Thefirsttoassembledatabasesofthesesequencesintoaproteinsequenceatlasinthe1960s，
organizedtheproteinsintofamiliesandsuperfamiliesbasedonthedegreeofsequencesimilarity
Tablesthatreflectedthefrequencyofchangesobservedinthesequencesofagroupofcloselyrelatedproteinswerethenderived。反映频率变化的表格可由一组结构类似的蛋白质观测后导出
标记点的出现有利于交流，节约资源，这是否层次耦合点？
胸痛、疲乏、头昏、头痛、水肿、背痛、呼吸困难、失眠、腹痛、麻木、性功能障碍、体重下降、咳嗽、便秘等14种症状最常见，那么器质性的损伤是否神经系统的又一模式？其耦合程度在正常的交流中失常
学会分析，假设，推理，建模
分析数据，阐明机制，检验反馈，不断修正
蛋白质相互作用网络的重要性可由节点的连接数量来量化，也可考虑其相对的量，其中假设连接数目是某种分布，如正态分布
基因，蛋白，表型是一个耦合的微分方程组，一基因一蛋白一表型是一个特解。这是用整合的方式来理解生物通路，网络和系统，层次的偶联。
同时控制一个细胞的所有基因的表达就像波函数并对其求本征值，那么很多量子力学的概念也可适用了，如引进算符和对易运算之类的。由于测不准原理，我们并不祈求实时监测细胞中所有蛋白的丰度，定位，修饰和活性，但近似是可以做到的。我们将细胞看作一个波包，每个通路视为一个波函数（可重组，不同的划分或测定意味一个新的波函数），不同的网络可视为本征值，其叠加应是线性的，但在一个大体系中，要还原到足够的精度才能观测到，其中的分布也是一种波函数。我们假设整体的构建可最终构成一个回路式的结构，这是我出于拓扑的对自然的信心。
简单叠加---线性叠加（层级可耦合，可内化外化）
肚子痛，不能独立站立走动（肌肉发育问题，初级信息提取），三岁半前正常（对发育的进一步验证），小腿粗大腿手臂细，膝跳反射手臂反射消失但足踝反射正常（神经发育或其他），心音不正常，智力不正常---血液检查和肌肉组织活检：（细胞数量宏观反映，分子水平对正常值的偏离除个别的量反映的问题，还可构建一个矩阵来构建一个网络，隐马尔科夫模型提示了概率性构建特定组合的可能性。）红细胞正常，白细胞偏高，葡萄糖偏高，肌氨酸激酶极高，葡萄糖六磷酸脱氢酶正常；正常组织纤维规则，核偏边缘；病人有内含核，纤维厚度不均一，有脂肪和结缔组织的散布。----家庭病史问询，得出遗传病的可能性，显隐性，单多基因病------染色体组型做限制片段多态性分析，确定显隐性----表型差异，染色体重组的模式（从一定细胞检查出异常的概率）：染色体的作用是概率空间的一个表达，染色体重组对概率空间进行改造使之倾向于表达其中一条X染色体
-------DNA序列分析
最终诊断：假肥大性肌营养不良症
因各种层次的偶联，肌肉营养不良可与神经生长相关并最终导致脑损伤，则进一步的研究是必要的。
寻求模式动物，观察疾病发展中的各种变化，并可施加不同的影响来观察其反馈，如制造肌营养不良蛋白dystrophin的抗体来免疫标记野生型和mdx种系小鼠的骨骼肌------发现该蛋白位于骨骼肌细胞膜的内表面，也位于脑内的神经元中（这既解释了神经系统的损伤，也预示了基因与蛋白的关系的一种表达，dystrophin蛋白的时空表达）；其他地方该蛋白不表达说明肌营养不良是隐性遗传病，表型是功能缺失引起的，而不是显性遗传病的蛋白过表达或活性亢进。
对蛋白进行测序时发现很多的相关信息，如相关蛋白utrophin，比较其序列的一致性和相似性以确定其同源关系---根据相似性预测蛋白功能的相似性
序列一结构一功能转向基因表达一系统动力学一生理功能
相互作用的蛋白质的含义为：参与同一个代谢途径(metabolicpathway)或生物学过程(biologicalprocess)；属于同一个结构复合物(structuralcorn—plex)或分子机器(molecularmachine)的元件。它们之间可以发生“物理”上的接触，也可以不接触，而仅是遗传上关联
相互作用：（在多层次耦合，代谢的生物通路，结构，基因层次）还可与RNA，生理层次
构建成网络，有一定的拓扑性质，可如化学平衡达到一个稳态
研究蛋白质相互作用的手段：酵母双杂交系统(yeasttwo—hybridsystem)、质谱法和蛋白质芯片，计算机模拟
系统发育谱(phylogeneticprofile)：功能相关的(functionallyrelated)基
因，在一组完全测序的基因组中预期同时存在或不存在，这种存
在或不存在的模式(pattern)被称作系统发育谱；如果两个基因，
它们的序列没有同源性，但它们的系统发育谱一致或相似．可以
推断它们在功能上是相关的
基因邻接(geneneighborhood)：在细菌基因组中，功能相关的基因紧密连锁地存在于一个特定区域，构成一个操纵子，这种基因之间的邻接关系，在物种演化过程种具有保守性，可以作为基因产物之间功能关系的指示l-。这个方法似乎只能适用于进化早期的结构简单的微生物。
基因融合事件(genefuIsionevent)：这个方法基于如下假定：由于在物种演化过程中发生了基因融合事件，一个物种的两个(或多个)相互作用的蛋白，在另一个物种中融合成为一条多肽链，因而基因融合事件可以作为蛋白质功能相关或相互作用的指示。
镜像树(mirrotree：这个方法的思想是，功能相关的蛋白质或同一个蛋白的域之间，受功能约束，其进化过程应该保持一致，即呈现共进化(CO—evolution)特征1一61，通过构建和比较它们的系统发育树，如果发现树的拓扑结构显示相似性，这种相似的树被称作镜像树，那么，可以推测建树基因的功能是相关的
突变关联(correlatedmutation)：物理上相互接触的蛋白质，比如处在同一个结构复合物中的蛋白质，其中一个蛋白质在进化过程中累计的残基变化，通过在另一个蛋白质中发生相应的变化予以补偿，这种现象被称作关联突变，它可以被看作是氨基酸水平的镜像树，关联突变的分子机制设想是为了抵消由于基因的持续突变漂移(constantmutationaldrift)产生的小的序列调整，以保持结构复合物的稳定性，维持其功能
序列信号关联(correlatedsequence—signatures)利用序列域信号关联作为相互作用蛋白质的识别指示，
可以预测未知功能蛋白与已知蛋白的相互作用，减少直接实验
的搜索空间
保守的蛋白间相互作用(interologs)相互作用的蛋白质在物种演化过程中具有保守性，因此，可以通过在一个物种中建立的蛋白质相互作用网络，预测其它物种的蛋白质间相互作用。
同源结构复合物(homologousstructuralcomplexs)设想三维结构已知的蛋白质复合物，各自的同家族成员以同样的方式发生相互作用
进化速率关联(correlatedevolutionary—rate)蛋白质的进化速率由这个蛋白质同其它蛋白质发生相互作用的数量决定，并呈负相关，即相互作用的数量越多进化速率越低
注意力集中的时间限制10-18min
案例教学，讨论，共鸣
艺术，消除冗余，即消去不确定性，剩下的就是有用信息
参与到学习的过程中，主动把握
将融入生活
创造力和意识
交换是跳跃式的，每次排序的时候设置一个基准点，将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边，将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边，这莫非是世界是量子化的根源？算法复杂度？
DNA-RNA-protein是不同层次耦合的空间
半保留，双向，半不连续是一种现象，其深层含义可能是物理世界的模拟，即量子化
半保留是一种模式化，既不是全保留或混合式，这是整体的统计，半不连续是其个体化的表现
双向是构建可能的空间，使得速度的效益最大化
复制起始点是离散性的，是简化的复制，即看作一个亚层
催化，代谢调节，免疫保护，转运和存储，运动与支持，信息传递，氧化供能
耦合的联系，联系的数目的比例所体现的性质
元素组成:不同组分，比例，分布，组合，一维序列和二维结构域和三维空间
中心法则的DNA是双链的是封闭的信息源，单链的RNA则是一种破缺，使得信息得以表达，因为互补的双链是怎么都对的，即不可判定。接下来是蛋白质的翻译，其体现一种简并性
1%为外显子，99%为内含子和重复序列，这是一种耦合，应该体现一定的分布
旁同源，自同源---不同层次的最优路径—模式的判定识别，特征信号—表观表达和另一层次的遗传
表型=基因型+环境+基因型*环境
逻辑的非经典就如经典遗传和表观遗传的关系
修饰造成不同的结构和结果，是翻译的另一层次，以氨基酸残基位点或者其他修饰位点
高通量，用峰值来检测，不同水平的检测使得不同敏感度的产生反应，接着在整体水平构建网络，贝叶斯网络有助于动态网络的构建，使得关系的显现可预测
算法，算命是否能够提供一定的启示？
算法为王，这是网络多层次的竞争的结构，根据外界不同的影响因素和内部的不同偏向，如一次的等位基因，最终表达出一定的结构。我们不能两全其美，只能有所取舍，这种选择就是我们最后的网络坍缩路径。排序算法，划定一定的重要序列，这是一定的本征；贪婪算法，在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，即使整体不是最优，但接近；动态规划是一种遍历，可以寻找整体最优，但速度慢；最短路径，能量最低化，收敛成为一定的相对独立的层次；以上这些算法都是有好有坏，即作出选择的算法也要作出选择，要有所取舍，局部最优是根据眼前拥有的信息作出的比较好的选择，即使不能整体最优，但也是本征的扩散，这是大概率的；自然也有一定的序列可以达到整体最优，但其概率很低。
以上是针对个体而言，接下来就是针对整体了。由于个体的竞争可以给整体带来一定的活力，暂时不必关注个体，因为由于波函数的坍缩总能构建起点和终点的路径，我们有这个自信。因此要考虑整体环境的构建，如经济社会制定一定的法律作为最基本的保障，接下来由个体自由发展，通过如同分子热运动的无限组合，总能得到一些有意义的路径。层次的选择及选择的方法都是选择性表达的结果，是对当前环境的适应。群体的节点的分布符合幂律公式，同时拥有一定的连通性
最后是还原论和整体论的结合，即整合到高维的结构。一沙一世界，个体的信息并非无关紧要，而是相对的比例（个体/整体）小，但信息是全息的，其是一种本征，可扩散为原来的整体网络；由于个体视野的局限和信息流动的限制，根据贝叶斯公式的运算，个体的重要性对个体来说是无限大的，如同心学的无我无世界；于是就有这样的耦合关系：整体网络的坍缩构建个体，个体的无限扩散形成网络。其都是竞争的结果：个体之间，个体和整体之间，整体和整体之间。这个耦合的结构拥有波函数的性质，它总是在正常运行，我们进行观察是只能观察其整体过程的一部分（物理界人称坍缩），即选择性表达。其对环境的适应度很高
相似性，同源性，由于序列的相似性—结构的相似性—功能的相似性
空位罚分是一种匹配的手段，是局部最优的
打分矩阵，替代矩阵
Seeds，种子，模式的本征