于科技成果重复率。即OQ1>OQ2。科技创新度高。 第二种情形是：当科技创新度为P2时，科技成果的重复数为Q3，而科技成果的引用数为Q4，形成科技 成果重复率大于科技成果引用率。即OQ3>OQ4。科技创新度低。
黑色系统类问题 统计学技术 与方法 灰色系统类问题 模糊数学技 术与方法 白色系统类问题 一般数理化 技术与方法
专 业 知 识 技技术结构
二、整体、系统的思维方式
系统生物学根据胡德的定义，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 特定条件下这些组分间的相互关系的学科。 也就是说，系统生物学不同于以往的实验生物学——仅关心 个别的基因和蛋白质，它要研究所有的基因、所有的蛋白质、组 分间的所有相互关系。系统生物学是以整体性研究为特征的一种 大科学。
mRNA Expression
Thyroid gland Placenta whole
5 4 3 2 1 0
Oesphagus smooth muscle Ileum smooth muscle Kidney pelvis Liver anterior right lobe Blood vessel pulmonary artery Colon taeni coli Uterus myometrium (myometrial) Blood vessel cerebral artery Lung 2 bronchus Lung trachae whole Stomach fundus mucosa Stomach body mucosa Heart pericardium Ceacum mucosa Spleen whole Gall bladder whole Brain hypothalamus Brain caudate Aorta whole Bladder trigone
Testes whole Colon smooth muscle
Brain superior frontal gyrus Brain striatum Lung 1 bronchus Kidney renal medulla Skeletal muscle Brain choroid plexus Kidney ureter Duodenum mucosa