系统生物学 - 版本历史

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 [[File:Genomics_GTL_Pictorial_Program.jpg|190px|thumb|right|系统方法研究生物学的一个例证]]
-'''系统生物学 Systems biology'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''整体论 holism'''而不是更传统的'''还原论 reductionism'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal|last=Tavassoly|first=Iman|last2=Goldfarb|first2=Joseph|last3=Iyengar|first3=Ravi|date=2018-10-04|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches|journal=Essays in Biochemistry|volume=62|issue=4|pages=487–500|doi=10.1042/EBC20180003|issn=0071-1365|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''[[复杂系统生物学]] complex systems biology'''的一个分支。
+'''系统生物学 （Systems biology）'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''整体论 holism'''而不是更传统的'''还原论 reductionism'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal|last=Tavassoly|first=Iman|last2=Goldfarb|first2=Joseph|last3=Iyengar|first3=Ravi|date=2018-10-04|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches|journal=Essays in Biochemistry|volume=62|issue=4|pages=487–500|doi=10.1042/EBC20180003|issn=0071-1365|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''[[复杂系统生物学]] complex systems biology'''的一个分支。
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-作为动力系统理论在分子生物学领域的应用，系统生物学对所研究的系统在动力学上的关注正是它和生物信息学之间的主要概念差异。<ref name=Voit01>{{cite book|last1=Voit|first1=Eberhard|title=A First Course in Systems Biology|date=2012|publisher=Garland Science|isbn=9780815344674}}</ref>
+作为动力系统理论在分子生物学领域的应用，系统生物学对所研究的系统在动力学上的关注正是它和生物信息学之间的主要概念差异。<ref name="Voit01">{{cite book|last1=Voit|first1=Eberhard|title=A First Course in Systems Biology|date=2012|publisher=Garland Science|isbn=9780815344674}}</ref>
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-系统生物学方法经常涉及机制模型的发展，比如从动态系统的基本构件的定量特性重建动态系统。例如，一个细胞网络可以进行数学建模，使用的方法来自化学动力学和控制理论。由于细胞网络中参数、变量和约束的数量庞大，系统生物学经常使用数值和如流平衡分析的计算技术。<ref name=dynamicmodel>{{cite book|last1=Tavassoly|first1=Iman|title=Dynamics of Cell Fate Decision Mediated by the Interplay of Autophagy and Apoptosis in Cancer Cells|date=2015|publisher=Springer International Publishing|isbn=978-3-319-14961-5|doi=10.1007/978-3-319-14962-2|series=Springer Theses}}</ref>
+系统生物学方法经常涉及机制模型的发展，比如从动态系统的基本构件的定量特性重建动态系统。例如，一个细胞网络可以进行数学建模，使用的方法来自化学动力学和控制理论。由于细胞网络中参数、变量和约束的数量庞大，系统生物学经常使用数值和如流平衡分析的计算技术。<ref name="dynamicmodel">{{cite book|last1=Tavassoly|first1=Iman|title=Dynamics of Cell Fate Decision Mediated by the Interplay of Autophagy and Apoptosis in Cancer Cells|date=2015|publisher=Springer International Publishing|isbn=978-3-319-14961-5|doi=10.1007/978-3-319-14962-2|series=Springer Theses}}</ref>
 == 生物信息学和数据分析==

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 [[File:Genomics_GTL_Pictorial_Program.jpg|190px|thumb|right|系统方法研究生物学的一个例证]]
-'''<font color="#FF8000">系统生物学 Systems biology</font>'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''<font color="#FF8000">整体论 holism</font>'''而不是更传统的'''<font color="#FF8000">还原论 reductionism</font>'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal|last=Tavassoly|first=Iman|last2=Goldfarb|first2=Joseph|last3=Iyengar|first3=Ravi|date=2018-10-04|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches|journal=Essays in Biochemistry|volume=62|issue=4|pages=487–500|doi=10.1042/EBC20180003|issn=0071-1365|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''<font color="#FF8000">[[复杂系统生物学]] complex systems biology</font>'''的一个分支。
+'''系统生物学 Systems biology'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''整体论 holism'''而不是更传统的'''还原论 reductionism'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal|last=Tavassoly|first=Iman|last2=Goldfarb|first2=Joseph|last3=Iyengar|first3=Ravi|date=2018-10-04|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches|journal=Essays in Biochemistry|volume=62|issue=4|pages=487–500|doi=10.1042/EBC20180003|issn=0071-1365|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''[[复杂系统生物学]] complex systems biology'''的一个分支。
-特别是从2000年起，这个概念在生物学中被广泛应用于各种场合。'''<font color="#FF8000">人类基因组计划 Human Genome Project</font>'''是生物学中应用系统思维的一个例子，它在遗传学这个生物学领域中引入了新的协作型工作方式。
+特别是从2000年起，这个概念在生物学中被广泛应用于各种场合。'''人类基因组计划 Human Genome Project'''是生物学中应用系统思维的一个例子，它在遗传学这个生物学领域中引入了新的协作型工作方式。
-系统生物学的目标之一是模拟和发现'''<font color="#FF8000">细胞 cells</font>'''、'''<font color="#FF8000">组织 tissues</font>'''和'''<font color="#FF8000">有机体 organisms</font>'''作为一个系统运作的[[涌现]]特性，其理论描述只有使用系统生物学技术才有可能实现。<ref name="pmid21570668">{{cite book|author=Bu Z, Callaway DJ|title=Protein Structure and Diseases|volume=83|pages=163–221|year=2011|pmid=21570668|doi=10.1016/B978-0-12-381262-9.00005-7|series=Advances in Protein Chemistry and Structural Biology|isbn=978-0-123-81262-9|chapter=Proteins MOVE! Protein dynamics and long-range allostery in cell signaling}}</ref><ref name="Tavassoly 487–500"/>
+系统生物学的目标之一是模拟和发现'''细胞 cells'''、'''组织 tissues'''和'''有机体 organisms'''作为一个系统运作的[[涌现]]特性，其理论描述只有使用系统生物学技术才有可能实现。<ref name="pmid21570668">{{cite book|author=Bu Z, Callaway DJ|title=Protein Structure and Diseases|volume=83|pages=163–221|year=2011|pmid=21570668|doi=10.1016/B978-0-12-381262-9.00005-7|series=Advances in Protein Chemistry and Structural Biology|isbn=978-0-123-81262-9|chapter=Proteins MOVE! Protein dynamics and long-range allostery in cell signaling}}</ref><ref name="Tavassoly 487–500"/>
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 ==历史==
-系统生物学根植于'''<font color="#FF8000">酶动力学 enzyme kinetics</font>'''的定量模型（酶动力学在1900年到1970年间蓬勃发展）、'''<font color="#FF8000">种群动力学 population dynamics</font>'''的数学模型、神经生理学模拟、控制理论和'''<font color="#FF8000">[[控制论]] control theory</font>'''以及'''<font color="#FF8000">[[协同学]] Synergetics</font>'''。
+系统生物学根植于'''酶动力学 enzyme kinetics'''的定量模型（酶动力学在1900年到1970年间蓬勃发展）、'''种群动力学 population dynamics'''的数学模型、神经生理学模拟、控制理论和'''[[控制论]] control theory'''以及'''[[协同学]] Synergetics'''。
-理论家[[路德维希·冯·贝塔郎菲 Ludwig von Bertalanffy]]和他的'''<font color="#FF8000">一般系统论 general systems theory</font>'''可以被看作是系统生物学先驱之一。英国神经生理学家、诺贝尔奖获得者艾伦·劳埃德·霍奇金 Alan Lloyd Hodgkin和安德鲁·费尔丁·赫克斯利 Andrew Ferdinand Hoxley在1952年发表了最早的细胞生物学的数理分析之一，他们也创建了一个数学模型，解释了沿神经元细胞轴突传播的动作电位。他们的模型描述了一种由钾和钠两种不同的分子成分之间的相互作用所产生的细胞功能，所以这可以被看作是演算系统生物学的开端。
+理论家[[路德维希·冯·贝塔郎菲 Ludwig von Bertalanffy]]和他的'''一般系统论 general systems theory'''可以被看作是系统生物学先驱之一。英国神经生理学家、诺贝尔奖获得者艾伦·劳埃德·霍奇金 Alan Lloyd Hodgkin和安德鲁·费尔丁·赫克斯利 Andrew Ferdinand Hoxley在1952年发表了最早的细胞生物学的数理分析之一，他们也创建了一个数学模型，解释了沿神经元细胞轴突传播的动作电位。他们的模型描述了一种由钾和钠两种不同的分子成分之间的相互作用所产生的细胞功能，所以这可以被看作是演算系统生物学的开端。
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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'''生物力学 Mechanobiology'''，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。
+'''癌症系统生物学 Cancer systems biology'''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。

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 ====[https://swarma.org/?p=1441  意识如何自下而上地涌现？来自系统生物学的启示 | 长文综述]====
 :智识健全的成年人通过内省而认知、感受到的“意识”，被称为现象意识。这往往是与意识相关的定义中最让人摸不着头脑、而又最令人着迷的概念。然而它终究是从一些不那么复杂的事物中，自下而上地涌现出来的。但即使是在研究意识的科学社群，也很少有人深入思考这一点
 === 集智课程推荐 ===
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 ====[https://campus.swarma.org/course/1348 Scaling in Biology and Society]====
 :本课程中，讲解在生物系统和社会系统中的规模特性。
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 [[File:SystemsBiologyTrendsInMostCitedResearch.png|thumb|不同时间维度生物学论文中被引用频率前30的文章里各个主题的占比，显示了系统生物学研究的趋势<ref>{{Cite journal|last1=Zou|first1=Yawen|last2=Laubichler|first2=Manfred D.|date=2018-07-25|title=From systems to biology: A computational analysis of the research articles on systems biology from 1992 to 2013|journal=PLOS ONE|language=en|volume=13|issue=7|pages=e0200929|doi=10.1371/journal.pone.0200929|issn=1932-6203|pmc=6059489|pmid=30044828|bibcode=2018PLoSO..1300929Z}}</ref>]]
-然而，20世纪90年代功能基因组学的诞生意味着人们可以得到大量高质量的数据，同时计算能力爆炸式增长，使得更真实的模型成为可能。1992年至1994年，曾斌撰写系列关于系统医学、系统遗传学和系统生物工程方面的文章<ref>B.&nbsp;J. Zeng, "On the holographic model of human body", 1st National Conference of Comparative
+然而，20世纪90年代功能基因组学的诞生意味着人们可以得到大量高质量的数据，同时计算能力爆炸式增长，使得更真实的模型成为可能。1992年至1994年，曾邦哲发表系列关于系统医学、系统遗传学和系统生物工程方面的文章<ref>B.&nbsp;J. Zeng, "On the holographic model of human body", 1st National Conference of Comparative
 Studies Traditional Chinese Medicine and West Medicine, Medicine and Philosophy, April 1992 ("systems medicine and pharmacology" termed).</ref><ref>Zeng (B.) J., On the concept of system biological engineering, Communication on Transgenic Animals, No. 6, June, 1994.</ref><ref>B.&nbsp;J. Zeng, "Transgenic animal expression system – transgenic egg plan (goldegg plan)",
 ''Communication on Transgenic Animal'', Vol.1, No.11, 1994 (on the concept of system genetics and term coined).</ref><ref>B.&nbsp;J. Zeng, "From positive to synthetic science", ''Communication on Transgenic Animals'', No. 11, 1995 (on systems medicine).</ref><ref>B.&nbsp;J. Zeng, "The structure theory of self-organization systems", ''Communication on Transgenic Animals'',
-No.8-10, 1996. Etc.</ref><ref name="tomita97">B. J. Zeng, "The structure theory of self-organization systems", Communication on Transgenic Animals, No.8-10, 1996. Etc.</ref>，1996年，他在北京举行的第一届国际转基因动物会议上作了关于生物系统理论和系统方法研究的演讲。1997年，富田正丸小组发表了第一个关于整个（假设的）细胞新陈代谢的定量模型。
+No.8-10, 1996. Etc.</ref><ref name="tomita97">B. J. Zeng, "The structure theory of self-organization systems", Communication on Transgenic Animals, No.8-10, 1996. Etc.</ref>，1996年，他在北京举行的第一届国际转基因动物学术研讨会议上作了关于生物系统理论和系统方法研究的演讲。1997年，富田正丸小组发表了第一个关于整个（假设的）细胞新陈代谢的定量模型。

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 |description=生物信息 系统科学
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 [[File:Genomics_GTL_Pictorial_Program.jpg|190px|thumb|right|系统方法研究生物学的一个例证]]
 '''<font color="#FF8000">系统生物学 Systems biology</font>'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''<font color="#FF8000">整体论 holism</font>'''而不是更传统的'''<font color="#FF8000">还原论 reductionism</font>'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal|last=Tavassoly|first=Iman|last2=Goldfarb|first2=Joseph|last3=Iyengar|first3=Ravi|date=2018-10-04|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches|journal=Essays in Biochemistry|volume=62|issue=4|pages=487–500|doi=10.1042/EBC20180003|issn=0071-1365|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''<font color="#FF8000">[[复杂系统生物学]] complex systems biology</font>'''的一个分支。

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	[[File:Toy_Biological_Model.jpg\|thumb\|326x326px\|用质量作用定律动力学微分方程建立简单的三蛋白质负反馈回路。每个蛋白质相互作用都是通过米氏反应来描述的。<ref name=":03">{{Cite journal\|last1=Transtrum\|first1=Mark K.\|last2=Qiu\|first2=Peng\|date=2016-05-17\|title=Bridging Mechanistic and Phenomenological Models of Complex Biological Systems\|journal=PLOS Computational Biology\|volume=12\|issue=5\|pages=e1004915\|doi=10.1371/journal.pcbi.1004915\|pmid=27187545\|pmc=4871498\|arxiv=1509.06278\|bibcode=2016PLSCB..12E4915T\|issn=1553-7358}}</ref>]]		[[File:Toy_Biological_Model.jpg\|thumb\|326x326px\|用质量作用定律动力学微分方程建立简单的三蛋白质负反馈回路。每个蛋白质相互作用都是通过米氏反应来描述的。<ref name=":03">{{Cite journal\|last1=Transtrum\|first1=Mark K.\|last2=Qiu\|first2=Peng\|date=2016-05-17\|title=Bridging Mechanistic and Phenomenological Models of Complex Biological Systems\|journal=PLOS Computational Biology\|volume=12\|issue=5\|pages=e1004915\|doi=10.1371/journal.pcbi.1004915\|pmid=27187545\|pmc=4871498\|arxiv=1509.06278\|bibcode=2016PLSCB..12E4915T\|issn=1553-7358}}</ref>]]

−	研究人员首先选择一条生物通路，绘制所有蛋白质相互作用的图表。确定了所有的蛋白质相互作用之后，使用符合质量作用定律的动力学来描述系统中反应的速率。质量作用定律动力学将提供微分方程，把生物系统模拟成一个数学模型，其中微分方程的参数可以由实验来确定。<ref>{{Cite journal\|last=Chellaboina\|first=V.\|last2=Bhat\|first2=S. P.\|last3=Haddad\|first3=W. M.\|last4=Bernstein\|first4=D. S.\|date=August 2009\|title=Modeling and analysis of mass-action kinetics\|journal=IEEE Control Systems Magazine\|volume=29\|issue=4\|pages=60–78\|doi=10.1109/MCS.2009.932926\|issn=1941-000X}}</ref>这些参数值是系统中每对蛋白质相互作用的反应速率。这个模型决定了生物系统中主要蛋白质的行为，并且为理解单个蛋白质的特殊行为提供了新的视角。当不能够收集一整个系统的所有反应速率时。可以通过模拟已知参数的模型并且提供可能参数值的目标行为，来确定未知的反应速率。<ref>{{Cite journal\|last=Brown\|first=Kevin S.\|last2=Sethna\|first2=James P.\|date=2003-08-12\|title=Statistical mechanical approaches to models with many poorly known parameters\|journal=Physical Review E\|volume=68\|issue=2\|pages=021904\|doi=10.1103/physreve.68.021904\|pmid=14525003\|bibcode=2003PhRvE..68b1904B\|issn=1063-651X}}</ref>	+	研究人员首先选择一条生物通路，绘制所有蛋白质相互作用的图。确定了所有的蛋白质相互作用之后，使用符合质量作用定律的动力学来描述系统中反应的速率。质量作用定律动力学将提供微分方程，把生物系统模拟成一个数学模型，其中微分方程的参数可以由实验来确定。<ref>{{Cite journal\|last=Chellaboina\|first=V.\|last2=Bhat\|first2=S. P.\|last3=Haddad\|first3=W. M.\|last4=Bernstein\|first4=D. S.\|date=August 2009\|title=Modeling and analysis of mass-action kinetics\|journal=IEEE Control Systems Magazine\|volume=29\|issue=4\|pages=60–78\|doi=10.1109/MCS.2009.932926\|issn=1941-000X}}</ref>这些参数值是系统中每对蛋白质相互作用的反应速率。这个模型决定了生物系统中主要蛋白质的行为，并且为理解单个蛋白质的特殊行为提供了新的视角。当不能够收集一整个系统的所有反应速率时。可以通过模拟已知参数的模型并且提供可能参数值的目标行为，来确定未知的反应速率。<ref>{{Cite journal\|last=Brown\|first=Kevin S.\|last2=Sethna\|first2=James P.\|date=2003-08-12\|title=Statistical mechanical approaches to models with many poorly known parameters\|journal=Physical Review E\|volume=68\|issue=2\|pages=021904\|doi=10.1103/physreve.68.021904\|pmid=14525003\|bibcode=2003PhRvE..68b1904B\|issn=1063-651X}}</ref>

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 系统生物学具有利用跨学科工具从多个实验来源获取、整合和分析复杂数据集的能力，一些典型的技术平台包括：
-* 表型组学，即生物表型在其生命周期内的变化。基因组学，即生物脱氧核糖核酸序列、包括生物内部细胞特异性变异（例如端粒长度变化）；
+* 表型组学，即生物表型在其生命周期内的变化 ；
 * 表观基因组学或表观遗传学，生命体和相应的细胞特异性转录调控因子没有经验性地编码在基因组序列中（例如 DNA 甲基化、组蛋白乙酰化和脱乙酰化等）；
 * 转录组学，通过 DNA 微阵列或基因表达的系列分析来测量生物体、组织或整个细胞的基因表达。干扰素组学，即生物体、组织或细胞水平的转录校正因子（例如RNA干扰）；

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 * 转录组学，通过 DNA 微阵列或基因表达的系列分析来测量生物体、组织或整个细胞的基因表达。干扰素组学，即生物体、组织或细胞水平的转录校正因子（例如RNA干扰）；
 * 蛋白质组学，通过二维凝胶电泳、质谱法或多维蛋白质识别技术（先进的高效液相色谱系统加上质谱法），进行生物体、组织或细胞水平的蛋白质和多肽测量。子学科包括磷酸蛋白质组学、糖蛋白质组学和其他检测化学修饰蛋白质的方法。
-* 代谢组学，测量有机体、细胞或组织水平系统中被称为代谢物的小分子；
+* 代谢组学，测量有机体、细胞或组织水平系统中被称为代谢物的小分子 ；
-* 糖组学，有机体、组织或细胞水平的碳水化合物测量；
+* 糖组学，有机体、组织或细胞水平的碳水化合物测量 ；
 * 脂质组学，有机体、组织或细胞水平的脂质测量。<ref name=":1">{{Cite journal|last=Cascante|first=Marta|last2=Marin|first2=Silvia|date=2008-09-30|title=Metabolomics and fluxomics approaches|journal=Essays in Biochemistry|language=en|volume=45|pages=67–82|doi=10.1042/bse0450067|pmid=18793124|issn=0071-1365}}</ref>
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−	'''<font color="#FF8000">系统生物学 Systems biology</font>'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法('''<font color="#FF8000">整体论 holism</font>'''而不是更传统的'''<font color="#FF8000">还原论 reductionism</font>'''~~)进行生物学研究。~~<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal\|last=Tavassoly\|first=Iman\|last2=Goldfarb\|first2=Joseph\|last3=Iyengar\|first3=Ravi\|date=2018-10-04\|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches\|journal=Essays in Biochemistry\|volume=62\|issue=4\|pages=487–500\|doi=10.1042/EBC20180003\|issn=0071-1365\|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''<font color="#FF8000">[[复杂系统生物学]] complex systems biology</font>'''的一个分支。	+	'''<font color="#FF8000">系统生物学 Systems biology</font>'''是对复杂生物系统进行演算分析、数学分析和建模的学科。它是一个以生物学为基础的跨学科研究领域，侧重于生物系统内复杂的相互作用，采用整体的方法（'''<font color="#FF8000">整体论 holism</font>'''而不是更传统的'''<font color="#FF8000">还原论 reductionism</font>'''）进行生物学研究。<ref name="Tavassoly 487–500">{{Cite journal\|last=Tavassoly\|first=Iman\|last2=Goldfarb\|first2=Joseph\|last3=Iyengar\|first3=Ravi\|date=2018-10-04\|title=Systems biology primer: the basic methods and approaches\|journal=Essays in Biochemistry\|volume=62\|issue=4\|pages=487–500\|doi=10.1042/EBC20180003\|issn=0071-1365\|pmid=30287586}}</ref>它跨越了系统论和应用数学方法的领域，发展成为'''<font color="#FF8000">[[复杂系统生物学]] complex systems biology</font>'''的一个分支。