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系所概況
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系統生物實驗室
負責教授:黃俊燕 副教授
 
       生物體是一個標準的複雜系統(complex system),其複雜度不僅僅單一源自於數量龐大的參與活動的組成份子,更重要的是這些組成份子的異質性、具有選擇性的交互作用與非線性的偶合動力學規則。一般來說,生物系統如同其他複雜系統般皆具有一些共通的特性,例如生物系統在遭受外力干擾時具有高度的穩定性(Robustness),生物系統皆是由彼此相互作用的不同大小的子系統(subsystems)依不同尺度組織運作,一般來說這些多尺度組織運作的子系統即為所稱之模組結構(modularity)。
系統生物實驗室目前進行的研究工作主要是由組成生物系統之組成份子間的交互作用網路結構,透過計算、數學建模與整合不同來源高通量數據的方式來詮釋生物系統之生理行為之分子機制,目前我們正在進行的課題有,
  1. 酵母菌細胞週期調控

        我們基於生物系統演化適應與其穩定的特性發展出一套理論工具可以鑑定出生物網路階層式組織運作且具有高度重疊特性的模組結構,基於這個理論工具我們否先鑑定出酵母菌細胞之功能模組,再整合時間序列為陣列基因表達數據重建出酵母菌細胞週期調控網路,並進而研究細胞週期之穩定性、各檢查點之訊號傳遞分子機制,以及細胞週期如何與細胞生長偶合在一起。我們的目的是想透過對較簡單之酵母菌細胞週期的瞭解,做為日後進一步了解癌細胞之基礎。

  1. 系統神經生物學

        大腦的運作機制是長久以來神經科學家急欲瞭解與探索的研究課題,全腦之神經元間的連結我們稱之為連結體(connectome),近年來科學家極力的推動所謂的人類連結體計劃(The human connectome project),希望藉由各種方法來解析出大腦神經元間的連結,隨著近十年來複雜網路(complex network)理論的蓬勃進展,類似腦連結體的網路結構已有許多工具可供衡量,然而大腦神經系統是個標準的多尺度組織運作的複雜系統,本實驗室研究的課題主要集中在從腦連結體剖析其模組結構,在藉由這些不同尺度運作的模組結構釐清生理行為與大腦模塊間組隻運作的架構與機制。目前我們研究的對象有線蟲(C. elegans)之神經元網路系統,貓、猴子(Macaque)與人類大腦皮質網路(Cortical network),希望藉由計算系統生物的工具瞭解大腦的運作。

  1. 幹細胞系統生物學

        幹細胞具有自我更新(self renewal)與可分化為各種不同細胞之多功能潛(pluripotency),2006年日本京都大學研究人員將OCT3/4、KLF4、SOX2、C-MYC四個轉錄因子基因,利用反轉錄病毒將其成功攜帶進入老鼠胚胎與皮膚之纖維母細胞(fibroblast),而使得纖維母細胞轉換成為誘導幹細胞(iPS, induced pluripotent stem cell),像這種現象我們稱之為細胞的再規劃(cellular reprogramming),我們希望透過資料探勘的手法收集幹細胞之多潛能網路(pluripotency network),搭配微陣列基因表達數據與幹細胞多潛能交互作用網路篩選出幹細胞多潛能相關基因(pluripotent genes),然後藉由模組結構分析與高通量數據整合的手法來了解幹細胞如何決定其細胞命運(cell fate)。

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