信号通路相关文献挖掘与分析方法研究(4)

在这些组学的研究中，均需借助于生物信息学平台。特别是后期的数据解释往往需要借助一定的软件，联合多种数据分析技术，将多维、分散的数据进行总结、分类及判别分析，发现数据问的定性、定量关系，解读数据中蕴藏的生物学意义．如果说分析技术在我们面前打开了“一扇门”，正确的数据分析方法和模型建立便是“找到宝藏”的钥匙。

数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。大多数的生物学知识，比如蛋白质之间的相互作用、蛋白的空问与时间表达以及调控、蛋白与表型甚至疾病的关系都被记载在各类文献中。生物信息学的一个分支即是利用自然语言处理技术挖掘大量的生物医学文献。如何将这些珍贵的资源从文献中挖掘出来，并整合到这些组学中，需要开发有效的文献挖掘工具。

同时，这些大规模的基因表达数据和蛋白质组数据的解释需要借助复杂的模型进行系统分析，由此产生了系统生物学。

１－２系统生物学

什么是系统生物学？根据系统生物学创始人胡德的定义，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，是以整体性研究为特征。系统生物学和人类基因组计划有着密切的关系。它的诞生正是基于基因组学、蛋白质组学等新型科学的飞速发展。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。“系统生物学将是２１世纪医学和生物学的核心驱动力”。随着１９９９年创立了世界上第一个系统生物学研究所（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＳｙｓｔｅｍｓＢｉｏｌｏｇｙ），系统生物学便逐渐得

信号通路相关文献挖掘与分析方法研究第ｌ章绪论到了生物学家的认同，也唤起了一大批生物学研究领域以外的专家的关注。美国《科学》周刊还在２００２年３月登载了系统生物学专集１６】。该专集导论中的第一句话这样写道：“如果对当前流行的、时髦的关键词进行一番分析，那么人们会发现，‘系统’高居在排行榜上．”

系统生物学研究本身就不是单一的，是一个周期循环的过程，它以已有的实验知识网络为基础，以计算机和数学为手段，推进后续实验的进行，大大提高实验效率，离开了他们就不会有系统生物学。也许正是基于这一考虑，科学家把系统生物学分为“湿”的实验部分（实验室内的研究）和‘吁”的实验部分（计算机模拟和理论分析）。“干”与“湿”的完美结合才是真正的系统生物学。系统生物学研究范围极其广泛，至少包括分子生物学研究、高精度综合测量技术、系统动力学分析、计算机科学（如仿真、高性能计算）以及软件工具等关键领域。

系统生物学的基本工作流程可以分为一下四个阶段ｎ：

搜集信息，建立系统模型

选定的某一生物系统，了解和确定系统所有组分。包括基因之间、蛋白质之间、基因与蛋白质之间的相互作用、生化通路的网络和代谢途径，以及细胞内和细胞问的作用机理，比如细胞的代谢网络、信号转导网络、基因调控网络的结构与功能等。描绘出该系统的结构，建立一个初步的系统模型。特别要指出的，系统生物学需要全面、精确的数据。量化的测量不仅要覆盖生物系统的诸多特征、参数，而且需要满足系统动力学分析所需的精细的时空粒度，比如，传统生物学实验通常仅测量特定事件的变化前后，系统生物学需要整个时间序列的测量。

假设条件，测试系统模型

首先是“干涉”，就是指系统地改变被研究对象的内部组成成分（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。

分析验证，改进系统模型

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订。循环运行，优化系统模型

信号通路相关文献挖掘与分析方法研究第１章绪论

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订和精练。最终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。

系统生物学之所以不同于一般的实验生物学就在于它既需要“发现的科学”，也需要“假设驱动的科学”。然后利用“发现的科学”的方法，对系统在该条件下的所有元素进行测定和分析；在此基础上做出新的假设，然后再利用“发现的科学”研究手段进行新研究。这两种不同研究策略和方法的互动和整合，是系统生物学成功的保证。

系统生物学可以将生理现象、病理现象建立于精确的模型基础上。基因多态性图谱预测药物的疗效及其副作用，被认为是药物研发的技术平台，对医疗、制药具有深远的意义，目前全球十大制药企业已有六家设立了以系统生物学为基础的新药研发实验室。它还可以对疾病的发生机理、诊断、治疗实施监控，包括建立一个综合多种调控通路的细胞模型，为基于机理的药物发现提供系统层次的理解，辅助药物效果评估，预测副作用，发现有效控制细胞状态的手段等等。我们可以期望的发展前景是：全部基因都将知晓，以电子形式驻留在数据库中，生物学研究的出发点将是理论的，生物学家将从理论推测出发，然后再返回到实验中去，追踪或验证这些假设。药品管理部门在审查治疗药剂时需要计算机仿真的数据就像现在建筑物需要抗震的结构动力学分析数据一样。

近几年，研究方法的创新对生物学研究思维方式产生了深远影响。ＤＮＡ测序、多态性检测、基因芯片、基因敲除以及蛋白质相互作用检测等技术在生物学问题上的应用，为解决生物学上从发育到人类疾病等重要问题提供了参考模型。新的方法是否已经导致新的思维方式？从某种意义上来说，答案是肯定的，因为从基因组和蛋白质组数据中推测出了一些我们以前并不清楚的结论。

１．３本文的研究概述

生物体是由一个个结构特殊、功能各异的细胞组成的复杂系统，细胞与细胞间大多有各自相对独立的内环境，但与此同时细胞们时时刻刻都在接触来自细胞内、外的各种各样信号，引发各种各样的生理反应。细胞的一切生命活动都起于信号。细胞外信号分子一般不能直接进入细胞，必须通过与胞膜表面（或胞内）特异受体结合，引发胞膜变化，产生胞内信号分子并传至胞核，从而引起基因及

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