Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Matematiksel ve teorik biyoloji, biyolojinin bilimsel teorileri kanıtlamak için gerekli deneyleri yapmakla uğraşan dalının aksine biyolojik sistemlerin yapılarının, gelişimlerinin ve davranışlarının altında yatan ilkeleri araştırmak için yaşayan organizmaların teorik analizlerini, matematiksel modellerini ve soyutlamalarını kullanan bir dalıdır. Bu alan aynı zamanda matematiksel yanını vurgulamak için matematiksel biyoloji ya da biyomatematik ya da biyolojik yanını vurgulamak için ise teorik biyoloji olarak da adlandırılır. Teorik biyolojinin odak noktası daha çok biyolojinin teorik ilkelerinin geliştirilmesi iken matematiksel biyoloji biyolojik sistemlerin incelenmesinde matematiği kullanır ama her iki terim de bazen birbirinin yerine kullanılabilmektedir.
Matematiksel biyoloji uygulamalı matematik araçlarını ve tekniklerini kullanarak biyolojik süreçlerin modellenmesini ve gösterimini amaçlar ve hem teorik hem de uygulamalı araştırmalar için yararlı olabilir. Sistemleri nicel olarak tanımlayabilmek davranışlarının daha iyi simüle edilebilmesi ve böylece de deney sonucunda belirgin olmayabilecek özelliklerin tahmin edilebilmesi anlamına gelir. Bunun için kesin matematiksel modeller gerekir.
Yaşayan sistemlerin karmaşıklığı nedeniyle teorik biyoloji matematiğin çeşitli alanlarını kullanır ve yeni tekniklerin geliştirilmesine yol açmıştır.
Tarihçesi
Matematik biyolojide Fibonacci'nin tavşan popülasyonlarının büyümesini tanımlamak için Fibonacci dizisini kullandığı 12. yüzyıldan beri kullanılmaktadır. Daniel Bernoulli, 18. yüzyılda çiçek hastalığının insan popülasyonu üzerindeki etkisini tanımlamak için matematiksel yöntemleri uygulamıştır. Thomas Malthus'un 1789 tarihli insan popülasyonunun büyümesi üzerine olan makalesi üstel büyüme kavramı üzerine şekillenmiştir. lojistik büyüme modelini 1836'da formüle etmiştir.
, günümüzde adı verilen fenomenin evrimsel yararlarını 1879'da tanımlamıştır. Malthus'un Charles Darwin'i etkileyen etkileri üzerine olan münazarası sayılmazsa, Müller'in bu tanımlaması doğal seçilimin etkilerinin ne kadar güçlü olabileceğini gösteren ve matematiksal bir argümanın ilk defa kullanılması olarak sayılabilir: Malthus kaynaklar yalnızca aritmetik olarak artabilirken nüfus büyümesinin üstel olacağını ileri sürmüştür.
"Teorik biyoloji" terimi ilk olarak tarafından 1901 yılında kullanılmıştır. 'un 1917 tarihli adlı eseri bu dalın kurucu metinlerinden biri sayılır. Diğer öncüler arasında Ronald Fisher, , ve Vito Volterra sayılabilir.
Araştırma alanları
Matematiksel ve teorik biyoloji alanında uzmanlaşılan araştırma alanlarının çoğu oldukça karmaşık ve lineer olmayan fonksiyonlar içeren süperkompleks mekanizmalar üzerinedir ve bunların anlaşılması ancak matematiksel, mantıksal, fiziksel ya da kimyasal, moleküler ve bilişimsel modellerin bir arada kullanılmasıyla mümkün olabilmektedir.
Karmaşık biyolojik sistemlerin genellikle belirli morfolojik ya da anatomik yapılarının soyutlanmasıyla ortaya çıkan genel ve ilişkisel modelleme ile ilgilenen araştırma alanı soyut ilişkisel biyoloji olarak adlandırılır. Bu alandaki en basit modellerden biri 1957-1958 yıllarında Robert Rosen hücre ve organizma örgütlenmesinin soyut ilişkisel modeli olarak önerilen Metabolik-Replikasyon (M,R) modelidir. Diğer konular arasında ve Francisco Varela tarafından geliştirilen otopoiesis kavramı, Stuart Kauffman'ın İş-Kısıtlar döngüleri ve son zamanlarda geliştirilen kısıtların kapanımı sayılabilir.
Sembolik sistem biyolojisi olarak da bilinen cebirsel biyoloji, özellikle genomik, proteomik, moleküler yapı ve gen araştırmaları gibi biyolojik problemlerin araştırmasında sembolik matematiğin cebirsel yöntemlerini uygular. Sistem biyolojisinin daha karmaşık yaşam süreçlerini anlamak 1970'lerden beri geliştirilen ve moleküler küme teorisi, ilişkisel biyoloji ve cebirsel biyoloji ile bağlantılı olan alanına karmaşık sistemler biyolojisi adı verilir.
Biyoloji ve tıpta , atardamar sistem modelleri, nöron modelleri, biyokimyasal ve salınım ağları, kuantum otomatları, moleküler biyoloji ve genetikte kuantum bilgisayarları,kanser modellemesi,yapay sinir ağları, gen düzenleyici ağlar, ilişkisel biyolojide soyut kategoriler, metabolik-replikasyon sistemleri, kategori teorisi biyoloji ve tıp uygulamaları,otomat teorisi, hücresel otomatlar,tesselasyon modelleri ve tam öz üreme,organizmalarda kaotik sistemler, ilişkisel biyoloji ve organizmik teoriler üzerine 1986 yılından beri giderek artan miktarda araştırmalar yapılmıştır.
Moleküler biyoloji alanının giderek artan önemi karşısında alanında araştırmaların arttığı görülmektedir. Bu araştırmaların konularına örnek olarak biyolojik dokuların mekaniği, teorik ve enzim kinetiği, kanser modellemesi ve simülasyonu, etkileşim içindeki hücre popülasyonlarının hareket modellemesi,yara dokusu oluşumunun matematiksel modellemesi, hücreler arası dinamiğin matematik modellemesi,hücre döngüsünün matematiksel modellemesi, verilebilir. Fizyolojik sistemlerin modellemesi üzerine olan araştırmalara da damar hastalıklarının modellemesi,kalbin çok ölçekli modellemesi, kas etkileşimlerinin elektriksel özellikleri örnek olarak verilebilir.
Teorik nörobilim ya da matematiksel nörobilim adıyla da bilinen hesaplamalı nörobilim sinir sisteminin teorik incelenmesidir.
Evrimsel biyoloji
Ekoloji ve evrimsel biyoloji geleneksel olarak matematiksel biyolojide baskın alanlar içinde yer almışlardır.
Evrimsel biyoloji yoğun matematiksel teori çalışmalarına konu olmuştur. Bu alandaki geleneksel yaklaşım popülasyon genetiğidir. Popülasyon genetikçilerinin çoğu mutasyon yolu ile yeni alellerin ortaya çıkışını, rekombinasyon ile yeni genotiplerin ortaya çıkışını ve az sayıda gen lokuslarında var olan alel ve genotiplerin frekanslarındaki değişiklikleri dikkate alır. Çok büyük sayıda gen lokusları üzerinde sonsuz küçük etkiler, bağlantı dengesi ya da varsayımları ile ele alındığında ortaya kantitatif genetik çıkar. kantitatif genetik üzerine olan çalışmalarıyla varyans analizi (ANOVA) gibi istatistik alanında temel gelişmeler sağlamıştır. Popülasyon genetiğinin bir başka dalı da yaygın olarak gelişmesine yol açan . Filogenetik kalıtımsal özellikler temel alınarak filogenetik ağaçları ya da evrim ağaçlarının ve ağlarının oluşturulması ve analizi ile ilgilenir. Geleneksel popülasyon genetik modelleri aleller ve genotipler ile ilgilenir ve sıklıkla stokastiktir.
Popülasyon genetik modellerinin çoğu popülasyon boyutunu sabit olarak alır. Özellikle genetik varyasyonun olmadığı değişken popülasyon boyutları popülasyon dinamiği alanında incelenir. Bu alandaki çalışmalar 19. yüzyıla ve hatta Thomas Malthus 'un daha sonradan Malthus büyüme modeli olarak bilinecek olan popülasyon dinamiğinin ilk ilkesini formüle ettiği 1798'e kadar dayanır. tanınmış bir başka örnektir. Popülasyon dinamiği matematiksel biyolojide bir başka araştırma alanı olan ve popülasyonları etkileyen bulaşıcı hastalıklar üzerine araştırmaların yapıldığı ile örtüşen alanlara sahiptir. Bulaşıcı hastalıkların yayılması üzerine çeşitli modeller öne sürülmüş ve analiz edilmiştir. Bu modeller sağlık politikası kararlarına uygulandığında önemli sonuçlar verebilmektedir.
İlk olarak John Maynard Smith ve olarak geliştirilen seçilim, genetik komplikasyonlar olmadan doğrudan kalıtımsal fenotipler üzerinde etki gösterir. Matematiksel olarak geliştirilen bu yaklaşım sonucunda alanı ortaya çıkmıştır.
Matematiksel biyofizik
Matematiksel biyolojinin ilk evrelerinde matematiksel biyofizik alanında çalışmalar baskın olmuştur. Bu çalışmalar genellikle biyosistemlerin fiziksel/matematiksel modelleri ve onların bileşenleri üzerine olan matematiksel uygulamalardır. Bunlar arasında başlangıç durumundan bitiş durumuna geçen zaman içinde aynı başlangıç koşullarının aynı yolu izlediği deterministik süreçler ya da dinamik sistemler, başlangıç ve bitiş durumu arasında olasılık dağılımına uygun rassal değişken ile sistemin durumunun belirlendiği stokastik süreçler ya da rassal dinamik sistemler sayılabilir.
Bu alandaki klasik çalışmalardan biri Alan Turing'in The Chemical Basis of Morphogenesis adlı 1952 yılında yayımlanmış üzerine olan makalesidir. Sürü davranışı,,, ve de bu alanda incelenen konulardır.
Matematiksel yöntemler
Bir biyolojik sistemin modeli bir denklemler sistemine dönüştürülür; "model" kelimesi sıklıkla sistemi açıklamaya karşılık gelen denklemler sistemini anlatmak için kullanılır. Analitik ya da nümerik yöntemlerle bu denklemlerin çözümü biyolojik sistemin zaman içinde ya da denge noktasında nasıl davrandığını tanımlar. Çok farklı denklem çeşitleri mevcuttur ve davranışın nasıl olacağı hem modele hem de kullanılan denklemlere göre değişiklik gösterir. Model sistem üzerine varsayımlarda bulunarak kurulur. Denklemlerde de ne olabileceği üzerine varsayımlarda bulunulabilir.
Moleküler küme teorisi
Moleküler küme teorisi genel anlamda biyomoleküler tepkimelerin kimyasal kinetiğinin molekül kümeleri arasındaki kimyasal dönüşümler ve molekül kümeleri arasındaki ilişkilerin matematiksel formülasyonunu içeren bir teoridir. tarafından ileri sürülen bu teori özellikle matematiksel tıp olmak üzere matematiksel biyoloji alanında uygulanmaktadır. Teori aynı zamanda biyoistatistik ve fizyoloji, klinik biyokimya ve tıp alanlarında patolojik ve biyokimyasal değişikliklerin matematiksel formilasyonuna yardımcı olarak klinik biyokimya alanına da katkıda bulunmuştur.
Örgütsel biyoloji
Biyolojik örgütlenme üzerine olan teorik yaklaşımlar organizmaların parçaları arasında olan karşılıklı bağımlılıkları anlamaya yöneliktir. Bu karşılıklı bağımlılıkların ortaya çıkardığı döngüselliklere vurgu yaparlar. Teorik biyologlar bu fikri tanımlayabilmek için çeşitli kavramlar geliştirmişlerdir.
Ayrıca bakınız
Notlar
- ^ "Matematiksel biyologlar ile teorik biyologlar arasında ince bir nüans vardır. Matematiksel biyologlar matematik bölümlerinde yer alır ve biyolojik sorunların kendisinden çok biyolojiden esinlenilen matematikle daha çok ilgilenirken teorik biyologlar için tersi söylenebilir."
- ^ çevrenin taşıma kapasitesi
- ^ Malthus makalesinde "geometrik" kelimesini kullanmıştır
Kaynakça
Özel
- ^ . 23 Eylül 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 14 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2020.
- ^ Longo, Giuseppe; Soto, Ana M. (1 Ekim 2016). "Why do we need theories?" (PDF). Progress in Biophysics and Molecular Biology. From the Century of the Genome to the Century of the Organism: New Theoretical Approaches. 122 (1). ss. 4-10. doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.06.005. (PMC) 5501401 $2. (PMID) 27390105. 27 Eylül 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 9 Haziran 2020.
- ^ Montévil, Maël; Speroni, Lucia; Sonnenschein, Carlos; Soto, Ana M. (1 Ekim 2016). "Modeling mammary organogenesis from biological first principles: Cells and their physical constraints". Progress in Biophysics and Molecular Biology. From the Century of the Genome to the Century of the Organism: New Theoretical Approaches. 122 (1). ss. 58-69. arXiv:1702.03337 $2. doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.08.004. (PMC) 5563449 $2. (PMID) 27544910.
- ^ Robeva, Raina (Sonbahar 2010). "Mathematical Biology Modules Based on Modern Molecular Biology and Modern Discrete Mathematics". CBE: Life Sciences Education. 9 (3). The American Society for Cell Biology. ss. 227-240. doi:10.1187/cbe.10-03-0019. (PMC) 2931670 $2. (PMID) 20810955.
- ^ Mallet, James (Temmuz 2001). "Mimicry: An interface between psychology and evolution". PNAS. 98 (16). ss. 8928-8930. Bibcode:2001PNAS...98.8928M. doi:10.1073/pnas.171326298. (PMC) 55348 $2. (PMID) 11481461.
- ^ Stewart, Ian (1998). Life's Other Secret: The New Mathematics of the Living World. New York: John Wiley. ISBN . 3 Aralık 2019 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Haziran 2020.
- ^ Keller, Evelyn Fox (2002). Making Sense of Life: Explaining Biological Development with Models, Metaphors and Machines. Harvard University Press. ISBN . 22 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Haziran 2020.
- ^ Baianu, I. C.; Brown, R.; Georgescu, G.; Glazebrook, J. F. (2006). "Complex Non-linear Biodynamics in Categories, Higher Dimensional Algebra and Łukasiewicz–Moisil Topos: Transformations of Neuronal, Genetic and Neoplastic Networks". Axiomathes. 16 (1–2). ss. 65-122. doi:10.1007/s10516-005-3973-8.
- ^ a b . Maths.gla.ac.uk. 25 Eylül 2002 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Eylül 2008.
- ^ Junck, J. R. (1997). "Ten Equations that Changed Biology: Mathematics in Problem-Solving Biology Curricula" (PDF). Bioscene. 23 (1). ss. 11-36. 26 Mart 2009 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Montévil, Maël; Mossio, Matteo (7 Mayıs 2015). "Biological organisation as closure of constraints" (PDF). Journal of Theoretical Biology. Cilt 372. ss. 179-191. doi:10.1016/j.jtbi.2015.02.029. (PMID) 25752259. 21 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ a b Baianu, I. C. (1987). "Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine". Witten, M. (Ed.). . New York: Pergamon Press. ss. 1513-1577. 16 Mayıs 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Barnett, Michael P (2006). "Symbolic calculation in the life sciences: trends and prospects, Algebraic Biology 2005" –". Anai, H.; Horimoto, K. (Ed.). (PDF). Tokyo: Universal Academy Press. 16 Haziran 2006 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ "Natural Transformations Models in Molecular Biology". SIAM and Society of Mathematical Biology, National Meeting. Bethesda, MD. 1983. ss. 230-232. 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Baianu, I. C. (2004). "Quantum Interactomics and Cancer Mechanisms" (PDF). Research Report communicated to the Institute of Genomic Biology, University of Illinois at Urbana. 8 Kasım 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Kainen, P. C. (2005). "Category Theory and Living Systems" (PDF). Ehresmann, A. (Ed.). Charles Ehresmann's Centennial Conference Proceedings. University of Amiens, France, October 7-9th, 2005. ss. 1-5.
- ^ . PlanetPhysics. 7 Ocak 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ . PlanetPhysics. 24 Ocak 2009. 7 Ocak 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ "Cellular Automata". Los Alamos Science. Cilt Sonbahar 1983.
- ^ Preston, Kendall; Duff, M. J. B. (28 Şubat 1985). Modern Cellular Automata. ISBN . 22 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ "Dual Tessellation – from Wolfram MathWorld". Mathworld.wolfram.com. 3 Mart 2010. 24 Aralık 2001 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ . Theorylab.org. 26 Mayıs 2009. 28 Temmuz 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ Witten, M., (Ed.) (1986). "Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine" (PDF). Mathematical Modeling : Mathematical Models in Medicine. 7. New York: Pergamon Press. ss. 1513-1577.
- ^ Lin, H. C. (2004). "Computer Simulations and the Question of Computability of Biological Systems" (PDF). 3 Mart 2016 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine. 1986.
- ^ Ogden, Ray (2 Temmuz 2004). . Maths.gla.ac.uk. 2 Şubat 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ Oprisan, Sorinel A.; Oprisan, Ana (2006). "A Computational Model of Oncogenesis using the Systemic Approach". Axiomathes. 16 (1–2). ss. 155-163. doi:10.1007/s10516-005-4943-x.
- ^ . Calvino.polito.it. 3 Kasım 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ . Ma.hw.ac.uk. 10 Haziran 2001 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ "Jonathan Sherratt's Research: Scar Formation". Ma.hw.ac.uk. 31 Mart 2002 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ Kuznetsov, A.V.; Avramenko, A.A. (2009). "A macroscopic model of traffic jams in axons". Mathematical Biosciences. 218 (2). ss. 142-152. doi:10.1016/j.mbs.2009.01.005. (PMID) 19563741.
- ^ Wolkenhauer, Olaf; Ullah, Mukhtar; Kolch, Walter; Cho, Kwang-Hyun (2004). "Modelling and Simulation of IntraCellular Dynamics: Choosing an Appropriate Framework". IEEE Transactions on NanoBioscience. 3 (3). ss. 200-207. doi:10.1109/TNB.2004.833694. (PMID) 15473072.
- ^ . 28 Temmuz 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ Noè, U.; Chen, W. W.; Filippone, M.; Hill, N.; Husmeier, D. (2017). "Inference in a Partial Differential Equations Model of Pulmonary Arterial and Venous Blood Circulation using Statistical Emulation" (PDF). 13th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, Stirling, UK, 1–3 Sep 2016. ss. 184-198. doi:10.1007/978-3-319-67834-4_15. ISBN .
- ^ . Integrativebiology.ox.ac.uk. 13 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ Trappenberg, Thomas P. (2002). Fundamentals of Computational Neuroscience. ABD: Oxford University Press Inc. ISBN .
- ^ Churchland, Patricia S.; Koch, Christof; Sejnowski, Terrence J. (1993). "What is computational neuroscience?". Schwartz, Eric L. (Ed.). . MIT Press. ss. 46-55. 4 Haziran 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Haziran 2009.
- ^ Semple, Charles (2003). Phylogenetics. Oxford University Press. ISBN . 22 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- ^ . 12 Haziran 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Şubat 2005.
- ^ . Maths.ox.ac.uk. 6 Haziran 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ "Biological pattern formation". Maths.ox.ac.uk. 12 Kasım 2004 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
- ^ Wooley, T. E.; Baker, R. E.; Maini, P. K. (2017). "Chapter 34, Turing's theory of morphogenesis". Copeland, B. Jack; Bowen, Jonathan P.; Wilson, Robin; Sprevak, Mark (Ed.). The Turing Guide. Oxford University Press. ISBN .
- ^ a b . PlanetPhysics. 7 Ocak 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mart 2010.
Genel
- Edelstein-Keshet, L. (2004). Mathematical Models in Biology. SIAM. ISBN .
- Hoppensteadt, F. (1993). Mathematical Theories of Populations: Demographics, Genetics and Epidemics. Philadelphia: SIAM. ISBN .
- Renshaw, E. (1991). Modelling Biological Populations in Space and Time. C.U.P. ISBN .
- Rubinow, S. I. (1975). Introduction to Mathematical Biology. John Wiley. ISBN .
- Strogatz, S. H. (2001). Nonlinear Dynamics and Chaos: Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. Perseus. ISBN .
- Bonner, J. T. (1988). The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. Princeton: Princeton University Press. ISBN .
- Mangel, M. (2006). The Theoretical Biologist's Toolbox. Quantitative Methods for Ecology and Evolutionary Biology. Cambridge University Press. ISBN .
Konuyla ilgili yayınlar
- Hoppensteadt, F. (Eylül 1995). "Getting Started in Mathematical Biology" (PDF). Notices of the American Mathematical Society. 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- May, R. M. (2004). "Uses and Abuses of Mathematics in Biology". Science. 303 (5659). ss. 790-793. Bibcode:2004Sci...303..790M. doi:10.1126/science.1094442. (PMID) 14764866.
- Murray, J. D. (1988). "How the leopard gets its spots?". Scientific American. 258 (3). ss. 80-87. Bibcode:1988SciAm.258c..80M. doi:10.1038/scientificamerican0388-80. 5 Ekim 2018 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- Reed, M. C. (Mart 2004). "Why Is Mathematical Biology So Hard?" (PDF). Notices of the American Mathematical Society. 5 Ekim 2018 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 12 Haziran 2020.
- Kroc, J.; Balihar, K.; Matejovic, M. (2019). "Complex Systems and Their Use in Medicine: Concepts, Methods and Bio-Medical Applications". doi:10.13140/RG.2.2.29919.30887.
Dış bağlantılar
- The Society for Mathematical Biology 7 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde .
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Matematiksel ve teorik biyoloji biyolojinin bilimsel teorileri kanitlamak icin gerekli deneyleri yapmakla ugrasan dalinin aksine biyolojik sistemlerin yapilarinin gelisimlerinin ve davranislarinin altinda yatan ilkeleri arastirmak icin yasayan organizmalarin teorik analizlerini matematiksel modellerini ve soyutlamalarini kullanan bir dalidir Bu alan ayni zamanda matematiksel yanini vurgulamak icin matematiksel biyoloji ya da biyomatematik ya da biyolojik yanini vurgulamak icin ise teorik biyoloji olarak da adlandirilir Teorik biyolojinin odak noktasi daha cok biyolojinin teorik ilkelerinin gelistirilmesi iken matematiksel biyoloji biyolojik sistemlerin incelenmesinde matematigi kullanir ama her iki terim de bazen birbirinin yerine kullanilabilmektedir Okuzgozu Cota tinctoria turu cicekte 21 mavi ve 13 ten acik mavi olusan spiral seklinde Fibonacci dizisinin gosterimi Bu sekilde duzenlemeler Orta Cag dan beri dikkat cekmektedir ve cok sayida bitkinin matematiksel modellemesinde kullanilabilmektedir Matematiksel biyoloji uygulamali matematik araclarini ve tekniklerini kullanarak biyolojik sureclerin modellenmesini ve gosterimini amaclar ve hem teorik hem de uygulamali arastirmalar icin yararli olabilir Sistemleri nicel olarak tanimlayabilmek davranislarinin daha iyi simule edilebilmesi ve boylece de deney sonucunda belirgin olmayabilecek ozelliklerin tahmin edilebilmesi anlamina gelir Bunun icin kesin matematiksel modeller gerekir Yasayan sistemlerin karmasikligi nedeniyle teorik biyoloji matematigin cesitli alanlarini kullanir ve yeni tekniklerin gelistirilmesine yol acmistir TarihcesiMatematik biyolojide Fibonacci nin tavsan populasyonlarinin buyumesini tanimlamak icin Fibonacci dizisini kullandigi 12 yuzyildan beri kullanilmaktadir Daniel Bernoulli 18 yuzyilda cicek hastaliginin insan populasyonu uzerindeki etkisini tanimlamak icin matematiksel yontemleri uygulamistir Thomas Malthus un 1789 tarihli insan populasyonunun buyumesi uzerine olan makalesi ustel buyume kavrami uzerine sekillenmistir lojistik buyume modelini 1836 da formule etmistir gunumuzde adi verilen fenomenin evrimsel yararlarini 1879 da tanimlamistir Malthus un Charles Darwin i etkileyen etkileri uzerine olan munazarasi sayilmazsa Muller in bu tanimlamasi dogal secilimin etkilerinin ne kadar guclu olabilecegini gosteren ve matematiksal bir argumanin ilk defa kullanilmasi olarak sayilabilir Malthus kaynaklar yalnizca aritmetik olarak artabilirken nufus buyumesinin ustel olacagini ileri surmustur Teorik biyoloji terimi ilk olarak tarafindan 1901 yilinda kullanilmistir un 1917 tarihli adli eseri bu dalin kurucu metinlerinden biri sayilir Diger onculer arasinda Ronald Fisher ve Vito Volterra sayilabilir Arastirma alanlariMatematiksel ve teorik biyoloji alaninda uzmanlasilan arastirma alanlarinin cogu oldukca karmasik ve lineer olmayan fonksiyonlar iceren superkompleks mekanizmalar uzerinedir ve bunlarin anlasilmasi ancak matematiksel mantiksal fiziksel ya da kimyasal molekuler ve bilisimsel modellerin bir arada kullanilmasiyla mumkun olabilmektedir Karmasik biyolojik sistemlerin genellikle belirli morfolojik ya da anatomik yapilarinin soyutlanmasiyla ortaya cikan genel ve iliskisel modelleme ile ilgilenen arastirma alani soyut iliskisel biyoloji olarak adlandirilir Bu alandaki en basit modellerden biri 1957 1958 yillarinda Robert Rosen hucre ve organizma orgutlenmesinin soyut iliskisel modeli olarak onerilen Metabolik Replikasyon M R modelidir Diger konular arasinda ve Francisco Varela tarafindan gelistirilen otopoiesis kavrami Stuart Kauffman in Is Kisitlar donguleri ve son zamanlarda gelistirilen kisitlarin kapanimi sayilabilir Sembolik sistem biyolojisi olarak da bilinen cebirsel biyoloji ozellikle genomik proteomik molekuler yapi ve gen arastirmalari gibi biyolojik problemlerin arastirmasinda sembolik matematigin cebirsel yontemlerini uygular Sistem biyolojisinin daha karmasik yasam sureclerini anlamak 1970 lerden beri gelistirilen ve molekuler kume teorisi iliskisel biyoloji ve cebirsel biyoloji ile baglantili olan alanina karmasik sistemler biyolojisi adi verilir Biyoloji ve tipta atardamar sistem modelleri noron modelleri biyokimyasal ve salinim aglari kuantum otomatlari molekuler biyoloji ve genetikte kuantum bilgisayarlari kanser modellemesi yapay sinir aglari gen duzenleyici aglar iliskisel biyolojide soyut kategoriler metabolik replikasyon sistemleri kategori teorisi biyoloji ve tip uygulamalari otomat teorisi hucresel otomatlar tesselasyon modelleri ve tam oz ureme organizmalarda kaotik sistemler iliskisel biyoloji ve organizmik teoriler uzerine 1986 yilindan beri giderek artan miktarda arastirmalar yapilmistir Molekuler biyoloji alaninin giderek artan onemi karsisinda alaninda arastirmalarin arttigi gorulmektedir Bu arastirmalarin konularina ornek olarak biyolojik dokularin mekanigi teorik ve enzim kinetigi kanser modellemesi ve simulasyonu etkilesim icindeki hucre populasyonlarinin hareket modellemesi yara dokusu olusumunun matematiksel modellemesi hucreler arasi dinamigin matematik modellemesi hucre dongusunun matematiksel modellemesi verilebilir Fizyolojik sistemlerin modellemesi uzerine olan arastirmalara da damar hastaliklarinin modellemesi kalbin cok olcekli modellemesi kas etkilesimlerinin elektriksel ozellikleri ornek olarak verilebilir Teorik norobilim ya da matematiksel norobilim adiyla da bilinen hesaplamali norobilim sinir sisteminin teorik incelenmesidir Evrimsel biyoloji Ekoloji ve evrimsel biyoloji geleneksel olarak matematiksel biyolojide baskin alanlar icinde yer almislardir Evrimsel biyoloji yogun matematiksel teori calismalarina konu olmustur Bu alandaki geleneksel yaklasim populasyon genetigidir Populasyon genetikcilerinin cogu mutasyon yolu ile yeni alellerin ortaya cikisini rekombinasyon ile yeni genotiplerin ortaya cikisini ve az sayida gen lokuslarinda var olan alel ve genotiplerin frekanslarindaki degisiklikleri dikkate alir Cok buyuk sayida gen lokuslari uzerinde sonsuz kucuk etkiler baglanti dengesi ya da varsayimlari ile ele alindiginda ortaya kantitatif genetik cikar kantitatif genetik uzerine olan calismalariyla varyans analizi ANOVA gibi istatistik alaninda temel gelismeler saglamistir Populasyon genetiginin bir baska dali da yaygin olarak gelismesine yol acan Filogenetik kalitimsal ozellikler temel alinarak filogenetik agaclari ya da evrim agaclarinin ve aglarinin olusturulmasi ve analizi ile ilgilenir Geleneksel populasyon genetik modelleri aleller ve genotipler ile ilgilenir ve siklikla stokastiktir Populasyon genetik modellerinin cogu populasyon boyutunu sabit olarak alir Ozellikle genetik varyasyonun olmadigi degisken populasyon boyutlari populasyon dinamigi alaninda incelenir Bu alandaki calismalar 19 yuzyila ve hatta Thomas Malthus un daha sonradan Malthus buyume modeli olarak bilinecek olan populasyon dinamiginin ilk ilkesini formule ettigi 1798 e kadar dayanir taninmis bir baska ornektir Populasyon dinamigi matematiksel biyolojide bir baska arastirma alani olan ve populasyonlari etkileyen bulasici hastaliklar uzerine arastirmalarin yapildigi ile ortusen alanlara sahiptir Bulasici hastaliklarin yayilmasi uzerine cesitli modeller one surulmus ve analiz edilmistir Bu modeller saglik politikasi kararlarina uygulandiginda onemli sonuclar verebilmektedir Ilk olarak John Maynard Smith ve olarak gelistirilen secilim genetik komplikasyonlar olmadan dogrudan kalitimsal fenotipler uzerinde etki gosterir Matematiksel olarak gelistirilen bu yaklasim sonucunda alani ortaya cikmistir Matematiksel biyofizik Matematiksel biyolojinin ilk evrelerinde matematiksel biyofizik alaninda calismalar baskin olmustur Bu calismalar genellikle biyosistemlerin fiziksel matematiksel modelleri ve onlarin bilesenleri uzerine olan matematiksel uygulamalardir Bunlar arasinda baslangic durumundan bitis durumuna gecen zaman icinde ayni baslangic kosullarinin ayni yolu izledigi deterministik surecler ya da dinamik sistemler baslangic ve bitis durumu arasinda olasilik dagilimina uygun rassal degisken ile sistemin durumunun belirlendigi stokastik surecler ya da rassal dinamik sistemler sayilabilir Bu alandaki klasik calismalardan biri Alan Turing in The Chemical Basis of Morphogenesis adli 1952 yilinda yayimlanmis uzerine olan makalesidir Suru davranisi ve de bu alanda incelenen konulardir Matematiksel yontemler Bir biyolojik sistemin modeli bir denklemler sistemine donusturulur model kelimesi siklikla sistemi aciklamaya karsilik gelen denklemler sistemini anlatmak icin kullanilir Analitik ya da numerik yontemlerle bu denklemlerin cozumu biyolojik sistemin zaman icinde ya da denge noktasinda nasil davrandigini tanimlar Cok farkli denklem cesitleri mevcuttur ve davranisin nasil olacagi hem modele hem de kullanilan denklemlere gore degisiklik gosterir Model sistem uzerine varsayimlarda bulunarak kurulur Denklemlerde de ne olabilecegi uzerine varsayimlarda bulunulabilir Molekuler kume teorisi Molekuler kume teorisi genel anlamda biyomolekuler tepkimelerin kimyasal kinetiginin molekul kumeleri arasindaki kimyasal donusumler ve molekul kumeleri arasindaki iliskilerin matematiksel formulasyonunu iceren bir teoridir tarafindan ileri surulen bu teori ozellikle matematiksel tip olmak uzere matematiksel biyoloji alaninda uygulanmaktadir Teori ayni zamanda biyoistatistik ve fizyoloji klinik biyokimya ve tip alanlarinda patolojik ve biyokimyasal degisikliklerin matematiksel formilasyonuna yardimci olarak klinik biyokimya alanina da katkida bulunmustur Orgutsel biyoloji Biyolojik orgutlenme uzerine olan teorik yaklasimlar organizmalarin parcalari arasinda olan karsilikli bagimliliklari anlamaya yoneliktir Bu karsilikli bagimliliklarin ortaya cikardigi donguselliklere vurgu yaparlar Teorik biyologlar bu fikri tanimlayabilmek icin cesitli kavramlar gelistirmislerdir Ayrica bakinizBiyoistatistik Molekuler modelleme Populasyon genetigi Populasyon dinamigiNotlar Matematiksel biyologlar ile teorik biyologlar arasinda ince bir nuans vardir Matematiksel biyologlar matematik bolumlerinde yer alir ve biyolojik sorunlarin kendisinden cok biyolojiden esinlenilen matematikle daha cok ilgilenirken teorik biyologlar icin tersi soylenebilir cevrenin tasima kapasitesi Malthus makalesinde geometrik kelimesini kullanmistirKaynakcaOzel 23 Eylul 2018 tarihinde kaynagindan arsivlendi 14 Eylul 2019 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 9 Haziran 2020 Longo Giuseppe Soto Ana M 1 Ekim 2016 Why do we need theories PDF Progress in Biophysics and Molecular Biology From the Century of the Genome to the Century of the Organism New Theoretical Approaches 122 1 ss 4 10 doi 10 1016 j pbiomolbio 2016 06 005 PMC 5501401 2 PMID 27390105 27 Eylul 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 9 Haziran 2020 Montevil Mael Speroni Lucia Sonnenschein Carlos Soto Ana M 1 Ekim 2016 Modeling mammary organogenesis from biological first principles Cells and their physical constraints Progress in Biophysics and Molecular Biology From the Century of the Genome to the Century of the Organism New Theoretical Approaches 122 1 ss 58 69 arXiv 1702 03337 2 doi 10 1016 j pbiomolbio 2016 08 004 PMC 5563449 2 PMID 27544910 Robeva Raina Sonbahar 2010 Mathematical Biology Modules Based on Modern Molecular Biology and Modern Discrete Mathematics CBE Life Sciences Education 9 3 The American Society for Cell Biology ss 227 240 doi 10 1187 cbe 10 03 0019 PMC 2931670 2 PMID 20810955 Mallet James Temmuz 2001 Mimicry An interface between psychology and evolution PNAS 98 16 ss 8928 8930 Bibcode 2001PNAS 98 8928M doi 10 1073 pnas 171326298 PMC 55348 2 PMID 11481461 Stewart Ian 1998 Life s Other Secret The New Mathematics of the Living World New York John Wiley ISBN 978 0471158455 3 Aralik 2019 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 11 Haziran 2020 Keller Evelyn Fox 2002 Making Sense of Life Explaining Biological Development with Models Metaphors and Machines Harvard University Press ISBN 978 0674012509 22 Mayis 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 11 Haziran 2020 Baianu I C Brown R Georgescu G Glazebrook J F 2006 Complex Non linear Biodynamics in Categories Higher Dimensional Algebra and Lukasiewicz Moisil Topos Transformations of Neuronal Genetic and Neoplastic Networks Axiomathes 16 1 2 ss 65 122 doi 10 1007 s10516 005 3973 8 a b Maths gla ac uk 25 Eylul 2002 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 10 Eylul 2008 Junck J R 1997 Ten Equations that Changed Biology Mathematics in Problem Solving Biology Curricula PDF Bioscene 23 1 ss 11 36 26 Mart 2009 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Montevil Mael Mossio Matteo 7 Mayis 2015 Biological organisation as closure of constraints PDF Journal of Theoretical Biology Cilt 372 ss 179 191 doi 10 1016 j jtbi 2015 02 029 PMID 25752259 21 Temmuz 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 a b Baianu I C 1987 Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine Witten M Ed New York Pergamon Press ss 1513 1577 16 Mayis 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Barnett Michael P 2006 Symbolic calculation in the life sciences trends and prospects Algebraic Biology 2005 amp x2013 Anai H Horimoto K Ed PDF Tokyo Universal Academy Press 16 Haziran 2006 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Natural Transformations Models in Molecular Biology SIAM and Society of Mathematical Biology National Meeting Bethesda MD 1983 ss 230 232 3 Agustos 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Baianu I C 2004 Quantum Interactomics and Cancer Mechanisms PDF Research Report communicated to the Institute of Genomic Biology University of Illinois at Urbana 8 Kasim 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Kainen P C 2005 Category Theory and Living Systems PDF Ehresmann A Ed Charles Ehresmann s Centennial Conference Proceedings University of Amiens France October 7 9th 2005 ss 1 5 PlanetPhysics 7 Ocak 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 PlanetPhysics 24 Ocak 2009 7 Ocak 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Cellular Automata Los Alamos Science Cilt Sonbahar 1983 Preston Kendall Duff M J B 28 Subat 1985 Modern Cellular Automata ISBN 9780306417375 22 Mayis 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Dual Tessellation from Wolfram MathWorld Mathworld wolfram com 3 Mart 2010 24 Aralik 2001 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 17 Mart 2010 Theorylab org 26 Mayis 2009 28 Temmuz 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Witten M Ed 1986 Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine PDF Mathematical Modeling Mathematical Models in Medicine 7 New York Pergamon Press ss 1513 1577 Lin H C 2004 Computer Simulations and the Question of Computability of Biological Systems PDF 3 Mart 2016 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine 1986 Ogden Ray 2 Temmuz 2004 Maths gla ac uk 2 Subat 2009 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Oprisan Sorinel A Oprisan Ana 2006 A Computational Model of Oncogenesis using the Systemic Approach Axiomathes 16 1 2 ss 155 163 doi 10 1007 s10516 005 4943 x Calvino polito it 3 Kasim 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Ma hw ac uk 10 Haziran 2001 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Jonathan Sherratt s Research Scar Formation Ma hw ac uk 31 Mart 2002 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 17 Mart 2010 Kuznetsov A V Avramenko A A 2009 A macroscopic model of traffic jams in axons Mathematical Biosciences 218 2 ss 142 152 doi 10 1016 j mbs 2009 01 005 PMID 19563741 Wolkenhauer Olaf Ullah Mukhtar Kolch Walter Cho Kwang Hyun 2004 Modelling and Simulation of IntraCellular Dynamics Choosing an Appropriate Framework IEEE Transactions on NanoBioscience 3 3 ss 200 207 doi 10 1109 TNB 2004 833694 PMID 15473072 28 Temmuz 2007 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Noe U Chen W W Filippone M Hill N Husmeier D 2017 Inference in a Partial Differential Equations Model of Pulmonary Arterial and Venous Blood Circulation using Statistical Emulation PDF 13th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics Stirling UK 1 3 Sep 2016 ss 184 198 doi 10 1007 978 3 319 67834 4 15 ISBN 9783319678337 Integrativebiology ox ac uk 13 Ocak 2009 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Trappenberg Thomas P 2002 Fundamentals of Computational Neuroscience ABD Oxford University Press Inc ISBN 978 0 19 851582 1 Churchland Patricia S Koch Christof Sejnowski Terrence J 1993 What is computational neuroscience Schwartz Eric L Ed MIT Press ss 46 55 4 Haziran 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 11 Haziran 2009 Semple Charles 2003 Phylogenetics Oxford University Press ISBN 978 0 19 850942 4 22 Mayis 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Haziran 2020 12 Haziran 2007 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 26 Subat 2005 Maths ox ac uk 6 Haziran 2008 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Biological pattern formation Maths ox ac uk 12 Kasim 2004 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 17 Mart 2010 Wooley T E Baker R E Maini P K 2017 Chapter 34 Turing s theory of morphogenesis Copeland B Jack Bowen Jonathan P Wilson Robin Sprevak Mark Ed The Turing Guide Oxford University Press ISBN 978 0198747826 a b PlanetPhysics 7 Ocak 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 17 Mart 2010 Genel Edelstein Keshet L 2004 Mathematical Models in Biology SIAM ISBN 0 07 554950 6 Hoppensteadt F 1993 Mathematical Theories of Populations Demographics Genetics and Epidemics Philadelphia SIAM ISBN 0 89871 017 0 Renshaw E 1991 Modelling Biological Populations in Space and Time C U P ISBN 0 521 44855 7 Rubinow S I 1975 Introduction to Mathematical Biology John Wiley ISBN 0 471 74446 8 Strogatz S H 2001 Nonlinear Dynamics and Chaos Applications to Physics Biology Chemistry and Engineering Perseus ISBN 0 7382 0453 6 Bonner J T 1988 The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection Princeton Princeton University Press ISBN 0 691 08493 9 Mangel M 2006 The Theoretical Biologist s Toolbox Quantitative Methods for Ecology and Evolutionary Biology Cambridge University Press ISBN 0 521 53748 7 Konuyla ilgili yayinlarHoppensteadt F Eylul 1995 Getting Started in Mathematical Biology PDF Notices of the American Mathematical Society 3 Agustos 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 May R M 2004 Uses and Abuses of Mathematics in Biology Science 303 5659 ss 790 793 Bibcode 2004Sci 303 790M doi 10 1126 science 1094442 PMID 14764866 Murray J D 1988 How the leopard gets its spots Scientific American 258 3 ss 80 87 Bibcode 1988SciAm 258c 80M doi 10 1038 scientificamerican0388 80 5 Ekim 2018 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Reed M C Mart 2004 Why Is Mathematical Biology So Hard PDF Notices of the American Mathematical Society 5 Ekim 2018 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 12 Haziran 2020 Kroc J Balihar K Matejovic M 2019 Complex Systems and Their Use in Medicine Concepts Methods and Bio Medical Applications doi 10 13140 RG 2 2 29919 30887 Dis baglantilarThe Society for Mathematical Biology 7 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde