系統生物學方法？也可以提取某一模塊的基因 獲取到基因之后,可以進行富集分析找到相關的生物學通路 我們可以分析各網絡模塊與樣本表型之間的關系,從而找到與我們感興趣表型相關的模塊。 樣本表型可以是各種指標,比如腫瘤分期分級、已知的分類亞型、那么，系統生物學方法？一起來了解一下吧。
藥效物質基礎是指藥物的化學成分及其生物活性成分。
藥物的物質基礎是確定藥效的關鍵。藥物的化學成分是指藥物中存在的化學物質，而生物活性成分是指具有對機體產生生理或藥理效應的化學物質。藥物的物質基礎可以包括單一的化合物，也可以是多種化合物的復雜組合。藥物的物質基礎決定了藥物的藥理效應和治療作用。
藥效物質基礎的研究是藥理學和藥物化學的重要內容之一。通過研究藥物的物質基礎，可以了解藥物的化學結構、藥物與機體之間的相互作用機制，以及藥物對機體產生的生理、生化變化及其作用機制。這對于藥物的研發、藥效評價和合理用藥具有重要意義。
藥效物質基礎研究的方法有哪些？
1、化學分析方法：通過使用現代分析技術，如高效液相色譜法（HPLC）、氣相色譜法（GC）和質譜聯用技術等，對藥物中的化學成分進行分離、鑒定和定量分析。
2、細胞實驗和體外實驗：通過在細胞水平和體外環境中進行實驗，評估藥物對細胞功能和生物過程的影響，以及與藥效相關的分子機制。
3、動物實驗：使用動物模型進行藥物的藥效評價和藥理學研究，探究藥物在整體生物系統中的作用機制和效果。
4、分子生物學方法：包括基因表達分析、蛋白質組學和代謝組學等技術，用于研究藥物與細胞或生物體內分子的相互作用和影響。
1、基礎研究：了解生物大分子（如蛋白質、核酸等）的基本性質和相互作用機制。通過研究這些分子的結構、功能和相互作用，可以發現其模塊化的基礎。
2、系統生物學：采用系統生物學的方法，從整體上研究生物大分子在細胞中的功能和相互作用。這種方法可以幫助我們理解生物大分子之間的復雜交互和調控網絡，從而發現其模塊化的特征。
3、計算生物學：利用計算機科學和人工智能技術，對生物大分子進行模擬和預測。通過建立模型和算法，可以預測生物大分子的結構和功能，以及它們之間的相互作用。這種方法可以幫助我們理解生物大分子的模塊化特征，并預測其行為。
4、生物信息學：利用生物信息學的方法，對大量的基因組、轉錄組和蛋白質組數據進行處理和分析。通過比較不同物種或組織中的基因表達模式和蛋白質相互作用網絡，可以發現生物大分子的模塊化和相互作用模式。
5、實驗驗證：通過實驗驗證模塊化的存在和功能。例如，可以通過基因敲除、基因敲減或蛋白質相互作用實驗等方法，驗證生物大分子模塊化的功能和相互作用機制。
基因組研究應該包括兩方面的內容：以全基因組測序為目標的結構基因組學（structural genomics）和以基因功能鑒定為目標的功能基因組學（functional genomics)，又被稱為后基因組（postgenome）研究，成為系統生物學的重要方法。
基因組學能為一些疾病提供新的診斷，治療方法。例如，對剛診斷為乳腺癌的女性，一個名為“Oncotype DX”的基因組測試，能用來評估病人乳腺癌復發的個體危險率以及化療效果，這有助于醫生獲得更多的治療信息并進行個性化醫療。基因組學還被用于食品與農業部門。基因組學的主要工具和方法包括： 生物信息學，遺傳分析，基因表達測量和基因功能鑒定。
基因組學出現于1980年代，1990年代隨著幾個物種基因組計劃的啟動，基因組學取得長足發展。 相關領域是遺傳學，其研究基因以及在遺傳中的功能。
1980年，噬菌體Φ-X174;(5,368 堿基對)完全測序，成為第一個測定的基因組。
1995年，嗜血流感菌（Haemophilus influenzae，1.8Mb）測序完成，是第一個測定的自由生活物種。從這時起，基因組測序工作迅速展開。
2001年，人類基因組計劃公布了人類基因組草圖，為基因組學研究揭開新的一頁。
加權基因共表達網絡分析（ WGCNA ,Weighted gene co-expression network analysis ）是一種用來描述不同基因在樣本中的表達關聯模式的系統生物學方法。
通過將表達高度相關的基因聚集成不同的模塊，并探究不同模塊與樣本表型之間的關聯。還可以探究模塊內的關鍵基因的功能，作為潛在的生物標志物或治療靶點進行后續分析
WGCNA模塊識別算法大致包含以下幾個步驟：
輸入數據的格式要符合行為樣本，列為基因的矩陣格式，因為計算的是基因之間的相關性，所以數據可以是標準化的表達值或者是read counts 。
探針集或基因可以通過平均表達量或方差（如中位數或絕對中位差）進行過濾，因為低表達或無變化的基因通常代表噪音。
注意 ：并不推薦使用差異基因作為輸入矩陣，通過差異表達基因過濾將會導致一個（或幾個高度相關的）基因聚成一個模塊，同時，也破壞了無標度拓撲的假設，所以通過無標度拓撲擬合來選擇軟閾值的將會失敗。
主要是過濾一些離群或異常的樣本，可以對樣本數據進行聚類，如果存在異常樣本，則其在聚類圖中會顯示出離群現象，可考慮將其剔除。
首先，對基因的表達量進行0-1標準化，即
其中， 為樣本方差
然后，使用pearson計算基因之間的相關性
兩個基因的共表達相似性表示為
然后將基因之間的相似度轉換為鄰接值，對于非加權網絡，計算方式為
其中為硬閾值，大于等于該閾值表示這兩個基因之間存在連接，而低于閾值則認為兩個基因沒有連接。
systems biology（貝塔郎菲稱為“有機生物學”，不同于“systematic biology”生物系統學 - 過去也譯為系統生物學）
“系統生物學” (systems biology) 一詞在美國NIH 的PubMed 文獻庫最早可檢索到Zieglgansberger W 和Tolle TR 于1993 年發表的一篇神經系統疾病研究的論文摘要中，根據1968 年國際系統理論與生物學 (systems theory and biology) 會議上Mesarovic D.提出systems biology詞匯 （術語）的定義為采用系統論方法研究生物學，1989 年在美國召開的生物化學系統論與生物數學國際會議探討了生物學的系統論與計算生物學模型研究。 系統理論和系統思想對于中國知識分子并不陌生，1980 年代在中國學術界曾經流行過“三論”——系統論、信息論和控制論與系統科學。美籍奧地利科學家貝塔朗菲 (L. Bertalanffy) 在 1970 年代創立的“一般系統論” (general system theory），盡管貝塔朗菲是以生物學家的身份思考、研究，并不僅適用于生命科學，而且廣泛應用于物理學、心理學、經濟學和社會科學等各門學科；因而，過去所談論的主要是在理論生物學層面上和普適性強的一般系統論，本文所要介紹的系統生物學 (systems biology），則是生命科學研究領域的一門組學、計算和轉基因系統生物技術等成熟的迅速發展學科。
以上就是系統生物學方法的全部內容，1、基礎研究：了解生物大分子（如蛋白質、核酸等）的基本性質和相互作用機制。通過研究這些分子的結構、功能和相互作用，可以發現其模塊化的基礎。2、系統生物學：采用系統生物學的方法。
