生物系统复杂性给研究和学习人员带来了巨大挑战。近年来，对生物学相关方法的日益依赖未能解决这种情况。而建模可以提供将数据转换为知识所需的那种智力框架，在某种程度上这能有助于生物学的研究 。
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生物模型Biological Models代写
建模是科学和工程学中最强大和广泛使用的知识框架形式之一。所有科学概念本质上都是隐式模型，因为它们是对事物的描述，而不是对事物本身的描述。科学的进步很大程度上建立在对这些模型的不懈测试和改进之上，而在它们无法作为我们通过实验观察到的世界的一致描述而失败的情况下，它们也遭到拒绝。与其他领域一样，隐式模型实际上已经在生物学中盛行，甚至被用于最有经验的生物学家的日常研究中。
明确的建模方法在生物学中所享有的大多数成功都倾向于局限于已经建立的建模方法适用的相当有限的一组环境，这绝非偶然。一个例子是在分子水平上，即使与单个活细胞相比，也可以成功地将物理和化学的定量方法应用于复杂性相对较低的对象。
建模方法也可以成功地应用于表现出可以被古典数学语言捕捉的行为的生物系统，例如，在洛特卡-沃尔泰拉（Lotka-Volterra）中表达的掠食性物种与其猎物相互作用的周期性种群动态中（ 3）方程式。但是，对于现代生物学家来说，当今生物学中的许多（如果不是大多数）大问题都涉及到大型，复杂的系统，这些系统无法轻易适应上述的建模方法。这些问题通常需要花费大量时间，精力和资源来收集相关数据，而这些数据与组织和理解这些数据的模型相对缺乏形成鲜明对比。
对于建模一个普遍的误解是，模型必须完整才能有用。科学界当前接受的许多（可以说是全部）模型在某种程度上还是不完整的，但即使是不完整的模型也常常具有巨大的价值。
为了使模型成功地发挥其作为综合新知识的智力框架的作用，至关重要的是所选的建模系统必须透明且灵活。如果满足了这些要求，则部分模型仍然具有重要的价值，因为模型的缺失部分是新假设的沃土，而模型本身甚至可以提供测试它们的框架。在这种情况下，透明和灵活意味着什么？
这里的透明度是指建模者（或协作者）可以轻松地阅读和理解模型。灵活性是衡量模型修改的难易程度的一种度量。灵活性还意味着，仅应基于已知的知识，才能够以简单，逐步的方式构建模型-不受范围和分辨率的任何重大限制，也没有关于组装系统如何运行的任何先验假设。
任何建模方法的基石也应该是认识到生物系统是动态实体–实际上，“生物学”从本质上讲就是我们用来指因其无数组成部分的组合表达而产生的复杂，动态行为的术语。因此，真正能够捕捉这些复杂系统“生物学”的模型也将需要动态表示。这需要超越计算机生成的途径图，这是从事细胞信号转导的生物学家已经开始使用的重要一步。
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