计算生物学的研究内容工作包括对生物问题的建模， 分析和模拟。目前，因为生物学家的数学基础还很薄弱，数学家必须要参与到模型的建立中，了解生物学的内容，提出假设和建立相应的数学模型。但是，随着生物学家数学训练的不断加强，他们在建模方面的工作比重将逐渐增加，而数学家在其中的重要性将会降低。然而，由于系统的复杂性，对于解释越来越复杂的现象，对复杂系统的内在逻辑关系的深遂理解仍然很重要并且对于提出合理的假设是至关重要的。因此数学家应该加强自身对于计算生物学模型中复杂数学模型所表现出来的动力学行为的理解和预测方面的训练。

       在分析方面，随着对简单模块化模型的不断研究和理解，能够依靠分析方法进行研究的问题将越来越少。因此将来依靠分析方法处理实际问题的研究方法将不再是研究重点。另一方面，受系统本身的复杂化和许多实际问题所面临的共同问题所驱动，将来要逐渐根据实际研究中所面临的共同问题提出一般性的数学问题，对这些数学问题的研究将会促进应用数学方法的研究，有可能会由此开辟新的研究领域。

        模拟将在今后的研究中起越来越重要的作用。 一方面由于所研究系统规模的不断增大，对数值模拟的依赖性越来越高，另一方面由于不同系统的整合， 从分子到细胞再到组织和个体与群体行为的研究，使得多尺度模型的引入成为必然，因此这种跨尺度问题的建模和模拟将逐渐成为本领域的重要研究方向。

       此外， 为了把理论研究和实际应用结合起来，对大数据的使用和分析是本领域研究的重要发展趋势。在这一发展趋势中， 必须要把数据和模型的分析与模拟相结合，已解释海量数据背后的逻辑关系，结合数学和模型之间的逻辑关系对一些现象做出可靠的预测。

这段文字写于 2013 年 7 月。这里分享一下，也给自己留个记录。最近给学生讲课，翻开这段 5 年前写下的文字，正在成为目前自己往前走的方向。也许，现在应该再写下一段文字预测一下未来 5 年，或者 10 年以后的趋势。