网络分析在系统生物学中的应用与学习推荐

随着生物科学研究的不断深入，系统生物学、蛋白质组学和生物信息学的相关课程日益受到关注。Coursera上的《网络分析在系统生物学中的应用》课程正是以此为背景而设计，为我们提供了极为详尽且实用的知识体系。

课程概述

本课程向我们介绍了用于系统生物学、 bioinformatics 和系统药理学研究的数据分析方法。其中包括处理基因组范围内的mRNA表达研究（微阵列和RNA测序）的原始数据，涵盖了数据归一化、聚类、降维、差异表达分析、富集分析和网络构建等内容。

课程从“复杂系统简介”开始，讨论复杂系统的概念，引导学生理解细胞如何作为复杂系统存在于复杂环境中，随后介绍为工程师的生物学基础，激发其他学科的学生对生物学的兴趣。

在“拓扑和网络进化模型”模块中，课程提供了网络分析的历史视角，介绍了几种基于简单规则生成网络的计算模型。这些模型在生物系统中类似于我们观察到的分子网络的拓扑。

而“生物网络的类型”模块则集中讨论在系统生物学和药理学中常构建和分析的网络，包括功能关联网络（FANs）的构造及其如何用于基因列表分析。

在“数据处理和鉴定差异表达基因”模块中，课程详细讨论了数据归一化方法和差异表达基因的识别，有深入理解新方法特征方向（Characteristic Direction）的内容。

最后，课程还讨论了通过工具进行基因集富集分析和网络分析，包括流行的基因集富集分析（GSEA）和一种新开发的主角富集分析（PAEA）方法。

每个模块都包含实用的教程，使用多个生物信息学工具以及设置数据分析管道的示范。同时，在“人群外包：微任务和巨任务”模块中，学生有机会参与到项目中，进行微任务和巨任务的协作，增加学习的互动性和趣味性。

《网络分析在系统生物学中的应用》是一门结构合理的课程，非常适合对系统生物学感兴趣的学生和研究者。课程的内容密切结合实际应用，辅以丰富的实践教程和项目合作，帮助学生掌握关键的生物数据分析技能。我强烈推荐给所有希望深入了解生物网络分析和数据处理的学习者。