从组学的生物时代开始，科学家一直追求的是降低基因组规模试验的复杂性，以便于了解其蕴含的基本生物学原理。在《蛋白质网络与途径分析》这本《蛋白质网络与途径分析（导读版）》，专家从业人员汇编了函数数据分析的方法，经常被称为系统生物学，它被应用于药物研发、医学和基础医学领域的研究中。《蛋白质网络与途径分析（导读版）》分为三部分：1）对蛋白质、化合物和基因之间相互作用的阐述；2）介绍了网络、相互作用组和本体论研究中常用的分析工具；3）函数分析的应用范围。作为很好有名的《分子生物学方法》系列丛书之一，《蛋白质网络与途径分析（导读版）》提供了详细的说明，并且为动手实践提供了建议。非常不错和前沿的《蛋白质网络与途径分析》既阐明了生物实验室试验方法，又介绍了相关计算工具，涵盖了这个令人着迷的新兴领域中大多数的问题。

前言v
撰稿人ix
部分：相互作用
1.用Linguamatics公司研发的I2E软件从发表的文献中挖掘蛋白质相互作用3
2.基因组规模实验中转录因子与DNA结合的相对亲和力、特异性和敏感度15
3.抑制因子-靶标数据的管理：步骤和在途径分析上的作用51
4.用功能蛋白质芯片描绘蛋白质相互作用网络63
5.蛋白质相互作用的手工注释75
第二部分：分析
6.基因集富集分析99
7.PANTHER途径：一个整合了数据分析工具且基于本体的途径数据库123
8.采用网络分析优化排序影响途径的基因141
9.从多样的功能基因组数据中发掘生物学网络157
10.在基于知识的集成平台上对组学数据及小分子化合物的函数分析177
11.动力学模型作为一种整合多层次动态实验数据的工具197
12.Cytoscape：用于网络建模的一个基于社区的框架219
13.用语义数据集成和知识管理表示生物网络相关性241
14.复杂的、多数据类型及多工具分析的解决方案：运用工作流程与流水线方法的原则及应用259
第三部分：应用
15.高通量siRNA筛选结合化合物筛选作为一种干扰生物系统以及识别目标途径的方法275
16.用高密度等位基因关联数据进行途径和网络的分析289
17.miRNAs：从生物起源到网络303
18.MetaMiner（CF）：疾病导向的生物信息学分析环境353
19.转化研究与生物医学信息学369
20.ArrayTrack：一个美国食品及药物管理局（FDA）和公共基因组工具379
索引399