新書推薦 | 系統生物學

系統生物學是正在快速發展的學科，對其給出明確的定義是很困難的。生命系統是複雜的多尺度動態系統，對這樣一個複雜系統的深入瞭解不能僅僅侷限於某一個學科領域的思維方式，而是需要多種思維模式的交流與碰撞，這也是系統生物學的發展歷程。從事系統生物學研究的學者來自生物學、數學、物理學、信息等不同學科, 每個學科都有其自己的思維方式，因此不同學科背景的學者對系統生物學有不同的理解。不同學科的思維方式各有特點：

• 生物學思維通常會更加關注細節和差異性；

• 物理學思維喜歡統一性，傾向於以簡單的基本規律來解釋不同的現象；

• 數學思維注重邏輯和演繹；

• 信息技術的思維通常會注重於實際操作性和過程控制。

不同的思維方式相互融通，在系統生物學中都是不可缺少的。不同思維方式的交叉融通正是系統生物學研究的魅力所在，在這裡你可以看到針對相同的生物學問題從不同學科角度的思考和理解。

由天津工業大學雷錦志教授等撰寫的專著《系統生物學》試圖從生物學和數學建模與分析計算交叉的角度出發，結合作者近年的研究工作和國內外的研究進展，介紹系統生物學這門學科的基本概念、方法和研究思路。

由於系統生物學學科交叉和綜合的性質，要通過一本書包括所有內容是不可能做到的。本書主要從數學的角度來介紹系統生物學研究的基本方法和研究思路。在許多時候，數學被認爲是一門高度抽象的學科，似乎不太容易跟生物學研究中的應用建立關聯。當然，這樣的看法應該不包括以數據爲研究對象的概率論和統計學。事實上，正是數學的抽象爲其廣泛的實際應用建立了基礎。數學的應用表現在兩個方面：一方面是經過嚴格數學訓練所形成的邏輯思維方式的應用，主要體現在對現象背後邏輯關係的推斷和深邃的洞察能力，這樣的能力使我們能夠根據實驗中不同孤立現象的發現推斷背後的可能原因，對現象背後的機制提出大膽的假設和機制。例如，根據實驗中看到的雙穩態現象推斷背後存在的正反饋調控關係，根據生物振盪現象推斷負反饋調控和反饋延遲效應的存在等等。另一方面，數學的抽象能力使得我們能夠對不同現象背後的共同機制提出統一的數學模型，通過統一的方法和理論進行定量研究，並探尋表面上差異極大的現象背後的共性特徵。例如，各種生物振盪背後的霍普夫分岔理論、生物過程狀態突變的臨界點理論、細胞多穩態變化與細胞命運抉擇的動力學分岔理論、描述各種生長髮育現象的細胞增殖動力學模型等等。數學的這種抽象與整合能力使我們可以通過在不同現象的研究中能夠相互類比和融會貫通，對我們更好地理解生物學中不同複雜現象背後的機制提供了強有力的思維方式和工具。正如癌生物學家羅伯特• 溫伯格(R. Weinberg)提出：“數學公式是否可以幫助我們更好地理解複雜生物系統”。希望本書能夠爲回答這樣的溫伯格之問提供一些基礎的知識和素材。

本書的作者包括在系統生物學領域非常活躍的一線研究人員，他們是天津工業大學雷錦志教授、中國地質大學（武漢）易鳴教授、蘇州大學楊凌教授、華南理工大學劉銳教授和山西大學祁宏教授。全書共 11 章，內容覆蓋生物化學反應的數學描述、基因表達過程的隨機模擬、基因調控的數學模型及其在生 物鍾和鈣振盪動力學分析的應用、芽殖酵母細胞命運抉擇動力學模型、信號分子濃度梯度形成的數學模型、幹細胞增殖動力學的數學模型及其在造 血系統動力學中的應用、複雜生物過程的關鍵點檢測、霍奇金-赫胥黎方程、能量函數與生物大分子識別。主要內容介紹如下。

第 1 章介紹生物化學反應的數學描述。這一章中所介紹的相關數學描述方法是後面建立細胞內信號通路和基因調控網絡動力學模型的數學基礎。

第 2 章介紹單個基因表達過程的隨機動力學描述，首先介紹啓動子的活化與轉錄、翻譯過程等基本基因表達過程的隨機動力學模型。然後介紹包含複雜調控元件和啓動子狀態多步變化的隨機動力學模型，這裡主要介紹關於基因表達和不同調控關係下的動力學建模方法，通過對這些方法的應用可以建立更復雜基因表達過程的隨機動力學。同時也需注意到實際的基因表達調控比這裡所描述的過程要複雜得多，因此在閱讀本書時不應該把這裡所介紹的過程當成是基因表達動力學過程的實際情況，而是要更加關注這裡所介紹的數學建模和分析方法。

第 3 章介紹基因調控關係的數學模型的建立和分析方法，包括雙穩態、狀態切換、生物振盪等。主要介紹基本的基因調控關係的數學建模和分析方法，所選用的調控網絡關係都是比較簡單的。選擇比較簡單的調控關係是爲了能夠通過一些簡單關係把數學模型技巧介紹清楚，而關於更復雜的調控關係的數學建模方法和分析技巧可以參考第 5、6 章。

第 4 章介紹生物鐘的相關機制和數學模型，包括關於生物鐘的分子調控機制及其數學模型、小鼠跑輪實驗、基於順式原件的生物鐘模型等，同時討論了不同生物鐘中的相位反應曲線和奇異性與失同步問題。

第 5 章介紹鈣振盪的動力學模型和動力學分析，包括鈣信號系統、鈣信號模型的基本框架，以及幾個具體的鈣振盪模型。

第 6 章是關於芽殖酵母細胞命運抉擇的數學模型，主要介紹關於芽殖酵母細胞命運抉擇的分子調控網絡及其命運決定機制。

第 7 章介紹關於在胚胎髮育過程中起重要作用的信號分子濃度梯度形成的數學模型，包括反應擴散方程的建立和幾個信號分子濃度梯度形成的數學模型的建立和關於魯棒性的討論。

第 8 章介紹關於幹細胞增殖的數學模型及其在造血系統動力學的應用。組織的生長髮育和癌症發生等都可以歸結爲幹細胞的增殖動力學，本章首先介紹一般的幹細胞增殖數學模型和動力學分析方法，然後介紹用於描述包含細胞異質性和可塑性的一般數學模型框架，最後以動態血液病爲例介紹幹細胞增殖模型在造血系統動力學研究中的應用。

第 9 章介紹關於複雜生物過程的關鍵節點檢測理論--動態網絡標誌物理論。本章從複雜生物過程的臨界現象和疾病發生過程的三個狀態開始進行討論，引進動態網絡標誌物的概念及其應用。

第 10 章介紹描述神經細胞中動作電位動力學過程的霍奇金-赫胥黎方程。霍奇金-赫胥黎方程的建立是在生命科學研究中實驗與數學方法相結合最成功的典範之一，同時開創了電生理學這門學科。本章回顧霍奇金(A. L. Hodgkin) 和赫胥黎(A. F. Huxley)的部分工作，沿着兩位大師揭開細胞興奮之謎的道路，介紹通過實驗與理論相結合建立霍奇金-赫胥黎方程的過程。

第 11 章與前面以模型驅動爲主的內容不同，主要是以數據驅動爲主的內容，介紹基於能量函數構造進行生物大分子結構識別與預測的方法。這裡介紹了關於蛋白質結構預測、microRNA 預測的能量函數模型及其應用。

本書可以作爲生物學、應用數學、生物信息學等專業的教材使用，以引導學生們瞭解生物學系統的數學建模方法和研究思路，以更好地進入相關的前沿交叉學科領域。

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