黎明期にある学問分野であり、システムの構成要素の
同定を目的とする網羅的な解析や、システムの動的な特性を解明することを目的とする
研究が混在している。最終的には生命現象のシミュレーションもこの範疇に含まれるが、現状では各構成要素(タンパク質ネットワークなど)を
バイオインフォマティクスの手法により、地道に調べているような段階である。シーケンス・アライメントの考えを前進させ、タンパク質のネットワークを比較して、そのネットワークの機能予測を行おうとする
[外部リンク] PathBLASTなども一つのシステムバイオロジー的手法と言えるであろう。
具体的に分子生物学におけるシステムとは、狭義には細胞内コンポーネントのネットワーク(
遺伝情報、
シグナル伝達、
代謝等からなる)である。その非常に複雑なネットワークの解明は、システム生物学の一つの目標である。
タンパク質間相互作用(Protein-Protein Interaction)によって形成されたネットワークもその一例だが、
酵母(Saccharomyces cerevisiae)のような比較的単純な
モデル生物においても、非常に多数の
タンパク質が複雑に影響を及ぼしあう事が知られている。このような研究には、
可視化や
データマイニングが重要な役割を果たす。
一例を挙げると、ある
種の
インタラクトームネットワークから、別の種で発見された既知の局所構造(サブネットワーク)を探し出す、という分野がある。これは、ある局所構造が別の種の中にも発見された場合、それは類似の機能を持つ可能性が高いためである。つまり、現在では成熟したテクノロジーとなったシーケンス比較の考え方を一歩進め、サブネットワークをクエリとして
インタラクトームデータベースに入力し、そこから類似のサブネットワークを出力として得る、というものである。しかしながら、どのサブネットワークが類似性が高いか、というものを数値として評価する場合、ネットワークを構成する
タンパク質のシーケンス(
アミノ酸配列)の類似性、
トポロジーの類似性、既知の機能の類似性(具体的には、
遺伝子オントロジーによる各タンパク質のアノテーション等)など、可能な評価方法が多岐にわたるため、様々な点でまだ困難も多い。こういった、タンパク質や遺伝子のネットワークに主眼を置き研究してゆく分野を、ネットワーク生物学(Network Biology)と呼ぶ事もある。
