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此处例举2本不同的《系统生物学》教材（见答案下方的参考），探讨如何学习“系统生物学”。
以张自立、王振英编著的高校教材《系统生物学》各章节题目为例，“系统生物学”就是“分子小和原子小水平上，从Watson-Crick双螺旋分子结构出发，经过mRNA分子，到达蛋白质；然后，蛋白质分子、糖分子、非糖非蛋白质等所以生命代谢分子一起，跳跃到个体水平上的整体或局部器官的形态、结构、生理、发育规律。其间，各步骤涉及到数学模型建立；最终一步，落脚到分子小和原子小水平的分子进化论（以替代或深度解释Charles Darwin的个体与种群水平上的物种进化论）”。抓住这条主线，结合简单的化学反应和复杂的数学专业知识，比较精准地理解该教材所描述的“系统生物学”应该没有问题。
以雷锦誌著的《系统生物学——建模，分析，模拟》各章节题目为例，“系统生物学的建模（个体水平上的模型）、分析（从分子原子电子离子等到生命体个体的系统性解释）、模拟（包括AI内容的非自然繁殖性质的创造生命体个体）”主要有这些环节：（1）基础环节：用精确的数学语言描述简单易操作的“核酸与氨基酸之间的”生物化学反应，使得核酸与氨基酸之间的生物化学反应完全数字化、量化、程序化。（2）发展环节：把专业的通信术语、通信原理、通信技术，引入到生物化学反应和生命系统的生化反应中去，使A、G、C、T四个字母与二十种氨基酸名称之间的关系完全以代码通信的形式进行；该环节的核心内容是“信息和信息分子”、“信号和信号分子”、“通路和通路分子”、“信息或信号的调制与调控（化学反应为基础的纠错机制）”。（3）应用环节：电子通信的“门控（技术与理论）”和“网络分布（技术与理论）”在生命体“关节”和“网络（神经网络、血液循环系统）”等系统与网络中的应用（目前和将来）。
以Wikipedia的Systematic Biology（2018年8月19日）解释为例，(1) Systematic biology （系统生物学）已经早已被篡改、被改编、被扭曲成了systems biology （系统与生物学）； (2)Wikipedia对systems biology 的解释是：Systems biology is the computational and mathematical modeling of complex biological systems（系统生物学就是对生物系统的计算与数学建模过程。生物系统是什么？解释的本身告诉你：“生物系统是什么”是个低智商的问题 ！生命系统就是Watson-Crick双螺旋分子指挥和控制的生命系统，这还要问吗？）. It is a biology-based interdisciplinary field of study that focuses on complex interactions within biological systems, using a holistic approach (holism instead of the more traditional reductionism) to biological research. 所以，对系统生物学的学习，应该首先把握这几个原则：（1）目前的“系统生物学”不是单纯的生物学，依照多学科交叉的“化学通信学”来学习与理解，可以帮助学生走出很多的困惑或泥潭；（2）“从核酸、到蛋白质、到生命体个体（注意理论上是自然界所有生物体个体）的形态、结构、生理”这个“分析或研究方法上的由单个化学分子到天文级化学分子的聚合—— 方法”本身就是“数学的多重积分过程”。那么，数学的多重积分是生命科学的基础理论吗？ 细胞的由小到大是单纯的物质累积过程吗？这是每一个生命科学工作者都必须面对的“系统生物数学问题”。
（Wikipedia的这张插图是说：信号传导网络就是系统生物学的“系统”）
参考1（第1本教科书）：系统生物学
丛 书 名：21世纪高等院校教材
作 者：张自立，王振英 编著
出 版 社：科学出版社
出版时间：2009-7-1
版 次：1页 数：160字 数：202000
印刷时间：2009-7-1开 本：16开纸 张：胶版纸
印 次：1I S B N：9787030249845包 装：平装
前言
第1章 系统生物学概况
1.1 从分子生物学到系统生物学;1.1.1 分子生物学的诞生及发展;1.1.2 “基因决定论”和“还原论”的局限性;
1.1.3 转向整体论新潮流;1.1.4 系统生物学的产生和发展;
1.2 系统生物学的定义和研究内容;1.2.1 系统生物学的定义;1.2.2 系统生物学的研究内容;
1.3 系统生物学的研究;1.3.1 系统生物学的基本工作流程;1.3.2 系统生物学的研究方法;
1.4 系统生物学的应用前景;
主要参考文献
第2章 基因组学
2.1 基因组学的提出及其任务;2.2 人类基因组计划;
2.2.1 人类基因组计划的研究目标及技术路线;2.2.2 人类基因组计划的作图;2.2.3 人类基因组计划的测序;
2.2.4 人类基因组计划的信息处理;2.2.5 人类基因组研究计划进展;
2.3 基因组学及其分支学科;
2.3.1 功能基因组学;2.3.2 比较基因组学;2.3.3 药物基因组学;
主要参考文献
第3章 转录组学
3.1 转录组及转录组学;
3.1.1 转录组及转录组学的定义;3.1.2 转录组学的研究内容;
3.2 转录组学的研究方法;3.2.1 高通量mRNA表达分析技术;3.2.2 基因表达系列分析技术;
3.2.3 转录物编目的研究方法;3.2.4 绘制动态转录物图的研究方法;3.2.5 转录物调节网络;
3.3 对转录物研究的新突破;3.3.1 转录物的多样性;3.3.2 非编码RNA的类型和功能;
主要参考文献
第4章 蛋白质组学;
4.1 蛋白质组学的产生;
4.2 蛋白质组及蛋白质组学的概念;4.3 双向凝胶电泳;
4.3.1 双向凝胶电泳(2-DE)原理;4.3.2 图像分析与数据库构建;
4.4 生物质谱技术;
4.4.1 种类及其原理;4.4.2 肽质量指纹谱鉴定技术(PMF);
4.4.3 肽序列标签串联质谱技术(PST);4.4.4 翻译后修饰蛋白质的鉴定;
4.5 蛋白质组数据库;4.6 蛋白质芯片技术;4.6.1 蛋白质芯片的制备;4.6.2 靶蛋白与捕捉分子结合情况检测;
4.7 分析蛋白质一蛋白质相互作用的酵母双杂交系统;
4.7.1 酵母双杂交系统的基本原理;4.7.2 酵母双杂交系统的改进;
4.8 蛋白质组研究进展;
4.8.1 病毒蛋白质组研究;4.8.2 细菌蛋白质组研究;4.8.3 酿酒酵母蛋白质组研究;4.8.4 多细胞生物蛋白质组研究;
主要参考文献
第5章 糖组学;
5.1 糖组与糖组学的研究内容;5.2 糖组学在生命科学中的意义;
5.2.1 蛋白质组学必须面对糖蛋白;5.2.2 糖蛋白的定义;5.2.3 聚糖和糖蛋白的生物学作用;
5.3 糖组学的研究方法;5.3.1 对2-DE分离糖蛋白结合质谱技术的改进;5.3.2 聚糖分子的微阵列技术;
5.3.3 用敲除基因及转基因技术研究聚糖分子引起的表型变化;
5.4 糖组学的国际合作和数据库;
主要参考文献
第6章 代谢物组学
6.1 代谢物组学的定义和研究任务;6.1.1 代谢物组学的定义;6.1.2 代谢物组学的研究任务;
6.2 研究代谢物组学的意义;
6.2.1 代谢物组学是基因组学和蛋白质组学的补足;6.2.2 代谢物组学在医药界的应用;
6.3 代谢物组学的研究方法;6.3.1 代谢物组的研究技术及其原理;6.3.2 用于代谢物组研究技术的比较;6.3.3 代谢物组分析的技术路线;
6.4 代谢网络的研究;6.4.1 代谢网络的结构特征;6.4.2 用“整合”与“干扰”研究代谢网络;
主要参考文献
第7章 相互作用组学
7.1 相互作用组学的研究方法;7.1.1 大规模蛋白质-蛋白质相互作用研究技术;
7.1.2 大规模遗传学相互作用研究技术;
7.2 蛋白质相互作用网络;
7.2.1 丙型肝炎病毒(HCV)的蛋白质相互作用;7.2.2 病原菌幽门螺杆菌的蛋白质相互作用;
7.2.3 酵母的蛋白质-蛋白质相互作用网络;7.2.4 果蝇的蛋白质-蛋白质相互作用网络;
7.2.5 线虫的蛋白质-蛋白质相互作用网络;7.2.6 人类的蛋白质-蛋白质相互作用网络;
主要参考文献
第8章 表型组学
8.1 什么是表型组学;8.1.1 基因型与环境的相关及互作;
8.1.2 表型和表型组学;8.2 从基因组到表型组系统研究的方法;
8.2.1 从大肠杆菌和酵母代谢缺失菌株预测生长表型;8.2.2 建立一种人类表型组——基因组的网络联系;
8.2.3 微阵列技术在人类表型组、基因组和环境组系统研究中的应用;8.3 从基因组到表型组研究有关的数据库;
主要参考文献
第9章 数学建模和仿真的基础知识
9.1 系统模型;
9.1.1 什么是系统;9.1.2 什么是模型;
9.1.3 生物系统中生化反应网络的数学描述;9.1.4 生物系统中的质量作用动力学模型;9.1.5 生物系统中有关细胞信号转导的建模;
9.2 系统仿真;
9.2.1 什么是系统仿真;9.2.2 系统仿真软件和相关数据库;
9.2.3 系统生物学采用仿真技术的实用成果;9.3 实例：微生物细胞的建模与仿真;
9.3.1 微生物数学模型的种类;9.3.2 微生物细胞的建模;9.3.3 用于微生物细胞模型的仿真平台;
主要参考文献
第10章 序列比对和数据库搜索
10.1 数据库中序列表示的格式;
10.1.1 FASTA(或Pearson)格式举例;10.1.2 GenBank flatfile格式举例;
10.2 序列比对;10.3 网络比对;10.3.1 成对网络比对研究;10.3.2 网络对位排列的算法;
10.4 数据库中序列相似性检索;10.4.1 FASTA程序;10.4.2 BLAST程序;
10.5 用隐马尔可夫模型预测新基因;
10.5.1 隐马尔可夫模型;10.5.2 用隐马尔可夫模型预测新基因的举例;10.6 用人工神经网络预测蛋白质二级结构;
10.6.1 简单神经网络模型;10.6.2 多层神经网络模型;
主要参考文献
第11章 分子进化模型与系统树的构建;
11.1 蛋白质编码序列进化;
11.1.1 血红蛋白α链的进化距离和氨基酸替代率的估计”;
11.1.2 氨基酸的替代矩阵;
11.2 DNA序列的进化;11.2.1 核苷酸替代数的估计;11.2.2 Kimura模型;
11.3 系统树的构建;11.3.1 距离法;
11.3.2 最大简约法;11.3.3 最大似然法;
11.3.4 分子系统树的检验;11.3.5 对分子系统树的争议;11.4 分子系统发育软件;
主要参考文献
参考2（第2本教材）：系统生物学——建模，分析，模拟
作 者：雷锦誌 著
出 版 社：上海科学技术出版社
出版时间：2010-9-1
版 次：1页 数：196字 数：283000
印刷时间：2010-9-1开 本：16开纸 张：胶版纸
印 次：1I S B N：9787547804872包 装：平装
第1章 生物化学反应的数学描述
§1.1 生化反应系统;§1.2 化学主方程;1.2.1 方程的建立;1.2.2 方程的性质;1.2.3 吉菜斯皮算法;
§1.3 化学速率方程;1.3.1 方程的建立;1.3.2 涨落耗散定理;
§1.4 化学朗之万方程;1.4.1 方程的建立;1.4.2 随机积分的简单讨论;1.4.3 τ跳跃算法;
§1.5 福克尔-普朗克方程;
§1.6 反应速率随时间变化的生化反应系统;1.6.1 外部噪声干扰下的反应速率;1.6.2 推广的化学朗之万方程;
1.6.3 伊藤积分与斯特拉托诺维奇积分;1.6.4 有色噪声;
§1.7 小结;
习题
第2章 基因表达的数学描述
§2.1 遗传信息的传递与基因表达;§2.2 基因表达的内蕴随机性;2.2.1 模型的建立;
2.2.2 平衡态;2.2.3 静态涨落;2.2.4 内蕴随机效应;
§2.3 基因表达中的外部噪声;2.3.1 模型的建立;2.3.2 平衡态;2.3.3 静态涨落;2.3.4 外部噪声对基因表达的影响;
§2.4 小结
习题
第3章 基因调控的数学模型
§3.1 数学基础;3.1.1 尺度分析;3.1.2 米氏函数和希尔函数;3.1.3 洛姆周期图;
§3.2 正反馈调控与双稳态;3.2.1 乳糖操纵子;3.2.2 数学模型;3.2.3 平衡态分析;
§3.3 噪声与细胞状态的切换;3.3.1 乳糖操纵子基因的状态切换;3.3.2 入噬菌体阻抑物基因的表达调控;3.3.3 内部噪声诱导的状态切换;
§3.4 负反馈调控和生物振荡;3.4.1 阿特金森振子;3.4.2 随机激励振子;3.4.3 带时滞的负反馈调控;
3.4.4 节律振荡;
§3.5 小结
习题
第4章 信号分子浓度梯度形成的数学模型
§4.1 反应扩散方程的建立和模拟;4.1.1 一维守恒率方程;4.1.2 流的不同形式;4.1.3 初边值条件;4.1.4 高维守恒率方程;4.1.5 反应扩散方程的数值解;
§4.2 形态发生素与胚胎的发育;4.2.1 形态发生素;4.2.2 Decapentaplegic与果蝇翅膀的发育;§4.3 形态发生素的扩散与数学模型的建立;
4.3.1 模型A：自由扩散和与受体的结合;4.3.2 模型B：自由扩散，与受体结合，信号分子的降解;4.3.3 模型C：配体与受体的结合和离解，通过复合体的扩散;
§4.4 小结
习题
第5章 造血系统的数学模型
§5.1 一些数据;
§5.2 造血干细胞数量变化的数学模型;5.2.1 细胞周期与休眠期;5.2.2 数学模型的建立;5.2.3 反馈调控函数;
5.2.4 参数估计;
§5.3 干细胞模型的动力学分析;5.3.1 无量纲化方程;5.3.2 平衡态分析;
§5.4 周期性白细胞减少症的动力学模型;
5.4.1 模型介绍;5.4.2 参数估计;5.4.3 平衡点的存在性;5.4.4 平衡点稳定性与分岔分析;5.4.5 粒细胞集落刺激因子治疗;
§5.5 小结
习题
第6章 霍奇金-赫胥黎方程
§6.1 离子通道与能斯特方程;§6.2 细胞膜模型;
§6.3 离子通道的门控机制;6.3.1 门控机制的数学描述;6.3.2 莫里斯-莱卡尔模型;
§6.4 霍奇金-赫胥黎方程;6.4.1 实验结果;6.4.2 离子通道的门控假设;6.4.3 方程的建立;
§6.5 电缆方程和神经网络动力学方程;6.5.1 电缆方程;6.5.2 神经网络动力学方程;
§6.6 小结
习题
附录A 常微分方程;
§1.1 常微分方程模型;§1.2 二阶微分方程;§1.3 二阶常微分方程边值问题的数学基础;
附录B 随机微分方程;
§2.1 随机微分方程与随机积分;§2.2 伊藤公式;§2.3 福克尔一普朗克方程;§2.4 随机微分方程数值方法;
2.4.1 1.0阶差分格式;
2.4.2 玛尔萨利亚随机数发生器;
附录C XPPAUT软件使用介绍;
§3.1 建立ODE文件;§3.2 运行和退出程序;§3.3 保存结果;§3.4 相平面分析;
§3.5 分岔分析;§3.6 通过脚本语言运行XPPAUT;
参考文献
索引
PS ：答主将对会继续对该答案给以扩展或更新。
