虽然微软总是和软件与IT产业联系在一起，但微软全球研究中心覆盖了不同的领域。其中包括七个独立研究中心（北京的微软研究院即名列其中），还有四个合作研究中心（意大利系统生物学研究中心即属于此）。前些时候有机会到意大利的微软系统生物学研究中心作了一周的短期培训，主要是系统生物学和计算生物学的一些前沿课题。

微软系统生物学研究中心所在的地方是一座风景优美的意大利北方小镇Trento，早春三月，仍然是雪峰皑皑。举目望去，天高云淡，绿野清心。

蓝天下的雪山

绿野环绕

 

微软系统生物学研究中心位于一座粉色的小楼，地方不大，但有一种很小巧但又很清新的感觉，楼道上挂着各种奇奇怪怪的画。

微软系统生物学研究中心小楼

研究中心的主要思路是找到一个生命科学和计算机科学的交叉点，主要研究方向有两个：一方面使用新的计算方法和计算理念来从系统层面来理解生命现象的功能和进化过程；另一方面从生命网络中寻找灵感来引领下一代软件技术的开发。举一个例子，细胞最简单不过的生长，染色体复制，分裂再到生长这一列过程的背后，是上千个蛋白质相互作用后的共同结果。为什么细胞在环境变化、食物缺少甚至部分基因变异的情况下仍然能保持这一列过程的稳定呢？这正是系统生物学着眼于蛋白质网络所需要解决的课题。反过来，人的视觉神经系统是一个高度互联的平行信号处理系统（因为颜色、形状和光线强弱的感觉细胞在人眼中都是彼此独立的，但我们没有先看到形状再看到颜色）。这种平行信号处理系统是否对未来的软件设计有所启发呢？

开门见山

从物理和工程领域进入生命科学的人习惯于简捷而漂亮的理论框架和数学公式，往往对生命科学的复杂性感到无所适从。细胞虽小，但已经挤满了蛋白质、糖和脂类等大大小小的分子，并且存在着无所不在随机性的热运动，然而细胞的功能却是确定性的。这一矛盾正是由系统生物学来解决的。细胞的功能的最小单位是很多复杂的生化反应（随机性的），而最终的功能是由这些生化反应形成的网络来决定的（确定性的）。这就好像计算机的CPU芯片由千千万万的微电阻电容组成，但其功能是由电路网络（Integrated Circuit）来决定的。所以，生命科学在经历了对基因、基因组的大量研究以后，发展到对蛋白质的结构和功能的研究，现在又发展到对基因、蛋白质所组成的网络（Genetic Circuit）进行研究。

毕加索风格的画-1

毕加索风格的画-2

以前大家对基因网络的功能认识很简单，认为是一对一的线性关系，所以就有了时下里流行的自私基因、同性恋基因、癌症基因等等，这些都是很荒唐的。最直接的证据就是目前基因功能研究里最常用的小鼠基因敲除试验，大部分基因敲除后小鼠仍然功能正常。这说明基因的功能不是线性的，相反是一个网络，破坏掉一个路径以后，生物体可以通过另一个网络路径来完成生命所必需的功能，只有极个别的重要基因才是敲除就导致死亡的致死基因。所谓的自私基因、同性恋基因，大多是少量数据的不完全推测，是不足确信的，除非是发现了可以解释其功能的生化反应路径(Biochemical Pathway)。所以，纯粹的关于基因的bioinformatics已经在走下坡路了，而更为全面的从系统和网络的角度来研究生命科学的系统方法正在逐渐兴起。这里有一个Nature上的Review:

Bernhard O. Palsson, Bioinformatics: What lies beyond bioinformatics? Nature Biotechnology  15, 3 - 4 (1997)

 

系统生物学目前的研究方向有三种：

第一，   使用化学动力反应理论，对基因、蛋白质网络建立微分方程组建立动力模型。

第二，   使用统计物理的方法，考虑随机性的热运动，对基因、蛋白质网络建立随机动力模型。Uri Alon的”An introduction to systems biology”是网络模型中最经典的参考书。

第三，   使用语言分析的方法，来分析基因、蛋白质网络的结构与功能的关系。感兴趣的话，可以看看郝柏林老师对此进行介绍的一个PPT。http://power.itp.ac.cn/~hao/hao_lang.ppt

总之，有比较强的数学和计算机理论背景的话，进入系统生物学比较容易。研究中心各个国家的人都有，而且目前正在招博士、博士后和访问学者，感兴趣的话可以看一看附件。

研究中心的介绍 PDF：Cosbi_Intro

招聘 PDF：Cosbi_Position

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