生物學領域用了哪些數學方法

1. 用數學方法對研究生物學有很大的幫助

計算機科學家阿蘭·圖靈（Alan Turing）就是最早提出可以用數學方法研究生物現象的人之一。1952年，他列出了兩個優美的數學方程，為動物皮毛顏色如何形成提供了解釋。

圖靈提出的不同類型的動物花紋圖案

在更大的尺度上，數理生物學家還提出了控制致命流行病——如埃博拉出血熱——的方法，並確保用於這一目的有限資源能發揮盡可能高的效率。

數理生物學甚至還能應用於政策的制定。例如，許多研究者已經利用數學模型對漁業資源進行了分析，以制定更為現實的配額，確保我們不會過度捕撈漁業資源，同時保護某些非常重要的瀕危物種。

新浪科技訊 北京時間6月26日消息，據國外媒體報道，數學是科學的語言。從物理學到工程研究，從化學到生物學，數學既能幫助我們了解宇宙的起源，也可以確保建築物不會被大風吹倒，或許，它還能使生物學變得更加完整。

幾百年來，數學一直被用於相對簡單的物理系統建模，並且取得了非常不錯的效果。牛頓的萬有引力定律就是很好的例子。通過相對簡單的觀測，物理學家可以得出某條規律，對數十億公里以外的天體運行進行描述。相比之下，生物學一隻被視為太過復雜，無法用類似的數學方法進行總結。

生物系統常常被歸為「復合體」，其含義是，由於眾多組成部分的復雜相互作用，生物系統會展現出所謂的「突發行為」——系統作為整體能展現出的特徵是個體部分所不具備的。

這種生物復雜性經常被誤解為生命力論（vitalism）。這種學說曾經流行過很長時間，其基本理論是認為生物過程取決於某種不同於物理學和化學規律的力或原理。因此，有人根據生命力論提出，復雜的生物系統無法用數學方法進行驗證。

當然，也有一些人對此提出了反對意見。在第二次世界大戰中因破解密碼而廣為世人所知的計算機科學家阿蘭·圖靈（Alan Turing）就是最早提出可以用數學方法研究生物現象的人之一。1952年，他列出了兩個優美的數學方程，為動物皮毛顏色如何形成提供了解釋。

圖靈的工作不僅充滿美感，而且還是違反直覺的——這類工作只有像圖靈這樣的才人物才能想得出來。然而，令人扼腕的是，由於所處時代嚴峻的'反同性戀法律，圖靈遭受到了非常殘酷的對待。兩年之後，經過一段所謂的荷爾蒙「矯正」治療，圖靈最終選擇了自殺。

不過，在圖靈之後，數理生物學（mathematical biology）領域迎來了爆發。近年來，越來越多細致的實驗程序帶來了海量的生物學數據，為科學家進行深入分析提供了基礎。利用這些數據，科學家可以對此前深奧難懂的復雜生物系統提出更合理的假說。作為大自然的語言，數學的作用正在於此。

此外，過去60年來計算機運算能力的提升，也使我們能將復雜的數學模型運用在生物系統上。通過對生物系統進行數學處理，結合計算機運算，科學家可以開發出精細的生物學模型，數理生物學也因此變得越來越流行。

進入21世紀，人類在醫學、生物學、生態學等領域遇到了許多棘手的問題，而數學已經成為應對這些問題的重要武器。通過對生物系統進行數學描述，接著利用得到的數學模型，我們可以獲得一些無法用實驗和推理得出的結果。

如果我們想把生物學從描述性科學轉變為預測性科學，就必須給予數理生物學非常重要的地位。舉例來說，這一學科將幫助我們避免致命流行疾病的出現，或者緩解疾病對人體的傷害。

過去50年來，數理生物學家在心臟的生理學研究中構建了越來越復雜的計算模型。今天，這些極為精細的模型被用於更好地了解人類心臟的復雜功能。對心臟功能的模擬使我們能對新型葯物對心臟疾病的治療效果做出預測，而不必進行昂貴且有潛在風險的臨床試驗。

科學家同時也在利用數理生物學研究疾病。通過數學免疫學方法，研究人員已經闡明了人體免疫系統對抗病毒的機制，並提出了可能的介入方法，以使勝利的天平倒向人類一方。

在更大的尺度上，數理生物學家還提出了控制致命流行病——如埃博拉出血熱——的方法，並確保用於這一目的有限資源能發揮盡可能高的效率。

數理生物學甚至還能應用於政策的制定。例如，許多研究者已經利用數學模型對漁業資源進行了分析，以制定更為現實的配額，確保我們不會過度捕撈漁業資源，同時保護某些非常重要的瀕危物種。

數學方法的發展，將使科學家更好地了解許多不同的尺度上的生物系統。英國巴斯大學數理生物學中心的研究人員就對一些棘手的生物學問題進行了研究。一方面，他們嘗試開發出抑制蝗災破壞效應的策略，涉及的個體數量達數十億；另一方面，他們嘗試闡明胚胎正確發育背後的機制。

盡管數理生物學傳統上被認為是應用數學的范疇，但顯而易見的是，自認為做純數學研究的數學家已經在數理生物學革命中扮演著重要角色。例如，拓撲學理論被用於研究DNA折疊時的扭結問題；代數幾何被用於選擇最合適的生物化學相互作用網路模型。

隨著數理生物學的發展，越來越多其他科學領域的科學家被吸引而來，幫助解決生物學中許多重要而新奇的問題。圖靈的革命性理念盡管在他所處的時代中沒有得到足夠重視，但已經宣告了生命力論的終結。生物學過程已經不需要用某種神秘力量來解釋，而是分解成各種蘊含在數學中的化學和物理規律。

2. 生物數學是什麼

數學和生物學互相滲透形成 的學科。按研究對象和任務的不 同，又分為數學生物學和生物數 學。數學生物學指生物學不同領 域中應用數學方法所產生的一些 新的生物學分支，例如數值分類 學、數量進化論、數量仿生學等; 生物數學指用於生物科學研究中 的數學理論和方法，例如生物統 計學、生物概率論、生物微分方 程、生物系統分析、生物數學模 型、電子計算機的應用、運籌對 策等。

3. 數學的應用有哪些

各門學科的發展都和數學息息相關，這里舉兩個例子~

1.生物學未來的前沿是數學，數學未來的前沿是生物學

數學模型能定量地描述生命物質運動的過程，一個復雜的生物學問題藉助數學模型能轉變成一個數學問題，通過對數學模型的邏輯推理、求解和運算，就能夠獲得客觀事物的有關結論，達到對生命現象進行研究的目的。例如，描述生物種群增長規律的費爾許爾斯特－珀爾方程，描述捕食與被捕食兩個種群相剋關系的洛特卡－沃爾泰拉方程，等等。反應擴散方程的數學模型在生物學中廣為應用，它與生理學、生態學、群體遺傳學、醫學中的流行病學和葯理學等研究有較密切的關系。

據統計,自1699年首屆諾貝爾經濟學獎至2001年期間33屆共有獲獎者49人。有學者將獲獎工作中應用數學的深度按定標准分為四等：特強、強、一般和弱,結果顯示：這49位獲獎者有27位的工作可評為「特強」,佔全體獲獎者的一半以上；可評為「強」的人數為14人,這就是說應用數學的深度可評為「強」以上的獲獎工作佔到41人，占總人數的八成以上。由此可見這些經濟學理論的數學含量。無怪乎人們說諾貝爾經濟學獎主要是獎給「經濟學家中的數學家」的。

此外還有很多方面的內容~

（內容轉自數學經緯網）

4. 生物數學的研究內容

根據生命科學的需要，生物數學的內容分為以下幾個主要方面。 所謂生命現象數量化，就是以數量關系描述生命現象。數量化是利用數學工具研究生物學的前提。生物表現性狀的數值表示是數量化的一個方面。生物內在的或外表的，個體的或群體的，器官的或細胞的，直到分子水平的各種表現性狀，依據性狀本身的生物學意義，用適當的數值予以描述。數量化還表現在引進各種定量的生物學概念，並進行定量分析。如體現生物親緣關系的數值是相似性系數。各種相似性系數的計算方法以及在此基礎上的聚類運算構成數量分類學表徵分類的主要內容。遺傳力表示生物性狀遺傳給後代的能力，對它的計算以及圍繞這個概念的定量分析是研究遺傳規律的一個重要部分。多樣性，在生物地理學和生態學中是研究生物群落結構的一個抽象概念，它從種群組成的復雜和紊亂程度體現群落結構的特點。多樣性的定量表示方法基於信息理論。
數量化的實質就是要建立一個集合函數，以函數值來描述有關集合。傳統的集合概念認為一個元素屬於某集合，非此即彼、界限分明。可是生物界存在著大量界限不明確的、「軟」的模糊現象，如此「硬」的集合概念不能貼切地描述這些模糊現象，給生命現象的數量化帶來困難。1965年L.A.扎德提出模糊集合概念，模糊集合適合於描述生物學中許多「軟」的模糊現象，為生命現象的數量化提供了新的數學工具。以模糊集合為基礎的模糊數學已廣泛應用於生物數學。 為了研究的目的而建立,並能夠表現和描述真實世界某些現象、特徵和狀況的數學系統，稱為數學模型。數學模型能定量地描述生命物質運動的過程，一個復雜的生物學問題藉助數學模型能轉變成一個數學問題,通過對數學模型的邏輯推理、求解和運算,就能夠獲得客觀事物的有關結論，達到對生命現象進行研究的目的。
例如描述種群增長最簡單的模型是馬爾薩斯方程：（圖一）(常數r>0)式中N表示種群的數量；r是種群增長的相對速率。方程的解為（圖二）式中N0表示時間為t0時初始種群大小。這個模型簡單地描述種群按幾何級數增長的過程。從數學模型獲得的結果應該符合實際情況，否則對模型應進行修改，使之盡可能正確地表達生命物質運動的真實情況。模型的不斷完善是對生命現象認識逐漸深入的過程。上述模型的解，種群隨時間推後無限增大，這個結果顯然不合理。如果考慮有限生存條件的限制，改進之後的模型有費爾許爾斯特-珀爾方程,又稱Logistic方程 （圖三）。 (常數a,b>0)如果初始值取（圖四），方程的解（圖五）當t→∞,解的漸近值是a/b，它表示種群受生存條件限制不可能超過的極限。這個模型比較正確地表示種群增長的規律，具有廣泛用途。描述捕食與被捕食兩個種群相剋關系的數學模型是洛特卡-沃爾泰拉方程：（圖六）常數a1、a2、b1和b2>0）其中N1和N2分別表示被捕食和捕食種群的大小。方程的解是
a2lnN1+α1lnN2－b2N1－b1N2=C其中C為積分常數,由初始條件（初始兩個種群大小）確定。不同的初始條件得到相應的曲線簇，從曲線的形狀可以看出種群此起彼落周期性的變化(圖1)。對模型的進一步分析可知，如果捕食與被捕食種群以相同的比例減小，將有利於被捕食種群大量增長。這個結果從理論上說明了不適當地使用農葯，在毒殺害蟲的同時也殺死了害蟲的天敵，而常常導致害蟲更猖獗地發生。利用方程的解，還可算出種群變化的近似周期和振幅等十分有意義的結果。A.L.霍奇金和A.F.赫胥黎從生物膜上電離子的遷移闡明神經興奮傳導的機理。他們建立的模型屬於二階偏微分方程，稱霍奇金-赫胥黎方程（H-H方程）： （圖七）
其中V表示神經纖維膜電位,R是軸向電阻率，α是軸突半徑,x表示神經纖維軸向距離。等式左邊代表膜電容產生的電流分量；右邊第一項代表神經纖維橫截面電流變化率；右邊其餘三項分別代表鉀、鈉和其他離子產生的電流分量。霍奇金曾以槍烏賊神經纖維為實驗材料，根據H-H方程計算得到的曲線與實驗結果吻合得很好(見生物膜離子通道)。
一種比H-H方程更一般的方程類型,稱為反應擴散方程。作為數學模型這一類方程在生物學中廣為應用，它與生理學、生態學、群體遺傳學、醫學中的流行病學和葯理學等研究有較密切的關系。 多元分析適應生物學等多元復雜問題的需要、在統計學中分化出來的一個分支領域。它是從統計學的角度進行綜合分析的數學方法。多元統計的各種矩陣運算體現多種生物實體與多個性狀指標的結合，在相互聯系的水平上，綜合統計出生命活動的特點和規律性。
系統論和控制論 以系統和控制的觀點，進行綜合分析的數學方法。
例如有一個生態系統，包括水、一個水生植物種群和一個草食動物種群，研究物質磷在系統中的變化過程。水、水生植物和草食動物含有磷的數量是系統的基本變數，分別以x1、x2和x3表示，稱為狀態變數；以u表示磷從流水中帶進系統的速率，稱為輸入量；分別以y1和y2表示磷從水中流失和草食動物帶出系統的速率，稱為輸出量。系統內部磷的變化關系見圖2。考慮每個狀態變數的變化，得到描述該系統的方程，稱為狀態方程：（圖八）其中Ci（i=1，2，…,6）是一組參數。當參數值、輸入、輸出以及初始狀態給定以後，物質磷在系統中的變化可由方程完全確定。對方程進行分析或者利用電腦求解，就可以認識磷在系統中變化的規律。
實際情況遠比這個虛構的例子復雜。一個系統可以是多輸入、多輸出，狀態變數的個數可大到幾十，甚至上百，它顯示生命活動異常復雜的情形。
可控系統的最優控制是控制理論的中心問題。所謂最優控制,就是從實際需要出發設計適當的性能指標,在一定的約束條件下選取輸入u(t)，使性能指標取最小值。尋求生物系統最優控制的方法常常採用龐特里雅金最小值原理和貝爾曼的動態規劃，有關農業、林業、醫學和環境問題的最優控制可望獲得解決。 概率與統計方法的應用還表現在隨機數學模型的研究中。原來數學模型可分為確定模型和隨機模型兩大類。如果模型中的變數由模型完全確定。
這里舉出一種離散的隨機數學模型，稱為馬爾科夫鏈。考慮具有兩個等位基因A與α的群體，如果相應的基因頻率分別是p和q，三種基因型AA，Aa和aa在群體中的分配比率構成向量【PHQ】(P+H+Q=1)。在一定的假設條件下,按馬爾科夫鏈的數學模型,描述該群本隨機交配的遺傳過程。經過第一代隨機交配，基因型分配比率將從向量【PHQ】轉變為（圖九） 等式左邊的矩陣是轉移矩陣，不難驗證該馬爾科夫鏈是正則的，不動點向量就是【p22pqq2】。 這個結果說明基因頻率的不變性，也就是群體遺傳學中的哈迪-魏因貝格定律:隨機交配的群體在沒有外界遷入、定向選擇、基因突變和遺傳漂變的條件下，基因頻率保持不變。
馬爾科夫鏈數學模型不僅對遺傳學重要，如果使狀態變數代表不同的意義，它還能適用於更廣泛的生物學問題，如生態、環境和醫學等。下面是一個流行病學的例子。討論某地區某種傳染病的流行,分4個狀態：敏感者、患病者、免疫者和死亡。建立的馬爾科夫鏈數學模型可以由轉移圖的形式表示(圖3)。這是一個吸收馬爾科夫鏈，利用這個模型可以分析疾病流行的規律。 不連續性是一切物質存在的基本屬性。首先物質和能量兩個最基本的概念是不連續的；再看生命現象，物種、個體、細胞、基因等等都是生命活動不連續的最小單位，不連續性表現尤其突出。因此，不連續的數學方法在生物數學中佔有重要地位。再舉單一種群增長的生態模型討論。若考慮個體生活年齡，按年齡單位將個體分屬於不同年齡組。令Nit代表在時刻t，年齡為i的個體數；Pi表示年齡在i能活到i+1的存活率；Fi表示年齡在i的增殖率。則新增殖的個體數（圖十），其中m代表該群體年齡可能達到的上界。於是種群變化的規律可以用下面的矩陣運算表示，（圖十一） 這就是著名的萊斯利模型。這個模型是離散的，它不僅表示種群增長的速度，而且還顯示出年齡分布狀況，從年齡分布的結構上展示整個種群變化的規律。因而遠遠勝過前面所舉單一種群增長連續模型。
描述生命現象的離散模型有兩態和多態之分。馬爾科夫鏈和萊斯利模型都屬於多態；兩態的模型應生物學的二元表現狀態而產生。如神經興奮沿著神經細胞的軸突，經過突觸在閥的控制下傳給另一個神經細胞，興奮波的通過與否就是一個二元表現狀態。1943年W.S.麥卡洛克和W.皮茨在布爾代數的基礎上，首次給出描述神經傳遞現象的離散模型。此模型不斷改進，並藉助電腦加以實現，已做到模擬許多較復雜的神經功能，成為探索人類大腦思維奧秘的一個重要手段（見人工智慧）。
不連續數學方法還表現在對連續方法的補充。微積分學的基本理論指出，函數的可微性蘊涵著連續性。因此以微分運算為基礎的數學模型都是連續的。這些模型只能適用於連續變化范圍，對於連續函數出現不連續點或奇點（包括導函數不連續點）情形，將無能為力。而恰恰在這些破壞了連續性的區域，卻常常是生物學需要研究的課題。
60年代末，法國數學家R.托姆從拓撲學提出一種幾何模型，能夠描繪多維不連續現象，他的理論稱為突變論。
繼R.托姆之後，躍變論不斷地發展。例如E.C.塞曼又提出初級波和二級波的新理論。
上述各種生物數學方法的應用，對生物學產生重大影響。20世紀50年代以來,生物學突飛猛進地發展,多種學科向生物學滲透，從不同角度展現生命物質運動的矛盾，數學以定量的形式把這些矛盾的實質體現出來。從而能夠使用數學工具進行分析；能夠輸入電腦進行精確的運算；還能把來自各方面的因素聯系在一起，通過綜合分析闡明生命活動的機制。生物數學在農業、林業、醫學、環境科學、社會科學和人口控制等方面的應用，已經成為人類從事生產實踐的手段。
當今的生物數學仍處於探索和發展階段。生物數學的許多方法和理論還很不完善，它的應用雖然取得某些成功，但仍是低水平的、粗略的、甚至是勉強的。許多更復雜的生物學問題至今未能找到相應的數學方法進行研究。因此，生物數學還要從生物學的需要和特點，探求新方法、新手段和新的理論體系，還有待發展和完善。

5. 生物學中能用到哪種數學

至少要學線性代數，並且鑒於你比較傾向宏觀，那麼統計學必不可少，概率論學學也好……再就是學校中生物系本身要求的數學課（生物系本身的數學課過於簡單了……）

6. 生物數學的介紹

生物數學是生物學與數學之間的邊緣學科。它以數學方法研究和解決生物學問題，並對與生物學有關的數學方法進行理論研究。其一般方法是建立被研究對象的數學模型並對其進行定性和定量研究，主要應用的數學方法有：微分方程、線性代數、概率論和數理統計、抽象代數、拓撲學、突變理論等，電子計算機的發展使生物數學的研究又有了新的突破。生物數學的內容是多方面的：生物統計、數量遺傳、數學生態和數學生物分類學可做為四大分支。生物統計學用統計方法研究生物界的客觀現象；數量遺傳學用數學方法研究在各種不同情況下全體基因型的變化，研究數量性遺傳規律；數學生態學用數學理論和和方法描述生態系統的的行為動態定量關系，建立各種生態模型，模擬動物行為；數學生物分類學使用現代數學方法和工具（特別是電子計算機）對古老的生物分類學進行研究。數學方法幾乎滲透到生物學的每個角落。有人預言：生物學將會取代物理學成為使用數學工具最多的部門，21世紀可能是生物數學的黃金時代。

7. 數學在生物領域的應用

生物統計、數量遺傳、數學生態和數學生物分類學可做為四大分支。生物統計學用統計方法研究生物界的客觀現象；數量遺傳學用數學方法研究在各種不同情況下全體基因型的變化，研究數量性遺傳規律；數學生態學用數學理論和和方法描述生態系統的的行為動態定量關系，建立各種生態模型，模擬動物行為；數學生物分類學使用現代數學方法和工具（特別是電子計算機）對古老的生物分類學進行研究。目前，數學方法幾乎滲透到生物學的每個角落，有人預言：生物學將會取代物理學成為使用數學工具最多的部門，21世紀可能是生物數學的黃金時代。

8. 生物學中的數學模型

記得馬克思曾說，一門科學只有成功地運用數學時才算達到了完善的地步。數學在生物學中應用的一種主要的形式就是生物數學模型。
人教版生物實驗教科書提供了豐富的數學模型資源。探究培養液中酵母菌種群種群數量的變化的實驗（必修三），要求學生具有建立數學模型的思想和方法。人教版教科書中也有較多的應用。在《分子與細胞》中有：細胞有氧呼吸的方程式，細胞無氧呼吸的方程式，光合作用的方程式，酶降低化學反應活化能的圖解，酶活性受溫度影響示意圖，酶活性受PH影響示意圖，葉綠素和類胡蘿卜素的吸收光譜變化曲線，不同細胞的細胞周期持續時間等。在《遺傳與進化》中有：黃色圓粒豌豆和綠色皺粒豌豆的雜交實驗，果蠅雜交實驗圖解，種群中基因頻率和基因變化等。在《穩態與環境》中有：HIV濃度和T細胞數量的關系，某島環頸雉種群數量的增長，大草履蟲種群的增長曲線，東亞飛蝗種群數量的波動，雪兔和猞猁在90年間的種群數量波動，賽達波格湖能力流動圖解，我國人口增長等。
在日常的生物教學中，有效地運用這一資源，開展生物數學模型教學，能夠增進學生對數學模型的思想和方法的理解，培養學生用建立數學模型的方法來解決實際的生物學問題的能力。
我非常期待當我們正確地應用了生物數學模型之後，學生也能象吳老師班級中被采訪的兩位學生一樣，由驚訝到不可思議，最終達到由表面現象至事物本質的理解。

9. 生物學研究通常採用什麼基本方法

選C.理論，實驗，總結，創新 ,研究方法
生物學的一些基本研究方法——觀察描述的方法、比較的方法和實驗的方法等是在生物學發展進程中逐步形成的。在生物學的發展史上，這些方法依次興起，成為一定時期的主要研究手段。現在，這些方法綜合而成現代生物學研究方法體系。
觀察描述的方法 在17世紀，近代自然科學發展的早期，生物學的研究方法同物理學研究方法大不相同。物理學研究的是物體可測量的性質，即時間、運動和質量。物理學把數學應用於研究物理現象，發現這些量之間存在著相互關系，並用演繹法推算出這些關系的後果。生物學的研究則是考察那些將不同生物區別開來的、往往是不可測量的性質。生物學用描述的方法來記錄這些性質，再用歸納法，將這些不同性質的生物歸並成不同的類群。18世紀，由於新大陸的開拓和許多探險家的活動，生物學記錄的物種幾倍、幾十倍地增長，於是生物分類學首先發展起來。生物分類學者搜集物種進行鑒別、整理，描述的方法獲得巨大發展。要明確地鑒別不同物種就必須用統一的、規范的術語為物種命名，這又需要對各種各樣形態的器官作細致的分類，並制定規范的術語為器官命名。這一繁重的術語制定工作，主要是C.von林奈完成的。人們使用這些比較精確的描述方法收集了大量動、植物分類學材料及形態學和解剖學的材料。
比較的方法 18世紀下半葉，生物學不僅積累了大量分類學材料，而且積累了許多形態學、解剖學、生理學的材料。在這種情況下，僅僅作分類研究已經不夠了，需要全面地考察物種的各種性狀，分析不同物種之間的差異點和共同點，將它們歸並成自然的類群。比較的方法便被應用於生物學。
運用比較的方法研究生物，是力求從物種之間的類似性找到生物的結構模式、原型甚至某種共同的結構單元。G.居維葉在動物學方面，J.W.von歌德在植物學方面，是用比較方法研究生物學問題的著名學者。用比較的方法研究生物，愈來愈深刻地揭示動物和植物結構上的統一性，勢必觸及各個不同類型生物的起源問題。19世紀中葉，達爾文的進化論戰勝了特創論和物種不變論。進化論的勝利又給比較的方法以巨大的影響。早期的比較，還僅僅是靜態的共時的比較，在進化論確立後，比較就成為動態的歷史的比較了。現存的任何一個物種以及生物的任何一種形態，都是長期進化的產物，因而用比較的方法，從歷史發展的角度去考察，是十分必要的。
早期的生物學僅僅是對生物的形態和結構作宏觀的描述。1665年英國R.胡克用他自製的復式顯微鏡，觀察軟木片，看到軟木是由他稱為細胞的盒狀小室組成的。從此，生物學的觀察和描述進入了顯微領域。但是在17世紀，人們還不能理解細胞這樣的顯微結構有何等重要意義。那時的顯微鏡未能消除使影像失真的色環，因而還不能清楚地辨認細胞結構。19世紀30年代，消色差顯微鏡問世，使人們得以觀察到細胞的內部情況。1838～1839年施萊登和施萬的細胞學說提出：細胞是一切動植物結構的基本單位。比較形態學者和比較解剖學者多年來苦心探求生物的基本結構單元，終於有了結果。細胞的發現和細胞學說的建立是觀察和描述深入到顯微領域所獲得的成果，也是比較方法研究的一個重要成果。
實驗的方法 前面提到的觀察和描述的方法有時也要對研究對象作某些處理，但這只是為了更好地觀察自然發生的現象，而不是要考察這種處理所引起的效應。實驗方法則是人為地干預、控制所研究的對象，並通過這種干預和控制所造成的效應來研究對象的某種屬性。實驗的方法是自然科學研究中最重要的方法之一。17世紀前後生物學中出現了最早的一批生物學實驗，如英國生理學家W.哈維關於血液循環的實驗，J.B.van黑爾蒙特關於柳樹生長的實驗等。然而在那時，生物學的實驗並沒有發展起來，這是因為物理學、化學還沒有為生物學實驗准備好條件，活力論還占統治地位。很多人甚至認為，用實驗的方法研究生物學只能起很小的作用。
到了19世紀，物理學、化學比較成熟了，生物學實驗就有了堅實的基礎，因而首先是生理學，然後是細菌學和生物化學相繼成為明確的實驗性的學科。19世紀80年代，實驗方法進一步被應用到了胚胎學，細胞學和遺傳學等學科。到了20世紀30年代，除了古生物學等少數學科，大多數的生物學領域都因為應用了實驗方法而取得新進展。
實驗方法當然包含著對研究對象進行某種處理，然而更重要的則是它的思維方式。用實驗的方法研究某一生命過程，要求根據已有事實提出假說，並根據假說推導出一個可以用實驗檢驗的預測，然後進行實驗，如果實驗結果符合預測，就說明假說是正確的。在這里，假說必須是可以用實驗加以驗證的，而且只有經過實驗的檢驗，假說才可能上升為學說或理論。實驗方法的使用大大加強了研究工作的精確性。19世紀以來，實驗方法成為生物學主要的研究方法後，生物學發生巨大變化，成為精確的實驗科學。
20世紀，實驗方法獲得巨大發展，然而單純觀察或描述方法，仍然是生物學的基本研究方法。生物體具有多層次的復雜的形態結構。每一個歷史時期都有形態描述的任務。20世紀30年代出現了電子顯微鏡，使觀察和描述深入到超微世界。人們通過電子顯微鏡看到了枝原體和病毒，也看到了細胞器的超微結構。由於細胞是生命的最小單位，是生命活動的最小的系統，因而揭示它構造上的細節，對揭示生命的本質具有重大的意義。
比較的方法在20世紀也有新的進展，它已經不限於生物體的宏觀形態結構的比較，而是深入到不同屬種的蛋白質、核酸等生物大分子化學結構的比較，如不同物種的細胞色素 C的化學結構的測定和比較。根據其差異程度可以對物種的親緣關系給出定量的估計。
生物學實驗技術在20世紀突飛猛進。隨著現代物理學、化學的發展，生物學新的實驗方法紛紛出現。層析、分光光度法、電泳、超速離心、同位素示蹤、X 射線衍射分析、示波器、激光、電子計算機等相繼應用於生物學研究。細胞培養、細胞融合、基因操作、單克隆抗體、酶和細胞固定化以及連續發酵等新技術紛紛建立，使生物學實驗中對條件的控制更為有效、嚴格，觀察和測量更為精密，這就有可能詳盡地探索生物體內物質的、能的和信息的動態過程。生物學實驗技術的發展使生物學取得一系列輝煌的成就。由新型的實驗技術發展而來的生物工程，包括基因工程、細胞工程、酶工程和發酵工程，已經成為當代新技術革命的重要內容。
實驗研究往往帶有分析的性質。生物學實驗分析已經深入到分子的層次，生物大分子本身並不具有生命屬性，只有這些生物大分子形成細胞這樣復雜的系統，才表現出生命的活動。沒有活的分子，只有活的系統。在每一個層次上，新的生物學規律總是作為系統的和整體的規律而出現的。對於生物學來說，既需要有精確的實驗分析，又需要從整體和系統的角度來觀察生命。1924～1928年L.von貝塔蘭菲提出系統論思想，認為一切生物是時空上有限的具有復雜結構的一種自然系統。1932～1934年，他提出用數學和數學模型來研究生物學。半個世紀以來，系統論取得了很大發展，涌現出許多定量處理系統問題的數學理論。生物學也積累了大量關於各個層次生命系統及其組成成分的實驗資料。今天，對生命系統的規律作出定量的理論研究已經提到日程上來，系統論方法將作為新的研究方法而受到人們的重視。