Matemaattinen biologia

Wikipediasta
Siirry navigaatioon Siirry hakuun
Tulostettavaa versiota ei enää tueta ja siinä voi olla renderöintivirheitä. Päivitä selaimesi kirjanmerkit ja käytä selaimen tavallista tulostustoimintoa sen sijaan.

Matemaattinen biologia eli teoreettinen biologia (joskus myös biomatematiikka tai matemaattinen ja teoreettinen biologia) on tieteidenvälinen eli poikkitieteellinen tutkimusala, joka pyrkii mallintamaan biologisia prosesseja matemaattisin menetelmin. Matemaattisilla malleilla on sovelluksia muun muassa solu- ja molekyylibiologiassa, fysiologiassa ja populaatioekologiassa. Differentiaaliyhtälöt, osittaisdifferentiaaliyhtälöt, differenssiyhtälöt ja stokastiset yhtälöt ovat esimerkkejä biologisia prosesseja kuvaavissa malleissa käytetyistä menetelmistä.

Matemaattinen biologia eroaa kokeellinen biologia, joka keskittyy tieteellisten teorioiden testaamiseen kokeiden avulla.[1] Alaa kutsutaan joskus matemaattiseksi biologiaksi tai biomatematiikaksi korostaakseen matemaattista puolta, tai teoreettiseksi biologiaksi korostaakseen biologista puolta..[2] Teoreettinen biologia keskittyy enemmän biologian teoreettisten periaatteiden kehittämiseen, kun taas matemaattinen biologia keskittyy matemaattisten työkalujen käyttöön biologisten järjestelmien tutkimisessa, vaikka näitä termejä käytetään joskus toistensa sijasta.[3][4]

Matemaattisen biologian tavoitteena on biologisten prosessien matemaattinen esittäminen ja mallintaminen hyödyntäen sovelletun matematiikan tekniikoita ja työkaluja. Se voi olla hyödyllinen sekä teoreettisessa että käytännön tutkimuksessa. Järjestelmien kuvaaminen kvantitatiivisella tavalla tarkoittaa, että niiden käyttäytymistä voidaan simuloida paremmin, ja siten voidaan ennustaa ominaisuuksia, jotka eivät välttämättä ole kokeilijan havaittavissa. Tämä edellyttää tarkkoja matemaattisia malleja. Elävien järjestelmien monimutkaisuuden vuoksi teoreettinen biologia hyödyntää useita matematiikan aloja, ja on myötävaikuttanut uusien tekniikoiden kehittämiseen.[5]

Historia

Varhainen historia

Fritz Müller kuvasi vuonna 1879 evolutiiviset hyödyt ilmiöstä, jota nykyään kutsutaan Müllerin mimikryksi, ja tämä kuvaus oli merkittävä, koska se oli ensimmäinen kerta, kun evoluutiobiologiassa käytettiin matemaattista argumenttia osoittamaan, kuinka voimakas luonnonvalinnan vaikutus voisi olla, ellei oteta huomioon Malthusin keskustelua populaation kasvun vaikutuksista, jotka vaikuttivat Charles Darwiniin: Malthus väitti, että kasvu olisi eksponentiaalista (hän käytti sanaa "geometrinen"), kun taas resurssit (ympäristön kantokyky) voisivat kasvaa vain aritmeettisesti.[6]

Termiä "teoreettinen biologia" käytettiin ensimmäisen kerran Johannes Reinken monografian otsikkona vuonna 1901, ja pian sen jälkeen Jakob von Uexküll vuonna 1920. Yhtenä perustavana teoksena pidetään D'Arcy Thompsonin kirjaa "On Growth and Form" (1917), ja muita varhaisia pioneereja ovat Ronald Fisher, Hans Leo Przibram, Vito Volterra, Nicolas Rashevsky ja Conrad Hal Waddington.[7][8]

Tutkimus

Matemaattista biologiaa voidaan soveltaa monessa eri tutkimuaiheessa, joihin kuuluvat muun muassa complex systems -biologia, evoluutiobiologia, komputationaalinen neurotiede[9][10] ja matemaattinen biofysiikka.

Lähteet

  1. What is mathematical biology | Centre for Mathematical Biology | University of Bath bath.ac.uk. Arkistoitu 23.9.2018. Viitattu 7.6.2018.
  2. "There is a subtle difference between mathematical biologists and theoretical biologists. Mathematical biologists tend to be employed in mathematical departments and to be a bit more interested in math inspired by biology than in the biological problems themselves, and vice versa." Careers in theoretical biology Arkistoitu 2019-09-14 Wayback Machine
  3. Longo G, Soto AM: Why do we need theories? Progress in Biophysics and Molecular Biology, October 2016, 122. vsk, nro 1, s. 4–10. PubMed:27390105 PubMed Central:5501401 doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.06.005 Artikkelin verkkoversio.
  4. Montévil M, Speroni L, Sonnenschein C, Soto AM: Modeling mammary organogenesis from biological first principles: Cells and their physical constraints. Progress in Biophysics and Molecular Biology, October 2016, 122. vsk, nro 1, s. 58–69. PubMed:27544910 PubMed Central:5563449 doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.08.004 arXiv:1702.03337
  5. Robeva R, Davies R, Hodge T, Enyedi A: Mathematical biology modules based on modern molecular biology and modern discrete mathematics. CBE: Life Sciences Education, Fall 2010, 9. vsk, nro 3, s. 227–40. The American Society for Cell Biology. PubMed:20810955 PubMed Central:2931670 doi:10.1187/cbe.10-03-0019
  6. Mallet J: Mimicry: an interface between psychology and evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, July 2001, 98. vsk, nro 16, s. 8928–30. PubMed:11481461 PubMed Central:55348 doi:10.1073/pnas.171326298 Bibcode:2001PNAS...98.8928M
  7. Ian Stewart (1998), Life's Other Secret: The New Mathematics of the Living World, New York: John Wiley, Malline:Isbn
  8. Keller EF: Making Sense of Life: Explaining Biological Development with Models, Metaphors and Machines. Harvard University Press, 2002. ISBN 978-0674012509 Teoksen verkkoversio.
  9. Trappenberg TP: Fundamentals of Computational Neuroscience, s. 1. United States: Oxford University Press Inc., 2002. ISBN 978-0-19-851582-1 Teoksen verkkoversio.
  10. Churchland PS, Koch C, Sejnowski TJ: ”What Is Computational Neuroscience?”, Biology And Computation: A Physicist's Choice, s. 25–34. 3 World Scientific, March 1994. ISBN 9789814504140
Tämä biologiaan liittyvä artikkeli on tynkä. Voit auttaa Wikipediaa laajentamalla artikkelia.