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第一篇 系统生物学概况3

第1章 系统和系统生物学3

1.1 复杂系统的研究方法3

1.1.1 还原论4

1.1.2 神圣论4

1.1.3 一般系统理论5

1.2 生物系统的特性8

1.2.1 系统涌现性8

1.2.2 稳健性9

1.3 系统生物学是一门整合不同数据的交叉学科11

1.3.1 系统生物学是结合自上而下和自下而上研究方法的学科11

1.3.2 系统生物学是综合发现性科学和假说性科学研究手段的学科12

1.3.3 现代系统生物学的特征14

参考文献15

第2章 网络和网络系统生物学16

2.1 无标度网络17

2.2 阶层网络19

2.2.1 聚合系数19

2.2.2 小世界网络21

2.2.3 阶层性的网络21

2.3 中心度24

2.3.1 点度中心度24

2.3.2 中间中心度25

2.3.3 接近中心度26

2.3.4 特征向量中心度27

2.4 生物网络模体28

2.5 网络模体的算法33

2.5.1 生成随机网络的算法33

2.5.2 子图搜索法34

2.5.3 常用的网络分析软件34

参考文献36

第二篇 实验系统生物学41

第3章 新兴的高通量测序技术41

3.1 第二代测序技术42

3.1.1 454测序技术44

3.1.2 Solexa测序技术46

3.1.3 SOLiD测序技术47

3.1.4 第二代测序技术的缺陷49

3.2 第二、三代测序技术间的过渡50

3.2.1 离子半导体测序技术50

3.2.2 首个单分子测序平台51

3.3 第三代测序技术53

3.3.1 实时单分子测序技术53

3.3.2 纳米孔测序技术55

3.4 总结58

参考文献59

第4章 新兴高通量测序技术在系统生物学中的应用63

4.1 新兴高通量测序技术在单核苷酸多态性鉴定中的应用63

4.2 新兴高通量测序技术在检测基因组结构改变中的应用67

4.3 新兴高通量测序技术在识别基因融合中的应用71

4.4 新兴高通量测序技术在肿瘤基因表达谱研究中的应用72

4.5 新兴高通量测序技术在全基因组范围转录因子DNA结合位点中的应用75

4.6 新兴高通量测序技术在肿瘤表观基因组学研究中的应用77

4.6.1 新兴高通量测序技术在组蛋白修饰研究中的应用77

4.6.2 新兴高通量测序技术在DNA甲基化研究中的应用78

4.7 新兴高通量测序技术在其他方面的应用80

4.8 未来测序技术面临的挑战82

4.8.1 有效区分致癌基因的“驱动突变”和“随从突变”83

4.8.2 解决肿瘤异质性问题和充分利用福尔马林固定石蜡包埋组织样品83

参考文献84

第5章 质谱的基本原理92

5.1 质谱原理93

5.1.1 离子化93

5.1.2 质谱仪分类94

5.2 质谱的生物分析物测序101

5.3 生物分析物的分离103

参考文献106

第6章 定量蛋白质组学111

6.1 蛋白水平的定量策略113

6.2 肽段水平的定量策略114

6.2.1 基于串联质谱的蛋白质定性分析116

6.2.2 蛋白质定量分析117

6.3 常用同位素标记定量蛋白组学方法117

6.3.1 SILAC方法117

6.3.2 同位素编码的亲和标签技术118

6.3.3 iTRAQ技术120

6.3.4 氧18（18O）标记法121

6.3.5 绝对定量法122

6.4 无标记定量蛋白质组学126

6.5 蛋白质组学各种定量方法的比较127

6.6 蛋白质组学数据分析127

6.6.1 格式转化软件128

6.6.2 肽段蛋白鉴定分析软件129

6.6.3 定量比较分析软件131

6.6.4 后期分析软件131

6.6.5 蛋白质组学数据分析平台132

6.7 以小波理论为基础的蛋白质组学定量方法132

6.8 蛋白质组学的局限和挑战133

参考文献135

第7章 亚蛋白质组学138

7.1 磷酸化蛋白质组139

7.1.1 磷酸肽的富集方法140

7.1.2 磷酸肽的鉴定142

7.1.3 新的碎裂技术143

7.2 糖基化蛋白质组144

7.2.1 糖蛋白和糖肽的富集144

7.2.2 糖蛋白鉴定的难点147

7.3 多肽组学148

参考文献149

第8章 GC-MS/LC-MS代谢组学分析155

8.1 GC-MS代谢组学分析156

8.2 GC×GC-MS代谢组学分析158

8.3 HPLC-MS代谢组学分析161

8.4 UPLC-MS代谢组学分析165

8.5 HPLC×HPLC-MS代谢组学分析169

8.6 发展与展望173

参考文献174

第三篇 计算系统生物学185

第9章 基因调控网络185

9.1 基因调控网络185

9.2 基因调控网络模型概述187

9.3 布尔网络模型187

9.3.1 布尔网络188

9.3.2 概率布尔网络189

9.3.3 网络的动态行为191

9.3.4 基因调控网络的预测192

9.3.5 网络的扰动或干预192

9.3.6 PBN的应用实例193

9.4 贝叶斯网络模型195

9.4.1 贝叶斯网络的概述195

9.4.2 贝叶斯网络的学习197

9.4.3 动态贝叶斯网络197

9.4.4 贝叶斯网络应用198

9.5 小结200

参考文献201

第10章 因特网上的数据库和工具206

10.1 组学数据库209

10.1.1 美国国家生物技术中心（NCBI）数据库209

10.1.2 欧洲生物信息学研究所的数据库210

10.1.3 Swiss-Prot,TrEMBL和UniProt212

10.2 生物途径网络数据库213

10.2.1 京都基因和基因组百科全书（KEGG）213

10.2.2 其他生物途径数据库215

10.3 蛋白相互作用数据库215

10.4 基因本体注释和分类217

10.5 蛋白结构数据库PDB220

10.6 TRANSFAC和EPD转录子数据库223

10.7 BRENDA数据库226

10.8 Reactome数据库227

10.9 基因组微阵列229

10.10 生物系统建模工具231

参考文献233

第11章 蛋白质与其他分子相互作用生物信息方法介绍236

11.1 蛋白质-蛋白质相互作用236

11.1.1 蛋白质-蛋白质作用位点预测236

11.1.2 蛋白质-蛋白质对接238

11.2 蛋白质-小分子相互作用247

11.2.1 蛋白质-小分子结合位点的预测247

11.2.2 蛋白质-小分子对接与虚拟筛选265

11.2.3 常用蛋白质-小分子对接软件介绍267

11.2.4 小分子化合物数据库271

11.3 蛋白质-DNA相互作用272

11.3.1 蛋白质-DNA结合位点预测算法273

11.3.2 metaDBSite算法介绍275

11.4 小结278

参考文献278

第12章 系统生物学模拟工具284

12.1 系统生物学标记语言284

12.1.1 系统生物学标记语言284

12.1.2 LibSBML285

12.1.3 基于MATLAB的SBML工具箱285

12.1.4 基于Mathematica的MathSBML287

12.1.5 MathSBML软件具体应用287

12.2 生物学网络图形编辑模拟工具CellDesigner290

12.2.1 CellDesigner的主要特征290

12.2.2 系统生物学图形化标注290

12.3 Cytoscape数据整合及网络显示分析平台软件294

12.3.1 Cytoscape简介294

12.3.2 插件安装297

12.3.3 BiNGO插件的安装和使用297

12.3.4 Cerebral插件的安装和使用299

12.3.5 Agilent Literature Search插件安装和使用302

12.3.6 MiMI Plugin插件的安装和使用305

参考文献316

索引318

彩图321