中国科学院系统生物学重点实验室

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　　中文名称：中国科学院系统生物学重点实验室

　　英文名称：

　　Key Laboratory of Systems Biology, Shanghai Institutes for Biological Sciences, Chinese Academy of Sciences

　　学科分类：生命科学

　　研究方向：

　　(1)生物体和细胞内蛋白质群体的动态行为的过程及其调控机制;

　　(2)代谢性疾病的系统生物学研究

　　研究内容：

　　(1)针对模式生物和细胞模型等研究体系，发展新型的规模化和高精度的蛋白质组成多重精确定量技术，以及蛋白质动态修饰的定量技术;然后研究不同层次的蛋白质动态行为的相互影响和作用机制。同时要整合蛋白质组学和代谢组学的研究技术和方法，开发基于生物信息学的各种“组学”平台的研究数据之间的整合技术，实现功能基因组、蛋白质组和代谢组之间数据的对接，从而系统地研究模式生物和细胞模型的蛋白质表达调控机制，并研究蛋白质的动态行为与转录调控模式之间的相互作用。结合计算生物学和生物信息学工具，发展出原创性的理论方法及算法，并进一步应用到模式生物和细胞等功能系统的定量整合研究，建立模式生物和细胞功能等系统的分子网络调控模型，系统地揭示由各种蛋白质与基因和其他生物分子形成的生物复杂网络的结构、动力学行为和功能。

　　(2)针对危害我国人民健康的糖尿病等重大代谢性疾病，建立和完善用于研究代谢性疾病，尤其是单基因的代谢性疾病的细胞和动物模型。以模式生物、疾病动物模型和细胞模型为研究材料，采用整合的经典的分子细胞生物学方法与蛋白质组学、功能基因组学方法开展系统化和规模化的定性和定量实验研究，重点开展基于代谢组学的基因功能和蛋白质功能研究;分析正常生理状态下和病理状态下的细胞代谢通路和调控网络的结构和机理。发展各种用于复杂系统动力学分析的计算生物学新方法，结合相关的数学和计算科学的方法对实验结果进行分析和建模工作，构建基于系统生物学的胰岛素缺失或胰岛素抵抗产生等代谢性疾病发生和发展的数学模型，重点开展针对单基因的代谢性疾病发生与发展的机制的数学建模。

　　发展目标：

　　建立和完善以蛋白质组技术为核心的系统生物学研究技术;发展和建立计算方法，从而预测、模拟和计算重要功能相关的基因调控和蛋白质相互作用网络的结构和动力学特征，建立模式生物和细胞功能等系统的分子网络调控模型，发现其进化、变异的规律、作用机制，并揭示出糖尿病等主要代谢性疾病的发生与发展机制。拥有若干具有重要学术影响力的从事系统生物学的科学家和研究团队;成为规模适当、学科交叉、人才汇聚、管理创新的系统生物学研究基地，成为中国与国际系统生物学界进行高层次学术交流的窗口和基地;引领我国的系统生物学研究进入国际前列，并促进针对复杂性疾病的系统生物学在中国的发展。