Matematiksel ve teorik biyoloji: Revizyonlar arasındaki fark
| [kontrol edilmiş revizyon] | [kontrol edilmiş revizyon] |
→Tarihçesi: dz |
Vikipedi:İş birliği projesi/2020/24. hafta kapsamında genişletme çalışması |
||
| 12. satır: | 12. satır: | ||
"Teorik biyoloji" terimi ilk olarak [[Johannes Reinke]] tarafından 1901 yılında kullanılmıştır. [[D'Arcy Thompson]]'un 1917 tarihli [[On Growth and Form]] adlı eseri bu dalın kurucu metinlerinden biri sayılır.<ref>{{Kitap kaynağı|ad=Ian|soyadı=Stewart|tarih=1998|url=http://www.worldcat.org/title/lifes-other-secret-the-new-mathematics-of-the-living-world/oclc/37211069|başlık=Life's Other Secret: The New Mathematics of the Living World|yer=New York|yayıncı=John Wiley|isbn=978-0471158455}}</ref> Diğer öncüler arasında [[Ronald Fisher]], [[Hans Leo Przibram]], [[Nicolas Rashevsky]] ve [[Vito Volterra]] sayılabilir.<ref>{{Kitap kaynağı|ad=Evelyn Fox|soyadı=Keller|tarih=2002|url=https://books.google.com/books/about/MAKING_SENSE_OF_LIFE.html?id=NdtbR_N_vKYC|başlık=Making Sense of Life: Explaining Biological Development with Models, Metaphors and Machines|yayıncı=Harvard University Press|isbn=978-0674012509}}</ref> |
"Teorik biyoloji" terimi ilk olarak [[Johannes Reinke]] tarafından 1901 yılında kullanılmıştır. [[D'Arcy Thompson]]'un 1917 tarihli [[On Growth and Form]] adlı eseri bu dalın kurucu metinlerinden biri sayılır.<ref>{{Kitap kaynağı|ad=Ian|soyadı=Stewart|tarih=1998|url=http://www.worldcat.org/title/lifes-other-secret-the-new-mathematics-of-the-living-world/oclc/37211069|başlık=Life's Other Secret: The New Mathematics of the Living World|yer=New York|yayıncı=John Wiley|isbn=978-0471158455}}</ref> Diğer öncüler arasında [[Ronald Fisher]], [[Hans Leo Przibram]], [[Nicolas Rashevsky]] ve [[Vito Volterra]] sayılabilir.<ref>{{Kitap kaynağı|ad=Evelyn Fox|soyadı=Keller|tarih=2002|url=https://books.google.com/books/about/MAKING_SENSE_OF_LIFE.html?id=NdtbR_N_vKYC|başlık=Making Sense of Life: Explaining Biological Development with Models, Metaphors and Machines|yayıncı=Harvard University Press|isbn=978-0674012509}}</ref> |
||
==Araştırma alanları== |
|||
Matematiksel ve teorik biyoloji alanında uzmanlaşılan araştırma alanlarının çoğu oldukça karmaşık ve [[Doğrusal fonksiyon|lineer]] olmayan fonksiyonlar içeren süperkompleks mekanizmalar üzerinedir ve bunların anlaşılması ancak matematiksel, [[mantık]]sal, [[fizik]]sel ya da [[kimya]]sal, [[molekül]]er ve [[bilişim]]sel modellerin bir arada kullanılmasıyla mümkün olabilmektedir.<ref name=s10516-005-3973-8>{{Dergi kaynağı |doi=10.1007/s10516-005-3973-8 |başlık=Complex Non-linear Biodynamics in Categories, Higher Dimensional Algebra and Łukasiewicz–Moisil Topos: Transformations of Neuronal, Genetic and Neoplastic Networks |yıl=2006 |soyadı1=Baianu |ad1=I. C. |soyadı2=Brown |ad2=R. |soyadı3=Georgescu |ad3=G. |soyadı4=Glazebrook |ad4=J. F. |dergi=Axiomathes |cilt=16 |sayı=1–2 |sayfalar=65–122}}</ref><ref name="Research in Mathematical Biology">{{Web kaynağı|url=http://www.maths.gla.ac.uk/research/groups/biology/kal.htm |başlık=Research in Mathematical Biology |yayıncı=Maths.gla.ac.uk |erişimtarihi=10 Eylül 2008}}</ref><ref>{{Dergi kaynağı|ad=J. R.|soyadı=Junck|başlık=Ten Equations that Changed Biology: Mathematics in Problem-Solving Biology Curricula|dergi=Bioscene|yıl=1997|cilt=23|sayı=1|sayfalar=11-36|url=http://papa.indstate.edu/amcbt/volume_23/v23-1p11-36.pdf}}</ref> |
|||
Karmaşık biyolojik sistemlerin genellikle belirli [[morfoloji]]k ya da [[anatomi]]k yapılarının soyutlanmasıyla ortaya çıkan genel ve ilişksel modelleme ile ilgilenen araştırma alanı '''soyut ilişkisel biyoloji''' olarak adlandırılır. Bu alandaki en basit modellerden biri 1957-1958 yıllarında Robert Rosen hücre ve organizma örgütlenmesinin soyut ilişkisel modeli olarak önerilen Metabolik-Replikasyon (M,R) modelidir. Diğer konular arasında [[Humberto Maturana]] ve [[Francisco Varela]] tarafından geliştirilen [[otopoiesis]] kavramı, [[Stuart Kauffman]]'ın İş-Kısıtlar döngüleri ve son zamanlarda geliştirilen kısıtların kapanımı sayılabilir.<ref>{{Dergi kaynağı|soyadı1=Montévil|ad1=Maël|soyadı2=Mossio|ad2=Matteo|tarih=7 Mayıs 2015|başlık=Biological organisation as closure of constraints|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01192916/file/Montevil-Mossio_2015_Closure-of-constraints.pdf|dergi=Journal of Theoretical Biology|cilt=372|sayfalar=179–191|doi=10.1016/j.jtbi.2015.02.029|pmid=25752259|via=}}</ref> |
|||
'''Sembolik sistem biyolojisi''' olarak da bilinen '''cebirsel biyoloji''', özellikle [[genomik]], [[proteomik]], moleküler yapı ve [[gen]] araştırmaları gibi biyolojik problemlerin araştırmasında [[Sembolik matematik|sembolik matematiğin]] cebirsel yöntemlerini uygular.<ref name="cogprints.org">{{Kitap kaynağı|soyadı=Baianu|ad=I. C.|tarih=1987|bölüm=Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine|editör-ad=M.|editör-soyadı=Witten|başlık=Mathematical Models in Medicine, vol. 7|yayıncı=Pergamon Press|yer=New York|sayfalar=1513-1577|url=http://cogprints.org/3687/}}</ref><ref>{{Kitap kaynağı|ad=Michael P|soyadı=Barnett|bölüm=Symbolic calculation in the life sciences: trends and prospects, Algebraic Biology 2005" –|başlık=Computer Algebra in Biology|editör1-ad=H.|editör1-soyadı=Anai|editör2-ad=K.|editör2-soyadı=Horimoto|yayıncı=Universal Academy Press|yer=Tokyo|tarih=2006|url=https://web.archive.org/web/20060616135155/http://www.princeton.edu/~allengrp/ms/annobib/mb.pdf}}</ref> |
|||
==Notlar== |
==Notlar== |
||
Sayfanın 05.58, 12 Haziran 2020 tarihindeki hâli
Matematiksel ve teorik biyoloji, biyolojinin bilimsel teorileri kanıtlamak için gerekli deneyleri yapmakla uğraşan deneysel biyoloji dalının aksine biyolojik sistemlerin yapılarının, gelişimlerinin ve davranışlarının altında yatan ilkeleri araştırmak için yaşayan organizmaların teorik analizlerini, matematiksel modellerini ve soyutlamalarını kullanan bir dalıdır.[1] Bu alan aynı zamanda matematiksel yanını vurgulamak için matematiksel biyoloji ya da biyomatematik ya da biyolojik yanını vurgulamak için ise teorik biyoloji olarak da adlandırılır.[a] Teorik biyolojinin odak noktası daha çok biyolojinin teorik ilkelerinin geliştirilmesi iken matematiksel biyoloji biyolojik sistemlerin incelenmesinde matematiği kullanır ama her iki terim de bazen birbirinin yerine kullanılabilmektedir.[3][4]
Matematiksel biyoloji uygulamalı matematik araçlarını ve tekniklerini kullanarak biyolojik süreçlerin modellenmesini ve gösterimini amaçlar ve hem teorik hem de uygulamalı araştırmalar için yararlı olabilir. Sistemleri nicel olarak tanımlayabilmek davranışlarının daha iyi simüle edilebilmesi ve böylece de deney sonucunda belirgin olmayabilecek özelliklerin tahmin edilebilmesine anlamına gelir. Bunun için kesin matematiksel modeller gerekir.
Yaşayan sistemlerin karmaşıklığı nedeniyle teorik biyoloji matematiğin çeşitli alanlarını kullanır[5] ve yeni tekniklerin geliştirilmesine yol açmıştır.
Tarihçesi
Matematik biyolojide Fibonacci'nin tavşan popülasyonlarının büyümesini tanımlamak için Fibonacci dizisini kullandığı 12. yüzyıldan beri kullanılmaktadır. Daniel Bernoulli, 18. yüzyılda çiçek hastalığının insan popülasyonu üzerindeki etkisini tanımlamak için matematiksel yöntemleri uygulamıştır. Thomas Malthus'un 1789 tarihli insan popülasyonunun büyümesi üzerine olan makalesi üstel büyüme kavramı üzerine şekillenmiştir. Pierre François Verhulst lojistik büyüme modelini 1836'da formüle etmiştir.
Fritz Müller, günümüzde Müller taklitçiliği adı verilen fenomenin evrimsel yararlarını 1879'da tanımlamıştır. Malthus'un Charles Darwin'i etkileyen nüfus artışının etkileri üzerine olan münazarası sayılmazsa, Müller'in bu tanımlaması doğal seçilimin etkilerinin ne kadar güçlü olabileceğini gösteren ve evrimsel ekolojide matematiksal bir argümanın ilk defa kullanılması olarak sayılabilir: Malthus kaynaklar [b] yalnızca aritmetik olarak artabilirken nüfus büyümesinin üstel[c] olacağını ileri sürmüştür.[6]
"Teorik biyoloji" terimi ilk olarak Johannes Reinke tarafından 1901 yılında kullanılmıştır. D'Arcy Thompson'un 1917 tarihli On Growth and Form adlı eseri bu dalın kurucu metinlerinden biri sayılır.[7] Diğer öncüler arasında Ronald Fisher, Hans Leo Przibram, Nicolas Rashevsky ve Vito Volterra sayılabilir.[8]
Araştırma alanları
Matematiksel ve teorik biyoloji alanında uzmanlaşılan araştırma alanlarının çoğu oldukça karmaşık ve lineer olmayan fonksiyonlar içeren süperkompleks mekanizmalar üzerinedir ve bunların anlaşılması ancak matematiksel, mantıksal, fiziksel ya da kimyasal, moleküler ve bilişimsel modellerin bir arada kullanılmasıyla mümkün olabilmektedir.[9][10][11]
Karmaşık biyolojik sistemlerin genellikle belirli morfolojik ya da anatomik yapılarının soyutlanmasıyla ortaya çıkan genel ve ilişksel modelleme ile ilgilenen araştırma alanı soyut ilişkisel biyoloji olarak adlandırılır. Bu alandaki en basit modellerden biri 1957-1958 yıllarında Robert Rosen hücre ve organizma örgütlenmesinin soyut ilişkisel modeli olarak önerilen Metabolik-Replikasyon (M,R) modelidir. Diğer konular arasında Humberto Maturana ve Francisco Varela tarafından geliştirilen otopoiesis kavramı, Stuart Kauffman'ın İş-Kısıtlar döngüleri ve son zamanlarda geliştirilen kısıtların kapanımı sayılabilir.[12]
Sembolik sistem biyolojisi olarak da bilinen cebirsel biyoloji, özellikle genomik, proteomik, moleküler yapı ve gen araştırmaları gibi biyolojik problemlerin araştırmasında sembolik matematiğin cebirsel yöntemlerini uygular.[13][14]
Notlar
- ^ "Matematiksel biyologlar ile teorik biyologlar arasında ince bir nüans vardır. Matematiksel biyologlar matematik bölümlerinde yer alır ve biyolojik sorunların kendisinden çok biyolojiden esinlenilen matematikle daha çok ilgilenirken teorik biyologlar için tersi söylenebilir." [2]
- ^ çevrenin taşıma kapasitesi
- ^ Malthus makalesinde "geometrik" kelimesini kullanmıştır
Kaynakça
- ^ "What is mathematical biology | Centre for Mathematical Biology | University of Bath". www.bath.ac.uk. 23 Eylül 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ Careers in theoretical biology 2019-09-14 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
- ^ Longo, Giuseppe; Soto, Ana M. (1 Ekim 2016). "Why do we need theories?" (PDF). Progress in Biophysics and Molecular Biology. From the Century of the Genome to the Century of the Organism: New Theoretical Approaches. 122 (1). ss. 4–10. doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.06.005. PMC 5501401 $2. PMID 27390105.
- ^ Montévil, Maël; Speroni, Lucia; Sonnenschein, Carlos; Soto, Ana M. (1 Ekim 2016). "Modeling mammary organogenesis from biological first principles: Cells and their physical constraints". Progress in Biophysics and Molecular Biology. From the Century of the Genome to the Century of the Organism: New Theoretical Approaches. 122 (1). ss. 58–69. arXiv:1702.03337 $2. doi:10.1016/j.pbiomolbio.2016.08.004. PMC 5563449 $2. PMID 27544910.
- ^ Robeva, Raina; ve diğerleri. (Sonbahar 2010). "Mathematical Biology Modules Based on Modern Molecular Biology and Modern Discrete Mathematics". CBE: Life Sciences Education. 9 (3). The American Society for Cell Biology. ss. 227–240. doi:10.1187/cbe.10-03-0019. PMC 2931670 $2. PMID 20810955.
- ^ Mallet, James (Temmuz 2001). "Mimicry: An interface between psychology and evolution". PNAS. 98 (16). ss. 8928–8930. Bibcode:2001PNAS...98.8928M. doi:10.1073/pnas.171326298. PMC 55348 $2. PMID 11481461.
- ^ Stewart, Ian (1998). Life's Other Secret: The New Mathematics of the Living World. New York: John Wiley. ISBN 978-0471158455.
- ^ Keller, Evelyn Fox (2002). Making Sense of Life: Explaining Biological Development with Models, Metaphors and Machines. Harvard University Press. ISBN 978-0674012509.
- ^ Baianu, I. C.; Brown, R.; Georgescu, G.; Glazebrook, J. F. (2006). "Complex Non-linear Biodynamics in Categories, Higher Dimensional Algebra and Łukasiewicz–Moisil Topos: Transformations of Neuronal, Genetic and Neoplastic Networks". Axiomathes. 16 (1–2). ss. 65–122. doi:10.1007/s10516-005-3973-8.
- ^ "Research in Mathematical Biology". Maths.gla.ac.uk. Erişim tarihi: 10 Eylül 2008.
- ^ Junck, J. R. (1997). "Ten Equations that Changed Biology: Mathematics in Problem-Solving Biology Curricula" (PDF). Bioscene. 23 (1). ss. 11-36.
- ^ Montévil, Maël; Mossio, Matteo (7 Mayıs 2015). "Biological organisation as closure of constraints" (PDF). Journal of Theoretical Biology. Cilt 372. ss. 179–191. doi:10.1016/j.jtbi.2015.02.029. PMID 25752259.
- ^ Baianu, I. C. (1987). "Computer Models and Automata Theory in Biology and Medicine". Witten, M. (Ed.). Mathematical Models in Medicine, vol. 7. New York: Pergamon Press. ss. 1513-1577.
- ^ Barnett, Michael P (2006). "Symbolic calculation in the life sciences: trends and prospects, Algebraic Biology 2005" –". Anai, H.; Horimoto, K. (Ed.). Computer Algebra in Biology (PDF). Tokyo: Universal Academy Press.
