인간 및 동식물 생명체가 가지고 있는 다양한 유전정보를 찾아내는 유전체사업 의 (Genome Project) 결과로 단백질이 생성되기 이전의 모든 유전자 서열 (DNA, mRNA, nsRNA, miRNA...)을 포함하는 다양한 유전체 정보가 생성되고 있고, 생명체에서 일어나는 다양한 생명현상 (분화, 발달, 대사, 약물반응, 질병의 메커니즘 등) 을 연구하기 위하여 개별 유전자 수준의 연구로는 한계가 있어 전체 유전체 수준의 연구를 추구하는 유전체학 이 (Genomics) 출현하게 되었다.

생명체의 가장 기본 단위인 세포는 독립적으로 인지를 할 수 있는 매우 큰 컴퓨팅 파워를 가지고 있다. 세포는 정해진 타임 스케쥴에 따라서 모여서 단계적 으로 조직, 기관, 시스템, 개체를 이루며 다양한 생명 현상이 정교하고 자동적이고 적합하게 일어나야 하는데, DNA가 바로 세포의 컴퓨팅 파워를 유지할 수 있는 다원적인 모든 정보를 담고 있다고 할 수 있다. DNA 서열 정보는 코딩 / 논코딩 유전자의 서열 정보 뿐 아니라, 후성유전학적 변형 (Epigenetic Modifications), 각 단백질 &DNA 간의 상호작용 및 급속도로 변화되는 핵단백복합체(Nucleoprotein Complex)에 대한 정보까지 담고 있다.

과거에는 세포 내에 존재하는 단백질을 한번에 하나씩 연구해 왔으나 혁신적인 기술의 발달로 이제는 세포 내의 모든 단백질을 한번에 연구할 수 있게 되었다. 좀더 구체적으로는 세포 내에서 어떤 단백질이 발현되었는지를 알아내는 단백질의 동정(identification), 정상상태와 비교해서 질병상태에서는 각 단백질의 양이 어떻게 변하는지를 알아보는 정량분석(quantification), 단백질의 기능을 결정하는데 핵심적인 3차원 구조 (Structures) 분석, 단백질 발현 이후에 세포 내에서 단백질의 변형을 연구하는 수식화 (Post-translational modification) 분석, 단백질 간의 상호작용(protein-protein interaction) 에 대한 분석 등을 말한다.

특히 단백체 분석에 획기적인 전기를 마련하게 된 것은 질량분석 기술의 발달이며, 현재는 단백체의 동정, 정량, 구조, 상호작용, PTM 등 분석의 모든 단계 에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히, PTM 분석을 대량으로 빠르게 수행할 수 있는 기술로는 질량분석이 유일하다. 그러나 질량분석 결과의 해석에는 다양한 데이터베이스 및 소프트웨어가 활용되어야 하므로, 이에 대한 심층적인 이해는 연구의 필수요건이 된다. 더불어, 최근의 단백체 연구에 있어서 데이터 생산 속도가 증대되면서 대용량 데이터의 처리를 위한 컴퓨팅 기술의 활용 또한 중요한 이슈가 되고 있다.

시스템생물학은 생명현상을 복잡한 시스템 내에서 파악하고자 하는 학문의 한 분야이다. 이전까지의 일반적인 생물학분야의 연구는 단순화된 모델 시스템을 이용하여 관심의 대상이 되는 한 두가지의 분자에 집중하여 이루어져 왔다. 그러다보니 시험관 안에서는 잘 되다가도 막상 생체에 적용해보면 되지 않는 이론이나 방법들이 많았던 것이 사실이다. 이는 복잡한 시스템을 무시한 채, 너무 단순하게 생물을 이해하려했기 때문에 생긴 문제이다. 한 사람이 살아가기 위해서는 주위에 많은 다른 사람들과 관계를 갖게 된다. 가족,친구, 직장 동료 등 많은 사람들과 어울려 살아가는 가운데 그 사람이 있기에, 이러한 관계를 모두 무시하고 한 사람만을 분석한다는 것은 그 사람 자체에 대한 이해를 불가능하게 하거나 혹은 잘못된 이해를 하게 될 수 있다.

생명현상에 대한 접근도 이와 같다는 것이다. 한 단백질은 최소한 6 종 이상의 다른 단백질과 상호관계를 갖는다고 한다. 따라서 생체내 특정한 단백질이나 유전자의 기능을 정확하게 이해하기 위해선 시스템을 줄이고 단순화 하는 대신 그냥 그대로 분석하는 것이 필요하다는 것이다. 바로 그것이 시스템 생물학이 추구하는 방향이다.