f********a 发帖数: 15 | 1 Are there people on this site doing mathematical biology? What do you think
of this field? I am doing traditional biology and want to do that in future.
But it seems that the area only welcomes mathematicians, but not
experimental biologists like me. I was wondering if it is worthwhile to do a
master in mathematical modelling first and then find a postdoc in that
field. Are there labs doing both bench work and modelling? |
g**********t 发帖数: 475 | 2 你想做什么方向?我觉得生物学中的理论研究根源于上世纪的以下几个研究领域:
1)Population genetics
模型特点:着重于描述遗传学规律对生物进化和多样性的影响,简化生态学因素。模型
多为stochastic model
代表人物:Fisher、Kimura等
主要数学工具:各种随机过程模型
由于基因组测序技术的成熟,纯粹做理论群体遗传学的基本上没有了,现在基本上都是
population genetics + bioinformatics
2)Theoretical ecology
模型特点:着重于研究生物之间的interaction及生物和环境的关系,简化遗传学因素
。相对于stochastic model,貌似deterministic model更流行。
代表人物:Maynard Smith等
主要工具:各种动力学模型,game theory
狭义的mathematical biology一般都指这个方向。数学出身的做这个领域的很多。纯理
论的研究依然比较流行。
3)Metabolic flux analysis
代表了那种定量研究生理现象的方向。现在与之相关的比较 |
f********a 发帖数: 15 | 3 恩,是的,你说的第一和第二类已经有很多人在做,而且相当成熟啦。我所说的
mathematical biology 大概是用数学和物理的原理来解释或模拟基本的生物现象,或
者说mathematical modelling in biology, 要用到很多微分方程的东西。 数学底子
嘛,跟数学出生的相比,当然是很薄弱的,自己课余时间学了点皮毛,像linear
algebra, ODE, a little bit of PDE, multivariable calculus, complex analysis,
MAPLE & MATLAB. 没有实际modelling的经验。
本来想找个这个方向的博后,发现人家都需要你有很强的数学背景。所以想读个应用数
学的master先,但是不知道这样可行性如何。 |
g**********t 发帖数: 475 | 4 还是得找到机会做真正的问题,从问题出发比较好入门。找一个做modelling的实验室
做薄厚不会太难,不过难得是跟一个牛的老板。做modelling的跟牛人还是比较重要的
,很多牛人的科研血统是很恐怖的,比如stanford的Feldman的祖师爷是欧拉! |
f********7 发帖数: 59 | 5 现在数学方法解决了相比于生物问题更简单的三体问题了吗?
analysis,
【在 f********a 的大作中提到】 : 恩,是的,你说的第一和第二类已经有很多人在做,而且相当成熟啦。我所说的 : mathematical biology 大概是用数学和物理的原理来解释或模拟基本的生物现象,或 : 者说mathematical modelling in biology, 要用到很多微分方程的东西。 数学底子 : 嘛,跟数学出生的相比,当然是很薄弱的,自己课余时间学了点皮毛,像linear : algebra, ODE, a little bit of PDE, multivariable calculus, complex analysis, : MAPLE & MATLAB. 没有实际modelling的经验。 : 本来想找个这个方向的博后,发现人家都需要你有很强的数学背景。所以想读个应用数 : 学的master先,但是不知道这样可行性如何。
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a*****i 发帖数: 1045 | 6 我有点不明白,生物学这么复杂的东东,总感觉用数学这种纯逻辑性很强的东西来解释
,实在有时候说不清楚啊。
外行,向高人请教了 |
j***3 发帖数: 142 | 7 目前生物学太soft,太伪科,太民科了,用数学这种纯逻辑性很强的东西还没有找到好
的着力点, ls归纳的三点不错,但
远远不够。
【在 a*****i 的大作中提到】 : 我有点不明白,生物学这么复杂的东东,总感觉用数学这种纯逻辑性很强的东西来解释 : ,实在有时候说不清楚啊。 : 外行,向高人请教了
|
a*****i 发帖数: 1045 | 8 跟我想法很符合,生物不能算纯科学,因为有时候基本没逻辑性,靠的是一种直觉。。
。怪就怪在生物太太复杂,可能用人类有限的逻辑无法解释了。。。
【在 j***3 的大作中提到】 : 目前生物学太soft,太伪科,太民科了,用数学这种纯逻辑性很强的东西还没有找到好 : 的着力点, ls归纳的三点不错,但 : 远远不够。
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d*****u 发帖数: 17243 | 9 要成为hard science必须要形式化(formalize)
生物科学形式化以后就变成了生物信息学加上实验
【在 j***3 的大作中提到】 : 目前生物学太soft,太伪科,太民科了,用数学这种纯逻辑性很强的东西还没有找到好 : 的着力点, ls归纳的三点不错,但 : 远远不够。
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n**********s 发帖数: 14 | 10 土问,三体问题指的是天文学里的三体吗T_T谢谢! |
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f********a 发帖数: 15 | 11 用数学模拟生物才刚刚起步,关键是模拟用得数据难以获得,比方说mophorgen在体内
得浓度梯度就很难测定。 |
g**********t 发帖数: 475 | 12 童鞋你算说对了。生物之所以理论化程度不高,除了生物现象比较复杂以外,主要是由
于定量的试验数据非常不容易得到。生物学中的经典方法大多数都是定型的。
【在 f********a 的大作中提到】 : 用数学模拟生物才刚刚起步,关键是模拟用得数据难以获得,比方说mophorgen在体内 : 得浓度梯度就很难测定。
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p*********e 发帖数: 27 | 13 experimental biologists like me.
This is not true. A lot of mathematicians who work on math biology field
like to collaborate with experimental biologists. |
p*********e 发帖数: 27 | 14 One benefit from a good math model (mechanism based not data based) is that
it can give you some insight even there is no data available, which may also
give some useful guild lines to do the experiments.
On the other side, data can either validate math models or parameterize the
model
【在 f********a 的大作中提到】 : 用数学模拟生物才刚刚起步,关键是模拟用得数据难以获得,比方说mophorgen在体内 : 得浓度梯度就很难测定。
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x******e 发帖数: 1428 | 15 我是做这个的。基本上做mathematical biology不需要任何生物的背景,我以前是学生
物的现在做应数,感觉生物背景并没有多大帮助。Biomath本质上还是math,它只是以
生物问题作为一个出发点和终结点,在过程中提出模型或理论,用推导证明结合
simulation来证明这个模型的fit程度同时预测一些结果。我觉得你修的那些课差不多
了,biomath里面用到最多的就是ODE,PDE,证明会用到real analysis etc。如果你真
要做一些比较hot的东东,最好还要增加一点stochastic process的背景,我觉得这些
做基本的biomath就差不多。biologist的优势在于他能够基于对生物问题的理解提出一
些适合model的问题。
Good Luck!
think
future.
a
【在 f********a 的大作中提到】 : Are there people on this site doing mathematical biology? What do you think : of this field? I am doing traditional biology and want to do that in future. : But it seems that the area only welcomes mathematicians, but not : experimental biologists like me. I was wondering if it is worthwhile to do a : master in mathematical modelling first and then find a postdoc in that : field. Are there labs doing both bench work and modelling?
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g**********t 发帖数: 475 | 16 刚吃完年夜饭回来,新年快乐哈。
楼主要做mathematical model不见得非得把那些数学方法都学会,所谓千招会不如一招
鲜。最典型的例子就是Kimura,他主要用的数学方法就一个diffusion process,那两
个偏微分方程翻过来来到过去应用于生物学问题,最后成为一代泰斗。 |
d*****u 发帖数: 17243 | 17 感觉跟mathematical linguistics很像。。。
语言学过去主要靠人观察、搜集数据然后分析出pattern
并且想办法对这些pattern给予解释,
比如从production,perception和信息论的角度来说明那些pattern的作用
后来逐渐上升出一些很抽象的、争议很大的heuristic的模型
到了现在,比较流行的是用统计和机器学习的方法来发现rule
并且用计算机科学里的learning theory来解释各种现象
现在计算语言学的一些方法已经直接用在了生物信息学上
但是生物领域对语言学还没多少直接贡献(很久以前有贡献)
think
future.
a
【在 f********a 的大作中提到】 : Are there people on this site doing mathematical biology? What do you think : of this field? I am doing traditional biology and want to do that in future. : But it seems that the area only welcomes mathematicians, but not : experimental biologists like me. I was wondering if it is worthwhile to do a : master in mathematical modelling first and then find a postdoc in that : field. Are there labs doing both bench work and modelling?
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f********a 发帖数: 15 | 18
如果你真要做一些比较hot的东东,最好还要增加一点stochastic process的背景,我
觉得这些做基本的biomath就差不多。
谢谢你的建议。现在手上有基本这方面的书,正准备看。
【在 x******e 的大作中提到】 : 我是做这个的。基本上做mathematical biology不需要任何生物的背景,我以前是学生 : 物的现在做应数,感觉生物背景并没有多大帮助。Biomath本质上还是math,它只是以 : 生物问题作为一个出发点和终结点,在过程中提出模型或理论,用推导证明结合 : simulation来证明这个模型的fit程度同时预测一些结果。我觉得你修的那些课差不多 : 了,biomath里面用到最多的就是ODE,PDE,证明会用到real analysis etc。如果你真 : 要做一些比较hot的东东,最好还要增加一点stochastic process的背景,我觉得这些 : 做基本的biomath就差不多。biologist的优势在于他能够基于对生物问题的理解提出一 : 些适合model的问题。 : Good Luck! :
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f********a 发帖数: 15 | |
o******n 发帖数: 511 | 20 请问第一类对数学要求有多少,最好补充哪些知识? |
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d******i 发帖数: 1379 | 21 这个...正经数学phd毕业的,上述几代到euler, hilbert的再正常不过了...
【在 g**********t 的大作中提到】 : 还是得找到机会做真正的问题,从问题出发比较好入门。找一个做modelling的实验室 : 做薄厚不会太难,不过难得是跟一个牛的老板。做modelling的跟牛人还是比较重要的 : ,很多牛人的科研血统是很恐怖的,比如stanford的Feldman的祖师爷是欧拉!
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d******i 发帖数: 1379 | 22 主要就是概率论,最好有实分析基础,然后加点统计理论
【在 o******n 的大作中提到】 : 请问第一类对数学要求有多少,最好补充哪些知识?
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p*******r 发帖数: 4048 | 23 I don't know. I really dislike this fashion of using stochastic process in
biology.
I think only when people don't understand it, they treat it as stochastic
process. I don't think they have given much fundamental insights.
I think stochastic process has its place, but right now it's overblown.
Same goes for the Bayesian statistics.
I make another bold prediction here, in 10 years, both of those fields
will go into relative obscurity, replaced by fundamental advances, driving
by the divulge of q
【在 f********a 的大作中提到】 : 谢谢各位的回复和建议,祝大家虎年快乐哈!
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p*******r 发帖数: 4048 | 24 Again, citing Einstein, I think God doesn't play with dies. :)
【在 d******i 的大作中提到】 : 主要就是概率论,最好有实分析基础,然后加点统计理论
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w******y 发帖数: 8040 | 25 Your belief is much like the challenge Einstein has raised for Cobenhagen's.
Believe it or not, Einstein and his followers have not done anything
important ever since.
Cobenhagen's is still the best way to describe the microworld.
,我
【在 p*******r 的大作中提到】 : I don't know. I really dislike this fashion of using stochastic process in : biology. : I think only when people don't understand it, they treat it as stochastic : process. I don't think they have given much fundamental insights. : I think stochastic process has its place, but right now it's overblown. : Same goes for the Bayesian statistics. : I make another bold prediction here, in 10 years, both of those fields : will go into relative obscurity, replaced by fundamental advances, driving : by the divulge of q
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b******l 发帖数: 1632 | 26 有些不同意见。不理解 bio-question,就无法真正使用数学工具来提出自己的见解,
就会落入 化工的 simulation 的老路去。
事实上,太多组是被数学工具玩儿,而不是在玩儿数学工具。
举个简单例子:bio-oscillation 的一种基本模型:translation/transcription 模型
,由于 transportation 导致的时间差造成一个非线性系统可以产生恰好的 over-
shooting 从而导致震荡,这个与数学工具完全无关,而是反映的一种数学上对生物问
题的洞察力,即历史依赖性问题;再比如讨论 bio-oscillation 是不是由纯粹自发的
stochastic fluctuation 引发的非线性系统的震荡,还是需要一个外在的推动来把体
系由 bi-stable 状态推进到 hysteretic,与 stochastic process 的数学工具无关,
而是一种数学思想在生物学领域的应用。
不理解生物体系的基本特征和常见现象,就无从运用数学思想和洞察力来透过纷杂的现
象看到本质的 design principles 和 basic mo
【在 x******e 的大作中提到】 : 我是做这个的。基本上做mathematical biology不需要任何生物的背景,我以前是学生 : 物的现在做应数,感觉生物背景并没有多大帮助。Biomath本质上还是math,它只是以 : 生物问题作为一个出发点和终结点,在过程中提出模型或理论,用推导证明结合 : simulation来证明这个模型的fit程度同时预测一些结果。我觉得你修的那些课差不多 : 了,biomath里面用到最多的就是ODE,PDE,证明会用到real analysis etc。如果你真 : 要做一些比较hot的东东,最好还要增加一点stochastic process的背景,我觉得这些 : 做基本的biomath就差不多。biologist的优势在于他能够基于对生物问题的理解提出一 : 些适合model的问题。 : Good Luck! :
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g**********t 发帖数: 475 | 27 我的观点和你正好相反,我认为十年后probability和stochastic process将更广泛的
应用于生物学,到时候说不定实验生物学家也得懂点Markov chain的基本知识。
另外Einstein说上帝不掷色子是一种哲学观点。概率论是一种数学工具,就算上帝不掷
色子也不能否认概率统计的价值。就算最后物理学的根基建立于完全确定性的理论之上
,研究统计物理照样得用stochastic process。
【在 p*******r 的大作中提到】 : I don't know. I really dislike this fashion of using stochastic process in : biology. : I think only when people don't understand it, they treat it as stochastic : process. I don't think they have given much fundamental insights. : I think stochastic process has its place, but right now it's overblown. : Same goes for the Bayesian statistics. : I make another bold prediction here, in 10 years, both of those fields : will go into relative obscurity, replaced by fundamental advances, driving : by the divulge of q
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b******l 发帖数: 1632 | 28 引申一句:与其问:我的模型可以多细节,不如问:我的模型可以多简单。后者才是更
根本的研究。
的
【在 b******l 的大作中提到】 : 有些不同意见。不理解 bio-question,就无法真正使用数学工具来提出自己的见解, : 就会落入 化工的 simulation 的老路去。 : 事实上,太多组是被数学工具玩儿,而不是在玩儿数学工具。 : 举个简单例子:bio-oscillation 的一种基本模型:translation/transcription 模型 : ,由于 transportation 导致的时间差造成一个非线性系统可以产生恰好的 over- : shooting 从而导致震荡,这个与数学工具完全无关,而是反映的一种数学上对生物问 : 题的洞察力,即历史依赖性问题;再比如讨论 bio-oscillation 是不是由纯粹自发的 : stochastic fluctuation 引发的非线性系统的震荡,还是需要一个外在的推动来把体 : 系由 bi-stable 状态推进到 hysteretic,与 stochastic process 的数学工具无关, : 而是一种数学思想在生物学领域的应用。
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g**********t 发帖数: 475 | 29 我赞同。特别是当你自己独立的时候,生物学知识更重要。做学生的时候导师给课题,
独立以后找问题的眼光还得靠生物学知识。
的
【在 b******l 的大作中提到】 : 有些不同意见。不理解 bio-question,就无法真正使用数学工具来提出自己的见解, : 就会落入 化工的 simulation 的老路去。 : 事实上,太多组是被数学工具玩儿,而不是在玩儿数学工具。 : 举个简单例子:bio-oscillation 的一种基本模型:translation/transcription 模型 : ,由于 transportation 导致的时间差造成一个非线性系统可以产生恰好的 over- : shooting 从而导致震荡,这个与数学工具完全无关,而是反映的一种数学上对生物问 : 题的洞察力,即历史依赖性问题;再比如讨论 bio-oscillation 是不是由纯粹自发的 : stochastic fluctuation 引发的非线性系统的震荡,还是需要一个外在的推动来把体 : 系由 bi-stable 状态推进到 hysteretic,与 stochastic process 的数学工具无关, : 而是一种数学思想在生物学领域的应用。
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b******l 发帖数: 1632 | 30 长叹一声:俺老板既不懂生物,也不懂数学,和我开玩笑说:你要是能让我明白,并且
说服我,那你就能说服绝大多数人。
解,
模型
物问
把体
关,
【在 g**********t 的大作中提到】 : 我赞同。特别是当你自己独立的时候,生物学知识更重要。做学生的时候导师给课题, : 独立以后找问题的眼光还得靠生物学知识。 : : 的
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b******l 发帖数: 1632 | 31 stochastic process 的一个分支问题,比如说,评价 diversity 在进化中的作用和利
弊。通过研究 diversity 来寻找那些 conserved sequences 早就是 biologists 熟悉
的数学思想了。那么,研究哪些过程是 stochastic processes domainated,为什么,
我觉得是现在挺流行的一个方向。比如说我们现在做的 cell network communication
问题,发现每次切断细胞间的交流后再恢复时,每个细胞的 role 可能会变化。这个现
象更可能是在细胞恢复交流的过程中由 stochastic process 决定的。那么,为什么这
样?进化优势是什么?局限是什么?如何使得系统 robust?系统的 valnerability 在
哪里?最可能失控的环节是什么?失控后会导致什么问题?一系列问题展开,这才是
matheatical biology 要解决的。
in
stochastic
driving
【在 g**********t 的大作中提到】 : 我的观点和你正好相反,我认为十年后probability和stochastic process将更广泛的 : 应用于生物学,到时候说不定实验生物学家也得懂点Markov chain的基本知识。 : 另外Einstein说上帝不掷色子是一种哲学观点。概率论是一种数学工具,就算上帝不掷 : 色子也不能否认概率统计的价值。就算最后物理学的根基建立于完全确定性的理论之上 : ,研究统计物理照样得用stochastic process。
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a***e 发帖数: 1010 | 32 the most important issue here is what is the biological question you want to
study, but not simply a mathematical tool.
the second most important issue is can you make predictions and test those
mathematical models?
Without keeping these two always in mind, it is impossible to convince
biologists that these mathematical models are meaningful. |
p*******r 发帖数: 4048 | 33 And create new tools tailored to the problems.
That's why I think this whole stochastic process buzz will die.
It's just not the right tool for the problem.
的
【在 b******l 的大作中提到】 : 有些不同意见。不理解 bio-question,就无法真正使用数学工具来提出自己的见解, : 就会落入 化工的 simulation 的老路去。 : 事实上,太多组是被数学工具玩儿,而不是在玩儿数学工具。 : 举个简单例子:bio-oscillation 的一种基本模型:translation/transcription 模型 : ,由于 transportation 导致的时间差造成一个非线性系统可以产生恰好的 over- : shooting 从而导致震荡,这个与数学工具完全无关,而是反映的一种数学上对生物问 : 题的洞察力,即历史依赖性问题;再比如讨论 bio-oscillation 是不是由纯粹自发的 : stochastic fluctuation 引发的非线性系统的震荡,还是需要一个外在的推动来把体 : 系由 bi-stable 状态推进到 hysteretic,与 stochastic process 的数学工具无关, : 而是一种数学思想在生物学领域的应用。
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p*******r 发帖数: 4048 | 34 统计物理 is basically founded on egodicity principle, which doesn't really
apply in Biology.
【在 g**********t 的大作中提到】 : 我的观点和你正好相反,我认为十年后probability和stochastic process将更广泛的 : 应用于生物学,到时候说不定实验生物学家也得懂点Markov chain的基本知识。 : 另外Einstein说上帝不掷色子是一种哲学观点。概率论是一种数学工具,就算上帝不掷 : 色子也不能否认概率统计的价值。就算最后物理学的根基建立于完全确定性的理论之上 : ,研究统计物理照样得用stochastic process。
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p*******r 发帖数: 4048 | 35 You have the same philosophy as me.
All the models I have published can be described by less than 3 equations.
Most of them just has one equation.
【在 b******l 的大作中提到】 : 引申一句:与其问:我的模型可以多细节,不如问:我的模型可以多简单。后者才是更 : 根本的研究。 : : 的
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p*******r 发帖数: 4048 | 36 Good training for you. :)
【在 b******l 的大作中提到】 : 长叹一声:俺老板既不懂生物,也不懂数学,和我开玩笑说:你要是能让我明白,并且 : 说服我,那你就能说服绝大多数人。 : : 解, : 模型 : 物问 : 把体 : 关,
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p*******r 发帖数: 4048 | 37 I often joke with the Bayesian guys and the stochastic guys.
I call them the error bar people. :)
communication
【在 b******l 的大作中提到】 : stochastic process 的一个分支问题,比如说,评价 diversity 在进化中的作用和利 : 弊。通过研究 diversity 来寻找那些 conserved sequences 早就是 biologists 熟悉 : 的数学思想了。那么,研究哪些过程是 stochastic processes domainated,为什么, : 我觉得是现在挺流行的一个方向。比如说我们现在做的 cell network communication : 问题,发现每次切断细胞间的交流后再恢复时,每个细胞的 role 可能会变化。这个现 : 象更可能是在细胞恢复交流的过程中由 stochastic process 决定的。那么,为什么这 : 样?进化优势是什么?局限是什么?如何使得系统 robust?系统的 valnerability 在 : 哪里?最可能失控的环节是什么?失控后会导致什么问题?一系列问题展开,这才是 : matheatical biology 要解决的。 :
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p*******r 发帖数: 4048 | 38 Yes, what doesn't change in face of noise is the key problem here.
communication
【在 b******l 的大作中提到】 : stochastic process 的一个分支问题,比如说,评价 diversity 在进化中的作用和利 : 弊。通过研究 diversity 来寻找那些 conserved sequences 早就是 biologists 熟悉 : 的数学思想了。那么,研究哪些过程是 stochastic processes domainated,为什么, : 我觉得是现在挺流行的一个方向。比如说我们现在做的 cell network communication : 问题,发现每次切断细胞间的交流后再恢复时,每个细胞的 role 可能会变化。这个现 : 象更可能是在细胞恢复交流的过程中由 stochastic process 决定的。那么,为什么这 : 样?进化优势是什么?局限是什么?如何使得系统 robust?系统的 valnerability 在 : 哪里?最可能失控的环节是什么?失控后会导致什么问题?一系列问题展开,这才是 : matheatical biology 要解决的。 :
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b******l 发帖数: 1632 | 39 exactly!
这就是统计学可以切入的地方了。
比如说,我们现在研究的体系,细胞有两种角色,A or B。每个细胞在重新恢复交流后
,其角色的分配在表面上看是随机的。但是,这两种角色的比例维持基本稳定。也就是
说,在这种表面上随机的角色分配机制上,有着一种本质的全局调控机制来使得通过
stochastic process 能得到稳定的结果。
这种机制,对于 wound and healing,尤其对于 system remodeling,大脑和神经的损
伤和重建,发育过程等,都相当重要。stochastic process 的一个核心问题就是:
locally, temporally 的随机过程,是如何控制的,以至于可以得到 globally, long-
term 的 robust 的系统。
和利
熟悉
么,
个现
么这
valnerability 在
是
【在 p*******r 的大作中提到】 : Yes, what doesn't change in face of noise is the key problem here. : : communication
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b******l 发帖数: 1632 | 40 握手。我现在在写的这个 motif,就是 3 个 nodes,一个 gate,我正在努力说明这个
motif 不但是全新的,更重要的,是它是个 atomic motif。
是更
【在 p*******r 的大作中提到】 : You have the same philosophy as me. : All the models I have published can be described by less than 3 equations. : Most of them just has one equation.
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g**********t 发帖数: 475 | 41 任何理论模型都只是对实际情况的近似。不知道童鞋的方向是什么,至少我做的方向(
evolution)里面十个模型有九个ergodicity都是基本假定,这一假定不一定成立,但是
很有用。统计物理在evolution的研究中也是有用的,可以参看如下paper:
http://www.pnas.org/content/102/27/9541
引用我们系里一个教授的口头禅:"Every model is wrong, but some are useful."
【在 p*******r 的大作中提到】 : 统计物理 is basically founded on egodicity principle, which doesn't really : apply in Biology.
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l*********s 发帖数: 5409 | 42 有用的假定要能给出有实用价值的预测,而不仅仅是数学建模上的方便.
【在 g**********t 的大作中提到】 : 任何理论模型都只是对实际情况的近似。不知道童鞋的方向是什么,至少我做的方向( : evolution)里面十个模型有九个ergodicity都是基本假定,这一假定不一定成立,但是 : 很有用。统计物理在evolution的研究中也是有用的,可以参看如下paper: : http://www.pnas.org/content/102/27/9541 : 引用我们系里一个教授的口头禅:"Every model is wrong, but some are useful."
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g**********t 发帖数: 475 | 43 同意
【在 l*********s 的大作中提到】 : 有用的假定要能给出有实用价值的预测,而不仅仅是数学建模上的方便.
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l*********s 发帖数: 5409 | 44 So far the technology is not advanced enough to allow observing the behavior
of individual cells/molecules, thus statistics is a must in quantifying
biology.
【在 p*******r 的大作中提到】 : I often joke with the Bayesian guys and the stochastic guys. : I call them the error bar people. :) : : communication
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b******l 发帖数: 1632 | 45 cell level 的技术早就很成熟了。现在可以轻松跟踪 tissue slice 里所有细胞的某
种行为,甚至可以同时跟踪两三种细胞行为。
细胞内的 molecular level 的跟踪也是热门啊。
behavior
【在 l*********s 的大作中提到】 : So far the technology is not advanced enough to allow observing the behavior : of individual cells/molecules, thus statistics is a must in quantifying : biology.
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g**********t 发帖数: 475 | 46 基本上这种有关自然科学的哲学争论是不会有结论的。不过我发现有一个很有趣的现象
,就是偏激的哲学观点对于一个科学家的成功并没有什么坏处。典型的例子是Hardy,
曾经说过相对论和数论是完全没有用的。
behavior
【在 l*********s 的大作中提到】 : So far the technology is not advanced enough to allow observing the behavior : of individual cells/molecules, thus statistics is a must in quantifying : biology.
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p*******r 发帖数: 4048 | 47 I didn't say it's useless. I just say the current fad is overblown.
Thank you for your paper suggestion.
【在 g**********t 的大作中提到】 : 任何理论模型都只是对实际情况的近似。不知道童鞋的方向是什么,至少我做的方向( : evolution)里面十个模型有九个ergodicity都是基本假定,这一假定不一定成立,但是 : 很有用。统计物理在evolution的研究中也是有用的,可以参看如下paper: : http://www.pnas.org/content/102/27/9541 : 引用我们系里一个教授的口头禅:"Every model is wrong, but some are useful."
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p*******r 发帖数: 4048 | 48 I hope you succeed, you can refer to my motif paper. That paper is very
unsatisfying to me, I hope I can do more in the future.
【在 b******l 的大作中提到】 : 握手。我现在在写的这个 motif,就是 3 个 nodes,一个 gate,我正在努力说明这个 : motif 不但是全新的,更重要的,是它是个 atomic motif。 : : 是更
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p*******r 发帖数: 4048 | 49 Then I say, work on the technology instead.
I refuse to take limitations as arguments.
behavior
【在 l*********s 的大作中提到】 : So far the technology is not advanced enough to allow observing the behavior : of individual cells/molecules, thus statistics is a must in quantifying : biology.
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p*******r 发帖数: 4048 | 50 偏激的哲学观点 is a good sign, because it means he knows how to think for
himself, instead of following fad.
【在 g**********t 的大作中提到】 : 基本上这种有关自然科学的哲学争论是不会有结论的。不过我发现有一个很有趣的现象 : ,就是偏激的哲学观点对于一个科学家的成功并没有什么坏处。典型的例子是Hardy, : 曾经说过相对论和数论是完全没有用的。 : : behavior
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l*********s 发帖数: 5409 | 51 做活体的实时跟踪不是大部分实验室能掌握的技术吧。
【在 b******l 的大作中提到】 : cell level 的技术早就很成熟了。现在可以轻松跟踪 tissue slice 里所有细胞的某 : 种行为,甚至可以同时跟踪两三种细胞行为。 : 细胞内的 molecular level 的跟踪也是热门啊。 : : behavior
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p*******r 发帖数: 4048 | 52 Then be one of those labs. :)
【在 l*********s 的大作中提到】 : 做活体的实时跟踪不是大部分实验室能掌握的技术吧。
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b******l 发帖数: 1632 | 53 多谢!真盼望能亲自做实验来 test 啊。
这个
【在 p*******r 的大作中提到】 : I hope you succeed, you can refer to my motif paper. That paper is very : unsatisfying to me, I hope I can do more in the future.
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p*******r 发帖数: 4048 | 54 Join my lab. :)
【在 b******l 的大作中提到】 : 多谢!真盼望能亲自做实验来 test 啊。 : : 这个
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p*******r 发帖数: 4048 | 55 I will supply you with among the best deep sequecing, epigenomics, and in
vivo superresolution imaging techniques in the world.
【在 b******l 的大作中提到】 : 多谢!真盼望能亲自做实验来 test 啊。 : : 这个
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f********a 发帖数: 15 | 56
个motif 不但是全新的,更重要的,是它是个 atomic motif。
你这是在做DNA结构模拟,还是?
【在 b******l 的大作中提到】 : 握手。我现在在写的这个 motif,就是 3 个 nodes,一个 gate,我正在努力说明这个 : motif 不但是全新的,更重要的,是它是个 atomic motif。 : : 是更
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b******l 发帖数: 1632 | 57 signaling network motif
【在 f********a 的大作中提到】 : : 个motif 不但是全新的,更重要的,是它是个 atomic motif。 : 你这是在做DNA结构模拟,还是?
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g**********t 发帖数: 475 | 58 有前途。我看到那实验的protocol就头大,估计这辈子只能占"数据秃鹰"这种
ecological niche了。
【在 b******l 的大作中提到】 : 多谢!真盼望能亲自做实验来 test 啊。 : : 这个
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f********a 发帖数: 15 | 59
请问你指的是那篇motif paper?上面有连接的吗?
【在 p*******r 的大作中提到】 : I hope you succeed, you can refer to my motif paper. That paper is very : unsatisfying to me, I hope I can do more in the future.
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d*****r 发帖数: 2583 | 60 你的lab已经太多人了!
【在 p*******r 的大作中提到】 : Join my lab. :)
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d*****r 发帖数: 2583 | 61 国内现在哪里有in vivo super-resolution imaging?
【在 p*******r 的大作中提到】 : I will supply you with among the best deep sequecing, epigenomics, and in : vivo superresolution imaging techniques in the world.
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x******e 发帖数: 1428 | 62 赞大家的讨论:)
Biomath我也不过是入门而已,呵呵,真正的牛人们已经被引出来!
继续观望…… |
w****o 发帖数: 367 | 63 生物数学说到底还是数学,如果是生物出身的,要补好多数学,先把分析学了.
还有一个问题,当你学了数学之后,你会发现你的就业面突然会比以前宽了,你也就不一
定还呆在实验室了.
如果大家可以用这个当作跳板,离开生物.
如果你本来是学数学的,请珍惜生命,远离生物. |
a*****i 发帖数: 1045 | 64 其实由此可以看来,数学这种人类逻辑的发明最终无法解释上帝创造的自然科学,理论
物理到最后只能解说成了上帝是否掷骰子的问题。生物学更是如此。。。
但是数学这种人类逻辑的发明用在人类创造的工业运用中就是很有用处的。
所以人类无论如何相对于宇宙还是太渺小了。 |
f********a 发帖数: 15 | 65 Where is your lab
【在 p*******r 的大作中提到】 : Join my lab. :)
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p*******r 发帖数: 4048 | 66 xiaowei zhuang has something at UTSC.
【在 d*****r 的大作中提到】 : 国内现在哪里有in vivo super-resolution imaging?
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c****n 发帖数: 21367 | 67 如果学过复杂系统理论,就不会有这么无厘头的问题了 :)
你或许需要了解一下“复杂”和“简单”作为一对反义词时候的科学定义
【在 f********7 的大作中提到】 : 现在数学方法解决了相比于生物问题更简单的三体问题了吗? : : analysis,
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c****n 发帖数: 21367 | 68
数学不止有加法,还有乘法。除了additive process,
还有multiplicative process...
【在 a*****i 的大作中提到】 : 其实由此可以看来,数学这种人类逻辑的发明最终无法解释上帝创造的自然科学,理论 : 物理到最后只能解说成了上帝是否掷骰子的问题。生物学更是如此。。。 : 但是数学这种人类逻辑的发明用在人类创造的工业运用中就是很有用处的。 : 所以人类无论如何相对于宇宙还是太渺小了。
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f********a 发帖数: 15 | 69 首先,数学是发明还是发现?我觉得是发现,就像物理原理一样。
再者,人类相对于宇宙的确很渺小,但是给人类以时间,上帝这个面纱会被逐步揭开。
【在 a*****i 的大作中提到】 : 其实由此可以看来,数学这种人类逻辑的发明最终无法解释上帝创造的自然科学,理论 : 物理到最后只能解说成了上帝是否掷骰子的问题。生物学更是如此。。。 : 但是数学这种人类逻辑的发明用在人类创造的工业运用中就是很有用处的。 : 所以人类无论如何相对于宇宙还是太渺小了。
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a*****i 发帖数: 1045 | 70 我认为数学是发明多过发现,一个工具而已,利用数学来更好解释客观存在。。
【在 f********a 的大作中提到】 : 首先,数学是发明还是发现?我觉得是发现,就像物理原理一样。 : 再者,人类相对于宇宙的确很渺小,但是给人类以时间,上帝这个面纱会被逐步揭开。
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S*******i 发帖数: 149 | 71 说得好。这几天逐渐体会到做研究的辛苦和无奈。不过我觉得数学要学的有一定
水平花的时间代价太大了,短时间内很难搞定啊。不如编程来的简单……
也就不一
【在 w****o 的大作中提到】 : 生物数学说到底还是数学,如果是生物出身的,要补好多数学,先把分析学了. : 还有一个问题,当你学了数学之后,你会发现你的就业面突然会比以前宽了,你也就不一 : 定还呆在实验室了. : 如果大家可以用这个当作跳板,离开生物. : 如果你本来是学数学的,请珍惜生命,远离生物.
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a*****a 发帖数: 312 | 72 tell a little more?
Is something collaboration with UTSC?Or is she considering return to UTSC?
【在 p*******r 的大作中提到】 : xiaowei zhuang has something at UTSC.
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p*******r 发帖数: 4048 | 73 collaboration.
UTSC?
【在 a*****a 的大作中提到】 : tell a little more? : Is something collaboration with UTSC?Or is she considering return to UTSC?
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