系统和合成生物学哲学（三）
在这种情况下讨论的可能负面类比的一个例子是噪声在生物与工程系统中的作用。 在工程中，振荡通常与噪声和精度缺乏相关，但振荡动力学是许多生物过程的特征，包括代谢和日夜节奏（Knuuttila和Loetgers 2013a;另见Bechtel 2016）。 为了在基因表达中研究振荡，Elowitz Lab的合成生物学家构建了一种称为抑制因子的合成遗传循环（Elowitz＆Leibler 2000）。 抑制子设计用于测试基因表达的振荡动力学是否可以通过在简单的调节电路中的连接反馈环路进行数学描述，并在合成模型中实现。
有趣的是，重要的见解是由抑制因子产生的，因为它未能产生正常的振荡，如底层数学模型所预测的。 数学和合成模型之间的错配导致了确定性数学模型的基础假设（Knuuttila和Loettgers 2013A，2014）的定义重新评估。 随后对同一模型的随机版本的动态进行了调查，提出了噪声可以是活细胞中基因表达中振荡的固有特征。 探索噪声功能作用及随机造型潜力以来发达于生物学家和工程师的重要研究计划（Briat等，2016; Munsky等，2009; O'Malley 2011b）。 的repressilator和类似的例子也引发了辩论是否设计过程中合成生物学需要的账户用于细胞情况下，分布式组织的功能，以及其他功能是不同的模块化的机器（güttinger2013）。[6]
因此，在合成生物学中追求精密工程的理想程度是值得简言的。 有些人强调了工程角度的中心，因为合成模型的构建是通过知识引导的，所以可以预期设计原则创造特定的动态行为（例如，Gramelsberger 2013）。 其他人强调的是，作为一种材料重新定位策略，提供了综合建模，提供了始终涉及开放式方面的材料限制（Knuuttila和Loettgers 2013B）。 后者视图突出了数学，计算和合成方法的三角剖分的探索性特征。 探索性实验的概念还被用于在系统生物学中表征研究过程，其中学者在没有由特定生物假设的情况下寻找生物网络中的结构和功能模式（O'Malley＆Soyer 2012; Steinle 1997）。 网络图案研究（第1.1.1节）是应用工程方法以探索性方式应用，而不是测试，假设对生物学功能（ALON 2007）。 同样在这种情况下，分析可能导致设计假设的重新评估，例如，网络图案的功能是否与其嵌入的网络上下文无关（Isalan等，2008）。
还应该注意的是，合成生物学家通常旨在生产比天然生物更像机器的生物技术（Kastenhofer 2013a，b; o'malley 2011b）。 因此，对生物复杂性的替代响应可以使设计的系统更具体地说，例如通过遗传重新安装，以确保更高程度的模块化（Knuuttila和Loettgers 2013a）。 简化综合模型的明确目标被解释为确认生物复杂性，因此争论了对合成生物学中的机器视图的批评是错误的（参见，霍尔姆2015; Nicholson 2013）。 然而，设计方法的启发式价值是在系统和合成生物学中辩论的持续议题。
3.2定义和创造最小的寿命
与基于DNA的器件建设和基因组驱动的细胞工程不同，在Protocell创作的实践中的合成生物学家在古典理论上讨论的是关于生活的古典理论讨论，以及它起源于和发展（Luisi 2006; O'Malley等人。2008）。 该研究流与系统生物学中生命基本属性的讨论（Cornish-Bowden 2006; Letelier等，2011; Wolkenhauer和Hofmeyr 2007）和哲学（Bich 2010; Bich＆Damiano 2007; Bedau＆Cleland 2010; Moreno＆Mossio 2015）。
一股研究试图设计类似早期细胞寿命的最小细胞。 由Maturana和Varela（1972/1980）的自身涂覆的制剂，一些合成生物学家通过结合隔间（细胞膜）的连续形成和破坏的化学模型来对最小细胞的条件进行实验细胞内的代谢过程（例如，Zepik等人2001）。 该研究计划专注于合成脂质隔室，如囊泡，以研究可能在生物预防世界（LUISI 2006）中自我维护的协调过程。 此外，囊泡已经用于试验催化分子如核苷酸和肽的催化分子如何捕获在脂质隔室中，并为代谢电路产生前体（De Souza等，2014）。
重要的研究目标是为区分生活系统与非生活中的基本功能提供模型。 然而，到目前为止，没有关于生活的定义特征。 这是否应该被视为令人失望，表明企图定义生活的无用，是哲学辩论的持续问题。 对这个问题的不同看法可能取决于定义生活项目在哲学和科学中的项目的不同解释，例如，目的是建立划界自然类型（克兰尔2012年）或为模型和理论建设的实际用途提供操作定义（Bich＆Green 2018; Luisi 1998）。 更具体的辩论主题是生命的定义是否必须包括达尔文的演变，如何定义进化和选择单位，以及是否富有成效，以在一个定义下分类所有生命形式的所有品种（Dupré＆o'Malley 2009; Laland et al。2009; Ruiz-Mirazo等人2010; Szostak等，2001）
系统生物学家从事辩论的辩论往往强调了古典哲学家的见解的相关性。 例子是讨论我们目前的因果关系概念是否可以充分捕获生活系统中的零件和效果关系（Drack＆Wolkenhauer 2011; Hofmeyr 2017）的零件和惠士如何充分捕捉到亚里士多德或康德的参考资料。 其他重要的灵感来源是罗森代谢修复系统的形式化，（数学）一般系统理论和类别理论（例如，Drack 2015; Rosen 1991;Mesarović等，2004; Letelier等，2011）。 系统 - 理论物流也受到数学生物物理学（Rashevsky 1961）的影响，Waddington的理论生物学（Fagan 2012），生化系统理论（Hofmeyr 2007; Savageau 1976）和古典系统导向的生理学（Noble 2008）。
系统 - 理论和组织账户经常突出限制，自主权和因果关系自我维护过程的功能作用（Moreno＆Mossio 2015; Wolkenhauer＆Hofmeyr 2007）。 虽然还强调了寻找一般原则的效用，但有些人更喜欢组织原则而不是设计原则（绿色和Wolkenhauer 2013;Mesarović等，2004）。 这种术语选择了解理解生活系统需要在更广泛的术语中需要系统理论方法的视图。 在这方面的一个有趣的问题是需要不同类型的正式或数学框架 - 一种适应生物学而不是工程或物理学（Bich＆Damiano 2008; Gramelsberger 2017; Rosen 1991）。
关于生命的基本属性的讨论中的另一个讨论问题是自主，开放性和合作的相对优先事项。 虽然哲学的哲学和生命起源的研究都集中在个体生物上，但最近微生物学和合成生物学的见解已经扩展了对个体细胞的关注，还包括细胞菌落和Pangenomic群体的相互作用（Dupré＆o'Malley 2009; Bich＆Green 2018; O'Malley等。2019）。 例如，合成型号可用于研究假设益生元条件下巨大的果糕基囊泡菌落的动态。 例如，与单个囊泡相比，由Carrara和同事（2012）进行的实验表明，囊泡的囊泡与催化剂和大分子的渗透性要高得多。 在某些情况下，菌落也吸引了彼此和交换材料。 结果提出了对益生元制度之间的“合作机制”中出现的重要问题，以及我们是否需要重新考虑本体论关于什么构成“生命统一”的内容。 合成模型也可用于研究结构和认知相互作用对生物身份和自治的作用（BICH 2020）。 同时，对最小基因组和想象的人工生命形式的研究可以探索在自然系统中发现的基础上的哪些地方（Koskinen 2017; Knuttila＆Koskinen 2021）。 合成生物学被理解为探索最小和替代生活形式的技术，因此有可能解决超出寿命如何起源的历史问题的普遍生物学的问题（西蒙2021）。
3.3进化系统生物学
系统生物学通常被定义为主要关注功能问题的方法（Boogerd等，2007）。 进化系统生物学（ESB）明确寻求通过对交互网络的进化动态进行调查来扩展这一焦点（Soyer 2012）。 ESB旨在将系统生物学的结果放在适当的进化环境中，也可以增强和延长当前的进化生物学。 具体而言，ESB旨在开发更详细的基因型 - 表型图模型，以研究进化时间尺度的因果变化，并增强进化模型的预测潜力。 这些目的是通过在Silico演化，比较基因组分析中的分子和进化生物学以及网络架构的动力学建模和动态建模来追求这些目标（Bapteste和Papale 2021; Soyer＆O'Malley 2013）。
ESB不仅可以考虑一个会议地面，不仅适用于系统生物学和进化生物学，还可以在进化视角下综合研究发展现象（O'Malley等，2015）。 系统生物学补充群体遗传学中的统计序列分析以及大型数据集的硅建模中进化发育生物学（EVODEVO）中进化途径的影响（Jaeger＆Crombach 2012; Kim等人2011;另见Brigandt 2015）。 一些项目还借鉴了细胞内网络的合成建模，研究了谱系的进化潜力如何受到突变特定组合的影响（Palmer＆Kishony 2013）。
进化网络建模有助于进化生物学的概念性发展，例如，通过对选择单位的讨论（Bapteste和Papale 2021）来投掷新光。 另一个重要的ESB调查途径检查了全球网络架构，模块化结构和重复网络图案的进化背景（第1.1.1节;另见KroHS 2009）。 由于自然选择，结构可能已经出现，但是ESB也严重采取了模式可以作为基因组进化和漂移的副作用，或者来自选择性和非选择性因素的组合（Steinacher＆Soyer 2012）的可能性。 从不断发展的酵母网络的模拟的洞察的一个例子是，通过与启动子区域的非选择性修复（CORDERO和HEGEWEG）的非选择性修复，可以出现具有过多的网络图案（前馈回路）的分层结构（CORDERO和HEGEWEG 2006）。 在扩展模型中，可以在多个级别进行选择性和非选择性因素的综合效果（Hogeweg 2012）。 强调模式 - 生成和未来进化变革的潜力，ESB占据了雨果·弗里斯的挑战，不仅解释了最适合的生存，而且还要解释了最适合的抵达（Wagner 2012,2014）。 希望是进化模拟可以通过提供前瞻性账户来扩展进化生物学。
传统上，进化生物学被认为是一个历史纪律，在没有给予预测的情况下提供解释。 ESB提供了开发更详细的演化基因型 - 表型关系的机会，并探索一些进化途径是否可预测有关网络结构，动态状态和环境条件的足够信息。 与合成生物学中的前向工程不同，目的不是塑造新设计，而是在不同条件下理解可能的变化的可能轨迹。 也就是说，ESB超出了历史账户，探索了进度或创新的潜力 - 有些人称为系统演变的“修补潜力”（Koonin＆Wolf 2010）。 然而，可以在合成生物学（Calvert＆Frow 2015中的功能性分析和设计中提供的进度和激发功能分析和设计; Lewens 2013）。 因此，也在这种情况下，生物学和工程之间的关系也必须重新审视。
通常采取滋补化现象和进化中的应变，以突出生物学中工程方法的局限性（Jacob 1977; Lynch 2007）。 然而，有趣的是，一些系统生物学家和哲学家强调，可以通过生物学和工程的进一步交叉施肥来达成非适配员框架（Capottet等，2015）。 ESB和合成生物学可以通过考虑设计如何通过修改现有系统来提供更广泛的工程来看。 例如，在软件工程中的生物学和历史工程目标中的进化性和历时的工程目标之间存在有趣的相似性，其中目的是设计可以适应未来的功能请求的系统，而无需重写代码（嵌座2014;另见辅助和valverde 2020）。
预测进化轨迹的野心，即使是简单的生物，也可能结果非常困难。 但ESB提供了调查进化通道是否遵循一些可识别的动态模式的新方法。 模拟基因监管网络如何改变进化时间尺度可以与细菌或昆虫的实验演变相结合。 例如，已经证明了细菌抗生素抗性的发展受到不同突变之间的相互作用的限制，这也可以对医疗（Palmer＆Krishony 2013; Weinreich等人）的抗生素的开发和组合进行进化生物学信息。2006）。
一些支持者预计，ESB将在各种类型的网络和物种中揭示规律或稳定的进化模式。 这些规律可能不像普遍的法律，但希望是可以确定潜在的进化动态的一些一般原则，称为“进化法则”（Koonin 2011），“进化设计原则”（Steinacher＆Soyer 2012）进化的“通用原则”（Jaeger＆Monk 2013）。 因此，ESB提供了卓越的案例，旨在争论进化生物学的可能性，以更广泛的原则（Lobkovsky＆Koonin 2012; Papp等，2011）。 此外，它是一个丰富的领域，用于讨论“扩展现代合成”的含义，以将分子，数学，计算，合成和种群遗传方法与进化（Pigliucci 2007; O'Malley等，2015）结合在一起。
4.重新审视古典哲学问题
随着系统和交互网络，系统和合成生物学都明确地从事全部及其部件之间关系的最古老的哲学讨论，或者在全美和还原主义之间。 本节介绍了大规模数据生产和动态建模的新策略中如何重新刻度的古典问题。
4.1减少主义和零件的总和
如引言所提到的，系统生物学的支持者通常明确地定义其与分子生物学中的还原剂策略相反的方法。 分子生物学被描绘为在分离中研究分子组分和途径的场，而系统生物学在整个系统的背景下整合了拼图的片段（Van Regenmortel 2004; Keller 2005; Kitano 2002a，b）。 分子生物学和系统生物学之间的对比通常被夸大，而且大部分系统生物学研究也集中在特定的分子差异制造商上（De Backer等，2010; 2017年Gross 2017; O'Malley＆Dupré2005）。 然而，系统生物学可以给出亚里士多德的诡计的新颖解释，即通过指定当代生物学背景的更多手段，整体的总和是零件的总和。
4.1.1。 模块化和自下而上的还原主义
当系统生物学家批评分子生物学的减少时，股权的问题通常是在分离中研究生物零件或模块的局限性。 由于批评的目标往往与更传统的哲学重点不同，因为减少更高层次的低级解释（Brigandt＆Love 2017），系统生物学家可以说是反对被称为模块化还原性的东西（2017年毛细血管和绿色）。 反扩展主义姿态朝着模块化还原主义的姿态不需要拒绝生活系统可以建模和解释自下而上的想法。 例如，虽然这些字段内的全局方法抑制了模块化假设，但是一些将重点放在基因组和分子网络中作为生物学功能的主要决定因素（O'Malley等，2008）。[7]
然而，许多系统的生物学家也有针对减少更高级别的模型和解释，并且有关于基因组学，蛋白质组学等多远的争论，我们将使我们在解决理解癌症中的复杂问题（CF.，Barabási等，2011;引擎盖等等。2015年）。 同样，旨在模拟像人类心脏这样的多尺度结构的项目的研究人员强调需要包括宏观参数，因为它们为微观进程的行为提供了功能性重要的限制（Bassingthwaighte等，2009; Kohl＆noble 2009）。 在本次讨论中的亚里士多德的诡计是亚里士多德的令人兴奋的是，同时的生活系统越来越小于零件的总和（见Hofmeyr 2017; Noble 2012）。 换句话说，系统整体限制了较低级别的自由度，并提供了一些系统容量所需的功能组织（见下文）。
鉴于对全面的多尺度模型的增加，系统生物学研究可能具有哲学见解的独特潜力，了解宏观特性和自上而下效果的解释作用。 例如，系统生物学家可以指出酶活性如何受到化学环境和细胞背景（Hofmeyr 2017）的限制，或者肌纤维和细胞膜的生物物理性质如何在离子振荡中提供功能性约束心律的产生（2012年）。 解释作为约束关系的自上而下的效果可以举例说明科学哲学家称为“中等解析”（Emmeche等人，2000），这会解释向下因果关系作为边界条件。 贵族（2012）通过指出描述心脏建模中的离子通道动力学的方程来说，明确地认识到这种视图，而无需定义边界条件（例如，电池电压）。 因此，多尺度建模可能有助于给出更具体的数学重新解答对下降的争议概念（参见Ellis等，2011年; Green 2018）。 此外，对系统生物学的向下因果发生的讨论具有实用性以及理论意义，例如理论意义，例如，用于癌症作为遗传或组织疾病研究的癌症研究的实验设计（Bertolaso 2011; Soto等，2008;另见段5.3）。
4.1.2出现和可预测性
向下因果关系的讨论通常与生物系统是否表现出突出特性的辩论（CF.，Alberghina＆Westerhoff 2005; Boogerd等，2005,2007; Kolodkin等人2011）。 系统生物学的上下文的出现通常意味着无法从部件的特性解释系统属性。 讨论可以在认知问题上掌握关于系统性质是否可以从较低级别的成分（认识论出现）的分析来预测关于多级系统是否具有基本不可简化（本体学出苗）的辩论。
一些系统的生物学家乐观地，通过提高计算模型的复杂性，可以克服模型的预测能力的当前限制，从而介绍了ockham剃须刀的方法原则（Kolodkin＆Westerhoff 2011）的认知偏离。 其他人强调，生物复杂性迫使生命科学家借鉴抽象和理想化的模型（Hofmeyr 2017; 2019年Gross 2019）。 这些辩论涉及基本问题关于通过集成更多参数和数据点（Kolodkin等人2012），以及我们可以通过计算方法（Humphreys 2004; vermeulen 2011）“延伸自己”。
