जीवविज्ञान में परंपरागत रूप से एक समय में एक जीन, एक प्रोटीन या एक प्रक्रिया का अध्ययन किया जाता रहा है। प्रणाली जीवविज्ञान एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है। यह एक जैविक प्रणाली के घटकों के बीच होने वाली अंतःक्रियाओं का समग्र रूप से अध्ययन करता है। यह इस बात पर विचार करता है कि जीन, प्रोटीन और चयापचय तत्वों के नेटवर्क एक साथ मिलकर किस प्रकार ऐसा व्यवहार उत्पन्न करते हैं जिसे कोई एक घटक स्पष्ट नहीं कर सकता। संपूर्ण अपने भागों के योग से कहीं अधिक होता है।

यह क्षेत्र व्यापक डेटा पर निर्भर करता है। जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटिओमिक्स और मेटाबोलोमिक्स विशाल डेटासेट उत्पन्न करते हैं। कम्प्यूटेशनल मॉडल उस डेटा को नेटवर्क और सिमुलेशन में एकीकृत करते हैं। ये मॉडल भविष्यवाणी करते हैं कि सिस्टम किसी दवा या उत्परिवर्तन जैसी गड़बड़ियों पर कैसे प्रतिक्रिया करता है। वे उन उभरते गुणों की पहचान करते हैं जो व्यक्तिगत घटकों से स्पष्ट नहीं होते हैं।

सिस्टम बायोलॉजी का उपयोग कई क्षेत्रों में होता है। चिकित्सा में, यह एकल जीन के बजाय नेटवर्क का अध्ययन करके दवा के लक्ष्यों और बायोमार्करों की पहचान करता है। सूक्ष्म जीव विज्ञान में, यह मॉडल तैयार करता है कि बैक्टीरिया एंटीबायोटिक दवाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। कैंसर में, यह ट्यूमर के विकास को संचालित करने वाले सिग्नलिंग नेटवर्क का अध्ययन करता है। पारिस्थितिकी में, यह प्रजातियों के बीच अंतःक्रियाओं का मॉडल तैयार करता है। यह दृष्टिकोण समग्र और मात्रात्मक है।

चुनौतियाँ जटिलता और डेटा एकीकरण से जुड़ी हैं। जैविक प्रणालियाँ शोरगुल भरी, गतिशील और संदर्भ-निर्भर होती हैं। मॉडल सरलीकरण मात्र होते हैं। विभिन्न स्रोतों से प्राप्त डेटा तुलनीय नहीं हो सकता है। लेकिन सिस्टम बायोलॉजी परिपक्व हो रही है और यह जीव विज्ञान के बारे में हमारी सोच को बदल रही है।