定量生物学（系统生物学、计算生物学、理论生物学）是否将成为未来生命科学研究的热点？
您提出的问题非常关键，它触及了当前生命科学研究的未来走向。我的看法是，定量生物学，涵盖系统生物学、计算生物学和理论生物学，不仅有可能，而且几乎注定将成为未来生命科学研究的绝对热点。 而且，与其说“有可能”，不如说它已经在这里，并且正在以前所未有的速度重塑着整个领域。
要理解这一点，我们需要回溯一下生命科学的发展历程，以及当前生命科学所面临的挑战和机遇。
为什么生命科学需要“定量”？
传统生物学，尤其是在20世纪，很大程度上是描述性的和定性的。我们花费了大量精力去识别、分类和描述生物体的各个组成部分——基因、蛋白质、细胞器等等。这种方法取得了辉煌的成就，比如人类基因组计划的完成，为我们打开了了解生命蓝图的窗口。
然而，随着我们对生命基本单位的认识越来越深入，我们发现了一个深刻的现实：生命不是这些单独的零件的简单堆砌，而是它们之间极其复杂、动态且相互关联的网络所构成的系统。 单独了解一个基因的功能，并不能完全解释一个细胞的行为，更不用说一个生物体的发育、疾病的发生，或者一个生态系统的动态。
就好比你有一本精美的零件手册，你了解了每一个螺丝、每一个齿轮的材质和形状，但这并不足以让你理解汽车如何启动、如何加速、如何转向。你需要理解这些零件是如何协同工作的，它们之间的动力学关系是什么。
这就是定量生物学发挥作用的地方。它试图用数学、物理学和计算机科学的工具，来理解生命系统的“如何工作”以及“为什么这样工作”。
定量生物学的不同分支如何协同发力？
您提到的系统生物学、计算生物学和理论生物学，并非孤立存在，而是相互补充，共同构成了定量生物学的宏大图景：
系统生物学 (Systems Biology): 这是定量生物学最直观的体现之一。它的核心理念是将生物体视为一个整体的、相互作用的网络，而非孤立的组件。系统生物学试图通过整合海量数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等“组学”数据），来理解生物系统的整体行为。它强调的是整体大于部分之和。
具体做法： 建立生物通路、信号传导网络、基因调控网络等的模型。例如，研究一个细胞如何对外界刺激作出反应，这涉及到成千上万个基因和蛋白质的激活、抑制和相互作用。系统生物学就是尝试将这些复杂的交互绘制出来，并用数学方程来描述其动态变化。
未来热点原因： 随着高通量实验技术（如单细胞测序、CRISPR筛选、空间转录组学）产生的数据量呈指数级增长，缺乏系统的分析和整合能力将使我们淹没在数据海洋中。系统生物学提供了处理和解读这些数据的框架。例如，在癌症研究中，我们现在可以同时测量患者体内数千个基因的表达水平，以及它们在不同细胞类型中的空间分布。系统生物学将帮助我们理解这些信息如何共同导致肿瘤的发生和发展，并找出新的治疗靶点。
计算生物学 (Computational Biology): 如果说系统生物学是目标和理念，那么计算生物学就是实现这个目标的重要工具和方法论。它利用计算机算法、统计学和机器学习来分析生物数据，构建模型，并从中提取有意义的信息。
具体做法：
数据分析： 对基因序列进行比对和分析（例如，找到相似的基因家族），对蛋白质结构进行预测，对大量的实验数据进行统计建模。
建模与模拟： 使用计算模型来模拟生物过程，例如模拟病毒的传播，模拟药物在体内的代谢过程，模拟细胞内信号传导的动态变化。
机器学习与人工智能 (AI)： AI，特别是深度学习，正在改变计算生物学的面貌。它们能够从海量数据中发现隐藏的模式，例如，预测蛋白质的功能，识别疾病的生物标志物，甚至设计新的药物分子。例如，AlphaFold预测蛋白质结构的革命性进展，就是计算生物学和AI强大能力的体现。
未来热点原因： 生物数据的爆炸式增长，使得手动分析和传统统计方法难以应对。计算生物学提供了高效、强大的工具来驾驭这些数据。特别是在AI时代，计算生物学已经成为许多突破性发现的核心驱动力。从药物研发到基因编辑，再到精准医疗，计算生物学都在扮演着不可或缺的角色。
理论生物学 (Theoretical Biology): 这是定量生物学中最具抽象性和普遍性的部分。它试图通过数学原理和抽象模型来发现和描述生命系统普遍存在的规律和原则。它关注的是“为什么生命是这样的”，以及“是否存在更底层的数学逻辑”。
具体做法： 构建描述种群动态、进化过程、疾病传播模式、生物网络稳定性的数学模型。例如，微分方程在生态学和流行病学中被广泛用于描述物种数量的变化或疾病的传播趋势。
未来热点原因： 随着我们对生命系统复杂性的认识加深，我们需要更普适的理论框架来指导研究方向，并预测未知的现象。理论生物学可以帮助我们从纷繁复杂的具体案例中提炼出更深层次的生命科学原理，就像物理学中的“牛顿定律”和“相对论”一样，指导着我们对自然界的认知。在面对新兴的、未知的生物现象时，理论模型往往能提供最初的解释和预测。
为什么它们将成为未来的热点？
1. 数据驱动的时代： 前面已经提到，生命科学研究正在经历一场“数据革命”。无论是最基础的基因测序，还是更高级的单细胞、空间组学、蛋白质组学和代谢组学，都在产生海量数据。没有定量的方法来分析、整合和解读这些数据，它们将失去价值。定量生物学正是解决这一问题的关键。
2. 应对复杂性： 生命系统是极其复杂的。从分子层面到生态系统层面，都存在着多层次、多尺度的相互作用。描述性研究已经达到了其局限性，无法完全解释这些复杂性。定量生物学提供的模型和分析框架，能够帮助我们理解这些复杂系统的行为规律，进行预测和干预。
3. 解决重大挑战： 许多当前人类面临的重大挑战，如疾病（癌症、传染病、神经退行性疾病）、衰老、环境变化、生物多样性保护，都根植于复杂的生物过程。例如，理解癌症的发生和进展，需要整合基因突变、细胞信号传导、免疫反应以及肿瘤微环境等多个层面的信息。定量生物学为应对这些挑战提供了强大的工具和新的视角。
4. 技术进步的驱动： 新的实验技术不断涌现，它们能够以前所未有的分辨率和规模收集数据。例如，单细胞RNA测序使得我们能够一次性分析成千上万个细胞的基因表达，这为系统生物学研究提供了绝佳的素材。CRISPR等基因编辑技术使得我们能够精确地操纵基因，并观察其对整个系统行为的影响，这为验证模型和进行系统性实验提供了可能。
5. 跨学科融合的必然： 生命科学的未来必然是高度跨学科的。生物学家需要与数学家、物理学家、计算机科学家、工程师合作。定量生物学恰恰是这种跨学科合作的天然载体，它提供了一种共同的语言和方法论来解决生物学问题。
6. 从“知其然”到“知其所以然”的飞跃： 长期以来，生物学研究更多地关注“是什么”和“怎么样”，而定量生物学则致力于回答“为什么”。这种从描述到解释、预测的飞跃，是科学发展的必然方向。例如，我们知道某个基因突变会导致某种疾病，但定量生物学能帮助我们理解这个突变如何改变了细胞内的信号网络，从而导致疾病表型的出现，并据此设计更有效的治疗方案。
举例说明：
精准医疗： 根据个体的基因组、蛋白质组、代谢组信息，以及生活习惯、环境因素等数据，建立个体化的疾病模型，预测疾病风险，优化治疗方案。这背后是计算生物学和系统生物学的深度应用。
药物研发： 利用计算生物学中的机器学习模型，快速筛选潜在的药物靶点和候选药物，模拟药物在体内的药效和毒副作用，大大缩短药物研发周期。
合成生物学： 通过理解和重构生物系统的基本单元和通路，设计和构建具有特定功能的生物系统，例如，改造微生物生产生物燃料或药物。这需要系统生物学和理论生物学提供指导。
生态学和进化生物学： 利用数学模型模拟物种间的相互作用、生态系统的动态变化、以及基因频率的演变，理解生命如何适应环境，以及生物多样性的起源和维持。
总结来说， 定量生物学（系统生物学、计算生物学、理论生物学）不是未来生命科学的“一个”热点，而是整个生命科学研究的“核心驱动力和基本范式”。它将渗透到生命科学的每一个分支，从分子生物学到生态学，从基础研究到应用开发。那些能够熟练运用定量方法和工具的科学家，将更容易在这个快速发展的领域中取得突破。因此，拥抱定量思维和方法，将是未来生命科学研究者必备的素质。
要理解这一点，我们需要回溯一下生命科学的发展历程，以及当前生命科学所面临的挑战和机遇。
为什么生命科学需要“定量”？
传统生物学，尤其是在20世纪，很大程度上是描述性的和定性的。我们花费了大量精力去识别、分类和描述生物体的各个组成部分——基因、蛋白质、细胞器等等。这种方法取得了辉煌的成就，比如人类基因组计划的完成，为我们打开了了解生命蓝图的窗口。
然而，随着我们对生命基本单位的认识越来越深入，我们发现了一个深刻的现实：生命不是这些单独的零件的简单堆砌，而是它们之间极其复杂、动态且相互关联的网络所构成的系统。 单独了解一个基因的功能，并不能完全解释一个细胞的行为，更不用说一个生物体的发育、疾病的发生，或者一个生态系统的动态。
就好比你有一本精美的零件手册，你了解了每一个螺丝、每一个齿轮的材质和形状，但这并不足以让你理解汽车如何启动、如何加速、如何转向。你需要理解这些零件是如何协同工作的，它们之间的动力学关系是什么。
这就是定量生物学发挥作用的地方。它试图用数学、物理学和计算机科学的工具，来理解生命系统的“如何工作”以及“为什么这样工作”。
定量生物学的不同分支如何协同发力？
您提到的系统生物学、计算生物学和理论生物学，并非孤立存在，而是相互补充，共同构成了定量生物学的宏大图景：
系统生物学 (Systems Biology): 这是定量生物学最直观的体现之一。它的核心理念是将生物体视为一个整体的、相互作用的网络，而非孤立的组件。系统生物学试图通过整合海量数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等“组学”数据），来理解生物系统的整体行为。它强调的是整体大于部分之和。
具体做法： 建立生物通路、信号传导网络、基因调控网络等的模型。例如，研究一个细胞如何对外界刺激作出反应，这涉及到成千上万个基因和蛋白质的激活、抑制和相互作用。系统生物学就是尝试将这些复杂的交互绘制出来，并用数学方程来描述其动态变化。
未来热点原因： 随着高通量实验技术（如单细胞测序、CRISPR筛选、空间转录组学）产生的数据量呈指数级增长，缺乏系统的分析和整合能力将使我们淹没在数据海洋中。系统生物学提供了处理和解读这些数据的框架。例如，在癌症研究中，我们现在可以同时测量患者体内数千个基因的表达水平，以及它们在不同细胞类型中的空间分布。系统生物学将帮助我们理解这些信息如何共同导致肿瘤的发生和发展，并找出新的治疗靶点。
计算生物学 (Computational Biology): 如果说系统生物学是目标和理念，那么计算生物学就是实现这个目标的重要工具和方法论。它利用计算机算法、统计学和机器学习来分析生物数据，构建模型，并从中提取有意义的信息。
具体做法：
数据分析： 对基因序列进行比对和分析（例如，找到相似的基因家族），对蛋白质结构进行预测，对大量的实验数据进行统计建模。
建模与模拟： 使用计算模型来模拟生物过程，例如模拟病毒的传播，模拟药物在体内的代谢过程，模拟细胞内信号传导的动态变化。
机器学习与人工智能 (AI)： AI，特别是深度学习，正在改变计算生物学的面貌。它们能够从海量数据中发现隐藏的模式，例如，预测蛋白质的功能，识别疾病的生物标志物，甚至设计新的药物分子。例如，AlphaFold预测蛋白质结构的革命性进展，就是计算生物学和AI强大能力的体现。
未来热点原因： 生物数据的爆炸式增长，使得手动分析和传统统计方法难以应对。计算生物学提供了高效、强大的工具来驾驭这些数据。特别是在AI时代，计算生物学已经成为许多突破性发现的核心驱动力。从药物研发到基因编辑，再到精准医疗，计算生物学都在扮演着不可或缺的角色。
理论生物学 (Theoretical Biology): 这是定量生物学中最具抽象性和普遍性的部分。它试图通过数学原理和抽象模型来发现和描述生命系统普遍存在的规律和原则。它关注的是“为什么生命是这样的”，以及“是否存在更底层的数学逻辑”。
具体做法： 构建描述种群动态、进化过程、疾病传播模式、生物网络稳定性的数学模型。例如，微分方程在生态学和流行病学中被广泛用于描述物种数量的变化或疾病的传播趋势。
未来热点原因： 随着我们对生命系统复杂性的认识加深，我们需要更普适的理论框架来指导研究方向，并预测未知的现象。理论生物学可以帮助我们从纷繁复杂的具体案例中提炼出更深层次的生命科学原理，就像物理学中的“牛顿定律”和“相对论”一样，指导着我们对自然界的认知。在面对新兴的、未知的生物现象时，理论模型往往能提供最初的解释和预测。
为什么它们将成为未来的热点？
1. 数据驱动的时代： 前面已经提到，生命科学研究正在经历一场“数据革命”。无论是最基础的基因测序，还是更高级的单细胞、空间组学、蛋白质组学和代谢组学，都在产生海量数据。没有定量的方法来分析、整合和解读这些数据，它们将失去价值。定量生物学正是解决这一问题的关键。
2. 应对复杂性： 生命系统是极其复杂的。从分子层面到生态系统层面，都存在着多层次、多尺度的相互作用。描述性研究已经达到了其局限性，无法完全解释这些复杂性。定量生物学提供的模型和分析框架，能够帮助我们理解这些复杂系统的行为规律，进行预测和干预。
3. 解决重大挑战： 许多当前人类面临的重大挑战，如疾病（癌症、传染病、神经退行性疾病）、衰老、环境变化、生物多样性保护，都根植于复杂的生物过程。例如，理解癌症的发生和进展，需要整合基因突变、细胞信号传导、免疫反应以及肿瘤微环境等多个层面的信息。定量生物学为应对这些挑战提供了强大的工具和新的视角。
4. 技术进步的驱动： 新的实验技术不断涌现，它们能够以前所未有的分辨率和规模收集数据。例如，单细胞RNA测序使得我们能够一次性分析成千上万个细胞的基因表达，这为系统生物学研究提供了绝佳的素材。CRISPR等基因编辑技术使得我们能够精确地操纵基因，并观察其对整个系统行为的影响，这为验证模型和进行系统性实验提供了可能。
5. 跨学科融合的必然： 生命科学的未来必然是高度跨学科的。生物学家需要与数学家、物理学家、计算机科学家、工程师合作。定量生物学恰恰是这种跨学科合作的天然载体，它提供了一种共同的语言和方法论来解决生物学问题。
6. 从“知其然”到“知其所以然”的飞跃： 长期以来，生物学研究更多地关注“是什么”和“怎么样”，而定量生物学则致力于回答“为什么”。这种从描述到解释、预测的飞跃，是科学发展的必然方向。例如，我们知道某个基因突变会导致某种疾病，但定量生物学能帮助我们理解这个突变如何改变了细胞内的信号网络，从而导致疾病表型的出现，并据此设计更有效的治疗方案。
举例说明：
精准医疗： 根据个体的基因组、蛋白质组、代谢组信息，以及生活习惯、环境因素等数据，建立个体化的疾病模型，预测疾病风险，优化治疗方案。这背后是计算生物学和系统生物学的深度应用。
药物研发： 利用计算生物学中的机器学习模型，快速筛选潜在的药物靶点和候选药物，模拟药物在体内的药效和毒副作用，大大缩短药物研发周期。
合成生物学： 通过理解和重构生物系统的基本单元和通路，设计和构建具有特定功能的生物系统，例如，改造微生物生产生物燃料或药物。这需要系统生物学和理论生物学提供指导。
生态学和进化生物学： 利用数学模型模拟物种间的相互作用、生态系统的动态变化、以及基因频率的演变，理解生命如何适应环境，以及生物多样性的起源和维持。
总结来说， 定量生物学（系统生物学、计算生物学、理论生物学）不是未来生命科学的“一个”热点，而是整个生命科学研究的“核心驱动力和基本范式”。它将渗透到生命科学的每一个分支，从分子生物学到生态学，从基础研究到应用开发。那些能够熟练运用定量方法和工具的科学家，将更容易在这个快速发展的领域中取得突破。因此，拥抱定量思维和方法，将是未来生命科学研究者必备的素质。
网友意见
短时间内，定量生物学难出大突破。因为目前定量生物学的算法，缺得特别厉害。
举个例子，一个定量组学数据出来，大部分就是做个PCA压缩，做个t-SNE压缩；或者做个聚类，或者共表达网络分析。压缩分类后，做下已知通路的富集分析。期和期之间，做下GSEA。
我写出来，不懂的会觉得不明觉厉，懂的都知道，这就是常规套路。全都依靠现有知识，解释自己的组学数据，全在凑已知通路。
大数据出来不应该预测新基因吗？炒冷饭有什么用呢？找未知功能基因，用机器学习里的模式识别啊。
目前行业里和机器学习搭边，最常用就是SVM，其他算法用得特别少。2000年就有人用卵巢癌和正常卵巢组织基因芯片数据，通过SVM预测哪个是癌组织。20年后，其他行业各种算法百花齐放，生物还是一水的SVM。
目前我看的文章里，做的最高级的SVM是2016年一篇寻找自闭症未知基因的Nature Neuroscience。通过2015年所有组织转录组数据，做基因共表达谱，再根据已知自闭症阳性和阴性基因和其他基因的共表达状况，用SVM找新基因。这篇文章预测的AUC能到0.75，后续用自闭症病人的测序数据，验证了预测基因与疾病的相关性。理论预测和实验很契合。
因为我也做过SVM预测，它有个很大问题，支持向量决定分离平面，所以支持向量数据的准确性严重影响分离平面的准确性。而普通实验中测个序，数据都有一定置信区间，不可能很准，这就制约了SVM在生物学预测的实用度。2016年那篇Nat Neuroscience为什么特别好，因为他用了成千上万篇文章里基因表达的相关性，不是单纯的基因定量值，大样本加上上升到co-occurancy层面，抹掉了数据不准的局限。所以预测就很准。
这才是未来。
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说个题外话，为什么生物行业算法层面进步缓慢？
首先因为穷。做生信的大多是调包侠，能自己编程的不多；少数会编程的，大多是计算机专业，数学不行；能做核心算法的，本来就不多，都在其他高薪行业。真心希望机器学习大佬光顾下生物行业，救救孩子们。然而这工资水平，实在拿不出手。
另外一点，业内对算法不够重视。2000年那篇SVM引用量上千还是上万，也只发在Bioinformatics上。我目前做的工作也是组学的机器学习，做了新算法改良，也做了实验验证，还挺准。本来想做成方法学的文章，很多人都觉得做算法文章发不好。最后我改成了组学传统套路分析的Resourse。心累。
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