生物学は、地理学、物理学、化学、数学、工学、コンピュータサイエンスなどの他の科学に関連しています。一般的に、それはあなたが研究対象をよりよく理解することを可能にする科学に関連しています。生活。
生物学は、生命過程の分子的研究から動植物コミュニティの研究に及ぶ自然科学です。生物学者は、生物の構造、機能、成長、起源、進化、および分布を研究します。ウイルスも研究していますが。
生物の特性と行動の個人および種としての説明は生物学者を占めます。生物学については、生物の発生、形態形成、栄養、生殖および病因、ならびにそれらと環境との相互作用を詳述することが重要です。
生物学の研究により、生命に関する初歩的な質問に答えたり、生物の変容を説明したり、さまざまな知識分野における無数の科学的調査への扉を開いたりすることが可能になりました。
生物学と他の科学との関係
有機生活を可能にし、発生するさまざまな側面や現象への洞察を提供するすべての科学は、最終的に生物学にリンクされます。これらの関係の一部を以下で確認します。
地理
地理学は、地球とその要素の研究を扱って、その起源、構造、進化を説明しています。
このようなデータにより、さまざまな生物学的プロセスが発生する条件と、それらがそのようなプロセスの開発に影響を与えるかどうかを知ることができます。
地理学は、生物学者が世界のさまざまな緯度での生物種の分布、およびその場所が生物の特性と機能にどのように影響するかを判断するのにも役立ちます。
物理的
物理学では、分子レベルまたは原子レベルで生物システムを知ることができます。顕微鏡の発明は、これに大きく貢献しました。
物理学は、パターンを特定できる定量的アプローチを提供します。すべてが原子で構成されているため、生物学は自然の物理法則を適用します。
たとえば、物理学では、コウモリが音波を使用して暗闇の中で移動することや、さまざまな動物の手足の動きがどのように機能するかを説明できます。
また、フィボナッチシリーズに従って種子や花びらを整え、光や栄養素への曝露を増やす花があることを理解できる物理学の発見でもありました。
しかし、生物学は物理法則をよりよく理解するのに役立つ場合があるため、貢献は相反的です。物理学者のリチャード・ファインマンは、例えば、生物学はエネルギー保存の法則の策定に貢献したと述べました。
生命の起源と有機生命の構造と力学の研究にそれぞれ貢献している物理学の分野があり、それぞれ天体物理学と生物物理学があります。
どちらの分野でも、これまでのところ、生命の起源の説明やDNAの特性の暗号化に主な制限があります。
化学
この場合、それは研究対象が物質とその組成である科学であり、人体が経験するさまざまなプロセスを構成し、介入するさまざまな物質間で発生する反応を特定して理解することは非常に有用である理由です。生命体。
その関連性は、呼吸、消化または光合成などの代謝プロセスの説明でより明確に認識されます。
数学
生物学では、この科学が実験調査のデータを処理、分析、報告し、いくつかの生物学的現象間の関係を表す必要があります。
たとえば、特定の空間における1つの種の別の種に対する有病率を決定するには、数学的ルールが役立ちます。
歴史
生物学では、この科学が種の進化過程にアプローチできる必要があります。また、エポックまたは歴史的時代ごとに種の目録を作成することもできます。
エンジニアリング
生物学と工学の関係はまた、両方の分野の進歩がフィードバックされるので、非常に共生的です。
たとえば、エンジニアにとって、脳機能に関する知識はアルゴリズムの設計に役立ちます。生物学者にとって、たとえば医療工学の進歩は非常に役立ちます。
ディープマシンラーニング（ディープラーニング）や非負行列因数分解（NMF）などのアルゴリズムは、「生物医学信号」と呼ばれる生物学的データに基づいており、機能に関する信頼できる情報を提供するために非常に特殊な方法で処理されます。いくつかの人間の臓器の。
実際、これらの信号の処理に使用される技術を改善し、より侵襲性の低い方法を使用して医療診断に使用できるようにするための技術が実施されています。
社会学
社会学の記述的方法は、さまざまな種とその行動を分類して整理するのに役立ちます。
論理
他の科学分野と同様に、この分野は研究を進めるための方法論の基礎を提供します。
倫理
倫理は、実施され、生物を含むさまざまな研究に関与する人々が従うべき行動ガイドラインを指示します。そのために生命倫理が生まれます。
コンピューティング
コンピューティングの有用性は、主に生物学の分野におけるデータの処理に関連しています。この関係には、3つの知識領域があります。
この領域の目的は、分子生物学や遺伝学などの分野で進歩するために必要なインフラストラクチャと情報システムの研究開発です。
シミュレーションを通じて、たとえば臓器の生理学などのいくつかの生物学的現象を理解するのに役立ちます。
この場合、たとえばバイオチップ、バイオセンサー、遺伝的アルゴリズムの場合と同様に、生物学的知識がコンピューティングに適用されて生物学的モデルまたは材料が開発されます。
生物学で使用されるコンピューターシステムには、視覚化、データベース、実験の自動化のためのソフトウェア、シーケンス解析、タンパク質予測、遺伝子マップアセンブリーのためのプログラムなどがあります。
実際、学校教育の初期段階で生物学を教えるには、物理学、化学、その他の科学の知識が必要であると主張されてきました。また、学際性は多くの点で有利であることが証明されています。
参考文献
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