गणितीय जीव विज्ञान या biomathematics विज्ञान कि संख्यात्मक मॉडल है कि विभिन्न प्राप्त प्राकृतिक जीवित प्राणियों से संबंधित घटना का अनुकरण के विकास के लिए जिम्मेदार है की एक शाखा है; अर्थात्, इसमें प्राकृतिक या जैविक प्रणालियों का अध्ययन करने के लिए गणितीय उपकरणों का उपयोग शामिल है।
जैसा कि इसके नाम से समझा जा सकता है, बायोमैटैमैटिक्स एक अंतःविषय क्षेत्र है, जो जीव विज्ञान और गणित के बीच ज्ञान के चौराहे पर स्थित है। इस अनुशासन का एक सरल उदाहरण कुछ नाम करने के लिए आनुवांशिकी या महामारी विज्ञान के क्षेत्र में समस्याओं को हल करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का विकास शामिल हो सकता है।
शिकारियों और शिकार के बीच के रिश्ते के लिए लोटका-वोल्त्रा का नियम (स्रोत: कर्टिस न्यूटन। 10:55, 20. अप्रैल 2010 (CEST)। मूल अपलोडर जर्मन विकिपीडिया पर वाॅम्पेल था। विया विकिमीडिया डॉन्स)।
ज्ञान के इस क्षेत्र में, यह सामान्य है कि गणितीय परिणाम जैविक समस्याओं से उत्पन्न होते हैं या उन्हें हल करने के लिए उपयोग किया जाता है, हालांकि, कुछ शोधकर्ता जैविक घटनाओं के अवलोकन के आधार पर गणितीय समस्याओं को हल करने में कामयाब रहे हैं, इसलिए यह एक अप्रत्यक्ष संबंध नहीं है विज्ञान के दोनों क्षेत्रों के बीच।
ऊपर से यह सुनिश्चित किया जा सकता है कि एक गणितीय समस्या वह उद्देश्य है जिसके लिए जैविक उपकरण का उपयोग किया जाता है और इसके विपरीत; एक जैविक समस्या वह उद्देश्य है जिसके लिए कई विभिन्न गणितीय उपकरणों का उपयोग किया जाता है।
आज, गणितीय जीव विज्ञान का क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है और इसे गणित के सबसे आधुनिक और रोमांचक अनुप्रयोगों में से एक माना जाता है। यह न केवल जीव विज्ञान में, बल्कि जैव चिकित्सा विज्ञान और जैव प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में बहुत उपयोगी है।
बायोमैटैमैटिक्स का इतिहास
गणित और जीव विज्ञान अनुप्रयोगों की बहुलता वाले दो विज्ञान हैं। गणित शायद पश्चिमी संस्कृति जितना पुराना है, इसकी उत्पत्ति ईसा से कई साल पहले से है और इसकी उपयोगिता के बाद से बड़ी संख्या में अनुप्रयोगों के लिए प्रदर्शित किया गया है।
एक विज्ञान के रूप में जीवविज्ञान, हालांकि, हाल ही में बहुत अधिक है, क्योंकि इसकी अवधारणा लगभग उन्नीसवीं शताब्दी के शुरुआती दशक तक लामार्क के हस्तक्षेप के कारण 1800 के दशक में नहीं हुई थी।
सभ्यताओं के शुरुआती समय से ही गणितीय और जैविक ज्ञान का संबंध घनिष्ठ है, क्योंकि खानाबदोश लोगों का निपटारा इस खोज की बदौलत हुआ कि प्रकृति का व्यवस्थित रूप से शोषण किया जा सकता है, जिसमें जरूरी है कि पहली धारणाओं को शामिल किया जाए। गणितीय और जैविक।
इसकी शुरुआत में, जैविक विज्ञान को "कारीगर" माना जाता था, क्योंकि वे मुख्य रूप से कृषि या पशुधन जैसी लोकप्रिय गतिविधियों को संदर्भित करते थे; इस बीच गणित ने अमूर्तता की खोज की और कुछ दूर के तात्कालिक अनुप्रयोग थे।
जीव विज्ञान और गणित के बीच का संगम 15 वीं और 16 वीं शताब्दी में, शरीर विज्ञान के आगमन के साथ, संभवत: एक ऐसा विज्ञान है, जो ज्ञान, वर्गीकरण, आदेश और व्यवस्थित करने के साथ-साथ गणितीय साधनों का उपयोग करता है, जब आवश्यक होता है।
थॉमस माल्थस
यह थॉमस माल्थस, लामार्क के समकालीन एक अर्थशास्त्री थे, जिन्होंने गणितीय जीव विज्ञान की शुरुआत के लिए मिसाल कायम की, क्योंकि वह प्राकृतिक संसाधनों के कार्य के रूप में जनसंख्या की गतिशीलता की व्याख्या करने के लिए गणितीय मॉडल को पोस्ट करने वाले पहले व्यक्ति थे।
माल्थस के दृष्टिकोण को बाद में विकसित और विस्तृत किया गया था, और आज वे पारिस्थितिक मॉडल की नींव का हिस्सा हैं जो उदाहरण के लिए शिकारियों और उनके शिकार के बीच संबंधों को समझाने के लिए उपयोग किया जाता है।
गणितीय जीव विज्ञान के अध्ययन का उद्देश्य
गणितीय जीव विज्ञान एक अंतःविषय वैज्ञानिक क्षेत्र है। स्रोत: कोंस्टेंटिन कोलोसोव - पिक्साबे
गणितीय जीव विज्ञान एक ऐसा विज्ञान है जो जैविक डेटा, प्रयोगात्मक या नहीं के साथ विभिन्न गणितीय उपकरणों के एकीकरण के परिणामस्वरूप होता है, जो जीवित प्राणियों की दुनिया, उनकी कोशिकाओं और ज्ञान को बेहतर ढंग से समझाने के लिए गणितीय तरीकों की "शक्ति" का लाभ लेना चाहता है। इसके अणुओं की।
तकनीकी जटिलता की डिग्री के बावजूद, गणितीय जीव विज्ञान में "सरल" विचार शामिल है कि दो प्रक्रियाओं के बीच एक समानता है, अर्थात्:
- एक जीवित प्राणी की जटिल संरचना "प्रारंभिक" और "काटने और छीलने" या "splicing" (उदाहरण के लिए) के सरल संचालन के अनुप्रयोग का परिणाम है जो एक प्रारंभिक जानकारी है जो डीएनए अनुक्रम (डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड) में निहित है)।
- एक सरणी w के लिए एक कम्प्यूटेशनल फ़ंक्शन को लागू करने का परिणाम f (ω) सरल बुनियादी कार्यों w के संयोजन को लागू करके प्राप्त किया जा सकता है।
गणितीय जीव विज्ञान के क्षेत्र में गणित के क्षेत्र जैसे कलन, संभाव्यता सिद्धांत, सांख्यिकी, रेखीय बीजगणित, बीजगणितीय ज्यामिति, टोपोलॉजी, विभेदक समीकरण, डायनामिक सिस्टम, कॉम्बिनेटरिक्स और कोडिंग सिद्धांत लागू होते हैं।
हाल ही में विभिन्न प्रकार के डेटा के मात्रात्मक विश्लेषण के लिए इस अनुशासन का व्यापक रूप से शोषण किया गया है, क्योंकि जैविक विज्ञान डेटा के बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए समर्पित किया गया है जिसमें से बहुमूल्य जानकारी निकाली जा सकती है।
वास्तव में, कई शोधकर्ता मानते हैं कि जैविक डेटा के महान विस्फोट ने "विश्लेषण" के लिए अपने विश्लेषण के लिए नए और अधिक जटिल गणितीय मॉडल विकसित करने की आवश्यकता है, साथ ही साथ अधिक जटिल कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम और सांख्यिकीय तरीके भी।
अनुप्रयोग
गणितीय जीवविज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में से एक डीएनए अनुक्रमों के विश्लेषण के साथ करना है, लेकिन यह विज्ञान महामारी विज्ञान के मॉडलिंग और तंत्रिका संकेतों के प्रसार के अध्ययन में भी शामिल है।
उदाहरण के लिए, इसका उपयोग पार्किंसंस रोग, अल्जाइमर रोग और एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस जैसे न्यूरोलॉजिकल प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए किया गया है।
यह विकासवादी प्रक्रियाओं (सिद्धांत) के अध्ययन के लिए और एक-दूसरे के साथ और उनके पर्यावरण के साथ जीवित प्राणियों के संबंध को समझाने वाले मॉडल के विकास के लिए अत्यंत उपयोगी है।
विभिन्न प्रकार के कैंसर के मॉडलिंग और सिमुलेशन भी कई अनुप्रयोगों का एक अच्छा उदाहरण है जो आज गणितीय जीव विज्ञान है, खासकर सेल आबादी के बीच बातचीत के सिमुलेशन के संबंध में।
आमतौर पर जीनोमिक्स में प्रयुक्त डीएनए अनुक्रमों के विश्लेषण का उदाहरण (स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से Radtk172)
बायोमैटैमैटिक्स भी कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में बहुत उन्नत है, जनसंख्या की गतिशीलता के अध्ययन में और सामान्य रूप से फाइटोलीनॉमिक्स और जीनोमिक्स के अध्ययन में।
आनुवांशिकी की इस अंतिम शाखा में यह काफी प्रासंगिक रहा है, क्योंकि यह हाल के वर्षों में सबसे अधिक वृद्धि वाले क्षेत्रों में से एक है, क्योंकि डेटा संग्रह दर बहुत अधिक है, जो नई और बेहतर तकनीकों के लिए योग्य है इसके प्रसंस्करण और विश्लेषण।
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