生物学者にとっての数学ってどれくらい必要なの？

どうなの？

このくらい。

改めて数学を学び返したのは統計学の分野ぐらい。

重さで答えればいいのか？

生物学者ってくくりだと幅が広すぎてなんとも言い難い。
とりあえず分子生物系だと統計学と熱力学などが重要。
これらを理解するには数学が必要。

生物の固体全体を扱うような生物学者でも統計学は必要と思われ。
難解な数学はあまり必要とされない（人によるけど）。

生物系なら数学やらなくてもいい。
そう考えていた時が自分にもありました・・・・

そう考えていた時期が俺にもありました

オレにはありませんでした。

理工学部でもさ、分子生物とか遺伝子とかやってる輩の数理レベルってさ、
ちょうど人文学あたりの考古学やらといい勝負だよな。

文系ビジネス計未満、純文学部以上ってトコらへん。

分子生物とか遺伝子とか　←ここから>>8が生物系の人間ではないと判断できます。

明らかに文系だろ。

生物系って理系じゃないじゃん
文系でもないだろ
雑学系だろ？

博物学だ。ばかにすんあ。

俺は＊博学＊だが。

生物の半分は医学方面と混ざってている。

医学では病気の治療・解明がお題目。物理化学、有機化学、
生化学なんかの偉い人たちが固めてくれた理論を人間（マウス）に
応用しよう！ってものだから、まぁ数学できなくてもなんとかなる。

だからって、盛る計算も出来ない奴はきっとでしか実験が

生態学やら集団遺伝学やら疫学やらシステム生物学は、それなりに数学の力は必要

確かに数学できなくても実験はできる。でも数学できたほうが良いのは確かだと思う。
それから、生物学ってくくりはやっぱでかすぎ。
生物固体、細胞、生体高分子（核酸、蛋白など）どれを研究するかで内容がかなり異なる。

実際に自分（主にDNA,RNA使用中）が思う重要度は、
専門知識＝英語＞実験技術＞数学
って感じ。
だって英語出来なきゃキット使えないし、論文読めないし、助手に馬鹿にされるし････

実験してても常微分方程式すら必要になったことはない。
逆行列求めたり行列式を求めたりはいつしますか？

方程式を解く時。

ゴキブリには何が一番効果的なのでしょうか？スリッパ？台所用洗剤？
ゴキブリのプロであり専門家である皆々さん！教えてください！！

>>20 数学で殺せ

生物学者としてはやはり繁殖させたくなる。生暖かく大事に。

反応の条件とか、理論をもちだしていつの日か計算してばしっと出してやろうかと
思っているのだが、目分量で当たりをつけてそれなりにうまくいくのでいまだにやってないな。

>>18 生態学では連立常微分方程式は普通に必要だと思うが

>18
シグナル伝達のシミュレーションモデル解く時に使いまくり。

>シグナル伝達のシュミレーションモデル

それ自体が必要ないような

捏造 = 栗田工業 の等号が理解できていれば、問題ない！

君は、やっていける！

>>26 金のない研究室がよくやっている

増殖因子、抗体、インヒビター、各種detection kit を必要なだけ買っていいラボだと、
それ使った実験系を組み立てられるから、加減乗除と正規分布で有意差の有無ぐらい分かれば
それっぽいデータは出せる。

>>26 ナイスな科学者に選ばれた北野とかタロ大の近藤さんにしばかれるぞ

システム生物学ではつかいまくり

対数計算のできないＭ１がいて、ちょっと驚いた。

>>26
シュミじゃなくてシミュ

コピペで貼ればよかったのに、その程度のことも分からないのが露呈しちゃってるね

微積と線形代数，複素関数論は基本だろ。例えば構造生物学や、バイオ分野の
画像処理、電気生理、１分子生理学etcを理解するには、基本的な数学のテクニックは
必須だろう。

微積は普通に出てくる。線形代数は、大量のデータを扱う行列計算や、
線形空間の概念が重要。特に画像は輝度値の行列として扱うから、線形代数を
学んでいないと、ImageＪすら充分に使いこなす事が出来ないだろう。

線形空間の概念を理解していないと、フーリエ変換の意味は理解できない
だろう。

複素関数論は、少し高等な事をやろうとすると必ずついて回る。例えば、
電気生理学の信号処理で位相計算が出てきたり、フーリエ変換が出てきたり、
光学の少し高等なところを勉強すると普通に教科書の数式に使われる。

画像情報処理で、少し複雑な処理を勉強しようとすると、デルタ関数や、
フーリエ変換、ベッセル関数、たたみこみ積分（コンボルーション）が
出てくるが、上記の数学（理系の教養課程レベル）を理解していないと
高校生程度の事しかできないだろう。

>>34
　
喪前さん、フーリエ変換のとこで結晶のX線回折について触れてないとこみると
画像関係の専門なんだろうな。
ところで、喪前さんのことは「一理ある」が、あいにく生物学では物理や化学と
違って数学的に処理できる現象というのは限られている。将来的にはもっと増えて
くるかも知れんが、今のﾄｺは数学を勉強したﾄｺで（一部を除いて）殆ど役に立たないｗ
　
画像処理まで持っていけば数学的知識があれば、知識が無い人間よりは色々できるかも
しれない。しかし、「その画像の元になるサンプル」が適切に処理されて得られた物で
「生物学的に重要な情報」がふくまれているものでなくてはどんなにいじくろうが、
そこから出る結果は何の意味も無い。
まともな実験をしてまともな結果を得る為には、その分野の膨大な知識が必要で、
数学的知識を得る以前にそっちの知識を蓄積する方が余程重要。
俺も、今の分野に入った直後は数学とか物理的にアプローチ出来ないかとそっちの
勉強もしたけど、それ以上に重要なことがあることに気付いて途中で止めたよ。
今となってはそれで正解だったと思う。
　
俺がいる分野には最近、予算目当てか、数学・理論・物理化学・構造とか他分野
の連中が付け焼刃で流れ込んできてるが、皆見当外れのことやってるんだよね。
「『戦術』は大したものだが『戦略』的に間違ってる」って言うのかな？

ま、つまり言いたいのは、
「生物学をメインでやるなら、行きたい分野の知識をまず身に着けて
その上で、自分がしたい研究に必要だと感じるなら数学を勉強する」
ことをお勧めする。

まあ個人的信条からいえば、数学の出来ない人は科学者向きではないと思うけどね。
生物学で必要なのは統計解析ぐらいだから、実際は必要という程は無いねw

数学ができないというよりも、使う機会がなかったんだよ。

実際に使わないと、教科書でしこしこ勉強してもすぐ忘れちゃうからな。

>>35
確かに、ｘ線回折の例をあげ忘れたね。
ここであげた数学は理工系の大学教養レベル。バイオを選んだとか大上段に
構えて言うような代物ではない。専門レベルでは無いんだよ。

理系学部の教養程度の数学や物理でも、バイオ系だと充分に教えない
大学も多い。俺はバイオ系だけど、教養レベルの遺伝学を履修放棄して、
工学部の授業を取って学部時代に勉強したよ。学位は、純粋な生物系だけどね。

その上で言うけど、工学部の大学教養程度の、数学や物理をおさえておくと、
専門で必要になったとき、敷居が低いから理解の幅がかなり広がるよ。

また、そう言うチャンスが無くても役に立つことも多かったよ。
例えば、線形空間の概念は役に立つことが多かったなあ。

>>35
>「生物学的に重要な情報」がふくまれているものでなくてはどんなにいじくろうが、
> そこから出る結果は何の意味も無い。
> まともな実験をしてまともな結果を得る為には、その分野の膨大な知識が必要で、
> 数学的知識を得る以前にそっちの知識を蓄積する方が余程重要。

これはその通り。にわか仕立てで、バイオ系に入ってくる輩が多いが、
的はずれも多いね。俺も同意するよ。

アドホックな知識だけ持ってても、論理的思考と先見性がないとだめなんだけど。
知識の量や実験技術だけ持ってれば、なんとなく誤魔化されてしまうことも多いのだが。

>>41
>論理的思考と先見性
　　
もちろんその通り。
俺は生物学研究で一番重要なのは、一つの実験で得られた事実を元に思考し
その背景にあるものを探り取る「嗅覚」だと思っている。留学の手引書で
有名な某氏は「ソロモンの指輪」と表現してるけど。
　
過去の論文の知識が凄い人でも、案外この「嗅覚」があまり無い人もいるんだよね。

>>42
そのソロモンの指輪の某氏のScienceの業績も今となっては
ほとんど捏造が確定しているだろ。

>>43
　
そうなん？
　
分野が全然違うのでfollowしとらんから分からんな。

彼の本には留学の準備の際に世話になったけど、
それ以外にも結構参考にさせてもらってる。
　
喪前さんの言うことがもし本当なら残念に思うが･･･
真相を知らんことにはなんとも言えんね

>>43
　
ちなみにどの辺についてそう思うのか教えてくれんかね？
　
PubMedをざっと見てみても、EPCの存在自体が否定されてるわけではないようだし
手法についての問題かい？

>>34
MYにシステム生物学の将来性について質問してた奴か？
「HHMIにもそっち系の人がいるが、つまらん上にトンチンカンで将来的にも数理生物学で何かが明らかになるような日は永久にこないだろう」とか言われてたよな。

>>46
> MYにシステム生物学の将来性について質問してた奴か？

残念ながら違うよ。俺の書込は、34と39だけ、他は別人。
俺もシステム生物学は、まだ役には立たないと思う。

数学や物理が出てくるのは計測や情報処理、新規の手法開発だよ。

こっちもアメリカの例をあげるが、あるアメリカの有名研究所の院生ポスドク向けの
生理学のサマーコース（約40日間）。過去50年の受講者の6割以上が、PIとなり
活躍している。

このコース、10年前は分子生物学一色だった。最近は、イメージング手法とプローブ、
物理計測が半分ぐらいのウエート占めている。内容もかなり専門的。

バイオでも、数学や物理の基礎を知らないと理解できない分野が増えてくる
と思うよ。

>バイオでも、数学や物理の基礎を知らないと理解できない分野が増えてくると思うよ。

我々が生きている間は来ないでしょう。
今の時点では趣味の領域を超えないと思う。

>>48
例えば、構造生物学（x線回折、電子線回折、NMR、単粒子解析etc）で
蛋白の構造決定をするとか、
電気生理学（パッチクランプ、膜電位固定法etc）で脳の信号処理の研究とか、
２光子顕微鏡でシナプスの生きた動物の脳内のシナプス形成を探るとか、
アミノ酸配列の情報から、ペプチドの構造予測をするとか、
PETで個体内部の情報をさぐるとか、
１分子生理学で、RNAポリメラーゼがDNAの上を動くのを見るとか、

そんな研究をしたいと思わなければ、数学や物理は必要ないだろうね。

だからといって、対数計算すら出来ないようじゃ困るだろ。

>>48

いやいや、CNSに最近載るハエの論文なんか、微分方程式を使ったのが良くあるよ。そういう論文をちゃんと読みこなすには、昔の教養過程程度の数学の知識は必要だろ。

>>51
すんません、たまにはそういう論文読みたいんで
お手数ですがいくつかあげていただけますか？お手数ですが・・・。
バンドが出る出ないとかそういうの飽きてきました・・・。

>>51
同じくお願いします。
cell competitionの論文でそういうの見掛けたことあるんですけど、それもやっぱりハエでした。

Eldar et al. (2002) Nature 419, 304-308
遂に理論が実証の先を行った、画期的論文

あと、

Mizutani et al. (2005) Developmental Cell 8, 915−924.

とか

Janssens et al. (2006) Nat Genet 38, 1159-1165.

とか

ま、「ハエの発生」と言う分野に限ってはもう役者が出揃ってて、
あとはそれぞれがどういう風にどのﾀｲﾐﾝｸﾞで絡むかという問題くらいまで
煮詰められてるだろ。
再現性の高い「シンプルな」実験系も確立されてるしな。
　
つまりは、そういう段階まで来ないと数学的手法が入る余地は無いってこった。

株取引とかだって、数学的にどうのというのが流行った時期があったみたいだけど
結局はいまだに個人の経験と勘に頼るのが勝率高いみたいだしなｗ

In silicoモデルは欺瞞だ。
ある一面はよく説明できるが、それは説明できるように作りこんであるだけ。
外乱（ある遺伝子のdeleteとか）を与えるとvivoの実験と全く違う結果が出てしまう。

まだ、実験結果を説明する後知恵の道具でしかない。

>>55
>「ハエの発生」と言う分野に限ってはもう役者が出揃ってて

ヒトの場合まだまだパズルのピースすら揃ってない。
結局は>>56の言う通りだわ。

おまえら、幅が狭すぎ。
数理生態学や個体群生態学って知らないのか？
数学ができないとその分野ではやってゆけない。

>>58
数学がないとやって行けない分野の話ばっかりしてる人間も幅が狭いだろw

まあそれはそれでいいんだろうけど…
ただその価値観を他の分野でもそうあるべきだ、って押しつけるのは止めるべきだわな。

１００％不必要

まあ生物をやるには必要ないけど、科学をやるには数学的思考は絶対必須。
人間関係の計算が得意な人はお勧めかなｗ

「数学的思考」と「数学」は違うだろｗ
　

他人の論文を「捏造呼ばわり」した>>43は未だに書き込み無しかｗ
　
根拠も為しに「捏造呼ばわり」するﾔﾂは捏造するﾔﾂと同じくらい許せんな。
卑怯だと思わないのか？　つーか、事実に反することをもっともらしく語る
のだから「捏造そのもの」かｗｗｗ

>>64
三が日も終わったのにおめでたいやつだな
>>44-45を見習え

高校まででやる程度の数学（微積分とか複素数とは何か？とか方程式とか）は
知っておいても損は無いし知るのに苦労する程度の知識でもないんじゃないでしょか

●漁師はカンが命！算数で魚が捕れるかっ！お馬鹿ちゃん。

電卓ばっか使うと駄目かな

今度算盤試してみるか

東工大（生命理工）の入試では生物学は選択できません。
そのぐらい数学は重要です。

遺伝学使う場合は、確率や場合分け、統計ぐらいはできないとな

免疫学も統計できた方が良い。
じゃないと、ことあるごとに上司の正しいか否か怪しい統計のお話を聞かねばならなくなるｗ
その話を聞く時間があったら統計学の本を読んだ方がどれだけ有意義か。

細胞生物や生化学でも定量的なデータを扱う場合は、統計学の理解は必須。
なのに、誤差の処理が怪しい論文がちらほらｗ　ああ、あれはわざとかｗｗｗ

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微分方程式が解ければおｋ

生物と数学・・
生物と物理・・

化学というのを飛び越えると
際どくなってしまわないか？

>>75
昔は俺もそう言ってたけど、最近は自信ないわ。
逆に、すり潰したり単離したりした時点でいろいろ失われ過ぎ。

進化は完全に数学。
百歩譲って経済学。

数学の公式や計算方法を借用しても、
数学その物の理解は物理学ほど必要に感じられないな。

保田圭の華麗なる経歴　
1996年6月 高校中退後、マクドナルド木更津店にアルバイトとして入社
1996年6月 約2週間ほど見習いとして研修を受ける
1996年7月 研修の後も引き続きレジ、店内清掃などの職務にあたる
1996年8月 夏休みの帰省大学生バイトなどがいない時に調理などの違う職務も体験し、
ほとんど休み無しでフル回転でシフトに入り、周囲から信頼を得る
1996年12月 相変わらずの大車輪の仕事ぶりで活躍。クリスマスイブにはやはり仕事が入ってた。
1997年4月 アルバイトにしては珍しくほとんどの仕事ができるため、店長より上級ランク
マニュアル（目茶苦茶分厚いのが数冊）を与えられ、目をかけてもらう。
以後発注、在庫管理の手伝いをする。1997年6月 在庫管理中冷凍庫にて倒れる（寒すぎて）。軽度の凍傷を負う（無論店内では大ウケ）
1997年10月 直営店ではアルバイトとして史上初のサブマネージャーとなる。（史上最年少）
直営店ではサブマネは事実上の店長代理であり、アルバイト30数名の管理、シフト組も全て行う。
「調整仕事が上手かった」とは店長の弁。ほとんどすべての人員が保田より年上であり、それでもなお上手く店を回せるようになる。年上から可愛がられ、
年下が苦手なのはこの頃の影響か?
1997年12月 木更津店が月間県内1位の売り上げとなる。店長以下サブマネの保田も本部から表彰される
1998年3月 マクドナルド定例会（店長クラス等直営・ＦＣあわせて全店から約1000名が参加）において、
アルバイトのサブマネがよほど珍しいらしく壇上で講演というか発表を行う
1998年4月 店長以下アルバイトのほぼ全員の慰留を受けるも退職。退職理由は「プロとして歌を歌いたい」
「サブマネはすごく歌が上手くてカラオケではスターでした」とは主婦パート他多数の証言
1998年5月 モーニング娘。に加入

>>77
百歩譲っても経済学にはならんｗ

生態学，集団遺伝学，疫学などでは物理学者並みに数学が必要なのは当たり前
統計学は全ての分野で必要だが
生物屋さんは中心極限定理さえ知らないバカが多いから
大抵は何かの統計処理をしてれば通るよ

しかしまともな統計処理が必要なとこもあるから
統計学に強い人と良好な人間関係を作れる能力が最も必要

>>81
物理学なめてるなｗｗｗｗｗ

物理と言っても数学的には比較的マイルドな物性物理学から
ほとんど数学だけで定理の証明とかしかやらない理論物理学まで
様々な分野があるのに

＞物理学者並みに数学が必要

などと十把一絡に言ってしまう>>81がDQN。

よーし、こうなったら数学の基本を
白チャートからやりなおすぞー。

生物進むと職ないよ。プロワオになって馬鹿にされるのが関の山。どうせなら工学部いけ。

蟻の有名な話
ある時点で働いている蟻と、サボっている蟻を分けると２：８の割合になる。
暫くすると働いていた2割の蟻のうち２割が働き続け、８割がサボりだし
サボっていた８割の蟻のうち８割がサボり続け、２割が働き始める。

生物学者には「不思議な話」だが数学者にとっては「簡単な話」

線形代数も解析もほとんど忘れてもうたわ。