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有各种技术用于捕获mRNA、蛋白质的动态变化和翻译后修饰。如<font color="#FF8000">生物力学 Mechanobiology</font>，研究跨尺度的力学和物理性质，以及它们与其他调节机制的相互作用<ref name="MechanicalSystemsBiology">{{cite journal|last1=Spill|first1=Fabian|last2=Bakal|first2=Chris|last3=Mak|first3=Michael|date=2018|title=Mechanical and Systems Biology of Cancer|journal=Computational and Structural Biotechnology Journal|volume=16|pages=237–245|doi=10.1016/j.csbj.2018.07.002 |pmid=30105089|pmc=6077126|bibcode=2018arXiv180708990S|arxiv=1807.08990}}</ref>；生物符号学，分析有机体或其他生物系统的符号关系系统；生理组学，生物学中生理的系统研究。

有各种技术用于捕获mRNA、蛋白质的动态变化和翻译后修饰。如'''<font color="#FF8000">生物力学 Mechanobiology</font>'''，研究跨尺度的力学和物理性质，以及它们与其他调节机制的相互作用<ref name="MechanicalSystemsBiology">{{cite journal|last1=Spill|first1=Fabian|last2=Bakal|first2=Chris|last3=Mak|first3=Michael|date=2018|title=Mechanical and Systems Biology of Cancer|journal=Computational and Structural Biotechnology Journal|volume=16|pages=237–245|doi=10.1016/j.csbj.2018.07.002 |pmid=30105089|pmc=6077126|bibcode=2018arXiv180708990S|arxiv=1807.08990}}</ref>；生物符号学，分析有机体或其他生物系统的符号关系系统；生理组学，生物学中生理的系统研究。

<font color="#FF8000">癌症系统生物学 Cancer systems biology</font>是系统生物学研究的一个例子，它可以通过特定的研究对象(肿瘤发生和癌症治疗)来区分。它使用特定的数据(患者样本、高通量数据，特别注意在患者肿瘤样本中描述癌症基因组)和工具(永生化癌细胞系、肿瘤发生的小鼠模型、异种移植模型、高通量测序方法、基于siRNA的基因敲除高通量筛选、体细胞突变后果的计算模型和基因不稳定性)。<ref name="barillot13">{{cite book|last1=Barillot|first1 =Emmanuel |last2=Calzone|first2=Laurence|last3=Hupe|first3=Philippe|last4=Vert|first4 =Jean-Philippe|last5=Zinovyev|first5=Andrei|title=Computational Systems Biology of Cancer|year=2012|publisher=Chapman & Hall/CRCMathematical & Computational Biology|isbn=978-1439831441|page=461}}</ref>癌症系统生物学的长期目标是能够更好地诊断癌症，对癌症进行分类，并更好地预测建议的治疗结果，这是个性化癌症医学和虚拟癌症患者在更远的前景的基础。在癌症的计算系统生物学方面已经做出了重大的努力，在各种肿瘤的计算机模型中创造了真实的多尺度。

'''<font color="#FF8000">癌症系统生物学 Cancer systems biology</font>'''是系统生物学研究的一个例子，它可以通过特定的研究对象(肿瘤发生和癌症治疗)来区分。它使用特定的数据(患者样本、高通量数据，特别注意在患者肿瘤样本中描述癌症基因组)和工具(永生化癌细胞系、肿瘤发生的小鼠模型、异种移植模型、高通量测序方法、基于siRNA的基因敲除高通量筛选、体细胞突变后果的计算模型和基因不稳定性)。<ref name="barillot13">{{cite book|last1=Barillot|first1 =Emmanuel |last2=Calzone|first2=Laurence|last3=Hupe|first3=Philippe|last4=Vert|first4 =Jean-Philippe|last5=Zinovyev|first5=Andrei|title=Computational Systems Biology of Cancer|year=2012|publisher=Chapman & Hall/CRCMathematical & Computational Biology|isbn=978-1439831441|page=461}}</ref>癌症系统生物学的长期目标是能够更好地诊断癌症，对癌症进行分类，并更好地预测建议的治疗结果，这是个性化癌症医学和虚拟癌症患者在更远的前景的基础。在癌症的计算系统生物学方面已经做出了重大的努力，在各种肿瘤的计算机模型中创造了真实的多尺度。