华南理工大学张华教授系统生物学课件完整

系统生物学导论欢迎来到华南理工大学系统生物学课程本课程由张华教授主讲，将带领大家探索生命科学的前沿领域系统生物学——系统生物学是一门融合生物学、数学、物理学、计算机科学等多学科的新兴交叉学科，旨在通过整体性、系统性的视角来理解生命现象的本质它超越了传统生物学的还原论方法，力图构建综合性的生物系统模型系统生物学的研究意义认识生命本质疾病机制解析提供整体视角理解生命复杂性从网络角度理解疾病发生揭示生物系统的涌现特性发现多靶点干预策略农业应用药物研发作物改良与产量提升预测药物靶点与副作用抗逆品种开发指导联合用药策略系统生物学与传统生物学的区别传统生物学（还原论）系统生物学（整体论）关注个体分子和路径关注分子网络与整体线性因果关系研究复杂网络关系研究分子功能独立分析关注分子间相互作用定性描述为主定量模型与预测主要采用单一实验方法多学科方法整合组学革命的崛起基因组学研究生物体全部基因组成和功能，为系统生物学奠定基础转录组学研究特定环境下全部RNA表达谱，揭示基因表达调控蛋白组学3研究生物体内全部蛋白质组成及相互作用代谢组学分析细胞所有代谢物，构建代谢网络模型主要核心思想系统性思维整体大于部分之和复杂性理论涌现特性与自组织反馈与调控非线性动力学模型多层次整合分子到生态系统的连接主要研究对象基因调控网络代谢网络研究基因之间的转录调控关系，包括转录因子研究细胞内所有代谢反应及其调控，构建代谢与DNA的结合、染色质修饰等，揭示基因表达流模型，预测代谢物变化及代谢流重分配的时空调控机制•代谢流分析•转录因子结合分析•代谢物定量测定•调控元件预测•代谢工程应用•表观遗传修饰图谱信号转导网络研究细胞如何感知和响应外界信号，包括受体识别、信号传递、信号整合等过程，揭示细胞决策机制•受体-配体相互作用•蛋白磷酸化级联•细胞间通讯研究实验与计算的结合实验数据生成数据整合分析计算模型构建实验验证改进高通量组学技术多维数据预处理网络推断与建模模型预测验证定量生物学实验统计与机器学习动力学仿真模拟模型迭代优化组学数据类型及获取组学类型技术平台主要仪器设备数据类型基因组学高通量测序Illumina、PacBio、序列读段、变异位ONT点转录组学RNA-Seq、芯片测序仪、基因芯片基因表达值、剪接扫描仪变体蛋白组学质谱、蛋白芯片质谱仪、蛋白印迹蛋白丰度、修饰位仪点代谢组学GC-MS、LC-MS、质谱仪、核磁共振代谢物浓度、流量NMR仪表观基因组学ChIP-Seq、测序仪、超声破碎结合位点、开放染ATAC-Seq仪色质高通量测序简介样本制备提取生物样本，构建测序文库，包括片段化、接头连接、扩增DNA/RNA PCR等步骤，为后续测序做准备测序反应利用边合成边测序技术，实时检测碱基掺入信号不同平台原理有异基于荧光标记，利用单分子实时测序，通过检测Illumina PacBioNanopore离子电流变化数据分析原始数据经过质控、过滤、比对拼接、变异检测等生物信息学分析流/程，最终转化为生物学意义的结果，如基因表达量、突变位点等数据标准化与质控原始数据采集•原始读段获取•实验批次记录•质量分数计算数据过滤净化•质量阈值过滤•接头序列去除•污染序列排除标准化处理•批次效应校正•技术偏差调整•数据分布转换统计质量评估•主成分分析•异常值检测•重复性验证生物信息学在系统生物学中的作用数据存储与管理建立组学数据存储架构和检索系统算法开发与应用设计高效算法处理海量生物数据网络构建与分析从数据中提取生物网络结构与特征模型预测与验证构建预测模型指导实验设计复杂生物网络建模原理节点（Nodes）代表系统中的基本元素，如基因、蛋白质、代谢物等节点可以具有多种属性，如表达水平、活性状态、定位信息等，这些属性可以是静态的或随时间变化的边（Edges）代表节点间的相互作用关系，可以是有向的（如调控关系）或无向的（如蛋白互作）边可以带有权重，表示相互作用的强度或可信度，反映关系的定量特性模块（Modules）指网络中紧密连接的节点群，通常具有相似的功能或参与同一生物学过程识别网络模块有助于理解系统的功能单元和组织原则动力学（Dynamics）描述网络状态随时间变化的规律，通常用微分方程系统表示动力学建模能够捕捉系统的时间演化特性，预测系统对扰动的响应静态生物网络分析动态生物网络分析微分方程模型随机模型离散模型使用常微分方程或偏微分方程考虑系统中的随机性和不确定性，使用随机将系统状态简化为离散值（如布尔网络中的ODE PDE描述系统变量随时间的变化率模型参数通微分方程或马尔可夫过程描述这类模型适），降低了计算复杂性，适合描述开关0/1常通过拟合时间序列数据确定，能够精确模合处理生物系统中的噪声和波动，如基因表式行为，如基因调控网络中的激活抑制关系/拟系统的连续动态行为达的随机性动态生物网络分析关注系统状态随时间的变化规律，试图建立能够预测系统行为的数学模型不同的建模框架适用于不同类型的生物系统微分方程模型适合描述连续变化的系统；随机模型能够捕捉系统中的随机波动；离散模型则简化了计算复杂性通过动态分析，我们能够研究系统的稳态行为、周期振荡和对扰动的响应，揭示系统功能的动态机制常见网络建模方法随机网络小世界网络无标度网络节点间连接完全随机，度分布服具有高聚类系数和短平均路径长度分布服从幂律，存在少数高度从泊松分布ER模型是典型代度的特性WS模型通过重连规连接的枢纽节点BA模型通过优表，适合作为零模型进行比较，则网络的边生成小世界特性，类先连接机制生成无标度特性，广但与实际生物网络差异较大似于神经网络和一些细胞网络的泛存在于蛋白质互作网络、代谢组织方式网络等生物网络中层次网络具有模块化和层次结构的网络，模块内部连接密集，模块间连接稀疏反映了生物系统的功能组织原则，常见于复杂的调控网络中网络建模是理解复杂生物系统结构的关键方法不同类型的网络模型具有不同的拓扑特性，反映了不同的组织原则研究表明，大多数生物网络都表现出小世界和无标度特性的组合，这种结构既保证了信息传递的效率，又提高了网络对随机故障的鲁棒性通过比较实际生物网络与理论模型的差异，我们可以揭示生物进化塑造网络结构的规律分子调控网络案例细胞周期G1期S期1细胞生长与准备阶段，复制阶段，和Cyclin D-CDK4/6DNA CyclinE-CDK2Cyclin复合物激活激活A-CDK2M期G2期4有丝分裂阶段，复合物细胞分裂准备阶段，复Cyclin B-CDK1Cyclin A-CDK13驱动合物激活细胞周期是系统生物学研究的经典案例，展示了复杂的调控网络如何精确控制细胞分裂过程这个网络由多个周期蛋白、细胞Cyclin周期蛋白激酶、抑制因子和转录因子组成，形成了多层次的调控网络其中包含多个正反馈和负反馈环，如CDK CKICyclin B-CDK1的自激活正反馈和介导的降解负反馈，这些反馈环产生了网络的振荡特性，驱动了细胞周期的周期性进行APC CyclinB代谢网络建模及其应用1000+代谢反应人体内已知代谢反应数量200+代谢通路主要代谢通路数量60%模拟准确率代谢模型预测准确度5000+代谢物人体内代谢物种类代谢网络是生物体内物质转化的复杂网络，代谢流分析Flux BalanceAnalysis,FBA是研究代谢网络的核心方法FBA基于代谢稳态假设，结合质量守恒原理，构建线性规划问题求解代谢流分布通过设定目标函数（如生物量最大化）并考虑各种约束条件（如热力学限制、酶活性限制），FBA能够预测代谢网络对基因敲除或环境变化的响应，为代谢工程和药物开发提供指导信号转导网络案例膜受体识别细胞表面受体如RTK、GPCR与配体结合，引发构象变化级联放大通过蛋白磷酸化链式反应放大信号，如MAPK级联通路交叉不同信号通路间相互作用，整合多种信号输入转录调控激活转录因子，改变基因表达谱，产生细胞响应信号转导网络是细胞感知和响应环境变化的关键机制，将细胞外信号转化为细胞内特定响应以生长因子信号通路为例，EGF与EGFR结合激活受体，引发RAS-RAF-MEK-ERK级联反应，最终激活特定转录因子调控基因表达信号网络具有复杂的调控特性，包括超敏性、自适应、开关行为等，这些特性源于网络中的反馈环、前馈环和级联放大机制系统生物学方法能够揭示信号网络的结构功能关系网络可视化工具网络可视化是系统生物学研究的重要工具，帮助研究者直观理解复杂网络的结构特征主流的网络可视化与分析软件包括Cytoscape（支持插件扩展的交互式生物网络分析平台）、Gephi（大规模网络可视化和探索工具）、NetworkX（Python编程库）、igraph（高性能R/Python网络分析库）、CellDesigner（生化网络建模工具）等这些工具支持各种网络布局算法、节点属性映射和网络分析功能，为复杂生物网络研究提供了强大支持系统生物学中的定量实验定量蛋白质组学代谢组学定量方法时空动态测量技术•质谱标记技术iTRAQ/TMT•气相色谱-质谱联用GC-MS•活细胞荧光成像•标签游离定量Label-free•液相色谱-质谱联用LC-MS•荧光共振能量转移FRET•选择反应监测SRM/MRM•核磁共振波谱NMR•蛋白质互补BiFC•平行反应监测PRM•同位素标记技术•单细胞测序技术•蛋白质相互作用定量•代谢流定量分析•空间转录组技术定量实验是系统生物学研究的基石，为模型构建提供准确的参数和验证依据现代定量技术已经发展到可以在全细胞范围内测量分子丰度、相互作用和动态变化定量蛋白质组学利用标记技术和高精度质谱仪实现蛋白质的绝对和相对定量；代谢组学结合色谱和质谱技术定量分析细胞代谢物；活细胞成像则提供了分子动态的时空信息这些技术的发展大大提高了生物系统模型的精度和预测能力生物系统建模常用数学基础微分方程矩阵代数图论与网络描述系统变量随时间连续变化的数学处理多变量系统的数学工具，广泛应研究离散结构的数学分支，是网络模工具，是动力学建模的核心用于网络分析和数据降维型的理论基础•常微分方程ODE•线性代数基础•图的基本概念•偏微分方程PDE•特征值与特征向量•路径与连通性•随机微分方程SDE•奇异值分解SVD•网络中心性度量•延迟微分方程DDE•主成分分析PCA•社区检测算法数学是系统生物学的基础语言，为复杂生物系统提供了严谨的表达方式微分方程是描述系统动力学的强大工具，能够捕捉变量间的相互作用和时间演化；矩阵代数提供了处理高维数据和多变量系统的方法，在组学数据分析中应用广泛；图论为网络分析提供了理论基础，帮助理解生物网络的拓扑特性掌握这些数学工具对于构建和分析生物系统模型至关重要参数估计与模型优化参数敏感性分析1确定模型中最关键参数优化算法选择2梯度下降法、遗传算法、贝叶斯优化等交叉验证与检验3避免过拟合，确保模型泛化能力模型评估与选择4基于AIC、BIC等信息准则参数估计是生物系统建模的关键挑战，旨在找到最能解释实验数据的模型参数值由于生物数据的噪声和模型的复杂性，这一过程通常需要复杂的优化算法常用的方法包括最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯方法参数估计面临的主要挑战包括参数不可识别性（不同参数组合产生相似行为）、局部最优解和计算复杂性为克服这些挑战，研究者开发了多种策略，如多起点优化、参数空间约束和并行计算等系统动力学模拟稳态分析动态响应相位分析研究系统长期行为趋向的稳定状态，通过求解研究系统对外部刺激的时间响应，包括瞬态响在相空间中研究系统行为，绘制相轨迹显示系来找到系统的稳定点稳态分析可揭应和长期行为动态分析能够揭示信号传导的统状态随时间的演化相位分析能够直观展示dX/dt=0示系统的多稳态特性，解释细胞命运决定等生时间特性，如适应性、记忆效应和脉冲编码系统的吸引子结构，包括稳定点、极限环和混物现象等沌吸引子等系统动力学模拟是理解生物网络行为的重要方法，使我们能够预测系统对扰动的响应和时间演化过程通过数值求解微分方程系统，可以模拟细胞内分子浓度随时间的变化动力学模拟可以揭示系统的多种行为模式，包括稳态行为（单稳态或多稳态）、振荡行为（如细胞周期和昼夜节律）和瞬态响应（如信号转导中的适应性）这些动力学特性与生物功能密切相关，帮助我们从机制上理解复杂生物过程多尺度建模生态系统层次1种群动态与生态网络模型个体层次生理调节与器官系统模型组织层次细胞间相互作用与组织形成细胞层次细胞命运决定与信号网络分子层次5蛋白结构与分子动力学多尺度建模是系统生物学的重要前沿，旨在整合不同时空尺度的生物模型，从分子到细胞、组织、器官乃至整个生物体这一方法对于理解复杂生物系统至关重要，因为生物现象通常涉及多个尺度上的相互作用分子事件影响细胞行为，细胞行为塑造组织功能，组织协同构成器官系统多尺度建模的核心挑战在于如何有效连接不同尺度的模型，处理尺度间的信息传递和计算效率目前的主要策略包括层次化建模和混合模型方法集成组学数据分析基因组学遗传变异与基因组结构转录组学基因表达与调控分析蛋白组学蛋白质丰度与修饰代谢组学代谢物与代谢流分析表型组学细胞与生物体表型集成组学数据分析是系统生物学的核心任务，旨在从多层次组学数据中提取综合生物学信息不同组学层次反映了生物系统从基因到表型的不同方面基因组决定可能性，转录组反映活跃状态，蛋白组执行功能，代谢组显示生理状态整合这些数据需要解决数据异质性、维度不匹配和生物解释等挑战常用的整合方法包括网络整合（构建多层次网络）、统计整合（如典型相关分析）和模型整合（如约束条件）等，这些方法能够揭示跨层次的调控关系大数据分析在系统生物学的应用机器学习方法深度学习应用•监督学习分类与回归•卷积神经网络图像识别•无监督学习聚类与降维•循环神经网络序列分析•半监督学习标记与未标记数据结合•自编码器特征提取•集成学习多模型融合•生成对抗网络数据生成•迁移学习跨领域知识迁移•图神经网络网络数据应用场景•基因调控网络推断•蛋白质结构预测•药物-靶点相互作用预测•表型-基因型关联分析•疾病亚型分类与预后大数据分析技术正深刻改变系统生物学研究范式随着组学数据规模的爆炸性增长，传统分析方法面临挑战，而机器学习和深度学习为从海量数据中提取模式提供了强大工具这些方法能够处理高维、非线性和异质性数据，在网络推断、模式识别和预测建模方面表现出色特别是，深度学习在蛋白质结构预测（AlphaFold）、药物发现和医学影像分析等领域取得了突破性进展然而，这些方法也面临可解释性和生物合理性的挑战生物网络的鲁棒性与脆弱性典型疾病网络解读癌症网络特征代谢疾病网络特征癌症可视为细胞调控网络的系统性失代谢疾病如糖尿病反映了代谢调控网调，涉及多个关键调控通路的异常络的系统性紊乱•信号转导通路过度激活•胰岛素信号通路受损•细胞周期检查点失效•葡萄糖代谢异常•凋亡调控网络受抑制•脂质代谢网络紊乱•代谢重编程现象•炎症反应网络激活•免疫逃逸机制•器官间信号调控失衡系统生物学为疾病研究提供了全新视角，将疾病视为生物网络的扰动状态而非单一分子异常癌症网络分析显示，肿瘤细胞中多个信号转导通路协同异常，形成复杂的反馈环，导致增殖信号持续激活，逃避生长抑制和细胞死亡代谢病如糖尿病则表现为多器官间代谢调控网络的系统性紊乱，涉及胰岛素信号通路、能量感知机制和炎症网络的相互作用这种网络视角有助于开发多靶点治疗策略系统生物学驱动的药物发现网络药理学靶点预测基于蛋白质相互作用网络和疾病网络，预测潜在干预靶点通过网络拓扑分析识别关键节点和瓶颈点，评估其作为药物靶点的潜力网络中心性高的节点往往是重要调控分子，但干预它们可能导致广泛副作用多靶点药物设计基于系统理解设计作用于多个靶点的药物与传统单靶点药物相比，多靶点药物可能对复杂疾病更有效通过计算机辅助药物设计、分子对接和虚拟筛选，开发具有精确多靶点特性的分子联合用药策略优化利用系统模型预测药物组合效果，设计最佳联合用药方案通过模拟不同药物组合对生物网络的影响，预测协同和拮抗作用这种方法可以实现更低剂量、更少副作用和更好疗效的个性化治疗方案系统生物学正在革新药物发现过程，从传统的一药一靶模式转向基于网络的多靶点干预策略网络药理学结合生物信息学和系统建模，通过网络分析识别最佳干预点，这些点可能不是疾病中表达变化最显著的分子，而是网络中具有战略位置的调控节点这种方法已成功应用于复杂疾病治疗，如开发针对癌症的多激酶抑制剂和靶向代谢-免疫联合通路的代谢性疾病治疗药物人工智能辅助的生物系统建模蛋白质结构预测基因调控网络推断药物-靶点预测细胞表型预测AlphaFold2等深度学习模型机器学习算法从多组学数据AI模型能够预测药物分子与深度学习模型从细胞图像中revolutionized蛋白质三维结中推断基因间调控关系，重靶蛋白的结合，加速药物筛自动提取特征，预测细胞功构预测，准确度接近实验方建复杂的调控网络，揭示转选过程，降低开发成本，提能状态，应用于高内涵筛选法，为药物设计和蛋白功能录因子与靶基因的调控关系高成功率和细胞分类研究提供重要工具人工智能特别是深度学习技术正在深刻改变生物系统建模方法传统建模通常依赖先验知识构建机制模型，而AI方法能够直接从数据中学习复杂的非线性关系，无需详细的机制假设这一特性使AI特别适合处理复杂生物数据AlphaFold2在蛋白质结构预测领域的突破性进展展示了AI的强大潜力，该模型通过学习蛋白质序列与结构的关系，实现了接近实验精度的结构预测，解决了生物学中长期存在的难题AI还在生物网络推断、药物开发和表型预测等领域展现出巨大应用价值合成生物学与系统生物学计算设计生物构建基于系统模型设计生物线路与合成生物实现合成与组装创建新生物元件DNA体优化学习功能测试收集数据改进模型提高设计精度验证合成系统的行为与预期设计合成生物学与系统生物学形成互补关系系统生物学理解现有生物系统，而合成生物学则设计和构建新的生物系统系统生物学为合成生物学提供理论基础和计算工具，指导设计可预测功能的生物线路；合成生物学则为系统生物学提供实验验证平台，检验模型有效性代表性的合成生物学成就包括人工基因开关、振荡器、逻辑门等基因线路的构建；代谢工程中的人工合成通路设计；甚至最小基因组细胞的创建这些研究不仅具有基础科学意义，还有潜在的工业生物技术应用动植物系统生物学应用农作物产量提升抗逆品种培育通过系统分析作物基因调控网络和代谢网络，识别产量相关的关键调控节点整合多组学数据分析植物对干旱、盐碱、极端温度等胁迫的系统响应机制针对这些节点进行基因编辑或改良，优化光合效率和养分利用效率，提高作建立胁迫响应的调控网络模型，设计提高植物抗逆性的策略，培育能够适应物产量和营养价值，助力解决全球粮食安全问题气候变化和环境胁迫的新品种畜牧业健康与生产生物能源与环境修复研究动物生长发育、产奶产肉效率和疾病抵抗力的系统调控机制通过理解设计改良能高效转化生物质为燃料的微生物和植物开发具有环境修复能力肠道微生物组与宿主代谢的相互作用，优化饲料配方和饲养管理，提高畜牧的生物系统，如降解污染物的微生物群落和富集重金属的植物，为可持续发业生产效率并减少抗生素使用展提供生物解决方案系统生物学在农业和环境领域的应用日益广泛，为解决全球性挑战提供了新思路在作物改良方面，系统理解光合作用、氮固定和抗逆机制的调控网络，为设计高产、抗逆的新品种提供理论基础在畜牧业中，宿主-微生物互作网络分析揭示了动物健康与生产性能的系统调控机制，指导精准饲养在环境保护领域，微生物群落系统分析和合成生物学设计共同推动了生物修复技术和生物能源开发，为可持续发展贡献生物学解决方案微生物组系统生物学群落多样性与稳定性宿主-微生物互作微生物-肠-脑轴研究表明，健康肠道微生物组具有较高的物种微生物产生多种代谢物，如短链脂肪酸、次级微生物群落通过多种途径与中枢神经系统通多样性和功能冗余，赋予生态系统更强的稳定胆酸和色氨酸代谢物，通过影响宿主的免疫系讯，包括迷走神经信号、免疫调节和神经活性性和抵抗扰动的能力，如抗生素治疗后能够快统、神经系统和代谢系统，参与宿主生理调代谢物，影响宿主的行为、情绪和认知功能速恢复节微生物组系统生物学研究人体微生物群落与宿主的复杂互作网络，是前沿的研究领域肠道微生物群落可视为一个复杂的生态系统，其成员之间通过代谢物交换、竞争合作等方式构成高度动态的网络宏基因组学、宏转录组学和宏代谢组学等技术使我们能够全面分析微生物群落的组成和功能研究显示，微生物组失调与多种疾病相关，包括炎症性肠病、肥胖、糖尿病、自身免疫疾病等系统生物学方法有助于理解微生物群落的稳态和调控机制，开发微生物组干预策略单细胞系统生物学单细胞系统生物学将高通量单细胞测序技术与系统建模相结合，从单细胞分辨率揭示生物系统的异质性和动态变化传统的混合样本组学分析无法捕捉细胞间的差异，而单细胞技术能够精确测量每个细胞的分子特征这一领域的核心技术包括单细胞RNA测序、单细胞ATAC-seq、单细胞蛋白质组学和空间转录组学等单细胞数据分析面临多种挑战，如数据稀疏性、技术噪声和计算复杂性新型算法如细胞类型识别、伪时间轨迹重建和调控网络推断，助力从单细胞数据中提取生物学见解生物系统的新兴技术平台长读长测序技术多组学单细胞技术生物编辑与干预技术和等平台能够同时测量单个细胞的基因组、转录组、高精度基因组编辑工具支持系统级功能PacBio OxfordNanopore生成长达数十万碱基的单分子读段，有蛋白组等多种分子特征，揭示多层次调验证实验，实现从关联到因果的突破助于复杂基因组装和结构变异检测控关系•CRISPR-Cas系统的精确编辑•复杂重复区域解析•CITE-seqRNA+蛋白质表面标记•全基因组筛选技术•完整转录本测序•scNMT-seqDNA甲基化+RNA+染•光遗传学和化学遗传学控制色质可及性•甲基化等表观修饰直接测量•多模态空间组学成像生物系统研究的新兴技术平台不断拓展我们观察和操纵生命系统的能力长读长测序技术突破了短读长的限制，在复杂基因组组装、结构变异检测和全长转录本分析中发挥重要作用多组学单细胞技术允许在同一细胞中测量多种分子特征，揭示调控关系，如与的整合使我们能够连接基因表达和染色质开放状态基因编辑技术的发展使大规模功能验证scRNA-seq scATAC-seq CRISPR成为可能，支持从关联到因果机制的研究突破这些技术共同推动系统生物学进入更加定量、精准和功能性的新时代临床转化医学中的系统生物学85%疾病亚型准确识别率基于多组学特征的分类模型70%治疗方案个体化精准度基于患者特异性网络模型65%药物响应预测准确率基于系统药理学模型年3-5生物标志物临床应用周期从发现到临床验证的时间系统生物学正在改变临床医学范式，促进精准医疗的发展传统医学常基于症状和有限的临床指标进行诊断和治疗，而系统医学整合多层次组学数据，构建个体化疾病网络模型，实现更精准的疾病分类和治疗在肿瘤学领域，系统生物学已成功用于识别分子亚型，预测治疗反应，设计联合用药方案例如，基于肿瘤基因组和转录组特征，开发出针对特定分子亚型的靶向治疗策略系统药理学通过整合药动学/药效学模型与患者特异性生物网络，预测个体药物反应，指导剂量调整和联合用药网络药理学与中医系统生物学成分鉴定与筛选利用质谱、核磁共振等技术鉴定中药活性成分，建立成分库靶点预测与验证通过分子对接、结构相似性分析等方法预测活性成分的潜在靶点网络构建与分析构建成分-靶点-通路-疾病多层次网络，分析中药多成分多靶点作用机制实验验证与临床应用验证关键靶点和通路，指导中药配方优化和临床应用网络药理学为解析中医药复杂作用机制提供了系统性方法中医复方通常含有多种药材、多种活性成分，作用于多个靶点，符合系统调控的思想网络药理学通过构建成分-靶点-通路-疾病的多层次网络，揭示中药复方的整体调控作用以经典复方六味地黄丸为例，网络分析显示其活性成分同时调节多个信号通路，包括PI3K-Akt、MAPK、胰岛素信号等，形成协同作用网络，解释了其多种药理作用这种系统视角不仅有助于理解中医药理论的科学内涵，也为复方开发和个性化用药提供依据华南理工大学系统生物学研究团队实验研究组计算分析组转化应用组负责高通量实验数据产生与验证，包括组学专注于生物信息学分析和模型构建，开发算致力于将系统生物学研究成果转化为实际应数据测定、分子互作验证和功能测试等配法工具处理海量组学数据，构建生物网络模用，包括药物开发、生物技术产品和临床诊备先进的高通量测序平台、质谱平台和高内型拥有高性能计算集群和丰富的软件资源，断工具等与医院、企业保持紧密合作，推涵细胞分析系统，支持多组学数据生成支持大规模数据分析和复杂模型模拟动科研成果产业化华南理工大学系统生物学研究团队是一支多学科交叉的科研队伍，由生物学、计算机科学、数学、物理和医学背景的研究人员组成团队采用实验计算验证的研究模式，在基因调控网络、代谢工程和疾病系统生物学等方向开展工作团队拥有完善的实验平台和计算设施，--承担多项国家级和省部级科研项目，在国际顶尖期刊发表系列研究成果，并与国内外多家研究机构和企业建立了广泛合作关系课题组重点科研项目介绍国家自然科学基金重点项目国家重点研发计划项目复杂生物网络动力学建模与功能预测研究，聚焦基因调控网络动态特性分析，多组学数据整合与疾病机制研究，整合基因组、转录组、蛋白组和代谢组数开发新型网络推断算法，揭示基因表达噪声对网络稳定性的影响，并建立预据，构建疾病相关的多层次分子网络，发现潜在干预靶点，为精准医疗提供测网络功能的计算框架理论基础和技术支持产学研合作项目国际合作项目与制药企业合作开展的系统药理学研究，应用网络药理学方法预测药物靶点与欧美顶尖研究机构合作的系统合成生物学项目，设计和构建具有特定功能和作用机制，评估药物安全性和有效性，优化药物设计和联合用药策略，加的人工生物系统，开发生物传感器和生物计算元件，探索生命系统设计的原速新药研发过程理和方法华南理工大学系统生物学课题组承担多项国家级和省部级重点科研项目，涵盖理论与应用研究团队在非编码RNA调控网络、代谢网络重构、药物靶点预测等方向取得系列突破，开发了多个生物网络分析软件和数据库资源近年来，课题组与医院、企业建立了紧密合作关系，将系统生物学方法应用于疾病分型、药物靶点发现和生物技术产品开发，成功推动了多项成果转化多学科交叉是课题组的显著特色，团队成员背景多元，共同探索生命系统复杂性的本质张华教授简介与学术成就教育与职业经历研究成就与荣誉•1998年，北京大学生物学学士•在Science、Cell、Nature系列等期刊发表论文余篇•2004年，麻省理工学院生物工程博士100•获得国家自然科学二等奖、教育部自然•2004-2008年，哈佛大学博士后研究员科学一等奖•2008年至今，华南理工大学教授、博士•主持国家重点研发计划、国家自然科学生导师基金重点项目等•2012年至今，系统生物学研究中心主任•担任多个国际期刊编委和学术组织委员•2015年，国家杰出青年科学基金获得者•开发多个生物网络分析软件和数据库资源•培养博士、硕士研究生50余名张华教授是系统生物学领域的杰出科学家，主要研究方向包括基因调控网络动力学、多组学数据整合分析和系统药理学等他非编码pionerd调控的系统生物学研究，揭示了在基因调控网络中的关键作用和调控机制，相关成果发表在顶尖期刊并获得广泛引用张教授领RNA microRNA导开发了多个生物信息学工具和数据库，为科研共同体提供宝贵资源他积极推动学科交叉融合，组织系列学术会议，为促进国内系统生物学发展做出重要贡献华南理工大学系统生物学典型论文文献题目发表期刊年份引用次数主要发现基于系统生物学的Nature2018628开发新算法重构微代谢网络重构与分Biotechnology生物代谢网络析非编码RNA调控Cell2016542揭示microRNA在网络的系统生物学基因调控中的系统研究作用肿瘤信号网络动态Science2019326发现肿瘤信号网络分析与靶点预测Translational中的关键调控节点Medicine多组学数据整合分Nature Methods2017485开发多组学数据整析的计算框架合新算法传统中药复方的网Science Advances2020214阐明中药复方的多络药理学分析靶点作用机制华南理工大学系统生物学团队在国际顶尖期刊发表了一系列高影响力研究成果这些论文涵盖了系统生物学的多个核心领域，包括网络构建与分析、多组学数据整合、药物靶点预测等团队开发的多种计算方法和分析工具已被国际同行广泛采用特别是在非编码RNA调控网络和代谢网络重构方面的工作，填补了相关领域的技术空白，推动了系统生物学研究的发展这些研究不仅具有重要的理论意义，也在疾病机制研究和药物开发等应用领域产生了实际影响学科交叉与产学研融合生物学计算机科学提供生物学问题与实验技术提供算法与信息技术支持•分子生物学•机器学习1•细胞生物学•数据挖掘•遗传学•高性能计算数学医学提供理论模型与分析方法提供临床问题与应用场景•动力系统•疾病诊断•网络理论•药物研发•统计模型•个性化治疗系统生物学是典型的交叉学科，融合了生物学、计算机科学、数学、物理学和医学等多个领域的知识和方法华南理工大学建立了多学科交叉的研究团队和合作机制，促进不同背景研究者的交流与协作在产学研融合方面，学校与医院、制药公司、生物技术企业建立了紧密合作关系，形成从基础研究到应用转化的完整链条这种协同创新模式有效促进了科研成果转化，如开发了多个用于疾病诊断的生物标志物和辅助药物设计的计算平台学科交叉与产学研融合是系统生物学持续发展的重要动力系统生物学国际发展新趋势国际系统生物学研究呈现多元化发展趋势，顶尖研究机构正引领多个前沿方向哈佛大学系统生物学系专注于单细胞多组学技术开发和计算方法创新；欧洲分子生物学实验室EMBL在多尺度建模和空间组学领域取得突破；麻省理工学院合成生物学中心将系统生物学与合成生物学深度融合；斯坦福大学将人工智能技术应用于生物系统建模，推动精准医疗发展国际合作日益加强，大型科研项目如人类细胞图谱计划和癌症系统生物学网络促进了全球资源共享和标准化工作行业内主流数据库与分析平台代谢与通路数据库相互作用网络数据库•KEGG京都基因与基因组百科全书，提供代•STRING预测的蛋白质-蛋白质相互作用网络谢通路、酶和基因的整合信息数据库•MetaCyc非冗余代谢通路数据库，包含实验•BioGRID基因和蛋白质相互作用数据库验证的代谢信息•IntAct分子相互作用数据资源•Reactome人类生物学通路手工注释数据库•MINT分子相互作用数据库•BioCyc多物种代谢通路和基因组数据库集合•DIP实验验证的蛋白质相互作用数据库综合分析平台•GenePattern基因组分析平台•Galaxy基于网页的组学数据分析平台•Cytoscape生物网络可视化和分析软件•BioConductor基于R的生物信息学分析包集合•COBRA Toolbox基于约束的代谢模型分析工具系统生物学研究依赖于各种专业数据库和分析平台，这些资源提供了丰富的生物学知识和强大的分析工具主流数据库涵盖不同类型的生物学数据，如KEGG和Reactome提供代谢和信号通路信息；STRING和BioGRID收集蛋白质相互作用数据；UniProt和Ensembl提供基因和蛋白序列注释分析平台如Galaxy提供用户友好的图形界面进行数据分析；Cytoscape支持网络可视化和分析；R/BioConductor包含丰富的统计和生物信息学工具熟练使用这些资源是系统生物学研究的基本技能系统生物学常用软件工具Cytoscape MATLABR/BioConductor开源生物网络可视化和分析软强大的数值计算环境，广泛用于统计计算和图形绘制语言，通过件，拥有丰富的插件生态系统，系统动力学模拟和参数估计包BioConductor项目提供大量生物支持网络构建、可视化、分析和含SimBiology工具箱，专为生物信息学分析包，特别适用于组学整合多种数据类型系统建模设计数据分析Python/Biopython通用编程语言，结合Biopython、NumPy、SciPy等模块，提供灵活的生物数据处理和分析环境，机器学习应用广泛系统生物学研究离不开各种专业软件工具，不同工具针对特定任务提供优化的解决方案网络分析工具如Cytoscape提供丰富的可视化和拓扑分析功能；动力学建模工具如COPASI支持微分方程系统的参数估计和模拟；代谢流分析工具如COBRA Toolbox实现约束基代谢模型分析；多组学数据整合工具如mixOmics支持多层次数据关联分析编程环境如R、Python和MATLAB提供了灵活的脚本化分析能力，适合处理非标准分析流程，许多研究者会结合使用多种工具构建完整的分析流程实验设计与数据解读注意事项科学实验设计确保足够的样本量和合理的对照组设置严格质量控制遵循规范流程减少技术偏差和批次效应合理统计分析选择适当的统计方法，避免多重检验问题谨慎生物学解读关联不等于因果，需要功能验证支持系统生物学研究的可靠性依赖于严谨的实验设计和数据解读常见的误区包括样本量不足导致统计能力不够；实验设计缺乏适当对照组；忽略批次效应和技术偏差；多重比较中的假阳性问题；过度解读相关性为因果关系；缺乏独立验证数据集验证发现为保证研究质量，应采用系统性思维设计实验，包括前期试验验证方法可行性，考虑可能的混杂因素，设置足够的生物学和技术重复，采用正确的统计方法分析数据，并通过独立实验验证关键发现数据共享和分析流程透明化也是确保研究可重复性的重要措施系统生物学相关学科竞赛及实践国际基因工程机器大赛iGEM生物信息学算法大赛学科交叉训练营全球最具影响力的合成生物学竞赛，要求参赛团DREAM Challenge等国际生物信息学挑战赛，提如冷泉港实验室的系统生物学课程、欧洲分子生队设计并构建具有特定功能的生物系统华南理供真实生物学问题和数据集，参赛者需要开发算物学实验室EMBL的暑期学校等，提供密集的理工大学代表队多次参赛并获得金奖，是锻炼系统法解决如网络推断、表型预测等任务这类竞赛论学习和实验训练机会，是系统生物学入门和提合成生物学实践能力的重要平台是检验计算分析能力的理想平台高的捷径参与系统生物学相关学科竞赛和实践活动是提升专业能力的重要途径国际基因工程机器大赛iGEM是面向本科生的合成生物学赛事，强调系统设计思维和团队协作能力DREAM Challenges等算法竞赛提供解决实际生物学问题的平台，促进计算方法创新此外，各类暑期学校和科研训练营提供集中培训机会华南理工大学组织多种校内实践活动，如系统生物学建模大赛、学科竞赛培训班等，为学生提供接触前沿研究的机会，培养跨学科创新能力系统生物学未来挑战大数据管理与整合随着组学技术的发展，数据规模呈指数级增长，数据存储、处理和整合面临巨大挑战需要开发更高效的数据库结构、云计算平台和数据整合算法，实现异构数据的无缝整合和知识挖掘跨学科协同机制系统生物学研究需要生物学家、计算机科学家、数学家等多领域专家深度合作，但不同学科的语言、思维方式和评价体系存在差异，影响协作效率建立有效的跨学科交流和协作机制是关键挑战伦理与隐私问题随着个人组学数据在临床应用中的普及，患者数据隐私保护和伦理审查面临新挑战如何在保障数据价值最大化的同时确保隐私安全，需要技术与政策的双重创新理论基础与标准化系统生物学仍缺乏统一的理论框架和标准化方法，不同研究间的结果难以直接比较和整合建立通用的理论基础、实验标准和数据规范，是提高研究可重复性和可靠性的关键系统生物学面临多方面的发展挑战，需要在理论和技术层面不断突破大数据处理方面，需要开发能够处理PB级多组学数据的新型计算架构和算法；多尺度整合方面，需要建立从分子到组织器官的跨尺度模型，连接微观分子事件与宏观生理过程；模型精度方面，需要提高参数估计的准确性和模型预测能力，使系统建模从定性走向定量；从科学到工程方面，需要将系统生物学原理转化为可工程化的设计规则，指导合成生物学应用应对这些挑战需要多学科协同创新和国际合作课程知识结构梳理与复盘应用与前沿药物研发、精准医疗、合成生物学分析方法网络分析、动力学模拟、多组学整合模型构建3网络推断、参数估计、模型验证实验技术组学技术、定量测量、功能验证理论基础系统理论、复杂性科学、数学方法本课程系统介绍了系统生物学的理论基础、研究方法和应用领域，构建了完整的知识体系核心内容包括系统生物学的基本概念和发展历程；生物网络的构建、分析和建模方法；多组学数据的获取和整合分析；生物系统动力学模型的构建和模拟；系统生物学在医学、农业等领域的应用学习建议深入理解系统思维的本质，而不仅是技术工具；加强数学和计算机基础，提高定量分析能力；通过文献阅读和实践培养跨学科视野；选择感兴趣的方向进行深入探索总结与展望3000+年发表论文数系统生物学领域持续快速增长20+重要应用领域从医药研发到环境保护50%未来十年人才需求增长跨学科人才市场竞争激烈5+新兴交叉方向AI生物学、量子生物学等系统生物学作为生命科学的前沿领域，正引领生物学研究范式从还原论向整体论转变通过整合多组学数据和计算建模，系统生物学使我们能够从分子网络水平理解生命现象，预测系统行为，指导精准干预未来发展趋势包括单细胞多组学技术进一步发展，揭示细胞异质性；人工智能与系统生物学深度融合，提高模型预测能力；多尺度整合从分子到生态系统；系统医学推动精准健康管理实践系统生物学需要具备跨学科视野和综合能力的人才，为学生提供了广阔的职业发展空间，从学术研究到产业应用，从医药研发到环境保护，都有巨大需求。