傳統生物學一次只研究一個基因、一個蛋白質或一個路徑。系統生物學則採取不同的方法。它研究生物系統各個組成部分之間的相互作用，探討基因、蛋白質和代謝物網絡如何協同作用，產生任何單一組成部分都無法解釋的行為。整體大於部分之和。

該領域依賴大規模數據。基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學產生了大量的數據集。計算模型將這些數據整合到網路和模擬中。這些模型預測系統如何響應擾動，例如藥物或突變。它們能夠識別出從單一組成部分無法直接觀察到的湧現特性。

系統生物學應用廣泛。在醫學領域，它透過分析網路而非單一基因來識別藥物標靶和生物標記。在微生物學領域，它模擬細菌對抗生素的反應。在癌症研究領域，它研究驅動腫瘤生長的訊號路徑網絡。在生態學領域，它模擬物種間的相互作用。這種方法具有整體性和定量性。

挑戰在於複雜性和數據整合。生物系統充滿噪音、動態變化且依賴環境。模型是對現實的簡化。來自不同來源的數據可能不具有可比性。但係統生物學正在日趨成熟，並且正在改變我們對生物學的固有認知。