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前面很多人都聊到数学/物理在生物当中的应用,我个人觉得唯一一个完美的能够被实 验证明的数学模型就是离子通道的Hodgkin–Huxley model。不知道是否有人阅读过 1952年Hodgkin 和 Huxley 的那篇神经生物学领域的奠基之作?在当时仪器非常简陋, 人们对ion channel 是什么都不了解的情况下,Hodgkin 和 Huxley 居然凭借着天才般 的想象力,推导出了Hodgkin–Huxley model,这中间的美妙过程,几乎可以类比牛顿 从苹果落地得出万有引力的典故。在下面的篇幅,我略去绝大部分细节,只描述其中最 美妙的一步。
1952年的时候,人们对ion channel的理解只是停留在一个非常肤浅的基础上:有离子 通过,类似与电容放电;但是电压与电流之间并非直线关系。所以Hodgkin 和Huxley 意识到 ion channel 应该是动态的和稳态并存。如何描绘这种复杂的动力过程呢? Hodgkin 和Huxley 的天才之处就是借鉴了热力学的原理:(1) 他们首先假设一个离 子通道的电导率(conductance)取决于细胞膜内外的浓度差;(2)既然电导率和离子浓 度有关,那么离子的分布就应该遵循热力学当中的玻尔兹曼原理(Boltzmann's principle)。根据Boltzmann's principle,任何一个离子在细胞内/外的概率之比: P1/P2=exp(函数); 既然是同一个离子的概率,那么P1+P2 =1, 从而得出P1=1/(1+ exp(函数))。 这个P1的表达式就是离子通道的稳态模型。
从这个例子可以看出来, (1)生物学当中的任何数学模型都不能随意选的,而是具有可以直观理解的物理或生 物学含义。如果不能直观理解的概念,就是在瞎扯。 (2)真正能解释生物的数学都很简单。现在的数学足够了。我个人认为生物学里面任 何过程最多用到一阶微分就够了。二阶微分系统太灵敏了,生物体估计还没进化出如此 高级的控制系统出来。 (3)搞生物的应该参考一下物理学里面研究随机系统的思维方式:并不是去思考每一 个细节,而是思考整个系统的宏观状态。
A QUANTITATIVE DESCRIPTION OF MEMBRANE CURRENT AND ITS APPLICATION TO CONDUCTION AND EXCITATION IN NERVE. 1952 |
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