수학 생물학 또는 biomathematics은 살아있는 존재와 관련된 다른 GET 자연 현상을 시뮬레이션 수치 모델의 개발을 담당 과학의 한 분과입니다; 즉, 자연 또는 생물학적 시스템을 연구하기 위해 수학적 도구를 사용합니다.
그 이름에서 알 수 있듯이, 생물 수학은 생물학과 수학 사이의 지식이 교차하는 학제 간 영역입니다. 이 분야의 간단한 예에는 유전학 또는 역학 분야의 문제를 해결하기위한 통계적 방법 개발이 포함될 수 있습니다.
포식자와 먹이 사이의 관계에 대한 Lotka-Volterra의 법칙 (출처 : Curtis Newton ↯ 10:55, 2010 년 4 월 20 일 (CEST). 원래 업 로더는 German Wikipedia의 Lämpel이었습니다. Via Wikimedia Commons)
이 지식 영역에서는 수학적 결과가 생물학적 문제에서 발생하거나이를 해결하는 데 사용되는 것이 정상이지만 일부 연구자들은 생물학적 현상을 관찰하여 수학적 문제를 해결해 왔기 때문에 일방향 관계가 아닙니다 두 과학 분야 사이에서.
위에서부터 수학적 문제가 생물학적 도구가 사용되는 목적이고 그 반대의 경우임을 확인할 수 있습니다. 생물학적 문제는 다양한 수학적 도구가 사용되는 목적이라는 것입니다.
오늘날 수학적 생물학 분야는 빠르게 성장하고 있으며 가장 현대적이고 흥미로운 수학 응용 프로그램 중 하나로 간주됩니다. 생물학뿐만 아니라 생물 의학 및 생명 공학 분야에서 매우 유용합니다.
생물 수학의 역사
수학과 생물학은 다양한 응용 분야를 가진 두 가지 과학입니다. 수학은 아마도 서양 문화만큼이나 오래되었고, 그 기원은 그리스도 이전의 수년으로 거슬러 올라가며 그 유용성은 이후 많은 응용 분야에서 입증되었습니다.
그러나 과학으로서의 생물학은 1800 년대 라마르크의 개입 덕분에 그 개념화가 19 세기 초까지 발생하지 않았기 때문에 훨씬 더 최근의 것입니다.
수학적 지식과 생물학적 지식의 관계는 문명의 초기부터 밀접한 관계가 있습니다. 자연이 체계적으로 착취 될 수 있다는 발견 덕분에 유목민의 정착이 일어났기 때문입니다. 수학적 및 생물학적.
초기에 생물학은 주로 농업이나 가축과 같은 인기있는 활동을 언급했기 때문에 "장인"으로 간주되었습니다. 한편 수학은 추상화를 발견하고 다소 먼 즉각적인 적용을했습니다.
생물학과 수학의 융합은 아마도 15 ~ 16 세기로 거슬러 올라갑니다. 생리학은 지식을 그룹화하고, 분류하고, 정렬하고, 체계화하고, 필요할 때 수학적 도구를 사용하는 과학입니다.
토마스 맬서스
Lamarck과 동시대 경제학자 인 Thomas Malthus는 수학적 생물학의 시작에 대한 전례를 세웠으며, 그는 인구 역학을 천연 자원의 함수로 설명하는 수학적 모델을 처음으로 가정 한 사람이었습니다.
Malthus의 접근 방식은 나중에 더욱 발전되고 정교 해졌으며 오늘날에는 예를 들어 포식자와 먹이 사이의 관계를 설명하는 데 사용되는 생태 모델의 기초가되었습니다.
수학적 생물학 연구의 대상
수학적 생물학은 학제 간 과학 분야입니다. 출처 : Konstantin Kolosov-Pixabay
수학적 생물학은 다양한 수학적 도구를 실험적이든 아니든 생물학적 데이터와 통합하여 얻은 과학으로, 수학적 방법의 "힘"을 활용하여 생명체, 세포 및 생물의 세계를 더 잘 설명하고자합니다. 분자의.
관련된 기술적 복잡성의 정도에 관계없이 수학적 생물학은 두 프로세스 사이에 유사점이 있다는 "간단한"고려 사항으로 구성됩니다.
-생물체의 복잡한 구조는 DNA 염기 서열 (데 옥시 리보 핵산)에 포함 된 초기 정보에 "복사", "절단 및 접합"또는 "접합"(예 :)의 간단한 작업을 적용한 결과입니다. ).
-계산 가능한 함수를 배열 w에 적용한 결과 f (ω)는 간단한 기본 함수 w의 조합을 적용하여 얻을 수 있습니다.
수학적 생물학 분야는 미적분학, 확률 이론, 통계학, 선형 대수학, 대수 기하학, 토폴로지, 미분 방정식, 역학 시스템, 조합 학 및 코딩 이론과 같은 수학 영역을 적용합니다.
최근이 분야는 다양한 유형의 데이터에 대한 정량적 분석을 위해 널리 활용되고 있습니다. 생물학은 귀중한 정보를 추출 할 수있는 대량의 데이터를 생성하는 데 전념해 왔기 때문입니다.
사실, 많은 연구자들은 생물학적 데이터의 폭발적인 폭발로 인해 분석을위한 새롭고 더 복잡한 수학적 모델과 훨씬 더 복잡한 계산 알고리즘 및 통계적 방법을 개발해야 할 필요성이 "생성"되었다고 생각합니다.
응용
수학적 생물학의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 DNA 서열 분석과 관련이 있지만이 과학은 전염병 모델링과 신경 신호 전파 연구에도 관여합니다.
예를 들어 파킨슨 병, 알츠하이머 병 및 근 위축성 측삭 경화증과 같은 신경 학적 과정을 연구하는 데 사용되었습니다.
그것은 진화 과정 (이론화)의 연구와 생명체가 서로, 그리고 환경과의 관계, 즉 생태 학적 접근을 설명하는 모델의 개발에 매우 유용합니다.
다양한 유형의 암에 대한 모델링 및 시뮬레이션은 특히 세포 집단 간의 상호 작용 시뮬레이션과 관련하여 수학적 생물학이 오늘날 가지고있는 많은 응용 분야의 좋은 예입니다.
유전체학에서 일반적으로 사용되는 DNA 시퀀스 분석의 예 (출처 : Wikimedia Commons를 통한 Radtk172)
Biomathematics는 또한 계산 신경 과학 분야, 인구 역학 연구, 계통 유전학 및 유전체학 전반에서 매우 발전했습니다.
이 마지막 유전학 분야에서는 데이터 수집 률이 매우 높기 때문에 최근 몇 년 동안 가장 높은 성장을 보인 분야 중 하나이기 때문에 관련성이 높았습니다. 처리 및 분석.
참고 문헌
- Andersson, S., Larsson, K., Larsson, M., & Jacob, M. (Eds.). (1999). 생물 수학 : 생물 구조 및 생물 역학의 수학. 엘스 비어.
- Elango, P. (2015). 생물학에서 수학의 역할.
- 프리드먼, A. (2010). 수학적 생물학이란 무엇이며 얼마나 유용합니까? AMS 고지, 57 (7), 851-857.
- Hofmeyr, JHS (2017). 수학과 생물학. 남아프리카 과학 저널, 113 (3-4), 1-3.
- Kari, L. (1997). DNA 컴퓨팅 : 생물학적 수학의 도래. 수학적 지능, 19 (2), 9-22.
- Pacheco Castelao, JM (2000). 수학적 생물학이란 무엇입니까?
- Reed, MC (2004). 수학적 생물학이 왜 그렇게 어려운가요? AMS 고시, 51 (3), 338-342.
- 울람, SM (1972). 생물 수학의 몇 가지 아이디어와 전망. 생물 물리학과 생명 공학의 연례 검토, 1 (1), 277-292.