Статья действительно баян (2003 год), и, как легко догадаться, не отражает текущего положения дел.

Кроме того, эта статья еще и приводит абсолютно некорректный пример. Инженер при разборе радиоприемника изначально обладает преимуществом перед биологом: он знает, что это принимает радиосигнал, он знает, что такое электричество, знает, что такое транзистор, полупроводник, что такое сила тока и напряжение. Схема, начерченная инженером - это результат применения кучи готовых шаблонов, результат огромной работы, проделанной до.
У биолога в примере нет никаких знаний.
Представьте, что инженеру выдали тот же радиоприемник, но все пометки на элементах сделаны на непонятном языке и незнакомыми цифрами в неизвестной системе счисления. Все пометки на схеме сгорают. Чтобы привести их в нормальный вид, понадобиться взять и либо промерить все элементы, либо промерить часть и попытаться сопоставить эти пометки с известными нам свойствами. А теперь представьте, что чтобы промерить какой-то элемент, нам надо вытащить его экземпляр из тысяч приемников, провести сложную циклическую обработку химикатами, попытаться получить кристалл элемента... Ну и всё это не бесплатно, конечно.
А теперь представьте, что транзисторы - это додекаэдры, конденсаторы - шарики, провода вообще невидимые, и по ним течет не электричество, а видов десять различных магий.
И у нас нет вообще никаких знаний, что это такое. Инопланетная технология, скажем. Ну и приехали.

(здесь можно вставить байку про то, как эволюционному алгоритму на перестраивающейся схеме дали задачу сделать генератор частоты в столько-то Герц с минимальным количеством компонентов. Сделал, очень просто, но был в нем непонятный элемент, которая просто торчал и вроде бы ничего не делал, но стоило его убрать, как схема переставала работать. После стольких-то мучений выяснилось, что в соседней лаборатории стоит плохо экранированный прибор, который излучает на частоте ровно в два раза меньше заданной, и полученная схема просто принимала эту частоту и использовала её как базу
у нас тут системы, которые генерировались таким образом миллиарды лет)

Касаемо количественных методов - фокус в том, что нужны технологии для измерения того, к чему потом будут применяться эти методы.
Сейчас всё это заметно апнулось и удешевилось.
Простое РНК-секвенирование (чипы) или протеиновые чипы могут изучать количество различной РНК или белков в образце из многих клеток. Именно поэтому внести возмущения в систему (убить компонент) и посмотреть, что изменилось вообще, было и до сих пор актуально. Это автоматизировано и доступно, на выходе количественные данные, с которыми можно работать и по которым можно устанавливать взаимосвязи.
Метод секвенирования, по которому сейчас сильно горят, это single cell секвенирование, которое позволяет изучить транскриптом уже ровно одной клетки. Не среднее по образцу, а отдельно каждую клетку (в одной ткани их бывает весьма разнообразный набор). Но опять-таки это будет количество в одной клетке, не в каком-то там конкретном месте.

Следующие методы уже работают на уровне клетки, что плюс, но только с белками, что минус.
Есть гистологические слайды, на которых мы можем при помощи антител (в т.ч. и флюоресцирующих) подкрасить определенный белок (но сначала надо разработать антитело) и посмотреть, где в клетке белок грубо сконцентрирован (нужен, конечно, хороший микроскоп). Это будет стоп кадр по всей ткани, где много клеток, методы машинного анализа таких изображений в разработке. Но адаптировать кучу рандомных стоп кадров в какое-то понимание процесса очень сложно. Кроме того, за один раз можно использовать только ограниченное количество красителей (и часть из них неизбежно должна подкрашивать ядро и мембраны, чтобы различать сами клетки), в силу общего загрязнения, фоновой флюоресценции и необходимости использовать легко различимые цвета. При смывке же и повторной окраске повышается засветка, также есть шанс повредить препарат. Методы, которые позволяют сильно увеличивать количество красителей за раз и/или количество повторных окрасок, сейчас опять-таки разрабатываются и постепенно публикуются.
Есть генетические модифицированные клетки - это когда мы вставляем в геном клетки к нужному белку дополнительный хвостик- флюоресцирующий белок, и когда этот белок транскрибируется и транслируются, с ним делается и этот светящийся хвостик, и потом, посмотрев на клетку в мощный микроскоп, можно посмотреть, где этот там белок, что куда лучше и куда точнее, чем окрас на гистологическом слайде, и позволяет ловить очень тонкие нюансы. Таких флюоресцирующих белков можно сделать несколько разными цветами, и смотреть, как они взаимодействуют.
Более того, про всё это можно снимать видео, и отсюда появляются огненно прекрасные видеоролики, где видно с какими белками взаимодействуют кинетохоры при расхождении хромосом и вот это всё.

Есть еще электронная микроскопия, где можно посмотреть, как белок кольцом сидит на микротрубочке, и много других интересных вещей.

Еще сейчас есть методы манипуляции всем этим добром вроде нанопинцета, но это уже и так слишком длинное сообщение.

Что я хочу сказать, так это то, что методы измерения чего-то на уровне определенного участка клетки появились не так давно, ограничены и требуют большого труда.

Что же до языка, то совсем всеобщего стандарта в описании путей взаимодействий нет, но к этому постепенно идут, появляются диаграммы, элементы постепенно группируются в функциональные группы и пути. Систематизация знаний в разгаре.

Математические методы тоже применяются, и вполне успешно, для самого простого - эритроцита, для таких-то процессов есть вполне строгие модели.

В целом, по мере развития возможностей получения количественных данных, приходят и методы их анализа. Сейчас всё это вполне неплохо двигается вперед, такие дела.