自然出版集团推出的一本包含网络版和印刷版的专集《系统生物学用户指南》，对系统生物学这一领域进行了实用性的介绍。这一领域虽然前景广阔，但人们对其仍存有诸多疑虑。系统生物学整合了高通量数据、数学建模和计算分析，旨在从整体上理解生物系统的动态行为，但其复杂性和对跨学科知识的要求常使传统实验生物学家望而却步。

随便找一个实验生物学家，问他对于系统生物学的看法，你不可能得到完全相同的答案。这一包含大量数据的新兴领域同时拥有众多拥护者和批评者。导致这种局面的一个可能原因是，该领域仍处于发展初期，难以兑现提供宏观解释的承诺，对经典研究用途有限。另一种原因可能是它对数学和计算方法的依赖，这对于擅长实验的分子生物学家来说往往难以掌握。由于系统生物学的方法不易掌握，且目前对生物学现象的理解帮助不大，那些不熟悉该领域的研究者可能因此被吓跑。然而，要理解生物学的复杂性，一种新的方法仍然是必要的。

《系统生物学用户指南》由《自然综述-分子细胞生物学》和《自然-细胞生物学》共同推出，包含网络版和印刷版。该专集中，系统生物学专家重点解释了服务于分子细胞生物学的系统生物学方法的方法论原理。这些信息面向实验室领导者，他们希望了解系统生物学的真正内涵及其对自身研究的潜在帮助。专集包含九篇文章，覆盖生物物理、统计学和物理化学的模拟方法，并为模拟友好型数据的需求提供全面分析。

进入该领域的基本要求是对大型数据库及数据采集有一定的理解能力。这本用户指南提供了生物信息学重要资源的列表，对其构成和应用进行了评价，以帮助潜在用户自由探索。如果数据不是精确定义的、定量的和可复制的，那么对于模拟目标来说则用途不大；因此，理解和实施数据采集与存储对潜在用户至关重要。

无论数据的质量和属性如何，数据和实验噪声导致的缺陷仍会阻碍正常分析。数学模拟必须基于合理的数据和恰当的验证。目前许多建模方法令人望而生畏，但该专集对重要方法的分析为读者提供了选择最适合方法的指导。

这本用户指南的目标是帮助系统生物学领域之外的科学家更好地理解这种对生物特征调查至关重要的新思路，促使他们使用这些方法处理数据。对于希望深入研究的读者，在线专集提供了参考书列表；对于寻求合作研究或工作机会的人，专集提供了系统生物学专门机构的列表。如果我们仅仅依赖简约的方式和直觉判断，我们仍然无法真正理解复杂的生物学过程。生物学家有了更强大的工具，他们现在缺少的仅仅是数据。

注：本文基于2006年12月号《自然-方法学》相关内容编译，版权归英国NPG出版集团所有。