s**********y
发帖数: 509 | 1 看到大家讨论的热烈， 也聊几句：
生物中数学的使用有限， 主要在于生物研究从整体上仍处于描述的状态，还没有进入
预测的状态。 如果只用于描述，数学就会显得太复杂。
生物学的描述往往依赖于感觉 （或视觉）。 很多分子层面的描述，没有数据的支持，
可以称之为少量数据 + 大量想象。 国内某名家 称 动画， （ppt animation） 对生
物过程描述恒重要。要是从数理来看， 几乎是臆想 （呵呵）
经典遗传学， 是可以用数学预测 (如 豌豆性状 3：1 分离）。 但太少了。
想起一个故事： 生物老师上课： 某植物叶缘是大圆，某植物叶缘是小圆。
某植物叶缘是大齿，某植物叶缘是小齿。
数学家： 大小和形状是需要定义的！您在讲曲率，挠率， 半径，还是弧长？
生物老师： 少打岔， 认识杨树和槐树的差别吗？
http://baike.baidu.com/view/370642.htm
|
d*****u
发帖数: 17243 | 2 杨树和槐树，实在要用形态学分类的话也是有办法的
比如可以把两者叶片的texture做分析
具体可以用二维傅立叶变换
也可以用小波变换
然后用机器学习的办法来自动分类
当然同时也可以用shape detection来处理叶片
computer vision能处理的数据远远超过语言所能描述的
【在 s**********y 的大作中提到】
: 看到大家讨论的热烈， 也聊几句：
: 生物中数学的使用有限， 主要在于生物研究从整体上仍处于描述的状态，还没有进入
: 预测的状态。 如果只用于描述，数学就会显得太复杂。
: 生物学的描述往往依赖于感觉 （或视觉）。 很多分子层面的描述，没有数据的支持，
: 可以称之为少量数据 + 大量想象。 国内某名家 称 动画， （ppt animation） 对生
: 物过程描述恒重要。要是从数理来看， 几乎是臆想 （呵呵）
: 经典遗传学， 是可以用数学预测 (如 豌豆性状 3：1 分离）。 但太少了。
: 想起一个故事： 生物老师上课： 某植物叶缘是大圆，某植物叶缘是小圆。
: 某植物叶缘是大齿，某植物叶缘是小齿。
: 数学家： 大小和形状是需要定义的！您在讲曲率，挠率， 半径，还是弧长？
|
s**********y
发帖数: 509 | 3 关于形态分类， see 早期癌症细胞的自动分类。
生物学的基本思维是归纳， 数学的基本思维是演绎。 又想起一个故事：
生物学家： 我发现RNA可以是酶！
其他生物学家：太重要了， Nobel price level work!
数学家： 哪条（物理， 化学）定理告诉你 RNA不能是酶？ 我们证明了在一个公里体
系中， 有无数这样的定理， 既不可以被证否，也不可以被证实 (a Hilbert Problem)
。看见了一个新的事实就 high 成这样， 那我们还不 high 死了。 |
b****r
发帖数: 17995 | 4 差不多就是这个意思
用数学给两个不算亲缘关系近的植物分类就已经并不是很简单的工作
而要用数学模型解决一个目前普通的生物问题：一棵杨树的某一条枝条为什么比自己的
其他枝条，还有其他杨树的枝条都短一点粗一点，你试试看？
我前些天就碰到这么个病例，一个男人其他都还正常，就是两个手的食指都短一截，只
有2节，而且他们家很多人都这样，是显性遗传。现在你可以用你的数学知识处理一下
当然，在生物学家看来，这个问题用经典的遗传方法，解决掉还是希望很大的，无非是
多搜几个家系，做个连锁分析，然后ATCG仔细测测序，看哪里有突变
【在 d*****u 的大作中提到】
: 杨树和槐树，实在要用形态学分类的话也是有办法的
: 比如可以把两者叶片的texture做分析
: 具体可以用二维傅立叶变换
: 也可以用小波变换
: 然后用机器学习的办法来自动分类
: 当然同时也可以用shape detection来处理叶片
: computer vision能处理的数据远远超过语言所能描述的
|
D*a
发帖数: 6830 | 5 能不能用数学给个人，狗，猫的定义出来。
这个在生物里面反正是没解决。
【在 d*****u 的大作中提到】
: 杨树和槐树，实在要用形态学分类的话也是有办法的
: 比如可以把两者叶片的texture做分析
: 具体可以用二维傅立叶变换
: 也可以用小波变换
: 然后用机器学习的办法来自动分类
: 当然同时也可以用shape detection来处理叶片
: computer vision能处理的数据远远超过语言所能描述的
|
d*****u
发帖数: 17243 | 6 猫狗这些定义本来就不严格吧
不过二者基因肯定有差异啊
不用太复杂的数学都能描述
如果要从外形分类的话
只要给足training data
还是不难做到的
【在 D*a 的大作中提到】
: 能不能用数学给个人，狗，猫的定义出来。
: 这个在生物里面反正是没解决。
|
k*****1
发帖数: 454 | 7 哈哈，这在计算机领域做模式识别是个很容易的project。具体就是识别轮廓特征，而
轮廓特征都是用数学模型来描述的。
【在 D*a 的大作中提到】
: 能不能用数学给个人，狗，猫的定义出来。
: 这个在生物里面反正是没解决。
|
p*****u
发帖数: 191 | 8 酶活性动力学使用的比较多
酶催化机理的研究采用的计算也比较多 |
p*****u
发帖数: 191 | 9 酶活性动力学使用的比较多
酶催化机理的研究采用的计算也比较多 |
s**********y
发帖数: 509 | 10 再多说几句， 尽管板斧已近发话要清理门户了。阳谋啊
这样的讨论有助于知道为什么interdisciplinar research不容易， 到底不容易在哪。
大题目， 只能泛泛的讲。
还是在自己起的楼里添砖吧。 言归正传。
生物学的基本思维是归纳，所以有一个新的事实， 大家都很兴奋。
数学的基本思维是演绎。 数学工具用的强的邻域， 只有在新的事实挑战既有的理论时
， 大家才兴奋。参见十九世纪末的物理学。
生物学研究有一个特点， 大家都在找新的事实。 欢句话说， 如果一个体系已近可以
开始演绎， 生物学的热点早已过去 （参见 老鼠派对 虫子派， 尽管虫子还离演绎差
很远）。
也就是说当你的回归方程可以用的时候， 生物学家会说让我们考虑另一种情况， 原来
的情况已近太简单 ：）。 so you are chasing a moving target all the time.
生物学和数学可以结合吗？ 结论是悲观的。但是我们看到的却是数学越来越多的在生
物学中引用。 为什么？
（1） 新仪器。 测序，图像， 筛选，array，这些技术的出现使得数学处理非常有用
。 凡是在instrumentation上做的， 对最终的生物问题可以不关心； 但生物学家对数
据的处理不能不关心。
（2）医学。 生物学的研究常常没有 end-point 但医学一定有end-point。 只要有了
end-point， 不管演绎， 归纳， 都可以看看对 end-point 有没有贡献。 诸位都可以
大展圣手。 |
|
|
Z**********g
发帖数: 222 | 11 有道理，生命的现象再发现和描述个100年也不为过，无须数学。动辄就说数理是自然
科学之基础的
人又对生命现象有多深的认识呢？数学可以用于生物，那顶多能发展为一个新分支学科
而已
，即理论生物学或计算生物学。就目前来看，实验生物学家可以秒杀计算生物学家。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 再多说几句， 尽管板斧已近发话要清理门户了。阳谋啊
: 这样的讨论有助于知道为什么interdisciplinar research不容易， 到底不容易在哪。
: 大题目， 只能泛泛的讲。
: 还是在自己起的楼里添砖吧。 言归正传。
: 生物学的基本思维是归纳，所以有一个新的事实， 大家都很兴奋。
: 数学的基本思维是演绎。 数学工具用的强的邻域， 只有在新的事实挑战既有的理论时
: ， 大家才兴奋。参见十九世纪末的物理学。
: 生物学研究有一个特点， 大家都在找新的事实。 欢句话说， 如果一个体系已近可以
: 开始演绎， 生物学的热点早已过去 （参见 老鼠派对 虫子派， 尽管虫子还离演绎差
: 很远）。
|
d*****r
发帖数: 2583 | 12 This kind of discussion is the most important for Biology board.
It's the primary goal of this board.
【在 s**********y 的大作中提到】
: 再多说几句， 尽管板斧已近发话要清理门户了。阳谋啊
: 这样的讨论有助于知道为什么interdisciplinar research不容易， 到底不容易在哪。
: 大题目， 只能泛泛的讲。
: 还是在自己起的楼里添砖吧。 言归正传。
: 生物学的基本思维是归纳，所以有一个新的事实， 大家都很兴奋。
: 数学的基本思维是演绎。 数学工具用的强的邻域， 只有在新的事实挑战既有的理论时
: ， 大家才兴奋。参见十九世纪末的物理学。
: 生物学研究有一个特点， 大家都在找新的事实。 欢句话说， 如果一个体系已近可以
: 开始演绎， 生物学的热点早已过去 （参见 老鼠派对 虫子派， 尽管虫子还离演绎差
: 很远）。
|
D*a
发帖数: 6830 | 13 你的模式识别是创造定义还是使用现有定义建模式？？
包括楼上说的基因，难道不是先有了人猫狗的分类才知道去这些动物体身上取sample？？
【在 k*****1 的大作中提到】
: 哈哈，这在计算机领域做模式识别是个很容易的project。具体就是识别轮廓特征，而
: 轮廓特征都是用数学模型来描述的。
|
l***y
发帖数: 4671 | 14 典型的 pattern recognition 问题么。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 看到大家讨论的热烈， 也聊几句：
: 生物中数学的使用有限， 主要在于生物研究从整体上仍处于描述的状态，还没有进入
: 预测的状态。 如果只用于描述，数学就会显得太复杂。
: 生物学的描述往往依赖于感觉 （或视觉）。 很多分子层面的描述，没有数据的支持，
: 可以称之为少量数据 + 大量想象。 国内某名家 称 动画， （ppt animation） 对生
: 物过程描述恒重要。要是从数理来看， 几乎是臆想 （呵呵）
: 经典遗传学， 是可以用数学预测 (如 豌豆性状 3：1 分离）。 但太少了。
: 想起一个故事： 生物老师上课： 某植物叶缘是大圆，某植物叶缘是小圆。
: 某植物叶缘是大齿，某植物叶缘是小齿。
: 数学家： 大小和形状是需要定义的！您在讲曲率，挠率， 半径，还是弧长？
|
l***y
发帖数: 4671 | 15 现在来看，不懂数学和计算机的生物学家和不会做 wet lab 的计算生物学家，都没啥
前途。
【在 Z**********g 的大作中提到】
: 有道理，生命的现象再发现和描述个100年也不为过，无须数学。动辄就说数理是自然
: 科学之基础的
: 人又对生命现象有多深的认识呢？数学可以用于生物，那顶多能发展为一个新分支学科
: 而已
: ，即理论生物学或计算生物学。就目前来看，实验生物学家可以秒杀计算生物学家。
|
d*****u
发帖数: 17243 | 16 机器学习里有一种unsupervised learning
就是自动对没有标记的对象进行分类
统计学里叫聚类clustering
简单说，就是把对象投射到特征空间（通常是很高维数的）
然后对象如果真的是两类，就会在特征空间里自然聚集成两个cluster
当然，怎么找cluster的界限有很多办法
？？
【在 D*a 的大作中提到】
: 你的模式识别是创造定义还是使用现有定义建模式？？
: 包括楼上说的基因，难道不是先有了人猫狗的分类才知道去这些动物体身上取sample？？
|
T*R
发帖数: 36302 | 17 药物动力学不就是用数学模型去预测药物在体内的代谢？ |
s**********y
发帖数: 509 | 18 药物设计也是有 end-point 的。
【在 T*R 的大作中提到】
: 药物动力学不就是用数学模型去预测药物在体内的代谢？
|
s**********y
发帖数: 509 | 19 聊得差不多了， 最后再说几句：
在生物的描述中， 大量使用 报道 （report） 这个词。 我一直有疑惑， 这学科到
底是 新闻 还是 科学。
在数理中， 大量使用 证明 这个词。不是说不需要想象， 但是还需要证实。个人很
欣赏这一点。 也就是大胆假设，小心求证 的意思。
生物学追求新现象， 体系自是越复杂越好。 数理追求事物之间的联系， 体系自是越
简单越好
各位生物学家 不必担心数理背景的人来抢饭碗 （ 呵呵）， 生物学家最拿手的绝活就
是在只有少量事实的情况下， 对复杂体系进行探索。 数理背景的人一般干不了 （尽
管也有例外）。 这活绝对挑战人类智力， 一不小心也常常侮辱读者智商。
数理背景的人最拿手的绝活就是用少数数理规律对复杂体系进行探索。 这活也绝对挑
战人类智力， 用到生物上一不小心就entertain读者。
世事无常， 有位兄台提过， 以前找到几个基因有表达差异， 就可以报道了。 现在一
个片子， 所有的都在那了。 以前突变了以后， 要看对几个pathway的影响要做半年，
现在subcontract出去， 10天回来结果。 高通数据使生物学正在快速向数理靠近：
全面收集数据， 产生假说， 在假说的基础上再全面收集数据。现在的实验室， array
， sequencing 是常规。 有了数据， 数理推断就有了坚实的基础。 谁也不能直接更
数据较劲， 是吧？
看样子， 生物和数理的合作只会加强， 不会减弱。 |
s*****u
发帖数: 407 | 20 万事皆数，最后一定什么都有量化
就如人的体温是３７度
【在 s**********y 的大作中提到】
: 看到大家讨论的热烈， 也聊几句：
: 生物中数学的使用有限， 主要在于生物研究从整体上仍处于描述的状态，还没有进入
: 预测的状态。 如果只用于描述，数学就会显得太复杂。
: 生物学的描述往往依赖于感觉 （或视觉）。 很多分子层面的描述，没有数据的支持，
: 可以称之为少量数据 + 大量想象。 国内某名家 称 动画， （ppt animation） 对生
: 物过程描述恒重要。要是从数理来看， 几乎是臆想 （呵呵）
: 经典遗传学， 是可以用数学预测 (如 豌豆性状 3：1 分离）。 但太少了。
: 想起一个故事： 生物老师上课： 某植物叶缘是大圆，某植物叶缘是小圆。
: 某植物叶缘是大齿，某植物叶缘是小齿。
: 数学家： 大小和形状是需要定义的！您在讲曲率，挠率， 半径，还是弧长？
|
