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系统生物学书摘要：一、引言二、系统生物学的定义与历史发展三、系统生物学的主要研究方法1.基因组学2.转录组学3.蛋白质组学4.代谢组学5.生物信息学四、系统生物学在生物医学领域的应用1.疾病诊断2.药物研发3.生物标志物发现五、系统生物学面临的挑战与展望正文：【引言】系统生物学是一门研究生物系统的结构与功能整体性的科学。
近年来，随着生命科学技术的飞速发展，系统生物学在生物医学领域取得了显著成果。
本文将对系统生物学的定义、研究方法以及在生物医学领域的应用进行概述。
【系统生物学的定义与历史发展】系统生物学起源于20 世纪中叶，是在分子生物学、生物化学、遗传学等基础上发展起来的一门综合性学科。
它的核心思想是研究生物系统整体的功能和结构，从而揭示生命现象的本质。
【系统生物学的主要研究方法】系统生物学的研究方法包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和生物信息学等。
这些方法为我们提供了从不同层次研究生物系统的有力工具。
【基因组学】基因组学研究生物体的全部遗传信息，包括基因组结构、功能及其变异。
基因组学的发展推动了系统生物学的研究进程。
【转录组学】转录组学研究在特定条件下，细胞或组织中所有基因的表达水平。
通过对转录组数据的分析，可以了解基因在生物系统中的调控关系。
【蛋白质组学】蛋白质组学研究生物体内蛋白质的结构、功能及其相互作用。
蛋白质组学为系统生物学提供了关于生物大分子互作的丰富信息。
【代谢组学】代谢组学研究生物体内小分子代谢物的组成、变化及其调控。
代谢组学有助于揭示生物系统中的代谢通路和调控网络。
【生物信息学】生物信息学研究生物大分子和生物系统的信息结构、功能及其相互作用。
生物信息学为系统生物学提供了强大的数据处理和分析手段。
【系统生物学在生物医学领域的应用】系统生物学在生物医学领域的应用广泛，包括疾病诊断、药物研发和生物标志物发现等。
【疾病诊断】通过研究生物系统的结构与功能，系统生物学有助于揭示疾病的病因和发病机制。
system biology系统生物学名词解释系统生物学是一门承结合了生物学、计算机科学、数学和工程学的新兴学科。
它是一种基于大量实验数据，借助计算机技术和数学方法，研究生物体性状和变化的一种综合性学科。
系统生物学在近几十年中取得了巨大发展，对生物学的研究有重要意义。
系统生物学概念可以追溯到20世纪50年代，当时的科学家就开始采取系统的思维方式来研究生物体的结构和功能。
20世纪90年代，随着计算机技术的发展，系统生物学受到了越来越多的关注。
系统生物学的研究方法主要有定量的数据分析、建模模拟、网络分析等。
它不仅涉及生物体细胞的细胞构建，而且还涉及多细胞系统，如植物、动物和人体等。
在系统生物学中，定量数据分析是非常重要的研究方法，它可以深入到细胞尺度，可以高效地分析学习生物体的运作机制。
它将实验数据和相关的模型进行结合，从宏观到微观，从单一基因到复杂的系统，从自然生物体到人工生物体，以发现新的生物系统形式。
建模模拟是系统生物学研究中另一个重要的研究工具。
它不仅能够利用复杂的数学模型来表示复杂的生物系统，而且还可以获得有价值的结论。
例如，可以对植物生长环境和发育过程进行建模，从而研究植物的根系发育机制。
建模也可以应用于免疫学、神经生物学、微生物学等研究领域。
系统生物学的研究也特别注重网络分析。
系统生物学研究的重点是研究如何控制生物体蛋白质、代谢物及其他复杂的分子的相互作用及其影响的网络。
研究可以建立蛋白质-网络、代谢网络以及基因网络等，从而更好地理解和研究生物体的发育、进化和适应能力。
系统生物学是一门新兴学科，它结合了多种研究方法，包括定量数据分析、建模模拟、网络分析等，从细胞尺度到细胞系统尺度，对生物体的结构和功能有着重要的意义。
系统生物学的研究将能够为科学家们提供深入研究的可能，有助于实现生物的综合研究，并为各种生物研究领域提供改善和发展，从而为人类社会带来新的发展机遇。
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。
系统生物学的研究内容
系统生物学也被称为整合生物学，主要是研究细胞信号传导和基因调控网络、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。
其研究内容主要包括：
1. 阐明生物系统内的全部组分，例如基因、蛋白质、代谢物等。
2. 确定生物系统内全部组分之间相互作用构成的生物网络。
这涉及到研究分子间的相互作用，如蛋白质与蛋白质之间的相互作用，以及这些相互作用如何影响生物系统的功能。
3. 研究生物系统内信号转导过程，即信号如何在细胞内传递，以及这些信号如何影响细胞的反应。
4. 揭示生物系统内部的生物进程或生物特性，例如细胞周期、细胞分化、疾病发展等。
此外，系统生物学还使用高通量的组学研究手段大规模、系统地同时观察涉及分子网络（包括DNA、RNA和蛋白质）的复杂的相互关系。
这种方法能够全面地解析生物系统的结构和功能，从而更好地理解生命活动的本质。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅系统生物学相关书籍或论文。
生物工程的系统生物学生物工程的系统生物学是一个融合了生物学、数学、计算机科学和工程学等多个学科的前沿领域。
它以研究生物系统的整体特性和运作机制为基础，旨在揭示生物系统的复杂性和多样性，并利用系统思维和工程方法来解决生物领域的问题。
一、系统生物学的定义和概念系统生物学是一门跨学科的研究领域，它将生物学的传统研究方法与工程学的系统化思维结合起来，致力于理解和控制生物系统的运作。
与传统的基因层面研究不同，系统生物学强调生物系统的整体特性和相互作用，并以网络和模型为工具来描述和预测生物系统的行为。
二、系统生物学的研究内容和方法系统生物学的研究内容涵盖了生物系统的结构、功能、动力学和调控机制等方面。
研究方法主要包括实验技术、数学建模和计算模拟等多种手段。
通过对生物系统的多层次观测和建模，系统生物学可以揭示生物系统的调控网络、信号传递路径和代谢途径等关键特性，并从中提取出重要的生物信息。
三、系统生物学在生物工程中的应用系统生物学在生物工程领域发挥着重要作用。
它可以帮助研究人员更好地理解和优化生物合成途径、代谢网络和基因调控机制等生物工程过程。
通过建立生物系统的数学模型和计算模拟，研究人员可以预测和优化生物过程的产物产量、废弃物排放和能量利用效率等关键参数，从而提高生物工程的可持续性和经济效益。
四、系统生物学在药物研发中的应用系统生物学也被广泛应用于药物研发领域。
利用系统生物学的方法，研究人员可以更准确地评估潜在药物的效果和副作用，并预测药物对特定疾病的疗效。
此外，系统生物学还可以帮助解析药物对生物系统的作用机制，并为个体化药物治疗提供理论支持，从而提高药物研发的效率和成功率。
五、系统生物学的挑战与前景虽然系统生物学在生物工程和药物研发等领域已取得了一些重要的突破，但该领域仍面临一些挑战。
首先，生物系统的复杂性和多样性限制了我们对其全面理解的能力。
其次，数学模型的建立和验证需要大量的实验数据和计算资源，这对研究人员提出了高要求。
生物中的系统生物学知识点系统生物学是一门研究生物系统及其组织、功能和相互作用的学科，它结合了生物学、数学、计算机科学、物理学等多个学科的知识和方法。
在生物学的各个领域中，系统生物学的概念和方法被广泛应用，以帮助我们深入理解生物系统的运作原理、预测生物现象的发生和发展。
本文将介绍几个生物中的系统生物学知识点。
1. 基因调控网络基因调控网络是指在细胞中控制基因表达的复杂网络结构。
这些网络包含大量基因、转录因子和其他调控分子，通过相互作用和信号传递来调整基因的活性。
系统生物学的研究方法可以帮助我们分析基因调控网络的结构和功能，从而揭示基因组中各个基因的相互调控关系，以及这些调控关系对于细胞功能和生物过程的影响。
2. 代谢网络代谢网络是指细胞中各种化学反应之间的相互关系网络。
通过分析代谢网络的拓扑结构和调控机制，可以揭示细胞物质代谢的规律和特点。
系统生物学的方法可以帮助我们构建和模拟代谢网络，进而预测细胞代谢通路的运行状态，从而为药物设计、生物工程和农业生产等方面提供理论依据。
3. 蛋白质相互作用网络蛋白质相互作用网络描述了蛋白质之间的相互作用关系。
蛋白质相互作用是细胞中生物分子之间重要的相互作用形式，对于维持细胞的结构和功能起着关键的作用。
系统生物学的方法可以帮助我们构建和分析蛋白质相互作用网络，进一步了解蛋白质相互作用的动态变化和生物学功能，为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
4. 生物信号传导网络生物信号传导网络是细胞内外信息传递的一种特殊网络结构。
在这个网络中，各种信号分子通过受体和信号通路传递，最终调控细胞的生理和病理过程。
系统生物学的方法可以帮助我们分析和建模生物信号传导网络的动态行为，以及信号通路中各个分子之间的相互作用关系，从而揭示细胞的信号调控机制。
5. 生物系统建模与仿真生物系统建模与仿真是系统生物学的关键技术之一。
通过数学模型和计算机模拟，可以对生物系统进行定量分析和研究。
这些模型可以用来预测生物系统的稳定性、动态行为和响应特性，以及在不同条件下的响应和变化。
生物学中的系统生物学及其应用随着科技的发展和人类知识的不断积累，人们对生物学的理解和认识也越来越深入。
在生物学研究中，系统生物学这一分支逐渐兴起，成为探索物种复杂性和实现基因组学、蛋白质组学、代谢组学等生命科学领域实现交叉融合的有力工具。
本文将从什么是系统生物学、系统生物学的基本内容、系统生物学的应用三个方面进行论述。
一、什么是系统生物学系统生物学是指将生物学研究从单个分子、细胞、组织切割点的传统模式转为全局的、综合的系统性研究模式的一门交叉学科。
它把生物体当做一个整体进行研究，并通过整合不同分子、细胞层次的信息来揭示生物体的结构、性质和功能。
在系统生物学的视角下，生物体是一个复杂的系统，它由多个相互关联的组分组成，且这些组分之间会出现动态变化。
因此，系统生物学着重研究整合各种数据，利用数学、计算机科学等多学科交叉方法，构建大规模的计算模型，预测并验证生物体在不同条件下的动态行为。
二、系统生物学的基本内容1. 数据分析系统生物学的数据来源多种多样，主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多种“组学”技术的数据，以及各种不同的细胞、生物体的行为数据。
系统生物学需要对这些数据进行初始处理、质量控制，然后进行整合和分析。
数据的整合和分析包括基因的筛选、聚类、预测分析等，以及涉及代谢路径和信号通路的特定功能分析。
2. 计算模型构建系统生物学关注于高通量、大规模的生物学数据，并将其转化为可规模化的生物系统研究模型。
该模型依赖于数学符号，可以直接进行计算机模拟，以预测生物系统的动态和行为。
3. 预测和验证系统生物学研究结果的最终目的，在于预测和验证生物体在不同环境下的动态行为。
系统生物学通过建立模型，对复杂的生物体进行可视化和模拟，以便预测生物系统的行为。
然后，将其与实际表现进行比较，以验证模型的准确性。
三、系统生物学的应用系统生物学的应用十分广泛，其中一些重要领域包括：1. 发掘生物资源系统生物学科技为人类发掘和利用植物、微生物等生物资源提供了新方法和思路，也为生物资源的合理利用和生物多样性保护提供了支撑。
系统生物学研究方法及其应用随着科技和医学的不断发展，生命科学领域也在快速的发展和进步中。
生物学的研究方法也在不断改进和进化，其中有一个非常重要的研究方法叫做系统生物学。
那么系统生物学是什么呢？有什么应用呢？一、系统生物学的概念系统生物学是研究细胞、器官和生物体等的分子互动、生物学网络、以及它们与环境之间的相互关系的一门学科。
主要研究生物系统的结构、功能和动力学。
它结合了计算机科学、数学、物理学和基因组学等多个学科，旨在了解生命系统的完整性和整体性，并提供理论支持和研究方法使我们更好的理解生命系统的各个方面。
二、系统生物学的研究方法系统生物学依赖于一系列研究技术，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学和生物信息学等。
下面我们将简要介绍一些系统生物学最常用的研究方法：1. 后基因组学：后基因组学是从分子和生物功能层面对生物系统进行综合研究的方法。
在完成基因组测序之后，后基因组学开始发挥作用。
它包括研究转录组、蛋白质组和代谢组等。
2. 生物网络：生物网络包括代表各种分子和生物过程之间关系的一组图形。
它是由实验和计算得到的信息结果，并通过计算机模拟系统得到相应的信息。
3. 动态建模：系统动力学是一种模拟复杂系统动态的可视化方法。
它建立数学模型，模拟复杂生物系统中的动态变化，可以显示与描述模型中生物系统的组成部分及其互动。
4. 非线性动力学：非线性动力学是研究复杂系统中三种过程的动力学性质：马尔可夫性、灵敏性和混沌性。
三、系统生物学的应用系统生物学的应用范围非常广泛，包括代谢病和癌症的治疗、新药研发以及人类疾病预测等。
下面我们将简要介绍一下系统生物学应用的领域：1. 治疗癌症：癌症治疗是目前系统生物学的一个热点研究领域，研究人员利用定量药理学技术，通过蛋白质-蛋白质互作和信号转导路径等生物网络中的信号信息对癌细胞进行诊断和治疗。
2. 代谢疾病管理：代谢病是不同程度上的代谢障碍，比如肥胖症、糖尿病等。
对这类疾病的研究主要通过代谢组学、蛋白质组学开发新型诊断技术，同时发现治疗代谢病的新型靶标和药物。
生命科学中的系统生物学研究生命科学是探究生命的本质和现象规律的科学，涉及到生物学、医学、生态学、进化论等多个领域。
而系统生物学则是近年来兴起的一种研究方法，它采用了计算机科学、数学、物理学等多个学科的方法，可以将生命体系看成是互动的、完整的、多元的整体，从而探究整个系统的特性和规律。
本文将从系统生物学的概念、应用、技术和展望四个方面进行阐述，以便更好地了解这个领域的研究成果和前沿。
一、系统生物学的概念系统生物学是指综合应用生物学、物理学、化学和计算机等多个学科理论和方法，以系统化和定量化的方式研究生物系统的特性、组成和功能，并解析其调控机制和相互作用关系的一门新兴学科。
系统生物学是一种新的科技，它基于生命系统本身的丰富性和复杂性开展研究，通过整合多种生物数据、模型和技术，从分子层面上对生命体系进行探究，研究生物系统的特性、组成和功能，并解析其调控机制和相互作用关系。
系统生物学是一个全面的研究生命系统的学科，其思路的出发点是从系统整体角度，尽可能的理解生命系统的功能和物理化学机制，探究生命系统的本质，为生物界和人类的健康服务。
二、系统生物学的应用系统生物学具有多样化的应用，不仅可以用来研究生命体系的基本特性，还可以解决生物领域中的实际复杂问题。
下面列举其中一些典型的应用领域。
1.药物研究：可以通过研究分子机制，分析分子数据库等手段，能够加速潜在药物的开发和筛选。
2.合成生物学：可以在基因和代谢途径层次上设计和重建新的生物系统，推动细胞工程学领域的发展。
3.抗肿瘤药物研究：建模揭示基因突变和通路变化将作为预测增敏的丰富和高效方法。
4.肠道微生物学：研究肠道菌群的变化对健康的影响及构建肠道微生物系统的模型。
5.基因组学：基于基因几何特征的分析，可以增加基因鉴别的准确性。
三、系统生物学的技术系统生物学是近年来发展较快的一个领域，其发展得到了化学、数学、物理学等多个学科领域的支持，同时也有较多的技术支持。
系统生物学
摘要：现代系统生物学是一门新兴的，整在不断发展的交叉学科。
依据Hood的定义:系统生物学是研究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。
本文主要是就系统生物学的起源，方法进行说明。
关键词：系统生物学模型分析
作为人类基因组计划的发起人之一，美国科学家莱诺伊·胡德（Leroy Hood）也是系统生物学的组学（omics）生物技术开创者之一。
依据Hood的定义:系统生物学是研究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、所有的蛋白质以及组分间的所有相互关系。
正是在基因组学、蛋白质组学、代谢组学和信号转导系统等生物系统科学的发展的基础上，孕育了系统生物学。
反之，系统生物学的诞生进一步提升了后基因组时代的生命科学研究能力。
系统生物学的工作流程主要分为四步：
（1）对选定的某一生物系统的所有组分进行了解和确定，描述出该系统的结构，包括基因相互作用网络和代谢途径，以及细胞内和细胞间的作用机理等，以此构造出一个初步的系统模型。
（2）系统地改变研究对象的内部组分（如基因突变）或外部生长条件，然后观测在这些情况下系统组分或结构所发生的相应变化，包括基因表达、蛋白质表达和相互作用、代谢途径等的变化，并把得到的有关信息进行整合（系统与层级）。
（3）模型上述现象并求解、机理分析与预测，把通过实验得到的数据与根据模型预测的情况进行比较，并对初始模型进行修正。
（4）根据修正后的模型的预测或假设，设定和实施新的改变系统状态的实验，重复第二步和第三步，不断地通过实验数据对模型进行修正和精练。
系统生物学的目标是得到一个理想的模型，使其机理分析与理论对于现象的预测能够反映出生物系统的真实性。
系统生物学的主要手段就是建模，但它不同于以往的生物数学的建模，而是对于生物系统的建模，是整合目标下的建模。
也就是，即要对于每个生物层次的各个生物系统建立模型，而且还要将不同层次的系统之间的关联结构建模。
如果将不同系统的集合称为系统簇的话，系统生物学将对生物系统的这个簇结构建模。
对于不同的研究对象，我们也要选择不同的建模方法，我也对一些系统生物学模型作了一些了解，我主要了解了以下三种模型：
（1)结构主义建模方法，它是注重系统的结构分析，建立结构的专业模型并且通过对数学结构的对应建立系统的数学模型。
（2)系统的动力学模型，其主要作用是对生物系统行为的预测。
动力学的数学模型方法很多，连续的微分方程组和代数方程组，离散的迭代格式、布尔方程组，随机的马氏过程和随机微分方程组等等。
动力系统模型求解，特别对于高维问题，通常使用定性分析与计算模拟，可以确定系统状态的动态变化，例如稳定的吸引子、周期和混沌吸引子等等。
这些动态解表示了系统长时间的发展趋势，对于生物系统有主要的预测意义。
同时，不同状态下的网络的静态结构的差异，有助于从结构角度理解生物系统不同状态的区分方法。
例如正常细胞的基因网络与疾病状态的基因网络结构特征的稳定的差别，可以帮助发觉关键基因和区别两类细胞，往往可以用于医学诊断。
（3)正向建模与逆向建模。
正向建模是通过集成各个独立的关联性实验数据（数据量小）构建网络，包括从文献和数据库查找相应的数据。
这种方法适合于网络基本已经构建，需要
补充完善，或者需要仿真时确定个别参数。
这种方法也称为自下而上的建模。
而逆向建模从系统因子的大量事实数据，例如高通量的基因表达谱数据利用各种数学和数据分析的方法发掘因子之间的关联关系，以及通过基因缺失数据发现关联关系等。
可以批量产生关联关系。
特别需要指出的是数据挖掘的方法发挥着特别有效的作用。
此外，分类、聚类以及统计相关性方法都有重要作用。
这种方法通常也称为自上而下的。
当然，真正使用时，往往是两种方法结合起来形成更有价值的方法。
在我们建立模型时，通常都必须进行简化假设，而一种简化称粗粒度假设。
事实上，一切规律都只会在某种确定的粗粒度假设下才会出现，原始的详细的数据一般不表现出规律性。
在数学模型建立之后，我们也需要对之进行分析，希望从模型中得到已知现象的原因或者预测一些新的知识与现象。
而分析方法我主要了解了三种。
（1）静态机理分析方法，包括静态模型分析与井太敏感性分析。
静态模型分析，即结构特征分析。
例如，反映复杂网络的结构特性的统计量的计算与分析（最短路径、平均度、聚类系数、度分布、介数等等）。
特征分析一方面利用比对产生结果，同时在参数集合中发现规律。
不同状态下的网络的静态结构的差异，有助于从结构角度理解生物系统不同状态的区分方法。
例如正常细胞的基因网络与疾病状态的基因网络结构特征的稳定的差别，可以帮助发觉关键基因和区别两类细胞，往往可以用于医学诊断。
而静态敏感性分析，主要是指参数对于结构改变的敏感性。
当某些参数对于结构敏感时，我们常常会用参数分析的方法来进行结构变化的分析。
例如，我们在分析两种状态（正常与疾病）的网络的关联的丰富和紧密性变化时，可能发现平均度是敏感的，于是我们可以用平均度比对分析关联性。
（2）动态机理分析方法，其主要研究的是系统的行为，过程与趋势。
包括以下三种分析方法：
①动力学分析这里主要应用数学动力系统理论，例如稳定性分析、分叉分析、混沌吸引子分析、分形分析等。
目的在于分析系统的动态发展趋势，以及影响动力学发展的参数（结构稳定性分析）等。
例如，基因网络的节点微分方程组可以分析基因网络的发展与变化，启示功能的变化。
②结构演化分析动力学分析是基于结构确定的，也就是微分方程组模型是确定的情况。
但是，生物实际是环境或内因的变化往往会改变系统的关联性，从而改变结构。
这种网络结构的动态改变如何分析和数学表示成为十分重要的数学模型问题。
复杂网络理论积累了一些方法，但是对于系统生物学的要求相差很远。
例如，我们的研究发现，癌症的不同发展期的基因网络，相关的功能基因组可以是相同的，但是连接结构发生很大变化。
③局部动态分析生物系统中，除了系统的整体动力学以外，局部的动态分析同样十分重要。
例如各种调控路径的发掘、代谢路径的控制等等。
因为无论是医学和生物学，都需要有具体的机理细节，往往是直接有用的知识。
(3)鲁棒性分析。
鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。
是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。
它是在危险状况下系统生存的关键。
生物系统是高度鲁棒性的，这是生物在长期适应环境中在结构设计上的进化结果。
生物鲁棒性一般基于4种分析策略：
一、多种控制模式利用在系统中设计多种控制模式实现鲁棒性，例如前馈和反馈等。
前馈是指对系统反应可预测情况下设计应对策略；反馈是指当期望的输出值与实际需要的数据发生误差，设计减小误差的控制输入调整输入以得到更接近实际需求的输出回路。
二、冗余是生物最常用的方法，可以用多通路完成同一个功能，也可以设计回路，例如，在网络中设计重复基因或共表达基因，多通路信号转导和代谢回路等在不同条件下可以实现
功能互补；
三、模块化设计保证系统的一部分失效不会扩散到整个系统，也容易使进化过程中高效特性得以保持。
细胞系统就是一个典型的模块系统结构，它的物理结构划分保证细胞功能的实现和稳定。
例如，P53的突变细胞周期检验点，从而导致癌症。
但是并没有破坏代谢途径，细胞仍然可以继续增殖。
四、结构稳定性设计这是一般性的，例如基因调控网络对于很宽的参数范围和遗传改变都稳定，往往通过设计多回路或者其他结构稳定性设计，使得产生多个吸引子且对应同一个功能的不同状态，从而保障在参数变化和遗传变异下功能的稳定。
应该说，模型的分析与应用是多方面与多角度的，目前远没有充分的理解，这是系统生物学研究中扑朔迷离的发展的一个重要原因。
目前的系统生物学研究还只是初步使用动力学建模方法来定量描述系统的动态演化行为，这种方法对简单巨系统是适用的，但是在运用到复杂适应性系统时就会表现出很多的局限性，有很多问题就不能解决。
生物体系统的复杂程度超乎我们的想象，现阶段不宜研究整个生物体系统，可以从研究“小系统”(生物体中具有一定功能、相对独立的部分，将其看成一个“系统”)开始，当然如何正确地分析这个小系统本身也不是件易事。
参考文献：系统生物学导论:生物回路的设计原理/(以色列) U.阿隆著王冀飞等译系统生物学.哲学基础
课本第七章
201200140044 贾鑫硕。
