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          >人物風采>青年女科學家風采
          梁金玲(2012)
          2013-04-03

          梁金玲

          東南大學數學系教授

          第九屆中國青年女科學家獎評審會評語

                  她對神經網絡、復雜網絡、基因調控網絡等復雜系統應用數學理論進行分析和綜合,對其相應的實際應用做出了指導性貢獻。

                  一些看似不太相關的東西一旦結合,往往能產生意想不到的結果,就像數學模型與生物學信息學。

                  通常,生物學家在研究生物學時用得最多的數學工具是統計學,其它復雜而抽象的數學知識一般不太會涉及到。而數學模型通常被用在氣候預測、經濟學演化以及工程等領域,一般是用來闡釋某些現象或者預測某個系統發展的未來走向。

                  最近幾十年,尤其是2000年以后,隨著基因測序技術的日趨成熟、成本不斷下降,以及一些新技術的誕生,生物學的發展非常迅速?,F在,在美國國家生物技術信息中心和歐洲生物信息研究所維護的公共數據庫,基因數據已經超過100萬組。而且,這些數據還在迅速增多。

                  但另一個事實,卻反映了生物學研究在當前面臨的一個尷尬局面:雖然目前科學家獲得了很多基因數據,但真正得到利用的,卻只有很少一部分。其原因在于,對于很多數據,生物學家并不知道怎么用,難以從一大堆數據中去挖掘這些數據所代表的生物學機理。這正是東南大學數學系教授梁金玲“闖入”生物學領域,研究基因調控網絡的動力學行為,并試圖為基因時間序列數據建立數學模型的原因。

                  那么,建立數學模型的方法,將如何幫助生物學家呢?來看個例子。森林干燥的時候,容易起火。應該如何預防呢?最原始的方法,就是請很多人去巡邏,一旦發現有火災的苗頭,就及時撲滅。不過,一小片森林,這樣做可能還行,但是森林很大的時候,顯然沒法做到處處都有人巡邏,就會疏漏百出。這種情況下,

          就可以運用數學模型的方法:通過收集過去多年的火災發生及森林相關數據,比如火災發生時間、規模,以及森林中的水分、溫度、風級,然后把這些數據與火災的發生情況聯系起來,做成一個數學模型,以后把森林相關數據輸入模型后,就能大致預測,森林的哪些區域、在什么時候可能發生自然火災,從而指導防災工作。

                  現在,生物學家面對的就是一個極大的“數據森林”,亟需數學家利用海量基因數據建立數學數據模型并分析其動力學行為,從而幫助生物學家找到他們想要的線索。從博士階段開始,梁金玲就著手研究人工神經網絡的動力學行為,復雜網絡的同步現象以及基因調控網絡的綜合。當前,她正試圖利用生物時間序列數據建立數學模型,來幫助生物學家分析基因活動的復雜機理。

                  在基因組時代,梁金玲為生物學研究帶來的數學方法將會發揮更大的作用:基因數據庫以及已有的其它基因研究成果是一個巨大的寶藏,只要有了恰當的分析工具,生物學家就可以以較低的成本,發現很多生理機制背后的基因成因,從而弄清楚一些疾病為何會發生,這些疾病又該如何治療。




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