系統生物學是一門新興的學科它以系統的觀點看待生物系統，把生物系統作為一個多尺度的動態的復雜系統因而在研究中除了正常的生物學知識外，還需要圖論（網絡）、控制論以及動力系統理論，本書結臺生物問題，介紹了與系統生物學有關的各種所需知識。 劉曾榮和王瑞琦等編著的《生物分子網絡的構建和分析》可供來自高等院校生物、數學、信息和計算機科學等相關專業并從事系統生物學交叉研究的研究生和青年學者使用，《生物分子網絡的構建和分析》也可供相關的科研工作者和工程技術人員參考。
劉曾榮和王瑞琦等編著的《生物分子網絡的構建和分析》內容介紹：20世紀70年代，人們在研究兩個客體相互作用時發現了混沌動力學行為，從而推動了非線性 科學迅速發展，在此基礎上，人們又進一步考慮許多客體發生相互作用時會發生什么現象的問題模型研究表明這種系統存在著不同于定態、周期態和混沌態的更復雜 的動力學行為，于是人們對這種現象產生了興趣，提出了復雜性問題，在20多年對復雜性問題的研究中，科學家碰到了前所未有的困難，當然也總結了不少經驗， 這些經驗中最重要的一條是復雜性的研究首先要基于復雜系統分析，從具體的復雜系統研究中找出規律性東西，進一步的工作又認識到生命系統是復雜系統最典型的 例子這樣就自然地從復雜性理論角度提出了研究生物問題的要求。
《非線性動力學叢書》序
前言
緒論
0.1 分子生物學簡介
0.2 分子系統生物學研究的基本特征
參考文獻
第1章 復雜網絡
1.1 復雜系統研究的概況
1.2 生物系統是復雜系統
1.3 網絡基礎理論
1.4 復雜系統建模——復雜網絡
1.5 生物網絡特征的簡介
參考文獻
第2章 化學反應動力學
2.1 質量作用定律
2.2 酶動力學
參考文獻
第3章 單調動力系統
3.1 單調動力系統基礎
3.2 單調動力系統的動態與分解
參考文獻
第4章 基于生物數據的網絡推導
4.1 概述
4.2 轉錄調控網絡
4.3 轉錄后調控網絡
4.4 轉錄調控網絡模體
4.5 常用生物網絡分析和可視化軟件
4.6 小結
參考文獻
第5章 由進化論構建網絡的方法
5.1 用DD方法研究生物網絡的度負關聯性
5.2 DD方法構建具有綜合生物網絡特征的模型
5.3 用DD方法構建平均場意義下的生物網絡
參考文獻
第6章 基于生物分子網絡的知識發現
6.1 網絡模體
6.2 生物網絡中的分層結構
6.3 基于生物網絡的知識挖掘
參考文獻
第7章 細胞信號轉導通路：建模和識別
7.1細胞信號轉導
7.2 信號轉導網絡建模
7.3 基于蛋白質相互作用網絡的信號通路識別
7.4 信號途徑的應用
7.5 總結
參考文獻
第8章 具有典型動力學性質的生物分子網絡介紹
8.1具有平凡動力學特征的網絡
8.2 具有開關效應的網絡
8.3 具有振蕩效應的網絡
8.4 具有可激發性質的網絡
參考文獻
第9章 生物分子網絡中的調控現象
9.1 基因表達調控
9.2 小RNA調控
9.3 積分控制
9.4 單調控制系統
參考文獻
第10章 一些生命現象的網絡分析例子
10.1 細胞周期
10.2 酵母細胞周期網絡的離散和連續模型
10.3 酵母細胞周期網絡的隨機模型
10.4 生物節律
10.5 哺乳動物節律的網絡模型
10.6 細胞通信和細胞同步行為研究
10.7 適應性模型
參考文獻
生命在從簡單到復雜、從低級到高級的進化過程中，起決定作用的不是基因個體數目，而是生命系統中基因、蛋白質和生物分子的相互作用而形成的復雜性。因此，客觀上當前最迫切的課題是需要系統生物研究工作者從生物分子整體水平上解釋生命現象。另外，隨著生物學的發展，人們利用各種高通量技術已經采集到海量的生物數據，可以把這些數據直接用來建模；同時，科學家們還可間接利用來源于不同角度所積累的各種大通量數據中的信息，獲得更為完整的生物分子相互作用的模型。總之，從目前來看，我們既有在分子水平進行系統生物學研究的理論需要，又有構建進行研究的模型的實驗基礎，因而分子系統生物學首先得到了發展，這也是Nature雜志把其系統生物學的子刊定名為Nature-Molecular Systems Biology的原因。當然，有了模型后，就需要科學家們對模型的整體性態和動態過程進行更深入的研究。從目前來看，大致要用到計算機科學、動力系統、控制論和圖論等各方面知識。如上所述，可看出分子系統生物學研究是涉及多學科的研究，國外已經非常重視這種交叉研究。
已經開展的分子系統生物學研究所得結果表明這樣的研究方式不僅可以幫助生物學家理解復雜的生物功能，也可以從系統的廣度來理解生命系統的根本機制或者本質規律。因此，這種系統分子生物學研究方法在短短幾年中得到迅速發展，成為生物學研究中的熱點。本書主要集中于分子系統生物學的內容，主要是介紹建模、動力學分析和控制機制研究，希望能推動國內在這方面的交叉研究。從這個角度出發，本節主要介紹與分子系統生物學有關的問題。
分子系統生物學的研究工作除了有關的生物實驗外，大致也要經歷所研究問題的建模、模型的動力學行為和控制機制的分析以及用所得結果給出生物功能的討論和對如何理解生物現象的解釋。
首先討論分子生物系統的建模。在分子系統生物學研究中，一個重要的任務是如何整合大量的生物數據來正確地建立所需要研究問題的模型。高通量生物實驗手段得到的數據通常有兩個主要問題：一是相對的數量和信息量不足，只能觀測到復雜生命現象中的一個部分；二是數據的質量不夠可靠，通常有大量的假陽性數據存在。因而必須發展各種計算方法，針對這些問題來切實有效地推斷或解決模型構建問題。
這里我們先以基因調控關系模型建立為例來作一個簡單說明。基因調控關系預測的研究是一個重要方面，大量積累的微陣列（microarray）基因表達數據為從生物實驗數據中學習基因間調控關系，進而構建基因調控網絡和信號傳導通路提供了有效的途徑。這類數據的特點是一次微陣列實驗能獲得細胞在某一條件下的全基因組表達數據，包含成千上萬的基因在細胞中的相對或絕對豐度。但是由于生物實驗條件所限，一次實驗只能獲得少數的樣本點，因此基因數據維數遠遠高于樣本個數，這就導致了由于基因表達數據的“維數災難”所造成的數據相對于構建數學模型不足的困難，從而使得集成各種不同的信息源、從實驗數據出發通過反向工程方法重構可靠的模型成為分子系統生物學中有關建模研究中的最富挑戰性的問題。一種新的重建基因調控網絡方法——GRNInfer，與傳統的只依靠單一時間序列數據集來推斷基因調控網的方法不同。它的特點是能夠在統一的數學規劃框架下系統地集成多個時間序列數據集，并且允許這些數據集是在不同條件（細胞周期的不同階段、藥物作用時間、腫瘤類型、不同患者等）下的全基因組表達數據。這種方法在理論上保證從所有數據集中可以得到最相容的網絡結構，因此極大地緩解了基因調控網絡重建方法因微陣列數據樣本點個數少所產生的困難，并且顯著地提高了基因調控關系預測的可靠度和精度。
我們還提出了一類整數線性規劃（ILP）模型預測信號轉導通路的模型。信號轉導通路是多細胞生物細胞間進行通信的關鍵過程，細胞內的各種生物過程（如蛋白質一蛋白質／DNA相互作用、蛋白質翻譯后修飾、基因表達調控等）都與各種各樣的信號通路有關，由于信號轉導主要是由蛋白質相互作用實現的，因此利用蛋白質相互作用網絡識別信號通路正逐漸成為系統生物學中的研究熱點。蛋白質相互作用網絡可以表示成一個無向圖G（V，E），其中V為網絡的頂點（蛋白質或者基因），E為網絡的邊（如蛋白相互作用）。從優化角度來看，從網絡G中識別一個信號通路可以看作是從G中尋找一個子網絡，該子網絡能滿足某種評價指標或目標函數。整數線性規劃模型把信號轉導網絡當成一個整體來處理，而不是用探索排序的方法來組裝單個的線性通路。更重要的是，該模型可以很容易地增加限制條件，并且該方法不用預先限制網絡的結構。因此，它可以充分利用來自實驗結果和文獻的信息，并且可以直接探測具有一般網絡結構的信號通路。同時這個優化問題采用了一個松弛的線性規劃算法來求解，所以用它來解決大規模的問題將不會帶來任何數值計算的困難。
在建模方面，除了上面介紹的一些工作外，還有不少學者也試圖從生物理論出發來構建相應的模型。這方面工作的依據是進化論，因為進化論是生物現象滿足的基本規律。這樣在分子層次上，描述生物分子整體行為的模型所具有的基本特征，應該來自于生物進化論。這樣就自然想到以生物進化論為出發點來建立分子系統生物學模型的基本框架。眾所周知，從自然選擇和生物進化論來看，復制和變異是生物分子進化的內在基本機制。近幾年來，不少研究者提出了各種不同的基于復制、變異準則的分子系統生物學的模型。通過把已有的這些模型的結果與生物結果比較，可以發現這種方法有一定的有效性，能從不同側面反映生物的實際情況，但離建立一個有一定普適性的框架似乎還相距甚遠。
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