系统生物学入门(原书第二版)(A First Course in Systems Biology)

1 生物系统 001 还原主义与系统生物学 004 即使是简单的系统也会令人困惑 005 为何是现在？ 008 交流系统生物学 011 我们面临的任务 013 练习 014 参考文献 014 拓展阅读 015 2 数学建模介绍 016 目标、输入和初步探索 019 2.1 尺度问题 019 2.2 数据可用性 020 模型选择与设计 020 2.3 模型结构 021 2.4 系统组件 027 2.5 模型方程 029 2.6 参数估计 029 模型分析与诊断 030 2.7 致性和稳健性 031 2.8 动态特征的探索和验证 032 模型使用和应用 034 2.9 模型扩展和改进 034 2.10 大规模模型评估 035 2.11 设计问题 036 2.12 简单性与复杂性 036 练习 038 参考文献 039 拓展阅读 039 3 静态网络模型 041 分析策略 041 互作图 042 3.1 图的属性 043 3.2 小世界网络 046 网络组件之间的依赖关系 049 3.3 因果关系分析 049 3.4 互信息 049 相互作用网络的贝叶斯重构 050 3.5 在信号网络中的应用 052 3.6 在其他生物网络中的应用 054 静态代谢网络及其分析 055 3.7 化学计量网络 055 3.8 化学计量分析的变体 057 3.9 代谢网络重构 057 3.10 代谢控制分析 058 练习 060 参考文献 062 拓展阅读 065 4 生物系统的数学 066 离散线性系统模型 067 4.1 递归确定性模型 067 4.2 递归随机模型 069 离散非线性系统 071 连续线性系统 073 4.3 线性微分方程 073 4.4 线性化模型 074 连续非线性系统 078 4.5 专设模型 078 4.6 规范模型 079 4.7 更复杂的动态系统描述 085 生物系统模型的标准分析 085 4.8 稳态分析 085 4.9 稳定性分析 088 4.10 参数灵敏度 090 4.11 系统动力学分析 091 其他吸引子 093 4.12 限环 093 4.13 混沌吸引子 097 练习 099 参考文献 102 拓展阅读 104 5 参数估计 106 线性系统的参数估计 107 5.1 单变量线性回归 107 5.2 多元线性回归 107 非线性系统的参数估计 111 5.3 全面网格搜索 112 5.4 非线性回归 113 5.5 遗传算法 114 5.6 其他随机算法 115 5.7 典型挑战 116 微分方程系统的参数估计 119 结构识别 124 练习 125 参考文献 130 拓展阅读 132 6 基因系统 133 中心法则 133 DNA和RNA的关键特性 134 6.1 化学和物理特征 134 6.2 DNA的大小和组织 135 6.3 基因和非编码DNA 137 6.4 真核DNA包装 139 6.5 表观遗传学 139 RNA 139 6.6 信使RNA（mRNA） 142 6.7 转运RNA（tRNA） 142 6.8 核糖体RNA（rRNA） 142 6.9 小RNA 142 6.10 RNA病毒 144 基因调控 144 6.11 lac 纵子 144 6.12 调控模式 146 6.13 转录因子 146 6.14 基因调控模型 148 基因表达的检测 149 基因表达的定位 151 展望 152 练习 152 参考文献 154 拓展阅读 158 7 蛋白质系统 159 蛋白质的化学和物理特征 159 7.1 蛋白质结构的实验测定与可视化 162 蛋白质角色和功能的不完全调查 164 7.2 酶 165 7.3 转运蛋白和载体蛋白 166 7.4 信号和信使蛋白 168 7.5 免疫系统的蛋白质 169 7.6 结构蛋白 169 当前蛋白质研究的挑战 171 7.7 蛋白质组学 171 7.8 结构和功能预测 172 7.9 定位 174 7.10 蛋白质活性与动态 174 练习 178 参考文献 180 拓展阅读 182 8 代谢系统 183 生物化学反应 184 8.1 背景 184 8.2 基本反应的数学公式 185 8.3 速率法则 186 通路和通路系统 189 8.4 生物化学和代谢组学 189 8.5 通路计算分析的资源 190 8.6 通路系统的控制 194 代谢组数据生成方法 195 8.7 取样、提取和分离方法 195 8.8 检测方法 195 8.9 流量分析 197 从数据到系统模型 197 8.10 案例研究1：未完整描述的 生物体中的代谢分析 197 8.11 案例研究2：代谢网络分析 198 8.12 案例研究3：从实验数据抽提动态模型 199 练习 199 参考文献 200 拓展阅读 203 9 信号转导系统 204 信号转导网络的静态模型 205 9.1 布尔网络 205 9.2 网络推断 207 信号转导系统的微分方程模型 207 9.3 双稳态和迟滞现象 207 9.4 双组分信号系统 212 9.5 丝裂原活化蛋白激酶 联 215 9.6 适应 219 9.7 其他信号系统 220 练习 223 参考文献 224 拓展阅读 227 10 种群系统 228 种群增长 228 10.1 传统种群增长模型 229 10.2 更复杂的增长现象 230 外部扰动下的种群动力学 230 亚群分析 231 互作种群 233 10.3 般建模策略 233 10.4 相平面分析 234 10.5 更复杂的种群动态模型 237 练习 239 参考文献 241 拓展阅读 242 11 基因组、蛋白质和代谢物数据的整合分析：以酵母为例 243 关于模型的起源 243 对酵母热胁迫响应的简要回顾 244 11.1 海藻糖循环 246 海藻糖循环的建模分析 248 11.2 代谢通路模型的设计和诊断 248 11.3 热胁迫分析 250 11.4 考虑葡萄糖动力学 251 11.5 基因表达 252 多尺度分析 255 11.6 体内核磁共振谱 255 11.7 多尺度模型设计 258 11.8 海藻糖酶之谜 260 总结 263 练习 263 参考文献 264 拓展阅读 266 12 生理建模：以心脏为例 267 尺度层 与建模方法 268 12.1 心脏解剖学基础 268 12.2 在器官层次建模 269 12.3 在组织层次建模 270 12.4 在细胞层次建模 271 简单振荡模型 273 12.5 振荡的黑盒模型 274 12.6 黑盒振荡模型小结 276 12.7 从黑盒到有意义的模型 277 心肌细胞中的电化学 278 12.8 心肌细胞膜电化学过程的 生物物理描述 280 12.9 静息电位和动作电位 280 12.10 动作电位模型 282 12.11 重复的心跳 284 心脏衰竭问题 285 12.12 基于分子事件对心脏功能和 衰竭进行建模 286 生理多尺度建模展望 291 练习 291 参考文献 293 拓展阅读 296 13 医学和药物开发中的系统生物学 297 你是 的吗？ 297 13.1 生物变异性和疾病 297 13.2 变异性和疾病建模 298 个性化医疗和预防性健康 299 13.3 数据需求和生物标志物 300 13.4 个性化数学模型 301 药物开发过程 304 系统生物学在药物开发中的作用 305 13.5 靶标和先导物的计算识别 306 13.6 受体动力学 306 13.7 药代动力学建模 308 13.8 用动态模型筛选通路 313 13.9 系统生物学在药物开发中的 新角色 315 练习 315 参考文献 317 拓展阅读 319 14 生物系统的设计 320 生物系统的自然设计 320 14.1 搜索结构模式 321 14.2 网络模体 322 14.3 设计原理 324 14.4 作原理 326 目标导向性 作与生物系统的合成设计 326 14.5 代谢工程 326 14.6 合成生物学 327 合成生物系统设计的案例研究 329 14.7 代谢工程中的基元模式分析 329 14.8 药物开发 331 14.9 基因回路 332 未来已经开始 335 练习 335 参考文献 337 拓展阅读 340 15 系统生物学的新兴主题 341 新兴应用 341 15.1 从神经元到大脑 341 15.2 复杂疾病、炎症和创伤 342 15.3 生物体及其与环境的相互作用 347 建模需求 349 15.4 多尺度建模 350 15.5 数据建模流程 351 走向生物学 个理论……或多个理论？ 353 参考文献 354 拓展阅读 357 术语表 359