Systems Biology
Modelling and Analysis: Formal Bioinformatics Methods and Tools
系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具
作者：Elisabetta De Maria
出版：Wiley & Sons, Inc Press
索书号：Q111/S995c/2023/ Y
ISBN: 978-1-119-71653-2
藏书地点:武大外教中心
本文旨在描述系统生物学研究的重要建模和计算方法，使从业者能够选择和使用最合适的技术。系统生物学建模和分析概述了最先进的技术，并介绍了相关工具和实践，以形式化模型并自动推理系统生物学。作者介绍并比较了系统生物学中用于模拟生物网络的主要形式方法，包括讨论其优点，缺点和主要应用。
系统生物学已经成为现代生物学的重要分支，它通过整合大规模生物数据和数学建模来理解生物系统的复杂性。本文旨在探讨系统生物学研究中的关键建模和计算方法，以便研究人员能够更好地选择和应用这些技术。
系统生物学建模和分析概述了最新的技术，并介绍了相关工具和实践，以形式化建模并自动推理生物系统。这些方法的广泛应用使研究人员能够深入研究生物网络，了解其结构和功能，并提出有关生物系统的新假设。
每一章都包括对特定形式主义方法的直观介绍，包括其在系统生物学中的历史、正式描述以及实际案例研究。这些形式主义方法包括Petri网、Pathway Logic、布尔网络和答案集编程（ASP），它们各自具有独特的优点和应用领域。我们将比较这些方法，帮助研究人员选择最适合其研究的方法。
每一章都包括至少一个真实案例研究，以展示形式主义方法如何应用于实际问题的解决。这些案例研究涵盖了从信号通路到代谢网络的各种生物系统，为读者提供了深入理解这些方法的机会。
我们将详细讨论形式主义方法在生物系统建模和分析中的应用，包括验证模型的应用以及深入分析模型的能力。这些方法不仅有助于我们理解生物系统的基本原理，还为药理学家、分子生物学家和计算机科学家等不同领域的研究人员提供了强大的工具。
最后，我们将探讨形式主义方法在未来可能的发展方向。随着技术的不断进步和数据的积累，系统生物学的前景仍然充满机遇。形式主义方法将继续推动生物学领域的前沿研究，为解锁生物系统内部奥秘提供新的可能性。
在本文中，我们强调了系统生物学建模和分析方法在生物学研究中的重要性。这些方法不仅有助于我们深入理解生物系统的复杂性，还为未来的研究提供了坚实的基础。我们鼓励系统生物学家、生物化学家、生物信息学家、分子生物学家、药理学家和计算机科学家积极探索这些方法，以推动生物学的发展。系统生物学建模和分析将继续为我们提供洞察力，帮助我们更好地理解和利用生物系统的潜力。
培养皿网络已成为研究生物系统不同方面的重要工具，从简单的信号通路、代谢网络和遗传网络到组织和器官，甚至到整个生物体。为了探索这些生物系统的多样性，已经提出了许多培养皿网络的变体。在本章中，我们通过一个说明性示例介绍了如何将这些不同的网络类别应用于这些不同类型的生物系统的建模和分析。
《系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具》一书于2023年由Wiley & Sons, Inc Press出版，作者是Elisabetta De Maria。
《系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具》一书中，研究人员介绍了系统生物学建模和分析的基本概念，重点是最近的技术发展，讨论的主题主要包括十一个章节。《系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具》一书从各个方面讲解了系统生物学建模和分析的基础内容和研究方法，旨在为想要进一步研究系统生物学建模和分析的研究人员提供简明易懂的介绍以及方法技术指导。
《系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具》一书作为系统生物学建模和分析专业研究读物，观点新颖独到，内容饱满详实、语言浅显易懂，除此之外，还包括一些其他的特点：
1、本书分为十一个章节，既讲解了系统生物学建模和分析的基础知识，还讲解了深入研究系统生物学建模和分析的应用范围，是一本应用性很强的书籍，对于想要学习研究系统生物学建模和分析的研究人员来说是一本很有意义的指导书籍。
2、每个章节都是由相关领域的专业人士所撰写，因此，本书讲解既详细又专业，读者能够从中了解到系统生物学建模和分析相关的专业知识以及最新的前沿进展。
总的说来，《系统生物学建模和分析：正式生物信息学方法和工具》一书为想要了解系统生物学建模和分析的研究方法的人员提供了清晰的导读路径，作为系统生物学建模和分析领域的一本前沿研究图书，是一本值得为想要涉足该领域的人员推荐的专业书籍。
关于作者：
Elisabetta De Maria博士是蔚蓝海岸大学的副教授。从2011-13年，她担任尼斯索菲亚安蒂波利斯大学国际研究硕士课程“计算生物学和生物医学”的协调员。De Maria博士在生物信息学和计算系统生物学方面拥有专业知识，并曾担任2019年生物信息学，CSBio 2019（计算系统生物学和生物信息学国际会议）和2020年生物信息学会议的项目主席。
本书目录：
目录
贡献者名单 xv
前言十九
致谢二十五
1 引言 1
伊丽莎白·德·玛丽亚
1.1 为什么要编写模型 2
1.2 生物系统建模与验证：三个步骤 4
1.2.1 生物系统建模 4
1.2.2 指定生物系统 7
1.2.3 验证生物系统 8
参考文献 9
2 用于系统生物学建模和分析的培养皿网 15
刘飞、松野宏和莫妮卡·海纳
2.1 引言 15
2.2 运行示例 16
2.3 培养皿网 16
2.3.1 建模 17
2.3.2 分析 18
2.3.3 应用 20
2.4 扩展培养皿网 20
2.5 随机培养皿网 20
2.5.1 建模 21
2.5.2 随机模拟 21
2.5.3 CSL模型检查 22
2.5.4 应用 23
2.6 连续培养皿网 24
2.6.1 建模 24
2.6.2 确定性模拟 24
2.6.3 模拟模型检查 25
2.6.4 应用 27
2.7 模糊随机培养皿网 27
2.7.1 建模 27
2.7.2 模糊随机模拟 27
2.7.3 应用 29
2.8 模糊连续培养皿网 29
2.8.1 建模 29
2.8.2 模糊确定性仿真 29
2.8.3 应用 30
2.9 结论 30
致谢 31
参考文献 31
3 系统生物学中的过程代数 35
保罗·米拉佐
3.1 引言 35
3.2 并发理论中的过程代数 36
3.2.1 π-微积分 38
3.3 生物学与并发系统的类比 42
3.3.1 细胞生物学的要素 43
3.3.2 细胞通路 44
3.3.3 “分子作为过程”的抽象 48
3.4 定性建模的过程代数 51
3.4.1 形式分析技术 51
3.5 定量建模的过程代数 53
3.5.1 化学动力学 54
3.5.2 随机过程代数 59
3.6 结论 61
致谢 61
参考文献 62
4 基于规则的模型方法：TGFB1激活肝星状细胞的Kappa模型 69
Matthieu Bouguéon，Pierre Boutillier，Jérôme Feret，Octave Hazard和Nathalie Théret。
4.1 引言 69
4.1.1 生化相互作用的建模系统 69
4.1.2 建模语言 70
4.1.3 河童 71
4.1.3.1 概述 71
4.1.3.2 河童的语义 72
4.1.3.3 河童生态系统 73
4.1.3.4 主要限制 75
4.1.4 肝星状细胞群建模 76
4.1.5 概述 78
4.2 河童 78
4.2.1 网站图 78
4.2.1.1 签名 79
4.2.1.2 配合物 81
4.2.1.3 模式 82
4.2.1.4 模式之间的嵌入 84
4.2.2 站点图重写 86
4.2.2.1 交互规则 86
4.2.2.2 相互作用引起的反应 规则 87
4.2.2.3 底层反应网络 88
4.3 星状细胞活化模型 91
4.3.1 模型91概述
4.3.2 生物化学的一些要素 91
4.3.2.1 反应半场 92
4.3.2.2 转换 93
4.3.2.3 生产平衡 93
4.3.2.4 Erlang 分布 94
4.3.3 交互规则 94
4.3.3.1 TGFB1蛋白的行为 95
4.3.3.2 静止HSC的更新 96
4.3.3.3 激活和分化 97
4.3.3.4 活化的肝星状细胞增殖 99
4.3.3.5 成肌细胞的增殖 100
4.3.3.6 肌成纤维细胞的凋亡和衰老 101
4.3.3.7 肌成纤维细胞的灭活 102
4.3.3.8 失活肝星状细胞的行为 102
4.3.3.9 再活化细胞的增殖 105
4.3.3.10 重新活化的MFB 106的降解
4.3.3.11 受体的行为 106
4.3.4 参数 108
4.4 结果 109
4.4.1 静态分析 109
4.4.2 底层反应网络 111
4.4.3 模拟 111
4.5 结论 113
参考文献 116
5 通路逻辑：基于实验的信号响应网络的策展和分析 127
Merrill Knapp、Keith Laderoute 和 Carolyn Talcott
5.1 引言 127
5.2 通路逻辑概述 130
5.3 PL表示系统 133
5.3.1 重写逻辑和莫德 133
5.3.2 通路逻辑语言 134
5.3.3 培养皿净表示 140
5.3.4 使用Petri网进行计算 142
5.4 路径逻辑助手 144
5.5 基准管理与模型开发 150
5.5.1 基准面管理 150
5.5.2 模型开发——推断规则 153
5.6 STM8 155
5.6.1 LPS响应网络 156
5.6.2 结合网络分析 158
5.6.3 死亡地图：回顾模型 159
5.6.3.1 审查地图作为现有技术的摘要 163
5.7 结论 163
致谢 164
附录5.A：STM8网络摘要 164
参考文献 168
6 布尔网络及其动态：更新的影响 173
Loïc Paulevé 和 Sylvain Sené
6.1 引言 173
6.1.1 一般符号和定义 178
6.2 布尔网络框架 179
6.2.1 论布尔网络的简单性 179
6.2.2 布尔网络规范 181
6.2.3 布尔网络动力学 183
6.2.3.1 更新 183
6.2.3.2 过渡和轨迹 185
6.2.3.3 更新模式和转换图 186
6.2.3.4 确定性更新模式 187
6.2.3.5 非确定性更新模式 199
6.3 生物学案例研究 208
6.3.1 拟南芥的花形态发生 209
6.3.2 细胞周期 211
6.3.3 植物和动物时代精神 212
6.3.4 定量模型的抽象 214
6.4 基础知识 216
6.4.1 结构性质与吸引子 216
6.4.1.1 不动点稳定性 216
6.4.1.2 作为动态复杂度引擎的反馈循环 217
6.4.1.3 关于签名反馈周期 219
6.4.2 计算复杂度 224
6.4.2.1 不动点的存在 225
6.4.2.2 配置之间的可达性 227
6.4.2.3 极限配置 229
6.5 结论 232
6.5.1 更新模式和时间 232
6.5.1.1 建模持续时间 233
6.5.1.2 建模优先级 234
6.5.1.3 因果关系建模 234
6.5.2 迈向更新模式层次结构 235
6.5.2.1 软件工具 235
6.5.3 内在模拟的开口 236
致谢 238
参考文献 238
7 用答案集编程分析生物网络的长期动态 251
Emna Ben Abdallah、Maxime Folschette 和 Morgan Magnin
7.1 引言 251
7.2 现有技术 253
7.2.1 生物系统的定性建模 253
7.2.2 识别吸引子：主要挑战 255
7.2.3 系统生物学的答案集编程 257
7.2.4 使用答案集编程枚举生物模型的吸引子 258
7.3 答案集编程的基本概念 259
7.3.1 语法和规则 259
7.3.2 谓词 261
7.3.3 脚本编写 263
7.4 使用异步自动机网络的动态建模 264
7.4.1 动机：使用 ASP 分析动态 264
7.4.2 异步自动机网络的定义 264
7.4.3 异步自动机网络的语义与动力学 267
7.4.4 异步自动机网络中的稳定态和吸引子 271
7.5 编码成答案集编程 275
7.5.1 将异步自动机网络转换为应答集程序 276
7.5.2 稳态枚举 278
7.5.3 吸引子 280
7.5.3.1 循环枚举 281
7.5.3.2 吸引子枚举 285
7.5.3.3 Python 脚本 288
7.6 案例研究 290
7.6.1 玩具示例 290
7.6.2 噬菌体λ 292
7.6.3 文献模型的基准 293
7.7 结论 297
致谢 299
参考文献 299
8 系统生物学中的混合自动机 305
阿尔贝托·卡萨格兰德、拉斐拉·真蒂利尼、卡拉·皮亚扎和阿尔贝托·波利克里蒂
8.1 引言 305
8.2 基础知识 307
8.2.1 语言与理论 308
8.3 事件 313
8.3.1 时间逻辑 316
8.3.2 模型检查 318
8.4 事件和时间 318
8.4.1 混合自动机与基因调控网络 319
8.4.2 表达性和可判定性问题 323
8.5 事件、时间和不确定性 327
8.6 结论 331
致谢 332
参考文献 332
9 卡勒·帕尔维宁：常微分方程 339
卡勒·帕尔维宁
9.1 引言 339
9.2 常微分方程的解析与求解 340
9.2.1 解析求解常微分方程 340
9.2.2 平衡及其稳定性 341
9.2.3 数值求解微分方程 344
9.3 常微分方程的机理推导 345
9.3.1 基本单分子反应 （欧元） 346
9.3.2 基本双分子反应 347
9.3.3 两个相同分子的基本双分子反应 348
9.3.4 反应网络 348
9.4 经典洛特卡-沃尔泰拉微分方程 350
9.4.1 模型形成与历史 350
9.4.2 相平面分析与平衡 351
9.4.3 运动常数 352
9.4.4 平均人口密度 353
9.4.5 捕捞对种群密度的影响 353
9.5 杀伤性T细胞模型与癌细胞动力学 354
9.5.1 模型定义 354
9.5.1.1 资源动态 354
9.5.1.2 癌细胞动力学 355
9.5.1.3 杀手T细胞动力学 356
9.5.2 模型动力学无处理 357
9.5.3 处理效果 358
9.6 结论 359
致谢 359
参考文献 360
精准医疗的 10 种网络建模方法 363
埃利奥·努希、维克多-波格丹·波佩斯库、何塞-安赫尔·桑切斯·马丁、谢尔吉乌·伊万诺夫、欧根·蔡兹勒和扬·佩特雷
10.1 引言 363
10.2 网络建模方法 364
10.2.1 网络中心性方法 364
10.2.1.1 运行示例 366
10.2.1.2 度中心性 366
10.2.1.3 邻近中心性 368
10.2.1.4 路径中心性：中介性 373
10.2.1.5 光谱中心性 377
10.2.2 系统可控性方法 383
10.2.2.1 网络可控性 384
10.2.2.2 最小主导集 387
10.2.3 软件 388
10.2.3.1 网络X 389
10.2.3.2 细胞景观 390
10.2.3.3 网控4生物医药 390
10.3 网络建模在个性化医疗中的应用 392
10.3.1 构建个性化疾病网络 392
10.3.2 分析方法 393
10.3.3 结果 398
10.3.3.1 结构可控性分析 398
10.3.3.2 最小支配集分析 406
10.4 结论 412
参考文献 413
11 结论 425
伊丽莎白·德·玛丽亚
索引 427
林岚 武汉大学生命科学学院 博士研究生