b******s
发帖数: 1089 | 1 取得大题目，谈些小想法。搞数学物理的鄙视生物不精确，不可重复，不可预测。并且
认为没有数学公式的东西只能是‘野蛮人的游戏’。做生物的很委屈，操着卖白粉的心
，投入别人好几倍的时间，除了换来一些paper外，收获的却是鄙视。
做生物的的确该觉得委屈，因为研究的对象是处在不断发展变化中的。在发育过程中，
虽说细胞在分化过程中可以被分成不同的阶段和类型。但是自然界不给我们这么划分，
在连续时间点上，同一类型的细胞因为细微的阶段不同和环境刺激的区别，在自身性质
和基因表达上都不会完全一致。如果采用那些早期应用于物理和工程上的数学策略，很
多时候难以得到consistent的结果。如果要采用近现代发展起来的控制和模拟，研究对
象常常过于复杂。很多传统的研究对象都是组织器官甚至整体性状，小一些也是细胞层
次的，再小一些只能到亚细胞层次。其实在亚细胞层次，很多东西都是一团糊，包括
endocytosis和exocytosis。
我觉得很多人对做所谓的系统生物学反感，觉得他们骗子很多的原因是整个生物学界为
了funding和利益都很浮躁，在搞大跃进。相对容易的亚细胞层次的数学应用还没成熟
，就大搞整体系统。一个合适的研究对象对于数学物理的应用非常重要。比如别的帖子
中提到的离子通道，要是换成一个多功能的表面受体，可能会复杂很多。蛋白相互作用
，构想变化，合成降解运输等等，都会增加问题的维度和难度。
生物还处在具象时代。我们对很多的生物基本过程都是一团浆糊，怎么能大搞抽象的东
西。不过也要承认，做生物的不少人有时候对于quantitative的理解的确很肤浅。很多
时候发文章，reviewers要求的所谓定量化完全是为了定量而定量，并无实质上的意义。
我觉得争论是好的，但是更好的是能给出建设性的想法和意见。我很痛心自己数学物理
的修养不够。虽然我也很想把数学引入到自己的研究中去。我觉得在立刻跳数学坑前，
一要谨慎的选择研究对象，最好是在研究的系统中有绝对dominant的factor。就像炮弹
出膛对膛内气流的作用可以被数学化，而周围的大气变化却很难。二，生物学家更应该
增加一些数学和物理训练。我并非是说让生物学家去高出高深的公式。而是学一些数学
物理的思维。这样会让自己的实验设计和data collection更容易被数学家采用。爱因
斯坦伟大，但是并不代表他自己就可以轻松搞出广义相对论的数学描述。但是他至少可
以给希尔伯特这样的数学家提供有物理意义的平台和思路。而今天生物学家的问题是，
很多人对数学知之甚少。当合作时，把所有的数学任务丢给合作者，认为无论提供什么
，他们都能搞出模型和公式。相反，我觉得当生物学家有了起码的数学修养，就会了解
如何选取合适对象，如何focus在可量化的方面，如何收集有用的data，如何忽略不重
要的细节。当有了‘真正’有用的数据，数学家们才好开始他们的job。 |
h*****n
发帖数: 5 | 2 赞同你的观点。很理性，也很有建设性。虽然也不容易。 |
w******t
发帖数: 16937 | 3 板凳
取得大题目，谈些小想法。搞数学物理的鄙视生物不精确，不可重复，不可预测。并且
认为没有数学公式的东西只能是‘野蛮人的游戏’。做生物的很委屈，操着卖白粉的心
，投入别人好几倍的时间，........
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【在 b******s 的大作中提到】
: 取得大题目，谈些小想法。搞数学物理的鄙视生物不精确，不可重复，不可预测。并且
: 认为没有数学公式的东西只能是‘野蛮人的游戏’。做生物的很委屈，操着卖白粉的心
: ，投入别人好几倍的时间，除了换来一些paper外，收获的却是鄙视。
: 做生物的的确该觉得委屈，因为研究的对象是处在不断发展变化中的。在发育过程中，
: 虽说细胞在分化过程中可以被分成不同的阶段和类型。但是自然界不给我们这么划分，
: 在连续时间点上，同一类型的细胞因为细微的阶段不同和环境刺激的区别，在自身性质
: 和基因表达上都不会完全一致。如果采用那些早期应用于物理和工程上的数学策略，很
: 多时候难以得到consistent的结果。如果要采用近现代发展起来的控制和模拟，研究对
: 象常常过于复杂。很多传统的研究对象都是组织器官甚至整体性状，小一些也是细胞层
: 次的，再小一些只能到亚细胞层次。其实在亚细胞层次，很多东西都是一团糊，包括
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I******n
发帖数: 5952 | |
o**********e
发帖数: 18403 | 5 做生物的很委屈，操着卖白粉的心
，投入别人好几倍的时间，除了换来一些paper外，收获的却是鄙视.
笑。 木那么惨吧！ 试quantify "好几倍的时间"? 名利双收的也有。 但要有坚持能
干才行的。
http://www.forbes.com/forbes/2010/0315/opinions-health-cancer-l |
p*l
发帖数: 1359 | 6 说的很好。我自己和做生物的合作也有这样的感受。任何好的数学模型，都从严谨的数
据上归纳出来的。严谨不仅仅是严格量化，而是从实验设计到数据采集，都能抓主要问
题。做生物的人，需要能根据自己想研究的问题，设计合适的数据处理方法，对数据做
合理经验总结，减少对烂数据的过度想象。
我还觉得做生物的人应该对自己使用的工具多一些深刻的了解。现在生物研究用的很多
工具，是做数理的人建的。任何工具都有局限性，不了解这些局限性，就会很做一些很
盲目的实验，制造一些烂数据。很多好的已成立的数理工具和模型，没法普及，壁垒在
大多数做生物的人缺乏数理知识，没法把握这些工具和数据分析方法。
【在 b******s 的大作中提到】
: 取得大题目，谈些小想法。搞数学物理的鄙视生物不精确，不可重复，不可预测。并且
: 认为没有数学公式的东西只能是‘野蛮人的游戏’。做生物的很委屈，操着卖白粉的心
: ，投入别人好几倍的时间，除了换来一些paper外，收获的却是鄙视。
: 做生物的的确该觉得委屈，因为研究的对象是处在不断发展变化中的。在发育过程中，
: 虽说细胞在分化过程中可以被分成不同的阶段和类型。但是自然界不给我们这么划分，
: 在连续时间点上，同一类型的细胞因为细微的阶段不同和环境刺激的区别，在自身性质
: 和基因表达上都不会完全一致。如果采用那些早期应用于物理和工程上的数学策略，很
: 多时候难以得到consistent的结果。如果要采用近现代发展起来的控制和模拟，研究对
: 象常常过于复杂。很多传统的研究对象都是组织器官甚至整体性状，小一些也是细胞层
: 次的，再小一些只能到亚细胞层次。其实在亚细胞层次，很多东西都是一团糊，包括
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W*V
发帖数: 13 | 7 我正想求教懂数学的高人帮助解决我目前一进化研究中的问题: 几个相关 基因(包括产
物)同时发生突变(数)概率与进化速度的量化关系. 恳请数学高人指导相助. |
G*****m
发帖数: 198 | 8 上了一个computational summer school以后，严重agree |
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