系统生物学基础

　　第1章系统生物学：从系统水平认识生物系统1
　　11引言1
　　12测量技术与实验方法3
　　121全面测量3
　　122系统生物学测量4
　　123下一代实验系统5
　　13系统结构鉴定6
　　131自下而上的方法7
　　132自上而下的方法7
　　14系统行为分析8
　　141仿真8
　　142分析方法10
　　15生物学系统的鲁棒性11
　　151来自复杂工程系统的经验11
　　152控制12
　　153冗余15
　　154模块化设计16
　　155结构稳定性16
　　16系统组计划17
　　17系统生物学的影响19
　　18结论19
　　参考文献20
　　第Ⅰ部分先进测量系统
　　第2章四维显微方法自动化获取细胞系及线虫早期胚胎形成分析27
　　21引言27
　　22线虫28
　　23细胞系及应用28
　　24细胞系分析产生的历史29
　　25自动化获取细胞系30
　　26自动化获取细胞系系统的优点33
　　27细胞系获取系统的展望34
　　28系统化的细胞系分析34
　　29线虫的计算机仿真35
　　210结论36
　　参考文献36
　　第Ⅱ部分基因表达数据的反向工程和数据挖掘
　　第3章基于DBRF方法从大规模稳态基因表达数据推测基因网络41
　　31引言41
　　32基于差异表达调控识别方法42
　　321推测冗余基因调控网络43
　　322推测精简的基因调控网络43
　　33计算实验44
　　331网络模型45
　　332DBRF方法性能45
　　333比较连续和二元状态值45
　　334与Predictor方法比较46
　　34应用于酵母基因表达数据47
　　35讨论48
　　351算法49
　　352用连续数据的好处49
　　353DBRF和Predictor49
　　354应用于酵母基因表达数据50
　　36结论50
　　参考文献51
　　第4章与癌症相关的基因表达矩阵分析53
　　41引言53
　　42分离器54
　　43噪声数据中分离器的识别55
　　431遗传算法55
　　432基因的自动识别方法56
　　433从基因表达矩阵提取的分离器的统计学验证58
　　434生成模型58
　　435基于随机化的生成模型59
　　436基于生成模型的互信息61
　　437生成算法61
　　参考文献63
　　第5章利用遗传规则实现从观测数据到代谢通路的自动反向工程65
　　51引言65
　　52例证问题叙述67
　　53遗传规划方法的背景介绍67
　　54化学反应网络的表示方法68
　　541函数集69
　　542元素集69
　　543限定的句法结构69
　　544例子70
　　55准备工作72
　　551程序结构72
　　552函数集72
　　553元素集73
　　554适切性测量73
　　555运行时参数控制74
　　556终止74
　　557并行计算机系统上的执行74
　　56结果75
　　57结论79
　　58未来的工作79
　　581改进的程序树表达方式79
　　582需要数据的最小数目79
　　583使用该方法的时机79
　　584设计其他代谢通路80
　　参考文献80
　　第Ⅲ部分建模和仿真软件
　　第6章ERATO系统生物学工作平台：多尺度与多理论的系统生物学仿真
　　集成环境85
　　61引言85
　　611项目动机86
　　62系统生物学标记语言87
　　621语言形式87
　　622与其他项目的关系88
　　63系统生物学工作平台89
　　631驱动原则89
　　632平台整体结构89
　　633可扩展框架方法的优点92
　　634使用Java的动机93
　　64总结与现状93
　　641实用性93
　　642未来计划93
　　参考文献95
　　第7章信号转导自动模型的生成及在MAP激酶途径中的应用99
　　71引言99
　　72自动模型生成100
　　721细胞仿真的标准形式100
　　722实现102
　　73含支架蛋白的MAPK途径：实验背景106
　　74含支架蛋白的MAPK途径：结果107
　　75讨论及未来方向108
　　参考文献109
　　第8章功能基因组学数据的大型生物系统建模：参数估计111
　　81引言111
　　82生化动力学仿真112
　　83最优化参数估计115
　　84简单系统的逆向工程117
　　85讨论121
　　参考文献124
　　第Ⅳ部分细 胞 仿 真
　　第9章迈向虚拟生物实验室129
　　91引言129
　　92模块化建模概念130
　　921对代谢和细胞调控的一般性思考130
　　922功能单元的识别和表示132
　　93虚拟生物实验室：概要134
　　94举例：大肠杆菌的代谢副产物抑制137
　　95举例：芽殖酵母的细胞周期调控140
　　96结论143
　　参考文献143
　　第10章计算细胞生物学——随机方法147
　　101引言147
　　102细胞过程的随机仿真148
　　103细菌趋化现象建模149
　　104STOCHSIM的算法说明149
　　105与GILLESPIE算法的比较151
　　106STOCHSIM的空间扩展152
　　1061具有“构象传播”的细胞趋化模型153
　　107未来的方向155
　　参考文献158
　　第11章细胞的计算机仿真：人体红细胞模型及其应用161
　　111引言161
　　112细胞过程的仿真算法162
　　113代谢过程的仿真162
　　1131仿真模型的稳定性：渗透压对细胞体积和代谢的作用163
　　1132G6PD的缺乏和动态平衡的仿真166
　　114信号转导途径和基因表达调控网络的仿真167
　　115全细胞的仿真168
　　116结论169
　　参考文献169
　　第Ⅴ部分系统水平分析
　　第12章构建生物信号转导途径的数学模型：鲁棒性分析175
　　121引言175
　　122细菌趋化性中完全适应和积分反馈控制的鲁棒性176
　　123光转导中的单光子响应和钙介导反馈的重现性178
　　124结论181
　　参考文献181
　　第13章动态平衡和信号转导中普遍存在的调节机制：双相响应调节
　　与正反馈的结合183
　　131引言183
　　132双相调节——正反馈偶联理论184
　　133生物学中的双相调节与正反馈的结合187
　　1331结合蛋白质的TATA框和转录调控187
　　1332胞质内Ca2+浓度的调节188
　　1333MAPK浓度的调节189
　　134讨论191
　　135仿真192
　　参考文献192
　　第14章Rho激酶途径和肌球蛋白轻链激酶途径在肌球蛋白轻链磷
　　酸化中的不同作用：动力学仿真研究195
　　141引言195
　　142方法196
　　1421MLC磷酸化结构图196
　　1422动力学仿真197
　　143结果与讨论197
　　参考文献203