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生物统计与系统生物学
来源:  时间:2014-06-26   《打印》
生物统计与系统生物学

    生命科学与信息技术的飞速发展促使系统控制学科的研究疆域日益拓展。在此背景下,系统生物学作为一门新兴学科方向应运而生。围绕生命相关的健康、农业、环境、能源等人类发展的焦点问题,系统生物学突破了传统的简单、孤立的生物学研究模式,综合运用数学、物理、计算机、工程等多学科理论和方法,对复杂生命过程中不同层次的组成元素(例如分子、细胞、机体、种群、生态系统等)之间的相互作用进行系统性与动态性的定量分析。 
    1948年,控制论创始人维纳在专著《控制论:或关于在动物和机器中控制和通讯的科学》中,以概括的理论高度对系统控制和生物学所发现的生物机体的控制机制加以类比,形成了控制论这样一门独立的学科。上世纪八十年代,宋健等老一辈系统控制科学家将控制理论应用于我国人口问题的研究,并出版了《人口控制论》,对国家政策产生了深远影响。2009年,美国国家科学院出版了生物学发展的战略指导纲要《面向21世纪的新生物学》,强调系统生物学是本世纪生物学的核心驱动力。 
    近年来,系统生物学日益走上系统控制学科的前沿舞台。例如,系统控制学科的两大顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control和Automatica分别于2008年和2011年出版了系统生物学专刊。系统控制的核心会议CCC、CDC、IFCA世界大会等均已设立了系统生物学及相关会议专题。2008年12月,系统控制重点实验室首次举办了以系统生物学为主题的系统控制前沿科学问题研讨会。 
    我室在该方向取得了一系列重要的研究成果。例如:发展了基于半张量积方法的布尔网络分析与控制理论,为研究基因调控及细胞演化提供了有力的方法与工具;提出基于拓扑结构的代谢网络模块化研究框架,为利用拓扑结构信息分析代谢网络的基本性质奠定了重要的理论基础;研究了基因调控网络和代谢网络的功能及噪声特性等与网络拓扑结构和参数的关系,对深入认识生物网络对参数敏感性、抗扰能力、自修复能力等性质具有重要的意义。 
    同时,我们在生物/医学大数据的建模、计算与综合上形成了突出的理论和应用成果:发展了高通量测序序列的映射高效算法,实现了生物序列大数据的快速分析;证明了非比对算法的理论功效,为新一代测序数据的高效计算奠定了重要的理论基础;发展了新一代测序数据的精确建模与计算方法,提升了生物大数据定量分析的精确度;提出了自适应捆绑P值的方法,并成功应用到癌症等疾病研究中;参与了肺癌和精神分裂症的全基因组关联分析,发现了重要的复杂疾病关联位点;同时,基于生物学多组学数据的整合与分析,在糖尿病等的致病机制研究上也取得了突出进展。
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