数学的な生物学やbiomathematicsは、人間の生活に関連したさまざまなGET自然現象をシミュレートする数値モデルの開発を担当して科学のブランチです。つまり、自然または生物学的システムを研究するための数学的ツールの使用が含まれます。
その名前から理解できるように、生物数学は学際的な領域であり、生物学と数学の間の知識の交差点に位置しています。この分野の簡単な例には、いくつか例を挙げると、遺伝学または疫学の分野の問題を解決するための統計的手法の開発が含まれます。
捕食者と被食者の関係に関するロトカボルテラの法則（出典：Curtis Newton↯10：55、20。Apr. 2010（CEST）。元のアップロード者はドイツ語版ウィキペディアのLämpelでした。WikimediaCommons経由）
この分野の知識では、数学的結果が生物学的問題から生じるか、またはそれらを解決するために使用されるのが普通ですが、一部の研究者は生物学的現象の観察に基づいて数学的問題を解決することに成功しているため、一方向の関係ではありません科学の両方の分野の間で。
上記から、数学的な問題が生物学的ツールが使用される目的であること、またその逆であることを保証できます。生物学的問題は、多くの異なる数学的ツールが使用される目的であること。
今日、数理生物学の分野は急速に成長しており、数学の最も近代的でエキサイティングなアプリケーションの1つと考えられています。生物学だけでなく、生物医学やバイオテクノロジーの分野でも非常に役立ちます。
生物数学の歴史
数学と生物学は、多くの用途を持つ2つの科学です。数学はおそらく西洋文化と同じくらい古いものであり、その起源はキリストよりも何年も前にさかのぼります。それ以来、その有用性は多くのアプリケーションで実証されてきました。
しかし、科学としての生物学は、その概念化が1800年代のラマルクの介入のおかげで19世紀初頭まで起こらなかったため、はるかに最近のことです。
数学的および生物学的知識の関係は、文明の初期から密接です。なぜなら、遊牧民の入植地は、自然が体系的に利用され、必然的に最初の概念を含まなければならなかったことが発見されたためです。数学的および生物学的。
生物科学は当初、主に農業や家畜などの人気のある活動に言及していたため、「職人」と見なされていました。一方、数学は抽象化を発見し、やや遠く離れた即時のアプリケーションを持っていました。
生物学と数学の合流点は、おそらく15世紀と16世紀にさかのぼります。生理学は、知識をグループ化し、分類、順序付け、体系化し、必要に応じて数学ツールを利用する科学です。
トーマス・マルサス
人口動態を天然資源の関数として説明する数学モデルを最初に仮定したのは、数学生物学の始まりの先駆者となったのは、ラマルクと同時代の経済学者であるトーマスマルサスでした。
マルサスのアプローチは後でさらに開発され、精巧になり、今日では、たとえば捕食者とその被食者との関係を説明するために使用される生態モデルの基礎の一部となっています。
数理生物学の研究の目的
数理生物学は学際的な科学分野です。出典：Konstantin Kolosov-Pixabay
数理生物学は、実験的であるかどうかに関係なく、さまざまな数学的ツールを生物学的データと統合することから生まれる科学であり、数学的方法の「力」を利用して生物、その細胞、その分子の。
関係する技術の複雑さの程度に関係なく、数理生物学は、2つのプロセスの間に次のような類似性があるという「単純な」考慮事項で構成されます。
-生物の複雑な構造は、DNAシーケンス（デオキシリボ核酸）に含まれる初期情報に、「コピー」および「切断およびスプライシング」または「スプライシング」などの単純な操作を適用した結果です。 ）。
-配列wに計算可能な関数を適用した結果f（ω）は、単純な基本関数wの組み合わせを適用することによって取得できます。
数理生物学の分野は、微積分、確率論、統計、線形代数、代数幾何学、トポロジー、微分方程式、動的システム、組み合わせ論、コーディング理論などの数学の分野に適用されます。
生物科学は貴重な情報を抽出できる大量のデータを生成することに専念してきたため、最近、この分野はさまざまなタイプのデータの定量分析に広く利用されています。
実際、多くの研究者は、生物学的データの大規模な爆発により、分析のための新しく複雑な数学的モデル、およびかなり複雑な計算アルゴリズムと統計手法を開発する必要性を「生み出した」と考えています。
用途
数理生物学の最も重要なアプリケーションの1つはDNA配列の分析に関係していますが、この科学は伝染病のモデリングや神経信号の伝播の研究にも関与しています。
パーキンソン病、アルツハイマー病、筋萎縮性側索硬化症などの神経学的プロセスの研究に使用されています。
進化の過程（理論）の研究や、生物同士や環境との関係を説明するモデルの開発、つまり生態学的アプローチに非常に役立ちます。
さまざまな種類の癌のモデリングとシミュレーションも、特に細胞集団間の相互作用のシミュレーションに関して、数理生物学が今日持っている多くのアプリケーションの良い例です。
ゲノミクスで一般的に使用されるDNA配列の分析の例（出典：Wikitia Commons経由のRadtk172）
生物数学は、人口動態の研究や、一般的な系統ゲノム学やゲノミクスの研究において、計算神経科学の分野でも非常に進歩しています。
遺伝学のこの最後の分野では、データ収集率が非常に高く、このための新しい優れた手法に値するため、近年最も成長している分野の1つであるため、遺伝学は大きな関連性を持っていますその処理と分析。
参考文献
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