河南大学王沛教授撰写的综述Network biology: Recent advances and challenges自2022年10月6日在国际期刊Gene & Protein in Disease正式发表以来，迅速获得广泛关注；目前已被下载75次，引用17次，在线阅读436次。该文全面且系统地总结了网络生物学领域的研究进展和目前面临的挑战。随着复杂网络理论的发展，生物网络应运而生并蓬勃发展，从而激起了网络生物学的研究热潮，目前已有相当多的研究成果。这篇综述基于已有的研究从两个方面进行总结，分别是生物网络的构建方法以及网络生物学的应用，并从相关研究中提炼出网络生物学当前所面临的一些挑战性问题。
复杂系统由不同个体及其之间的复杂相互作用关系构成，而这些个体间的相互作用构建成一个复杂网络。在生物背景下，生物网络中的个体可以是基因、蛋白质、代谢物或其他生物分子，由这些个体构成的生物网络反映了他们之间的物理、化学作用或共表达关系。通过网络构建方法构建出生物网络，并从中挖掘生物信息是网络生物学的重点研究问题，最终将其应用到具体研究背景中解决实际问题，比如理解各种表型背后的分子机制、发现药物靶点等。
本文首先介绍了复杂网络理论，包括复杂网络的数学表示方法、拓扑特征、中心性指标、真实世界的生物网络等。其次，将网络构建途径归纳为四类，包括直接通过在线数据库下载网络数据、通过计算机算法人工构建生物分子网络、基于复杂动力网络的未知拓扑结构识别、数据驱动的通过数学或统计学模型推断生物网络。文章探讨了这四类网络构建方法存在的优势和不足。然后，本文对网络生物学在探索和应用方面的最新进展进行了归纳和总结，基于guilt-by-association和guilt-by-rewiring两个原则，可以识别重要的信息基因、预测基因或蛋白质的功能、探索特定表征背后的分子机制等。最后，基于网络生物学目前的研究现状，本文概括出四个挑战问题，一是对于许多生物数据来说，完全根据数据预测基因之间的因果关系是困难的；二是当前研究的生物网络往往不是整个网络，而只是其中一部分，通过子网络得到的结果在整个网络中是否成立还是未知的；第三，真实世界的生物系统往往是更复杂的，是多种生物分子之间的相互作用，多层生物网络的构建和应用是一个新的研究热点；第四，现有的生物网络研究多是静态网络，而真实的基因表达可能只是在某个特定时间点发生的。针对面临的这些挑战，作者同时也指出了网络生物学未来的几个重点研究方向，包括网络构建方法、开发有效的工具去删除大规模生物网络中的假阳性的连边、整合多组学数据的分析方法、多层生物网络、来自不同领域的研究者的合作等。
这篇综述论述了网络生物学领域的最新进展和面临的挑战，作为一个阶段性的总结，欢迎各位读者同行阅读交流，共同探讨网络生物学领域的相关问题。
作者简介：王沛，河南大学教授、校特聘教授,博士生导师。专注于生物统计学、系统生物学和复杂网络研究。已在IEEE Trans. Cyber., IEEE Trans. Biomed. Circuits Syst.,IEEE/ACM Trans. Computat. Biol. Bioinformat., Inform. Sci., iScience, Nonlinear Dyn., BMC Plant Biol.，CNSNS等上发表SCI/EI学术论文50 余篇, 学术引用1200 余次；出版Springer专著1 部。主持完成国家自然科学基金面上和青年项目各1 项, 入选河南省优青、河南省高校科技创新人才计划和河南省高校青年骨干教师培育计划。参与完成国家重大科技专项子课题1项和国家自然科学基金项目5项；主持获河南省科学技术进步奖三等奖1 项、省教育厅科技成果奖一等奖2 项和论文奖一等奖12项、开封市青年科技奖1 项等。获全国高校微课大赛华中赛区一等奖2 项、河南省特等奖2项和二等奖1项；获河南大学教学质量特等奖1项和二等奖1项；获河南大学青年五四奖章等。任中国工业与应用数学学会复杂网络与复杂系统专委会委员、中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员、河南省运筹学会理事、河南省应用统计学会理事等。
文章信息：
Network biology: Recent advances and challenges
Author(s): Pei Wang
Article page:
https://accscience.com/journal/GPD/1/2/10.36922/gpd.v1i2.101
文章摘要：
