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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UniProt 212

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PDB 220

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 LibSBML 285

12.1.3 基于MATLAB的SBML工具箱 285

12.1.4 基于Mathematica的MathSBML 287

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CellDesigner 290

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