主题：【25个科学问题征文】如何从海量的生物学数据中得到整体图景 -- 燕然未勒

From: http://www.sciencemag.org/cgi/content/full/309/5731/94

如何从海量的生物学数据中得到整体图景

Elizabeth Pennisi

生物学已经积累了丰富的描述性数据，而且这类数据一直在增加。大规模的采样方法，象脱氧核糖核酸(DNA)测序，基因芯片技术和自动化的基因功能研究，不断产生大量数据。从生物力学到生态学的许多生物学领域已经数码化，因此观测也变得越来越精确和丰富。现在，所有生物学领域都面临着同一个中心问题：科学家能否从大量分子水平的数据中推断出系统和生物体的工作原理。所有的已知信息都需要过滤、组织和编辑，最终形成相关的整体使研究者能从基本原理作出预测。

现在谈一谈系统生物学。尽管定义模糊、尚未成熟，这门新兴学科试图将过去几十年分子、细胞、个体甚至环境水平的观测数据联成一个整体。它的倡导者试图在数学、工程学和计算机科学的基础上建立严格的理论框架，从而联系彼此矛盾的观测，使生物学变得更加定量。他们宣称，这是使生物学得以继续发展的唯一途径。他们亦认为生物医学，尤其是解析疾病的致病因素的研究，将会从中获利尤丰。

人类基因组测序工程的完成大大的推动了这一领域的发展。基因组测序的工作繁琐浩瀚，其产生的DNA序列现在却是唾手可得。人类遗传的生物化学基础的定义和测量已经完成[1]，这也激励了研究者去探索生命的其他方面。

分子遗传学家一直梦想对基因调控网络有类似的全面认识。比如，他们想知道为什么同一DNA在不同的环境中能表达出不同类型、不同数量的蛋白质。细胞生物学家希望将细胞调控分子之间复杂的交流模式简化成若干信号规则。发育生物学家希望全面了解胚胎是如何从几个细胞发育分发成功能各异的骨骼、血液和皮肤细胞。系统生物学的倡导者认为这一学科是解决这些难题的唯一可行之道。同样，神经生物学家可依赖系统生物学来解决一些棘手难题，比如复杂的大脑神经回路。为了明白生态系统变迁，包括全球变暖，生态学家也需要这一将物理和生物数据整合起来的方法。

今天，系统生物学家还刚刚开始研究相对简单的网络。他们已经知道酵母中乳糖的代谢途径。通过观测海胆和其他生物胚胎最初几个小时的发育，他们想知道转录因子如何随发育时间去改变基因表达。研究者也发展出了简单的细胞信号网路和简单的大脑神经回路。

但是将生物模式变成计算模型充满了重重困难，这也使得系统生物学进展甚慢。网络计算程序相对简单，而如何将计算结果表达成研究者能明白和解释的方式还有待提高。遍布全球的新建研究所正组成包括生物学家、数学家和计算机专家的学科交叉团队来发展系统生物学，但仍然任重道远。

没人知道增强的学科交叉式研究和不断提高的计算能力能否让研究者构造一个生命如何工作的全面而高度有序的图景。

[1] DNA 是遗传物质，所以说它是人类遗传的生物化学基础。

【评论】

这篇文章简单的介绍了系统生物学。这是个新名词、新学科，主要是这两年随人类基因组测序工程的完成火起来了（中国的华大基因参加了这个工程）。这是个拳头产品，花了十几年才完成。她的完成可以说标志着现代生物学进入了一个新的阶段（另一个是1953年Watson和Crick 发现DNA双螺旋结构）。截至今天，已经有274个基因组完成测序，正在测的有728个原核生物基因组，494个真核生物基因组。人类基因组有30,000,000,000 对碱基，其他的大部分基因组小一点，但也不得了。这么多的数据远远超过了原有方法的处理能力；同时一些新技术的发展，象基因芯片也产生了大量数据，于是系统生物学应运而生，现代生物学开始结合定性的实验科学和定量的理论科学。文章谈系统生物学主要是网络(networks)，但系统生物学还包括其他方面，象进化生物学就是系统生物学不可或缺的基石。文章对系统生物学面临的困难写得比较中肯。

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