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第246行： − {{cite journal|last1=Byrne|first1=Helen M. |authorlink1=Helen Byrne − − {{cite journal|last1=Byrne|first1=Helen M. |authorlink1=Helen Byrne − − {引用期刊 | last1 = Byrne | first1 = Helen m | authorlink1 = Helen Byrne − − |year=2010|journal=Nature Reviews Cancer|volume=10|issue=3|pages=221–230|pmid=20179714|doi=10.1038/nrc2808|title=Dissecting cancer through mathematics: from the cell to the animal model }}</ref> − − |year=2010|journal=Nature Reviews Cancer|volume=10|issue=3|pages=221–230|pmid=20179714|doi=10.1038/nrc2808|title=Dissecting cancer through mathematics: from the cell to the animal model }}</ref> − | year = 2010 | journal = Nature Reviews Cancer | volume = 10 | issue = 3 | pages = 221-230 | pmd = 20179714 | doi = 10.1038/nrc2808 | title = 通过数学解剖癌症: 从细胞到动物模型} </ref > − --[[用户:CecileLi|CecileLi]]([[用户讨论:CecileLi|讨论]]) 【审校】此处编辑视图中有去标注与翻译，但阅读视图中处理后仍然无法显示。
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{{short description|Computational and mathematical modeling of complex biological systems}}
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--[[用户:CecileLi|CecileLi]]([[用户讨论:CecileLi|讨论]]) 【审校】“既然目标是一个系统中相互作用的模型，那么最适合系统生物学的实验技术就是那些全系统范围的、尽可能完整的实验技术。”一句中的“既然、那么”改为“由于、所以”
--[[用户:CecileLi|CecileLi]]([[用户讨论:CecileLi|讨论]]) 【审校】“既然目标是一个系统中相互作用的模型，那么最适合系统生物学的实验技术就是那些全系统范围的、尽可能完整的实验技术。”一句中的“既然、那么”改为“由于、所以”
In 2003, work at the Massachusetts Institute of Technology was begun on CytoSolve, a method to model the whole cell by dynamically integrating multiple molecular pathway models. Since then, various research institutes dedicated to systems biology have been developed. For example, the NIGMS of NIH established a project grant that is currently supporting over ten systems biology centers in the United States. As of summer 2006, due to a shortage of people in systems biology
In 2003, work at the Massachusetts Institute of Technology was begun on CytoSolve, a method to model the whole cell by dynamically integrating multiple molecular pathway models. Since then, various research institutes dedicated to systems biology have been developed. For example, the NIGMS of NIH established a project grant that is currently supporting over ten systems biology centers in the United States. As of summer 2006, due to a shortage of people in systems biology
2003年，麻省理工学院的研究从CytoSolve开始，这是一种通过动态整合多个分子通路模型来建立整个细胞模型的方法。从那时起，各种致力于系统生物学的研究机构已经发展起来。例如，美国国立卫生研究院的 NIGMS 建立了一个项目补助金，目前正在支持美国的十多个系统生物学中心。截至2006年夏天，由于系统生物学人才短缺
2003年，麻省理工学院的研究从CytoSolve开始，这是一种通过动态整合多个分子通路模型来建立整个细胞模型的方法。从那时起，各种致力于系统生物学的研究机构已经发展起来。例如，美国国立卫生研究院的 NIGMS 建立了一个项目补助金，目前正在支持美国的十多个系统生物学中心。截至2006年夏天，由于系统生物学人才短缺，
--[[用户:CecileLi|CecileLi]]([[用户讨论:CecileLi|讨论]]) 【审校】最后一句缺原文，需要从英文wiki上补充
--[[用户:Thingamabob|Thingamabob]]([[用户讨论:Thingamabob|讨论]]) 【审校】 补充翻译：全球多地建起了系统生物学博士培养计划。同年，美国国家科学基金会 National Science Foundation,NSF 提出了二十一世纪系统生物学的一个巨大挑战：为整个细胞建立数学模型。2012年，纽约西奈山伊坎医学院的卡尔实验室完成了第一个对整个生殖支原体细胞的建模。该细胞模型能够预测基因变异后的生殖支原体细胞的存活时间。
An important milestone in the development of systems biology has become the international project [[Physiome]].
An important milestone in the development of systems biology has become the international project [[Physiome]].
<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)。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)。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。
The investigations are frequently combined with large-scale perturbation methods, including gene-based ([[RNAi]], mis-expression of [[wild type]] and mutant genes) and chemical approaches using small molecule libraries.{{Citation needed|date=May 2009}} [[Robot]]s and automated sensors enable such large-scale experimentation and data acquisition. These technologies are still emerging and many face problems that the larger the quantity of data produced, the lower the quality.{{Citation needed|date=May 2009}} A wide variety of quantitative scientists ([[computational biology|computational biologists]], [[statistician]]s, [[mathematician]]s, [[computer scientist]]s and [[physicist]]s) are working to improve the quality of these approaches and to create, refine, and retest the models to accurately reflect observations.
The investigations are frequently combined with large-scale perturbation methods, including gene-based ([[RNAi]], mis-expression of [[wild type]] and mutant genes) and chemical approaches using small molecule libraries.{{Citation needed|date=May 2009}} [[Robot]]s and automated sensors enable such large-scale experimentation and data acquisition. These technologies are still emerging and many face problems that the larger the quantity of data produced, the lower the quality.{{Citation needed|date=May 2009}} A wide variety of quantitative scientists ([[computational biology|computational biologists]], [[statistician]]s, [[mathematician]]s, [[computer scientist]]s and [[physicist]]s) are working to improve the quality of these approaches and to create, refine, and retest the models to accurately reflect observations.