生物数学
生物数学(Biomathmatics)简介
生物数学（Biomathmatics）简介生物数学（Biomathmatics）简介在二十世纪之前，人们对数学在生物学上的应用几乎没有研究，恩格斯在《自然辩证法》中写到：“数学的应用在固体力学中是绝对的，在气体力学中是近似的，在液体力学中已经比较困难了，在化学中是最简单的一次方程式，在生物学中等于零。
”这是十九世纪对数学应用范围的客观评价。
然而由于数学作为一门自然科学的基础学科，人们终究会把它作为研究生物的一种工具，1901年，皮尔逊创办了生物统计学杂志，标志着数学开始向生物学渗透，1939年N.Rashevsky把数学物理方法引进生物学，把生物问题抽象为数学问题，把对生物现象的研究转化为对数学模型的研究，使生物学的研究工作进入了一个新的天地,同时也使数学的应用从生命科学转向非生命科学，这也是数学的重大发展。
生物数学是生物学与数学互相渗透形成的边缘学科。
1901年到50年代基本上生物统计学（Biometrics），但现在它的内容涉及到概率论、数理统计、微分方程、运筹学、控制论、拓扑学、系统最优化理论以至于模糊数学，成为现代数学的一支崭新的分支。
生物数学不能简单的理解为数学在生物上的应用，它有其独特的发展，下面从理论上和方法上分别加以阐述。
生物学中的亲缘关系、遗传性、变异性、昆虫翅的分类、植打破了生物学中物种进化连续性的观点，哲学中的质变的飞跃，也一味着运动的不连续性。
过去数学从离散走向连续，现代数学又从连续走向离散，都是科学发展的必然趋势。
生物数学中也有其独特的数学方法。
如曲线拟合法，描述实际问题的数学模型应该与实验结果的数据相配合；概念拟合法，生物系统中的概念应与系统科学中的概念拟合；内蕴生物数学法（Intrinsic biomathematic approach），即用数学方程描述生物系统及其过程；信号流图法，是描绘一组线性代数方程的网络，用图象模拟的信号从系统中一点流向另一点的情况，用图解法求得复杂控制系统中变量间的关系。
生物数学第一章
第一章 概 论第一节 学 科 界 说生物数学(biomathematics)是一门介于生物学与数学之间的边缘学科。
这门学科以数学方法研究和解决生物学问题，并对与生物学有关的数学方法进行理论研究。
它的分支学科较多，从生物学的应用去划分，有数量分类学、数量遗传学、数量生态学、数量生理学和生物力学等。
这些分支是数学与生物学不同领域相结合的产物，在生物学中有明确的研究范围。
从研究使用的数学方法划分，生物数学又可分为生物统计学、生物信息论、生物系统论、生物控制论和生物方程等分支。
这些分支与前者不同，它们没有明确的生物研究对象，只研究那些涉及生物学应用有关的数学方法和理论。
生物数学按照生物学和数学这两个方面去理解，可以从下面的图示获得形象的表示：生物学数 学这里把生物学的分支领域看作一个集合，数学的不同分支领域视作另一个集合，生物数学就是这两个集合导出的乘积空间。
因而生物数学的分支内容十分丰富。
生物数学具有完善的数学理论基础，包括集合论、概率论、统计数学、随机过程、对策论、微积分，微分方程、线性代数、矩阵论和拓扑学，还包括一些近代数学分支，如信息论、图论、控制论、系统论和模糊数学等。
由于生命现象复杂，从生物学中提出的数学问题往往十分复杂，需要进行大量的计算工作。
因此，计算机是生物数学产生和发展的基础，是研究和解决生物学问题的重要工具。
90年代以来，计算机技术的进一步发展，生物学的应用又把数学模型的定量分析与电脑的信息处理技术紧密结合在一起， 计算机在生物数学中日益重要。
然而，不论数学内容多么丰富，计算机的地位多么重要， 就整个学科的内容而论，生物数学需要解决和研究的本质方面是生物学问题，数学和计算机×仅仅是解决问题的工具和手段。
因此生物数学与其他生物边缘学科一样，通常被归属于生物学而不属于数学。
1974年联合国教科文组织编制的学科分类目录，已明确地将生物数学归入生命科学类，与生物化学、生物物理学等生物分支学科并列在一起。
生物数学
第三章生物分类的数学模型本章开始将讨论生物分类，按照生物分类学家的理解就是指表征分类和分支分类，我们仅研究两种分类概念下的数学理论与方法。
这里的分类也是多元统计关于聚类分析的延续，但是已远远超出统计数学的范围。
表征分类除经典的系统分类以外还包括图论分类、信息分类、模糊分类；分支分类是以抽象代数为基础，研究生物演化规律的分支学科。
因此生物数学中的分类数学模型不能再视作多元统计中的聚类分析，而应称为分类分析。
本章专门讨论分类分析中的表征分类数学模型。
第一节分类的基本概念和原始数据的获得何谓分类？有句俗话“物以类聚”，这句话的意思是说，许多事物依据其类别的特征，相似者归为同一种类。
从这个意思去理解，分类有两个要素。
第一个要素是被分类的对象，分类对象是由许多被分类的实体所组成，3个以上的实体构成一个基本分类对象。
被分类的实体，就是被分类的基本单位，在数量分类学中称为运算分类单位(operational taxonomic unit)简写作分类单位(OTU)。
全部被分类的分类单位构成的集合称为被分类群。
分类的第二个要素是分类的依据，分类依据取决于被类群中分类单位的性状，所谓性状(character)是一个分类单位区分于其他分类单位的性质、特征或属性。
一个分类单位对某个性状所呈现的状态，称为该性状的性状状态(character state)，简称状态(state)。
分类就是将被分类群中所有的分类单位，依据它们的性状状态，遵从一定的原则作出划分或聚合，得到一组新的分类单位集合。
通过分类获得的这个分类单位集合称为分类群(taxon)。
世界上一切事物都存在分类的问题。
专门研究生物物种的分类，也就是生物分类学中的分类，有表征与分支两个对立的概念。
依据生物表现性状相似性全面比较而建立的系统分类称为表征分类(phenetic classification)；遵从生物演化的谱系关系而建立的系统分类称为分支分类(cladistic classification)。
生物数学研究生就业方向
生物数学研究生就业方向
生物数学是一门应用数学方法研究生物学和生命科学的学科,其研究生的就业方向比较广泛,包括但不限于以下几个方面:
1. 科学研究:生物数学研究人员可以被分配在各种科学研究部门,例如生物学、医学、生态学、环境科学等,进行生物数学相关研究,如分子生物物理学、统计生物学、生物信息学等。
2. 产品开发:生物数学研究人员也可以参与到生物产品的开发中,例如医学影像分析软件、生物传感器等。
3. 教育培训:生物数学研究人员可以被分配到各种教育机构,例如大学、中学、小学等,进行生物数学课程的教学和培训。
4. 的数值方法和计算机科学:生物数学研究人员还可以涉及到数值方法和计算机科学,例如数值分析、计算生物学、机器学习等,这些领域可以与生物数学相互结合。
5. 生物信息学:生物数学研究人员还可以参与到生物信息学领域,进行数据分析和信息挖掘,用于支持生物学和医学研究。
生物数学研究生的就业方向比较广泛,可以从事科学研究、产品开发、教育培训、数值方法和计算机科学等多个领域。
关于生物数学中的确定性模型与随机模拟
关于生物数学中的确定性模型与随机模拟关于生物数学中的确定性模型与随机模拟摘要：生物数学是将数学工具应用于生命科学中的一门学科，旨在构建生物系统的模型和分析这些模型。
在生物数学中，模型分为确定性模型和随机模型。
确定性模型假设生物系统中的各个因素都可以明确地预测和控制，因而能够得到精确和确定的结果。
而随机模型则将生物系统中的各个因素视为随机变量，无法精确定量化，因此采用概率性描述，以获得结果的概率性估计。
本文对生物数学中的确定性模型和随机模拟进行了详细的探讨，并对两者的优缺点进行了分析。
关键词：生物数学，确定性模型，随机模拟，生命科学，概率性描述正文：生物数学中的确定性模型生物数学中的确定性模型是指在研究生物系统问题时，通过利用数学工具来建立的关于生物系统物理、化学以及其他相关过程的模型，采用确定性方法求解。
确定性模型假定生物系统中的各个因素都可以明确的预测和控制，因而能够得到精确和确定的结果。
确定性模型适用于一些需要准确知道各个变量的关系和结果的情况，比如药物分析，疾病预测等情况。
确定性模型主要是以微分方程为基础，通过建立生物系统的数学模型来求解生物系统的动态变化规律。
确定性模型具有模型简便、精确和可靠等优点。
但也存在一些问题，例如模型建设过程中可能存在误差，模型假设与实际情况有差异，以及对生物系统的复杂动态变化有限制等问题。
生物数学中的随机模拟生物数学中的随机模拟是指通过随机性相关的概率统计方法来描述生物系统中的各个变量之间的相互关系，并用计算机程序进行模拟求解。
随机模拟在生物系统中涉及的问题各种各样，包括生态学的生态系统动态模拟、感染疾病模式的建模以及遗传变异的模拟等。
随机模拟具有模拟生物系统的动态运行特点，模型的灵活性高，适用于各种实验数据的应用和比较，具有预测未知变量和测试不同因素对系统行为的效果等优点。
但是随机模拟也存在一些问题，例如模型不易掌握，且随机模拟在一些复杂系统或数据难以获取时，可能会因缺乏可靠数据而受到限制。
高中生物生物学中的数学计算
染色单体数 4N
4N 4N 0 0
2019/10/
8
〖例题3〗某动物（2N＝10）的若干精子中有 440个核DNA分子。从理论上看，这些精子至少 来源于多少个初级精母细胞 A．11 B．22 C．55 D．88
〖解析〗 该动物1个精子中含5个DNA分子，1个初级精母 细胞产生4个精子， 440÷（5×4）＝22。答案：B
高中生物
生物学中的数学计算
2019/10/
1
一、氨基酸的脱水缩合
A1＋A2＋A3＋…＋An→多肽＋（n－1）H2O
5－1＝4
9－1＝8
123456789
1234567
7－1＝6
6＋8＝14
（9＋7）－2＝14
2019/10/
2
由n个氨基酸脱水缩合形成有 m条肽链组成的 蛋白质，则该蛋白质中含有(n－m)个肽键，失去 (n－m)个水分子。这样由n个氨基酸分子缩合成有 m条肽链的蛋白质，至少含有氨基或羧基数目为m 个，其相对分子质量则减少(n－m)×18。
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三、光合作用和呼吸作用中的化学计算
光合作用反应式： 6CO2＋12H2O→C6H12O6＋6O2＋6H2O
呼吸作用反应式： 有氧：C6H12O6＋6O2＋6H2O→ 6CO2＋12H2O 无氧：C6H12O6→2C2H5OH＋2CO2
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10
光合作用实际产O2量 ＝实测O2释放量＋呼吸作用耗O2量 光合作用实际CO2消耗量 ＝实测CO2消耗量＋呼吸作用CO2释放量 光合作用C6H12O6净生产量 ＝光合作用实际C6H12O6生产量－呼吸作用C6H12O6消耗量
A1+T1
=
A2+T2
生物数学的介绍与应用前景
生物数学是生物学与数学之间的边缘性学科，主要是通过利用数学的方式来研究分析以及解决生物学问题，并对于生物相关的数学方法进行研究。
生物数学是生物学以及数学的集合，是将数学知识充分应用到生物学科当中，以便更好的发挥出生物与数学的作用。
数学已经在生物学科中得到较广泛的应用，例如在生态、环境、人口、流行病学以及农业等多个领域中均得到广泛的应用。
虽然生物数学的起步比较晚，但是生物数学的应用前景是广阔的，并且其发展非常迅速。
1 生物数学的发展历程由于在生物科学中的生命研究中，通常会使用观察法与实验法来研究分析生命体的性质，然而这种观察与实验需要大量的数据作为前提条件，如何通过这些数据来分析生命体的性质是非常重要的。
随着实验研究数据的不断增加，数学在生物中的应用作用逐渐突显出来。
在早期，人们就将数学方法应用到生命研究中来，其主要研究的是人口增长问题。
其中动力学方法在生命研究领域中的应用是早期最成功的范例。
另外，在上世纪初，着名的意大利数学家 Volierra 在罗马大学中的一次演讲中，以数学在生物与社会科学中的应用尝试的演讲题目，为数学在生物科学中的应用提供前提，之后由英国统计学家Pearson创办的《生物统计杂志》是生物数学发展的里程碑。
在 20 世纪 20 年代，由数学家福尔特拉以及生物学家迪安考钠研究的捕食与被捕食关系模型，在理论上解释了鱼群的波动现象，从而得出了实时捕食对被食者有利的结论，并且其也是生态学中的重要基础理论。
其数学在生物领域中的应用不在是静止的描述生命的现象，而是对其复杂过程以及规律进行探索，通过数学工具建立各种各样的数学模型，并将微分方程模型引入到生物领域中。
之后随着电子产品的不断问世，使得生物数学的发展进入到全新的时期，通过电子计算机的应用，使得一些比较难的生物数学问题求解得以实现，并在电子科学的发展基础上，生物数学出现较多的分支科学，例如，数量分析学科、生物信息学科以及生物控制学科等。
生物数学就业方向
生物数学就业方向嘿，大家好呀！今天咱来聊聊生物数学这个听起来有点高大上的专业的就业方向。
你想想啊，这生物数学，那就是生物学和数学的完美结合呀！学了这个，那出路可不少呢。
咱先说去搞科研，这可不是一般人能干的事儿。
你可以一头扎进实验室，和那些细胞啊、基因啊打交道，用数学的魔法来解开生物世界的谜团。
就像个超级侦探，一点点地找出线索，那感觉，老刺激了！说不定哪天你就能搞出个大发现，震惊整个科学界呢！或者去制药公司呀，帮助研发新药。
你就像个幕后英雄，用你的知识和技能让那些神奇的药物诞生，给人们带来健康和希望。
看着自己参与研发的药救了好多人，那得多有成就感啊！还有啊，可以去当老师。
把你学到的生物数学知识传授给那些年轻的脑袋瓜们，看着他们一点点成长，说不定里面就有未来的大科学家呢！当老师多有意思呀，每天和学生们打交道，还能保持一颗年轻的心。
当然啦，也可以去一些数据分析公司。
现在什么都讲究大数据，咱这生物数学专业的可就有优势了呀。
把那些复杂的生物数据整理得明明白白的，给公司提供有价值的建议，多牛啊！不过话说回来，这就业方向虽多，但也得自己努力呀。
就像走路一样，得一步步踏实地走。
可不能三天打鱼两天晒网的，那可不行。
哎呀呀，说了这么多，总之生物数学的就业方向还是很有前途的嘛。
只要咱认真学，好好干，肯定能在这个领域闯出自己的一片天。
就像那句话说的：“是金子总会发光的！”咱生物数学专业的人就是那闪闪发光的金子呀！哈哈，这就是我对生物数学就业方向的一些看法啦，希望能给大家带来点启发。
不管选择哪条路，都要加油哦，让我们一起在生物数学的世界里闪闪发光吧！。
生物学与数学的联系
生物学与数学的联系生物学和数学在许多方面都存在着联系，它们之间的交叉学科被称为生物数学。
生物数学是研究生物学中的各种现象和问题，将其数学化并使用数学手段进行分析和解决的一门学科。
下面我们将具体探讨生物学与数学的联系。
1. 模型构建生物学中的许多现象和问题往往是复杂的且难以直观理解的，因此需要使用模型来进行简化和描述。
数学中的许多方法和工具能够帮助生物学家构建模型和对模型进行分析。
生物学家可以使用微积分和微分方程等数学方法来建立动力学模型，描述生物体系在不同时间和空间下的变化规律；使用统计学方法来进行数据分析，帮助生物学家理解实验结果并进行决策等。
2. 生物系统动力学生物学中的很多问题都可以建立动态的模型来描述生物体系中的各种过程。
在这些模型中，通常会涉及到复杂的数学方程和变量，例如微分方程、差分方程、随机过程等。
这些方程的求解需要使用数学方法，例如数值计算、优化算法、控制论等。
流行病学家常常需要使用动态模型来模拟病毒传播的过程，以便预测疾病扩散的速度和范围。
在这个模型中，生物学家需要使用数学方法来确定传播速率系数、病毒复制倍增率等参数，并进行模拟计算。
3. 分子生物学分子生物学是研究生命体系中分子结构与功能的一门学科。
生物学家需要使用许多计算技术来推断分子的结构、功能和相互作用等信息。
在这个过程中，生物学家常常需要使用统计学、线性代数和图论等数学工具。
生物学家可以使用线性代数中的矩阵运算来分析蛋白质的结构和功能，以及基因组中的序列信息。
4. 网络建模生物学家需要使用网络模型来描述生物体系中的分子、细胞和器官等之间的相互作用。
网络模型可以帮助生物学家预测生物体系中的相互作用和控制机制。
这些模型的构建和分析需要使用图论、群论、拓扑学和复杂网络等数学工具。
生物数学是生物学和数学相互作用的产物，通过数学方法为生物学提供了强有力的工具和方法，促使生物学发展得更加深入和广阔。
数学方法不仅可以帮助生物学家构建模型和分析数据，还可以用于优化实验设计和预测生物体系中的动态行为。
数理基础科学中的生物数学与生物信息学
数理基础科学中的生物数学与生物信息学数理基础科学在现代生物科学中扮演着至关重要的角色，尤其是生物数学与生物信息学领域。
本文将从生物数学与生物信息学的定义、应用以及未来发展等方面来探讨数理基础科学在生物领域的重要性。
一、生物数学的定义和应用生物数学是一门研究生物系统和生物现象的数学领域，通过定量模型和数学方程来描述和解释生物过程。
生物数学广泛应用于生物钟的节律性研究、生物传感器的设计与优化、生物进化的模拟以及肿瘤生长和治疗效果预测等方面。
1. 生物钟的节律性研究生物钟是生物体内固有的节律系统，通过生物数学的建模可以预测生物钟的周期、相位和振幅等特征。
这对了解生物钟的机制和调节生物体内时序非常重要，也有助于更好地理解生物体的生命周期、行为活动以及生物体对环境变化的响应机制。
2. 生物传感器的设计与优化生物传感器是利用生物体内分子或细胞信号与外部刺激和变化相互作用的设备。
生物数学的模型建立可以帮助我们更好地设计和优化生物传感器的特异性、灵敏性和动态范围。
这对于快速检测和监测环境中的有害物质、病原体以及生物体内代谢产物具有重要的意义。
3. 生物进化的模拟生物数学通过建立进化模型，可以模拟生物群体中基因频率、进化速率和适应性变化等动态过程。
这有助于我们理解生物进化的机理，揭示物种之间的亲缘关系，并预测环境变化对物种适应性的影响。
同时，生物进化模型也可应用于药物抗性和疾病传播等领域。
4. 肿瘤生长和治疗效果预测生物数学被广泛用于肿瘤生长模型的建立和治疗效果预测。
通过数学模型，可以预测肿瘤的生长速率、遗传突变的发生以及药物疗效等信息，为临床医生提供更有效的治疗方案。
此外，数学模型还可以帮助研究者分析肿瘤微环境的动态变化和癌细胞间的相互作用。
二、生物信息学的定义和应用生物信息学是将计算机科学和信息技术应用于生物学领域的交叉学科，旨在从大规模的生物学数据中提取和分析有用的信息。
生物信息学的应用范围广泛，涵盖了基因组学、蛋白质学、转录组学、代谢组学等多个分支领域。
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生物数学生物数学是生物与数学之间的边缘学科。
它是用数学方法研究和解决生物学问题,并对与生物有关的数学方法进行理论研究的学科。
如果把生物学的分支领域看作一个集合,数学的分支领域看作另一个集合,生物数学就是这两个集合导出的乘积空间。
因而生物数学的分支内容非常丰富,从研究使用的数学方法划分,生物数学可分为生物统计学、生物信息论、生物系统论、生物控制论和生物方程等分支。
此外,由于生命现象极为复杂,从生物学中提出的数学问题往往也十分复杂,需要进行大量计算工作,因此计算机是解决生物数学问题的重要工具。
一、生物数学的发展生物数学产生和发展的历史，要追溯到16世纪。
中国明朝的著名科学家徐光启(1562 - 1633)曾用数学的方法估算过人口的增长，他说:“头三十年为一世”, 即人口大致每30年增加一倍。
这是把数学应用于生态问题的最早史例。
1662年, J. Graunt研究了伦敦人口的出生和死亡率,通过计算后认为:如果略去移民，伦敦的人口每64年将增加一倍。
1789年英国神父在他的著作中提出了人口按几何级数增长的理论等。
这些都是早期的生物数学的零碎工作。
1900年,意大利著名数学家V olterra在罗马大学的一次题为“应用数学于生物和社会科学的尝试”的演讲, 1901 年英国统计学家Pearson创办了《生物统计杂志》(Biometri2k a) ,标志了生物数学发展的一个里程碑。
人们根据生命现象的普遍特点:多次重复、大量出现、随机性等,以生物统计学为基础解决生命现象所面临的问题。
这一阶段的工作局限于对生命现象作静止的、定量的简单描述, 研究的数学手段也仅仅是统计学、几何学和一些初等的解析方法。
DA.W. Thompson对这一阶段的研究成果作了总结,写出一部巨著《论生长与形式》, 作为生物数学萌芽阶段的代表作。
在这本著作中提出了许多古典的生物数学问题, 直到今天仍然引起某些学者的关注，进行讨论和研究。
20世纪20年代开始, 数学在生物中的应用不再局限于静止、孤立的描述生命现象, 开始分析生命现象复杂的过程, 并探索其规律性。
人们开始使用各种数学工具, 建立起各种各样的数学模型模拟各种生命过程。
数学物理方法把许多微分方程模型带进了生物学领域, 生物数学的发展进入第二阶段。
美国生态学家Lotka在1921年研究化学反应和意大利数学家Volterra在1923年研究鱼类竞争时分别提出了现在已经成为生物数学研究中的经典模型之一的Lotka - Volterra 系统。
同时代的另外代表人物还有: Kostitzyn、Kolmogorov、Rashevsky等。
20世纪40年代末电子计算机的发明和普及应用, 使生物数学的发展进入又一个新的时期。
由于生命现象的复杂性, 给生物数学带来大量运算, 只有利用电子计算机,一些生物数学问题的求解才成为可能, 因而计算机成为发展生物数学的基础。
在此基础上许多生物数学的分支学科, 如数量分类学、生物控制论、生物信息论等在20世纪50年代以后如雨后春笋般相继产生, 并得到了发展。
20世纪70年代随着电子计算机的发展和进一步的普及, 以此为后盾的生物数学如虎添翼飞速发展。
从古典的初等数学到近代数学, 从抽象数学到应用数学, 生物数学已经把数学学科的绝大部分内容置于自己的基础之中, 具有了完整的数学理论基础。
特别是70年代中期, 微分方程及动力系统的新理论和新方法大量的应用于种群生态学、种群遗传学、神经生物学、流行病学、免疫学、生理学以及环境污染等问题的研究中。
生物数学在利用数学工具解决问题的同时, 又提出了更为现实的问题。
20世纪90年代以来生物数学的发展进入与信息处理相结合的时代。
计算机技术在以下四个方面为生物信息处理创造了条件: ①高性能微机的普及使用; ②多媒体技术的产生; ③计算机软件技术的提高; ④计算机网络技术的推广使用。
在生物学数据库技术的发展和应用研究过程中, 在生物信息的收集整理存储传输中, 计算机的高速和自动化完成信息处理工作都起到了十分重要的作用。
生物数学家逐渐将自己的工作建立数学模型和运算分析与生物信息处理研究紧密结合了起来。
二、我国生物数学目前研究的几个主要分支1.生物统计生物统计是生物数学中的一个重要分支，在生物界一直受到普遍重视。
在医学界它构成了卫生统计的主要内容目前我国在这方面所做的大工作是从事统计检脸方法的应用和及其改进另外有关Lgistic回归模型方面的研究和应用生存分析和寿命表的研究人口统计卫生统计等诸方面也做了出色的工作例如，根据1982年人口普查资料而编制的1 98 1年我国简略寿命表，是我国人口统计工作方面的一个重大贡献，专业人员寿命表的组建使我国的寿命分析研究工作逐步走向深入。
用多元统计分析来研究生物现象，这是生物统计近代发展的一个方向，近年来这一方法也大量地为生物学界用来探讨有关研究领域的数值规律, 我们不妨称之为多元生物统计.例如其中的判别分析用于疾病的预报, 逐步回归给出了恶性卵巢肿瘤的诊断模型, 判别分析和聚类分析用于分析河流水质的污染状况等。
2 数量遗传学数量遗传学的分析方法，在我国被广泛地应用于遗传与育种的各个领域。
在动物遗传育种方面，它一直为畜牧育种工作者提供有价值的育种参数；在作物育种上, 前若干年对我国主要作物的基本数量性状之遗传规律的分析讨论较多。
目前则趋向于分析一些地区性作物的某些特定的性状。
如高梁的抗旱性，啤酒大麦的含胶量，蕃茄的蕃茄红素等的遗传规律；在试验设计上趋向于信息量较大的双列杂交设计。
数量遗传同样也是林木遗传育种的一个分析手段,我国在这方面的工作也出现了一些研究成果一些遗传性疾病,如高血压、胃溃疡、食道癌等都是由多基因控制的数量性状，这方面的探讨工作我国正开始进行。
3 数学生态学数学生态学目前在国际国内都是发展迅速、极其活跃的一个生物数学分支,它又是生态学的一部分,就其所使用的数学工具来分,主要有理论生态学,系统生态学与统计生态学. 前者主要是使用常微分方程,差分方程,随机微分方程,随机过程和线性代数等数学工具来设计与实际相近的数学模型; 系统生态学是采用系统分析理论与运筹学等数学工具来研究生态系统( 工程) ; 而统计生态学,主要是数理统计学与生态学的结合,其中包括空间分布型, 抽样技术与多元分析等, 若就研究的对象来分,又可分为动物数学生态学,植物数学生态学与昆虫数学生态学。
与数量遗传学相比，我国数学工作者搞这方面工作的比较多。
我国在数学生态的教学与科研方面都取得了可喜的成绩。
例如,内蒙古大学早已开设了植物生态专业,并开出了“数学生态学”课程,编出了相应的讲义; 新组八一农学院开设了一个数学生态班。
湖北大学从1987年至今已招收和培养了5届共17名数学生态方向的硕士研究生。
在科研方面，中国科学院动物研究所, 植物研究所, 数学研究所, 北京师范大学，北京农业大学，中山大学,山东海洋学院,浙江农业大学, 安徽农业大学和西安交通大学等都相当活跃。
湖北大学成立了生态研究所，在数学生态、经济生态、昆虫生态和环境科学等方面做了一些有益的工作, 还和武汉大学联合举办了全国第一届数理生态学学术会议，对全国数学生态学的发展有推波助浪的作用。
4.数理医药学 前面所说的生态学模型的研究,可以说是生命科学中的宏观研究,而生物细胞的化学作用数学模型的研究,则是生命科学中微观研究.利用宏观和微观数学模型的结合来研究环境污 染 对生物种群的影响 , 成了所谓毒理生态学的主要课题。
目前中科院水生生物研究所、西安交大和湖北大学都有力量在做这方面的工作 。
利用 数学模型来研究传染病的发生、发展和传染过程,在国际国内已成为生物数学很兴旺的分支，我国的学者对现有的不少传染病模型作了改进，使其随机化，更符合实际，还建立了带有年龄结构种群 的终身和非终身免疫型传染病模型。
我国数理医药学搞得很活跃，近几年几乎每年都要开全国性的学术会议，还成立了全国医药数学专业委员会，出版《数理医药学志》.三、生物数学模型的实例1.洛特卡 －沃尔泰拉模型 预测捕食者生物种群及其资源生物种群数量变 化的第一个数学模型是由美国数学家洛特卡( Al- fred J.Lotka1880—1949) 和意大利数学家沃尔泰拉(Vito V olterra ，1860—1940) 分别于1925年和1926年建立的，其基础都是逻辑斯蒂模型。
洛特卡 －沃尔泰拉模型假定捕食者靠被捕食者生存，系统与外界没有种群交换关系。
其模型为 ： ),(dtdN ),(dt dN 1222221111N b a N N b a N -=-=其中 a1， a2， b1， b2 ＞ 0。
该模型具有广泛的适用性，只要一定范围内的两类生物种群具有相互制约的矛盾，并且这种矛盾占主导地位，那么该模型就可适用。
它所揭示的两个种群周期性的循环现象在自然界中经常发生。
2 种群扩散动态模型 以上种群动态数学模型都是在每个种群在其生存空间中密度分布均匀的假设条件下建立的，因此种群密度 N 只是时间t 的函数，而这显然是一种极为特殊和理想化的情况。
事实上，从微观角度来看，每个细胞或种群个体都以一种随机的方式不断运 动，从而引起个体在空间中的散布。
当大量的这种 微观随机运动导致宏观的具有某种规律的运动时，它就可以被看作是一种扩散过程。
从20世纪30年代起，扩散现象开始受到人们的关注，例如1937年费希尔( Ronald Aylmer Fisher ，1890—1962) 提出的 一维空间中的种群扩散动态模型:N D M N rN N 2)/1(t /∇+-=∂∂这个种群扩散动态模型从宏观角度考虑了一个 种群整体在生存空间总是由高密度区域向低密度区 域迁移的趋势。
1952 年，图灵( Alan Turing ，1912— 1954) 提出开创性观点: 扩散可看作是引起相互作 用的种群出现一种有序结构或稳定模式的原因.3.逻辑斯蒂( Logistic) 模型 1838年，比利时数学家威尔霍斯特( Pierre Fran ois Verhulst ，1804—1849) 在其同事凯特勒 ( Lambert Adolphe Jacques Quetelet ，1796—1874) 所提出的增长阻抗概念的启发下,改进了马尔萨斯模型,克服了该模型的一些缺陷,并将改进后的模型 命名为“Logistic ”模型。
其主要思想为: 在某一确定的环境内考察种群规模，当种群规模增大时，此种 群的密度也增大，每个人的食物平均分配量必然减少，从而将使种群增长率减少。
因此，种群净增长率 r 应与种群数量N 有关即: r = r( N) ，从而有dN /dt=r( N) N ，其中， r( N) 为常数时，得到的就是马尔萨斯 模型。