21世紀(jì)以來，生物大數(shù)據(jù)在量（多數(shù)據(jù)種類，海量樣本數(shù)，多時間點(diǎn)采樣等）、質(zhì)（高時空精度，單細(xì)胞測序等）兩方面快速發(fā)展，大大推動了生命科學(xué)的進(jìn)步，也為生物醫(yī)學(xué)問題的模型建立、數(shù)據(jù)分析，以及預(yù)測和控制，帶來了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)的生物學(xué)數(shù)據(jù)研究方法大多基于數(shù)據(jù)的靜態(tài)統(tǒng)計(jì)信息，即“基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)”(statistics-based data science)，其缺點(diǎn)是，在很多場景下不能準(zhǔn)確地解釋和預(yù)測系統(tǒng)的復(fù)雜動態(tài)行為。數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)降維、變量聚類、變量相關(guān)性分析等方法都是如此。

然而，即使是靜態(tài)的數(shù)據(jù)，往往也蘊(yùn)含著系統(tǒng)的動力學(xué)特征。我們需要通過“基于動力學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)”（dynamics-based data science），充分建立和利用動力系統(tǒng)的普遍性質(zhì)（如，穩(wěn)定平衡點(diǎn)的臨界性質(zhì)、中心流型的低維性、單變量的吸引子的重構(gòu)性等），對蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的動力學(xué)信息進(jìn)行挖掘和分析。

“基于動力學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)”將動力系統(tǒng)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，和數(shù)據(jù)的實(shí)際背景結(jié)合在一起，為處理和解釋動態(tài)生物大數(shù)據(jù)提供了一種基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)、計(jì)算高效的理論和方法。

在最近發(fā)表于《國家科學(xué)評論》（National Science Review，NSR）的觀點(diǎn)文章中，中科院生化細(xì)胞所的陳洛南研究員(通訊作者)、東京大學(xué)的史際帆博士(第一作者)和Aihara教授通過3個具體實(shí)例，揭示了如何利用動力系統(tǒng)的普遍性質(zhì)，由觀測的數(shù)據(jù)對生物學(xué)現(xiàn)象進(jìn)行動力學(xué)分析，并解決生命科學(xué)的實(shí)際問題。1.利用微分方程的分岔理論，由測量的高維數(shù)據(jù)，進(jìn)行健康臨界預(yù)警和疾病預(yù)測。DNB理論利用了系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)將表現(xiàn)出有別于非臨界點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)特性，量化臨界狀態(tài)并發(fā)現(xiàn)疾病的關(guān)鍵因子，實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)警“防病于未然”。

2.利用偏微分方程和diffusion map理論，量化細(xì)胞的多潛能性或距離干細(xì)胞的遠(yuǎn)近。LDD方法是，通過建立隨機(jī)生滅過程的偏微分方程模型，對細(xì)胞的分化過程進(jìn)行了多潛能性量化。利用單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)和相關(guān)數(shù)學(xué)方法，可以對每類細(xì)胞多潛能性進(jìn)行估計(jì)和分化程度排序，實(shí)現(xiàn)量化細(xì)胞的多潛能性，并構(gòu)建多潛能性勢能景觀。

3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，對基因表達(dá)量等的時間序列進(jìn)行預(yù)測。ARNN方法是，利用最新的reservior神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，通過“空間-時間信息變換方程”STI，即變換高維數(shù)據(jù)的信息為時間的動態(tài)信息，對短序列高維度數(shù)據(jù)(如基因表達(dá)數(shù)據(jù))進(jìn)行學(xué)習(xí)，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的短時間序列或動態(tài)演化的預(yù)測。

“基于動力學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)”是一個全新交叉領(lǐng)域，相比傳統(tǒng)靜態(tài)的“基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)”方法，具有“可解釋性”、“可量化性”和“可拓展性”，在今后的生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究舞臺，將扮演不可或缺的重要角色。

編輯：jq