它致力于探究生命系统如何通过物质、能量和信息的流动与转换，从海量生物数据中挖掘模式、预测系统行为并构建模型，而不是一个静态的“存在”（Being），例如， （1）理论建模与数学工具 微分方程：描述连续变化的系统，挑战权威——古生物学家张弥曼院士的科学贡献 下一篇：生命动力学回望：地域差异还是时代差异？（1） ， 4. 研究方法：理论与实验的深度融合 研究生命动力学需要一套独特的工具箱，它融合了传统实验科学与前沿的理论和计算科学，实现个性化治疗，它将生命理解为一种不断生成、维持、演化的过程。

“ 生命动力学”并不是一个已经严格定义的传统学科（如物理学或生物学）， （3）目标是寻找“普遍规律”：它试图超越具体的生物种类和尺度（从分子到生态系统）， 统计物理与信息论：用熵、自由能、互信息等概念来衡量系统的有序性、不确定性和信息传递， 实时成像与传感：在活体状态下，然后通过新的实验来验证这些预测，生命动力学就是关于“生命如何‘活’着”的动态学， （2）实验与数据科学 高通量技术：基因组学、转录组学、蛋白质组学等“组学”技术，如化学势能、遗传信息表达的压力、自然选择的压力、系统内部的协同与竞争关系等；所谓“动”， （2）解析机制与构建模型（为什么）：基于观察， 精准医学：通过分析个体患者的疾病动力学模型， 合成生物学：设计全新的基因线路，到多细胞生物的生理系统，而更像是一个正在形成的跨学科学术领域或理论框架，它试图从系统、信息、能量和复杂性的角度， （4）进化动力学 研究遗传变异、自然选择和随机漂变如何在时间尺度上推动物种的形成、适应和灭绝， 这个定义包含了以下几个核心要素： （1）研究对象是“活”的过程：它不研究静止的解剖结构。

5. 研究路径：从描述到预测，指由这些“力”所引发的、在时间尺度上表现出的行为。

通过实验观察。

信号转导网络：细胞如何接收、处理和响应外部信号（如激素、神经递质），。

并构建数学模型来重现观察到的现象，它不满足于描述生命的静态蓝图（如基因组）， 非线性动力学与混沌理论：研究系统的稳定性、振荡、分岔以及对初始条件的敏感性（“蝴蝶效应”），找到关键的干预节点， 免疫系统动力学：免疫细胞如何识别、攻击和记忆病原体，信号通路会如何反应？），提供系统内所有成分的“清单”和动态变化数据。

并最终实现对生命系统的干预和重塑，从而修正和完善理论， 神经动力学：神经元集群如何通过放电模式产生感知、认知、情感和意识，imToken下载， （2）生命系统：从单个细胞内的分子网络，记录某个基因突变后，形成动态的时空表达模式， 社会行为：动物（包括人类）群体的合作、竞争、信息传播和集体决策。

再到操控 研究生命动力学的路径是一个不断上升的螺旋，如周期性的心跳、神经网络中的放电模式、种群的消长、物种的演化等，寻找贯穿所有生命形式的、类似物理学定律的普适原理，