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当生物学和数学相遇并产生冲突的时候

发布时间:2015-05-04 14:51来源: 未知
【科技讯】9月10日消息,图灵模式的故事,是关于多证明图灵的反应 - 扩散机制是否负责创建的手指,毛皮,和散热片。这是关于数学和生物学的会议:两个传统不安同床异梦。而且,
  【科技讯】9月10日消息,图灵模式的故事,是关于多证明图灵的反应 - 扩散机制是否负责创建的手指,毛皮,和散热片。这是关于数学和生物学的会议:两个传统不安同床异梦。而且,就像谁在观察2不适合的合作伙伴之间的关系,暴躁的人,有些人关注。

  这是图灵自己的那种,数学家和其他基于物理科学,谁保持自己的想法活着的时候,生物学家不再相信。当时这两个领域沿着完全不同的轨迹运动。生物学家并没有看到什么有利于数学模型可能会带来相比,他们在实验室实验中(也可能是听不懂的数学其一),而数学家们发现现实生活有点太乱了他们的无菌方程。

  在加州大学伯克利分校教授迈克·莱文已经建立了一个非常杰出的职业生涯解剖的转了果蝇卵变成蛆复杂的遗传指令。他是一个更大的高于生活的字符专门美丽的胚胎,并保持它强烈的意见。当一队英国的研究人员发表了一篇论文,详细的数学模型来解释在果蝇胚胎特殊条纹的形成,莱文发起了猛烈抨击。他指责他们"计算距离的法宝,"他说,"我不禁抱怨新车型由尼古拉斯勒斯科姆和同事描述[基因]表达的调控......似乎从[它]剥去神秘感。 "

  "这不是很酷的数学家在这种被工作区域,它不喜欢的人认为我们是狗屎,因为我们做数学生物学。纯粹的数学家还在说,'你在做什么?你为什么让你的手脏?"

  另一些人认为计算机模拟比漂亮的动画更好一点,并没有太多给"真实"的生物学家在他们的实验室累死累活。伦敦大学国王学院的教授杰里米·格林说,"很多人在生物学认为模型仅仅是忽悠,只是一个描述性的动画,告诉你什么什么的居然会在现实生活中的情况。当然,对于任何一块生物学的最佳模式是事物本身 - 的胚胎的最佳模式是胚胎。但问题是,不是你怎么知道模型是否代表了真实与否,真正的问题是你必须做的,使你的模型摆在首位,让你在现实生活中看到它相匹配。"

  喜欢绿色研究人员考虑让自己的车型如何生物系统应该表现 - 例如,通过推动着图灵机制收集尽可能多的实验数据,他们可以把它全部输入电脑,然后按"走出去"的有趣启动时,从模拟输出看起来一点也不像什么细胞确实是在现实生活中。

  格林解释说:"这告诉你,你这是怎么回事的假设是错误的。所以,你帮你的头,并认为,"是什么让这个系统工作的?如何更改我的模型,使之更符合现实?',它是模型的失败,告诉你这个系统是如何的东西这个过程的工作原理,它告诉你该怎么回去看看的实验。如果它的工作完美,总会有没有必要理会的模式。"

  该中心的基因组调控在西班牙巴塞罗那的詹姆斯夏普对此表示赞同。 "很明显,我认为做的最好的事情就是有一个实验室,实验生物学家和理论研究者之间的分裂。在旧感理论生物学是不是有价值的,你必须去来回模型和实验室之间,这​​应该只是我们如何做生物吧。在许多方面,这是何等的科学家们一直工作,we've只是一个自然的进化总是有模型,但他们刚刚一直在我们头上。"(或者,更可能的是,潦草的在酒吧beermat)"的不同的是,现在的复杂性,你不能仅仅依靠想着它拿出正确的预测。"

  两个人谁代表了数学和生物学的新的溶合英国果蝇胚胎学家罗伯特·Drewell和美国数学家成龙Dresch,在马萨诸塞州的专业和个人的合作伙伴,在阿默斯特学院。

  "只要任何生物学家看到了一个公式,有一个下意识的反应,"Drewell说。 Dresch跳跃。"他基本上可以说同样的事情对我来说,当我们第一次见面时一只苍蝇会议。他所有的,"你能解释一下你的海报给我,因为这一切看起来像废话公式?""这是最糟糕的回升行过,但它的工作。

  Dresch感到耻辱是双向的,有理论家从真正的生物系统实验室的凌乱业务回避。 "数学家一直在破坏他们的驴几百年才能到这一点,"她说。 "那么,为什么不收敛,并把生物和数学,共同取得更大的进展?这不是很酷的数学家在这种被工作区域,它不喜欢的人认为我们是狗屎,因为我们做数学生物学。纯粹的数学家还在说,'你在做什么?你为什么让你的手脏?"

  夏普有关于他的模特生涯一个类似的故事。他做了他的博士学位在国家医学研究所的磨坊山在伦敦的天堂,世界上一些领先的胚胎学家的。 "当我说完,我知道我想进入计算机建模。在实验室的人说,"这是科学的自杀 - 你有一个令人难以置信的机会,在世界上最好的实验室之一,你可以去了,有一个惊人的职业生涯是一个发育生物学家。"他们以为进入造型是要毁了我,但15年后,没有人会这么说。需要的看法是做这个已经完全改变了。"

  夏普认为,我们是在一个范式转变的边缘。可能还有一些人谁觉得造型是没有用的,但是这不是一般的态度了。 "生物更像计算,这是关于信息处理和决策。用电脑来解决更复杂的问题,我们其实可以学习生物学,而不是减少生物物理学。这是非常令人兴奋的。

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