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科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
达尔文式的癌症治疗方法
摘要：传统抗癌治疗的主要问题之一是它们导致耐药细胞的出现，从而导致治疗衰竭。为了避免或延迟这种现象，要考虑到肿瘤的生态进化动力学是很重要的。设计基于进化的治疗策略可能有助于克服耐药性问题。尤其是有希望的候选者是自适应疗法，这是一种遏制策略，该策略将治疗周期调整为肿瘤的演变，以便保持受到治疗耐药细胞的群体的控制。数学建模是理解癌症动力学的至关重要工具，并对这些治疗的结果进行预测。在这篇综述中，我们强调了在设计适应性疗法策略中的计算机建模中的好处，并评估它们是否可以有效改善治疗结果。特别是，我们回顾了如何使用两种主要模型（即基于Lotka – Volterra方程和基于代理的模型的数学模型）来对肿瘤动态进行建模以响应自适应治疗。我们举例说明了它们在适应性疗法领域所允许的进展，并讨论如何将这些模型整合到实验方法和临床试验设计中。
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
生物和健康统计
当本书第二版几乎出版完，订单也逐渐减少时，斯普林格出版社敦促我出版第三版。我当时已经 90 岁了，我说这是不可能的，但也许可以找到一位合著者。我与几位杰出的人口统计学家进行了交谈，他们普遍的回答是，这本书内容完整、全面（我个人的看法！），没有什么可以补充的。我们大错特错。我们没有注意到鲸鱼、鸟类和陆地动物的世界，即生物学的世界。哈尔·卡斯韦尔大大拓宽了视野。正如阿尔弗雷德·洛特卡远远超出了人类物种，卡斯韦尔也是如此。第三版充分吸收了这种更广阔的视角。它不仅应该引起人口统计学家的兴趣，还应该引起生物学各个领域学者的兴趣。我非常感谢乔尔·科恩意识到这一点，并向我推荐了哈尔·卡斯韦尔。他在第三版上的工作使这本书与众不同，也更好。如果没有卡斯韦尔，这本书在第二版出版后就会消亡。
复杂自适应系统中新兴的“量子”理论
我们在复杂的自适应系统中探讨了新兴量子样理论的概念，并特别研究了Lotka – Volterra系统中这种新兴（或“模拟”）量子理论的具体示例。通常，我们研究了在经典系统上实施量子力学的数学形式主义的可能性，以及使用这种方法的条件。我们从汉密尔顿– jacobi（HJ）方程的经典系统的标准描述开始，并将其减少到有效的schrodinger-type方程，并具有（模拟）planck常数y，该方程是系统依赖的。的条件是，依赖状态的所谓量子电势𝑉被HJ方程中的一些额外项取消。我们考虑了这个附加术语，以规定正在考虑的经典系统与“环境”的耦合。我们假设经典系统可以通过对环境进行微调来取消（至少大约）（至少大约）。这可能提供了一种机制，可以在（复杂）自适应系统（例如生物系统）中建立稳定的固定状态。特别是我们提出了一个普遍的论点，即为什么经典系统的非平衡动力学会导致模拟量子描述，以确保稳定性与适应性兼容。在这种情况下，我们强调了模拟量子动力学的状态依赖性，我们还介绍了模拟量子，依赖状态，统计领域理论的新概念。通过这种方式，我们将破坏性的概念重新构架为“量子湍流”的概念，即我们还讨论了量子到经典的某些通用特征以及我们建议的流体力学表述的湍流阶段中发现的模拟量子到古典过渡。可以类比，量子和经典之间的过渡可以与从层流到流体动力学的湍流过渡。