时光飞逝，记得两年前我来到清华时正赶上清华的百年大庆，而就在前不久清华刚刚度过了她102岁的生日。这也意味着我两年的博士后也即将进入尾声，自然也是百感交集。还是想借这方宝地记录一下两年间的一些体会，作为献给博士后尾巴的礼物。今天主要聊聊自己两年间从事生物与数学的交叉研究的体会。

 如果把跟数学沾边的生物学研究都划入生物数学的范畴，那生物数学的内容会非常庞杂并难于归纳。并且已经可以明确地感觉到，随着不同“研究范式”的逐渐形成，不同的生物数学之间会形成不同的风格和派别。例如生物信息学，主要是以模式识别和机器学习等现代计算和统计学方法对生物大数据进行分析；比如数理生态学，主要是以传统的方程为手段讨论生态系统的物种演化规律；再比如群体遗传学，则主要是利用随机过程和统计学讨论群体中不同基因型频率的变化规律。这样的例子可以举出很多。

 我之前的博客里有两篇专门针对生物数学研究思路介绍的文章，做生物数学的基本步骤（听Avner Friedman教授报告总结）和[转载]应用数学的真谛在于事实（林家翘），比较能代表我个人的观点。其实不管是生物学还是别的自然科学，其研究都是基于问题的，并以问题为核心不断构建一个完整的研究链条，而实验，数据，建模等等都是这个链条上的不同环节，为着一个共同的问题来服务。因此，即便数学很可能只是这个链条上的一个很小的环节，也应该尝试站在整个问题链条的高度上去阐述自己的研究及其意义。也就是林家翘先生所谓的“从事实到事实”。我也是尽力照着这样的思路去做，虽然不敢说自己做得很好，但是一开始从向生物学家请教，讨论实验方案，到构建模型，模型验证，最终提出新的生物学假设，我尝试着依葫芦画瓢地走完这个链条的各个环节。

 当然我相信有些朋友对于应用数学（包括生物数学）的观点并非如此。比如从某一个生物问题出发，衍生出一个很奇特的方程，本身这个方程的分析就非常复杂且迷人，而此时有些人会放下最开始的那个生物问题，转而对这个方程本身的性质展开研究，甚至穷尽一生。这是否还应该叫做生物数学？不止是生物学，物理学当中这样的例子也是比比皆是，比如流体力学中的N-S方程，已俨然不只是应用数学的范畴，无数理论数学家投入其中讨论其解的性质不能自拔。个人觉得每个人都有自己的研究兴趣和态度，没有什么好评判的。至于说这还叫不叫生物数学，我自觉也很难说，其研究意义取决于读者是谁。如果期望自己的研究成果被生物学家关注，个人觉得还是应该有“从事实到事实”的意识；如果自己的读者更多是数学工作者之间的交流，那情况自然不同。最理想的情况当然是像牛顿这样的大神，研究物理问题遇到困境，发明了微积分，然后再去研究物理。

 昨天在J. Math. Biol杂志上读到一篇文章Can theorems help treat cancer，作者尝试说明如何让数学家的工作被医生关注甚至采纳的问题，其中最关键的问题还是“交流”与“合作”，数学家要认真了解医学工作者关注的问题是什么，而不是use mathematical biology as a source of mathematical problems。个人觉得这也是学科交叉的关键。