生物数学涉及什么领域

❶ 生物学专业分类那些专业

生物学，简称生物，是自然科学六大基础学科之一。研究生物的结构、功能、发生和发展的规律。以及生物与周围环境的关系等的科学。生物学源自博物学，经历实验生物学、分子生物学而进入了系统生物学时期。

生物学专业的学科分类，简介如下：

动物学领域：动物学、动物生理学、解剖学、胚胎学、神经生物学、发育生物学、昆虫学、行为学、组织学。

植物学领域：植物学、植物病理学、藻类学、植物生理学。

微生物学和免疫学领域：微生物学、免疫学、病毒学。

生物化学领域：生物化学、蛋白质力学、糖类生化学、脂质生化学、代谢生化学。

演化及生态学誉铅领域：生态庆碰好学、生物分布学、系统分吵孙类学、古生物学、演化论、分类学、演化生物学。

现代生物技术学领域：生物技术学、基因工程、酵素工程学、生物工程、代谢工程学、基因体学。

细胞及分子生物学领域：分子生物学、细胞学、遗传学。

生物物理领域：生物物理学、结构生物学、生医光电学、医学工程。

生物医学领域：感染性疾病、毒理学、放射生物学、癌生物学。

生物信息领域：生物数学、仿生学、系统生物学。

环境生物学领域：大气生物学、生物地理学、海洋生物学、淡水生物学。

❷ 生物学领域包括哪些专业

包括：生物科学、生物技术、生物信息学、生态学
1、概况
生物科学(又称生命科学)专业包括了生物科学和生物技术两个专业方向，这些专业学科主要培养学生学习生物科学技术方面的基本理论、基本知识，学生将受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练，进而具有较好的科学素养及初步的教学、研究、开发与管理的基本能力。其核心课程主要包括了动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、遗传学、细胞生物学、分子生物学、普通生态学等学科;必修课程则包括无机及分析化学、有机化学、大学数学、大学物理学、生物统计学、发育生物学、生物技术概论、进化生物学，生物化学，微积分等。
2、具备的技能
生物科学专业培养具备生物科学的基本理论、基本知识和较强的实验技能，能在科研机构、高等学校及企事业单位等从事科学研究、教学工作及管理工作的生物科学高级专门人才。
学生主要学习生物科学方面的基本理论、基本知识，受到基础研究和应用基础研究方面的科学思维和科学实验训练，具有较好的科学素养及一定的教学、科研能力。
3、研究对象
生物科学专业研究对象由生物科学家根据生物的发展历史、形态结构特征、营养方式以及它们在生态系统中的作用等，将生物分为若干界。当前比较通行的是美国R.H.惠特克于1969年提出的5界系统。他将细菌、蓝菌等原核生物划为原核生物界，将单细胞的真核生物划为原生生物界，将多细胞的真核生物按营养方式划分为营光合自养的植物界、营吸收异养的真菌界和营吞食异养的动物界。中国生物科学家陈世骧于1979年提出6界系统。这个系统由非细胞总界、原核总界和真核总界3个总界组成，代表生物进化的3个阶段。非细胞总界中只有1界，即病毒界。原核总界分为细菌界和蓝菌界。真核总界包括植物界、真菌界和动物界，它们代表真核生物进化的3条主要路线。

❸ 大学生物学什么

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形态学

形态学是生物学中研究动、植物形态结构的学科。在显微镜发明之前，形态学只限于对动、植物的宏观的观察，如大体解剖学、脊椎动物比较解剖学等。比较解剖学是用比较的和历史的方法研究脊椎动物各门类在结构上的相似与差异，从而找出这些门类的亲缘关系和历史发展。显微镜发明之后，组织学和细胞学也就相应地建立起来，电子显微镜的使用，使形态学又深入到超微结构的领域。但是形态结构的研究不能完全脱离机能的研究，形态学早已跳出单纯描述的圈子，而使用各种先进的实验手段了。

生理学

生理学是研究生物机能的学科，生理学的研究方法是以实验为主。按研究对象又分为植物生理学、动物生理学和细菌生理学。植物生理学是在农业生产发展过程中建立起来的。生理学也可按生物的结构层次分为细胞生理学、器官生理学、个体生理学等。在早期，植物生理学多以种子植物为研究对象；动物生理学也大多联系医学而以人、狗、兔、蛙等为研究对象；以后才逐渐扩展到低等生物的生理学研究，这样就发展了比较生理学。

遗传学

是研究生物性状的遗传和变异，阐明其规律的学科。遗传学是在育种实践的推动下发展起来的。1900年孟德尔的遗传定律被重新发现，遗传学开始建立起来。以后，由于T.H.摩尔根等人的工作，建成了完整的细胞遗传学体系。瑞士生物学家米舍尔首次发现在细胞核中有一种含磷量极高的物质。20年以后，这种化学成分才被定名为核酸。后来，经过许多科学家的努力，才发现核酸有两种，一种是脱氧核糖核酸，也就是DNA，具有储存和遗产信息的作用，另一种是核糖核酸，简称RNA，在遗传信息表达的过程中起着重要的作用。1953年，遗传物质DNA分子的结构被揭示，遗传学深入到分子水平。基因组计划的进展，从基因组、蛋白质组到代谢组的遗传信息传递，以及细胞信号传导、基因表达调控网络的研究，1995年系统遗传学的概念、词汇与原理于中科院提出与发表。遗传信息的传递、基因的调控机制已逐渐被了解，遗传学理论和技术在农业、工业和临床医学实践中都在发挥作用，同时在生物学的各分支学科中占有重要的位置。生物学的许多问题，如生物的个体发育和生物进化的机制，物种的形成以及种群概念等都必须应用遗传学的成就来求得更深入的理解。

胚胎学

是研究生物个体发育的学科，原属形态学范围。1859年达尔文进化论的发表大大推动了胚胎学的研究。19世纪下半叶，胚胎发育以及受精过程的形态学都有了详细精确的描述。此后，动物胚胎学从观察描述发展到用实验方法研究发育的机制，从而建立了实验胚胎学。个体发育的研究采用生物化学方法，吸收分子生物学成就，进一步从分子水平分析发育和性状分化的机制，并把关于发育的研究从胚胎扩展到生物的整个生活史，形成发育生物学。

生态学

是研究生物与生物之间以及生物与环境之间的关系的学科。研究范围包括个体、种群、群落、生态系统以及生物圈等层次。揭示生态系统中食物链、生产力、能量流动和物质循环的有关规律，不但具有重要的理论意义，而且同人类生活密切相关。生物圈是人类的家园。人类的生产活动不断地消耗天然资源，破坏自然环境。特别是进入20世纪以后，由于人口急剧增长，工业飞速发展，自然环境遭到空前未有的破坏性冲击。保护资源、保持生态平衡是人类当前刻不容缓的任务。生态学是环境科学的一个重要组成成分，所以也可称环境生物学。人类生态学涉及人类社会，它已超越了生物学范围，而同社会科学相关联。

生物物理学

生物物理学是用物理学的概念和方法研究生物的结构和功能、研究生命活动的物理和物理化学过程的学科。早期生物物理学的研究是从生物发光、生物电等问题开始的`，此后随着生物学的发展，物理学新概念，如量子物理、信息论等的介入和新技术如 X衍射、光谱、波谱等的使用，生物物理的研究范围和水平不断加宽加深。一些重要的生命现象如光合作用的原初瞬间捕捉光能的反应，生物膜的结构及作用机制等都是生物物理学的研究课题。生物大分子晶体结构、量子生物学以及生物控制论等也都属于生物物理学的范围。

生物数学

生物数学是数学和生物学结合的产物。它的任务是用数学的方法研究生物学问题，研究生命过程的数学规律。早期，人们只是利用统计学、几何学和一些初等的解析方法对生物现象做静止的、定量的分析。20世纪20年代以后，人们开始建立数学模型，模拟各种生命过程。生物数学在生物学各领域如生理学、遗传学、生态学、分类学等领域中都起着重要的作用，使这些领域的研究水平迅速提高，另一方面，生物数学本身也在解决生物学问题中发展成一独立的学科。

有少数生物学科是按方法来划分的，如描述胚胎学、比较解剖学、实验形态学等。按方法划分的学科，往往作为更低一级的分支学科，被包括在上述按属性和类型划分的学科中。

生物界是一个多层次的复杂系统。为了揭示某一层次的规律以及和其他层次的关系，出现了按层次划分的学科并且愈来愈受人们的重视。

分子生物学

分子生物学是研究分子层次的生命过程的学科。它的任务在于从分子的结构与功能以及分子之间的相互作用去揭示各种生命过程的物质基础。现代分子生物学的一个主要分科是分子遗传学，它研究遗传物质的复制、遗传信息的传递、表达及其调节控制问题等。

细胞生物学

细胞生物学是研究细胞层次生命过程的学科，早期称细胞学是以形态描述为主的。以后，细胞学吸收了分子生物学的成就，深入到超微结构的水平，主要研究细胞的生长、代谢和遗传等生物学过程，细胞学也就发展成细胞生物学了。

个体生物学是研究个体层次生命过程的学科。在复式显微镜发明之前，生物学大都是以个体和器官系统为研究对象的。研究个体的过程有必要分析组成这一过程的器官系统过程、细胞过程和分子过程。但是个体的过程又不同于器官系统过程、细胞过程或分子过程的简单相加。个体的过程存在着自我调节控制的机制，通过这一机制，高度复杂的有机体整合为高度协调的统一体，以协调一致的行为反应于外界因素的刺激。个体生物学建立得很早，直到现在，仍是十分重要的。

种群生物学是研究生物种群的结构、种群中个体间的相互关系、种群与环境的关系以及种群的自我调节和遗传机制等。种群生物学和生态学是有很大重叠的，实际上种群生物学可以说是生态学的一个基本部分。

以上所述，还仅仅是当前生物学分科的主要格局，实际的学科比上述的还要多。例如，随着人类的进入太空，宇宙生物学已在发展之中。又如随着实验精确度的不断提高，对实验动物的要求也越来越严，研究无菌生物和悉生态的悉生生物学也由于需要而建立起来。总之，一些新的学科不断地分化出来，一些学科又在走向融合。生物学分科的这种局面，反映了生物学极其丰富的内容，也反映了生物学蓬勃发展的景象。

❹ 生物数学是什么

数学和生物学互相渗透形成 的学科。按研究对象和任务的不 同，又分为数学生物学和生物数 学。数学生物学指生物学不同领 域中应用数学方法所产生的一些 新的生物学分支，例如数值分类 学、数量进化论、数量仿生学等; 生物数学指用于生物科学研究中 的数学理论和方法，例如生物统 计学、生物概率论、生物微分方 程、生物系统分析、生物数学模 型、电子计算机的应用、运筹对 策等。

❺ 生物数学的研究内容

根据生命科学的需要，生物数学的内容分为以下几个主要方面。 所谓生命现象数量化，就是以数量关系描述生命现象。数量化是利用数学工具研究生物学的前提。生物表现性状的数值表示是数量化的一个方面。生物内在的或外表的，个体的或群体的，器官的或细胞的，直到分子水平的各种表现性状，依据性状本身的生物学意义，用适当的数值予以描述。数量化还表现在引进各种定量的生物学概念，并进行定量分析。如体现生物亲缘关系的数值是相似性系数。各种相似性系数的计算方法以及在此基础上的聚类运算构成数量分类学表征分类的主要内容。遗传力表示生物性状遗传给后代的能力，对它的计算以及围绕这个概念的定量分析是研究遗传规律的一个重要部分。多样性，在生物地理学和生态学中是研究生物群落结构的一个抽象概念，它从种群组成的复杂和紊乱程度体现群落结构的特点。多样性的定量表示方法基于信息理论。
数量化的实质就是要建立一个集合函数，以函数值来描述有关集合。传统的集合概念认为一个元素属于某集合，非此即彼、界限分明。可是生物界存在着大量界限不明确的、“软”的模糊现象，如此“硬”的集合概念不能贴切地描述这些模糊现象，给生命现象的数量化带来困难。1965年L.A.扎德提出模糊集合概念，模糊集合适合于描述生物学中许多“软”的模糊现象，为生命现象的数量化提供了新的数学工具。以模糊集合为基础的模糊数学已广泛应用于生物数学。 为了研究的目的而建立,并能够表现和描述真实世界某些现象、特征和状况的数学系统，称为数学模型。数学模型能定量地描述生命物质运动的过程，一个复杂的生物学问题借助数学模型能转变成一个数学问题,通过对数学模型的逻辑推理、求解和运算,就能够获得客观事物的有关结论，达到对生命现象进行研究的目的。
例如描述种群增长最简单的模型是马尔萨斯方程：（图一）(常数r>0)式中N表示种群的数量；r是种群增长的相对速率。方程的解为（图二）式中N0表示时间为t0时初始种群大小。这个模型简单地描述种群按几何级数增长的过程。从数学模型获得的结果应该符合实际情况，否则对模型应进行修改，使之尽可能正确地表达生命物质运动的真实情况。模型的不断完善是对生命现象认识逐渐深入的过程。上述模型的解，种群随时间推后无限增大，这个结果显然不合理。如果考虑有限生存条件的限制，改进之后的模型有费尔许尔斯特-珀尔方程,又称Logistic方程 （图三）。 (常数a,b>0)如果初始值取（图四），方程的解（图五）当t→∞,解的渐近值是a/b，它表示种群受生存条件限制不可能超过的极限。这个模型比较正确地表示种群增长的规律，具有广泛用途。描述捕食与被捕食两个种群相克关系的数学模型是洛特卡-沃尔泰拉方程：（图六）常数a1、a2、b1和b2>0）其中N1和N2分别表示被捕食和捕食种群的大小。方程的解是
a2lnN1+α1lnN2－b2N1－b1N2=C其中C为积分常数,由初始条件（初始两个种群大小）确定。不同的初始条件得到相应的曲线簇，从曲线的形状可以看出种群此起彼落周期性的变化(图1)。对模型的进一步分析可知，如果捕食与被捕食种群以相同的比例减小，将有利于被捕食种群大量增长。这个结果从理论上说明了不适当地使用农药，在毒杀害虫的同时也杀死了害虫的天敌，而常常导致害虫更猖獗地发生。利用方程的解，还可算出种群变化的近似周期和振幅等十分有意义的结果。A.L.霍奇金和A.F.赫胥黎从生物膜上电离子的迁移阐明神经兴奋传导的机理。他们建立的模型属于二阶偏微分方程，称霍奇金-赫胥黎方程（H-H方程）： （图七）
其中V表示神经纤维膜电位,R是轴向电阻率，α是轴突半径,x表示神经纤维轴向距离。等式左边代表膜电容产生的电流分量；右边第一项代表神经纤维横截面电流变化率；右边其余三项分别代表钾、钠和其他离子产生的电流分量。霍奇金曾以枪乌贼神经纤维为实验材料，根据H-H方程计算得到的曲线与实验结果吻合得很好(见生物膜离子通道)。
一种比H-H方程更一般的方程类型,称为反应扩散方程。作为数学模型这一类方程在生物学中广为应用，它与生理学、生态学、群体遗传学、医学中的流行病学和药理学等研究有较密切的关系。 多元分析适应生物学等多元复杂问题的需要、在统计学中分化出来的一个分支领域。它是从统计学的角度进行综合分析的数学方法。多元统计的各种矩阵运算体现多种生物实体与多个性状指标的结合，在相互联系的水平上，综合统计出生命活动的特点和规律性。
系统论和控制论 以系统和控制的观点，进行综合分析的数学方法。
例如有一个生态系统，包括水、一个水生植物种群和一个草食动物种群，研究物质磷在系统中的变化过程。水、水生植物和草食动物含有磷的数量是系统的基本变量，分别以x1、x2和x3表示，称为状态变量；以u表示磷从流水中带进系统的速率，称为输入量；分别以y1和y2表示磷从水中流失和草食动物带出系统的速率，称为输出量。系统内部磷的变化关系见图2。考虑每个状态变量的变化，得到描述该系统的方程，称为状态方程：（图八）其中Ci（i=1，2，…,6）是一组参数。当参数值、输入、输出以及初始状态给定以后，物质磷在系统中的变化可由方程完全确定。对方程进行分析或者利用电脑求解，就可以认识磷在系统中变化的规律。
实际情况远比这个虚构的例子复杂。一个系统可以是多输入、多输出，状态变量的个数可大到几十，甚至上百，它显示生命活动异常复杂的情形。
可控系统的最优控制是控制理论的中心问题。所谓最优控制,就是从实际需要出发设计适当的性能指标,在一定的约束条件下选取输入u(t)，使性能指标取最小值。寻求生物系统最优控制的方法常常采用庞特里雅金最小值原理和贝尔曼的动态规划，有关农业、林业、医学和环境问题的最优控制可望获得解决。 概率与统计方法的应用还表现在随机数学模型的研究中。原来数学模型可分为确定模型和随机模型两大类。如果模型中的变量由模型完全确定。
这里举出一种离散的随机数学模型，称为马尔科夫链。考虑具有两个等位基因A与α的群体，如果相应的基因频率分别是p和q，三种基因型AA，Aa和aa在群体中的分配比率构成向量【PHQ】(P+H+Q=1)。在一定的假设条件下,按马尔科夫链的数学模型,描述该群本随机交配的遗传过程。经过第一代随机交配，基因型分配比率将从向量【PHQ】转变为（图九） 等式左边的矩阵是转移矩阵，不难验证该马尔科夫链是正则的，不动点向量就是【p22pqq2】。 这个结果说明基因频率的不变性，也就是群体遗传学中的哈迪-魏因贝格定律:随机交配的群体在没有外界迁入、定向选择、基因突变和遗传漂变的条件下，基因频率保持不变。
马尔科夫链数学模型不仅对遗传学重要，如果使状态变量代表不同的意义，它还能适用于更广泛的生物学问题，如生态、环境和医学等。下面是一个流行病学的例子。讨论某地区某种传染病的流行,分4个状态：敏感者、患病者、免疫者和死亡。建立的马尔科夫链数学模型可以由转移图的形式表示(图3)。这是一个吸收马尔科夫链，利用这个模型可以分析疾病流行的规律。 不连续性是一切物质存在的基本属性。首先物质和能量两个最基本的概念是不连续的；再看生命现象，物种、个体、细胞、基因等等都是生命活动不连续的最小单位，不连续性表现尤其突出。因此，不连续的数学方法在生物数学中占有重要地位。再举单一种群增长的生态模型讨论。若考虑个体生活年龄，按年龄单位将个体分属于不同年龄组。令Nit代表在时刻t，年龄为i的个体数；Pi表示年龄在i能活到i+1的存活率；Fi表示年龄在i的增殖率。则新增殖的个体数（图十），其中m代表该群体年龄可能达到的上界。于是种群变化的规律可以用下面的矩阵运算表示，（图十一） 这就是着名的莱斯利模型。这个模型是离散的，它不仅表示种群增长的速度，而且还显示出年龄分布状况，从年龄分布的结构上展示整个种群变化的规律。因而远远胜过前面所举单一种群增长连续模型。
描述生命现象的离散模型有两态和多态之分。马尔科夫链和莱斯利模型都属于多态；两态的模型应生物学的二元表现状态而产生。如神经兴奋沿着神经细胞的轴突，经过突触在阀的控制下传给另一个神经细胞，兴奋波的通过与否就是一个二元表现状态。1943年W.S.麦卡洛克和W.皮茨在布尔代数的基础上，首次给出描述神经传递现象的离散模型。此模型不断改进，并借助电脑加以实现，已做到模拟许多较复杂的神经功能，成为探索人类大脑思维奥秘的一个重要手段（见人工智能）。
不连续数学方法还表现在对连续方法的补充。微积分学的基本理论指出，函数的可微性蕴涵着连续性。因此以微分运算为基础的数学模型都是连续的。这些模型只能适用于连续变化范围，对于连续函数出现不连续点或奇点（包括导函数不连续点）情形，将无能为力。而恰恰在这些破坏了连续性的区域，却常常是生物学需要研究的课题。
60年代末，法国数学家R.托姆从拓扑学提出一种几何模型，能够描绘多维不连续现象，他的理论称为突变论。
继R.托姆之后，跃变论不断地发展。例如E.C.塞曼又提出初级波和二级波的新理论。
上述各种生物数学方法的应用，对生物学产生重大影响。20世纪50年代以来,生物学突飞猛进地发展,多种学科向生物学渗透，从不同角度展现生命物质运动的矛盾，数学以定量的形式把这些矛盾的实质体现出来。从而能够使用数学工具进行分析；能够输入电脑进行精确的运算；还能把来自各方面的因素联系在一起，通过综合分析阐明生命活动的机制。生物数学在农业、林业、医学、环境科学、社会科学和人口控制等方面的应用，已经成为人类从事生产实践的手段。
当今的生物数学仍处于探索和发展阶段。生物数学的许多方法和理论还很不完善，它的应用虽然取得某些成功，但仍是低水平的、粗略的、甚至是勉强的。许多更复杂的生物学问题至今未能找到相应的数学方法进行研究。因此，生物数学还要从生物学的需要和特点，探求新方法、新手段和新的理论体系，还有待发展和完善。

❻ 生物数学是什么专业，哪些学校有

生物数学是在生物学的不同领域中应用数学工具对生命现象进行研究的学科。其一般方法是建立被研究对象的数学模型并对其进行定性和定量研究，主要应用的数学方法有：微分方程、线性代数、概率论和数理统计、抽象代数、拓扑学、突变理论等，电子计算机的发展使生物数学的研究又有了新的突破。生物数学的内容是多
生物数学方面的：生物统计、数量遗传、数学生态和数学生物分类学可做为四大分支。生物统计学用统计方法研究生物界的客观现象；数量遗传学用数学方法研究在各种不同情况下全体基因型的变化，研究数量性遗传规律；数学生态学用数学理论和和方法描述生态系统的的行为动态定量关系，建立各种生态模型，模拟动物行为；数学生物分类学使用现代数学方法和工具（特别是电子计算机）对古老的生物分类学进行研究。数学方法几乎渗透到生物学的每个角落。有人预言：生物学将会取代物理学成为使用数学工具最多的部门，21世纪可能是生物数学的黄金时代。