只有两个学科发生深度关联和碰撞，互相启发互相改进，而不仅仅是简单的物理叠加，这样的跨界，才是成功的跨界。

“这是另辟蹊径，放弃主攻，打起辅助了么……”

只是看到这张照片，孟浪就完全能够明白这位兄弟的意思。

人的一生，精力是有限的。

即便自己培养出了一位爱因斯坦，你也不能要求他在解决相对论的同时，还精通古中文吧？

如今有小雨负责正面主攻，他最大的作用可不就是查缺补漏当辅助，给她刷各种“加速”了嘛。

生物学目前的分类大致可以划分为：生物科学、生物技术、生物信息学、生态学、整合科学、神经科学。

计算生物学，就是生物信息学中的一个分支。

对于大多数科学研究来说，有的科学家专注科研发现，而有的科学家专注研究方法。

传统生物的基础研究，更侧重如何发现，生物是主导，计算和算法之类的只能算辅助。

而计算生物学，则更专注于研究的“方法”本身，比如利用计算机建立各种生物研究模型。

相对来说，这更像是给生物学家打辅助的技师。

如果能够建立完善各种生物研究模型，对于特效药的研究效率肯定会有所帮助。

这就好比芯片设计，少了eda软件进行电路模拟仿真，不仅效率会大大下降，就连成本都会飙升。

eda软件，就是这样一种科研攻关的辅助“加速器”！

与计算生物学相似的，还有仿生计算机学，也就是所谓的生物计算机。

只不过这两者一个是用计算机“辅助”研究生物学，另一个是用生物学“辅助”研究计算机，正好颠倒了过来。

这两个学科，无疑就是“生物学”和“计算机学”发生碰撞所擦出的爱情“火花”。

诚然，这两个学科在2018年这個时间点，其实还是处于萌芽状态，理论研究论文不少，但实质性的应用还遥遥无期。

毕竟一个碳基，一个硅基 本章尚未完结,请点击下一页继续阅读---->>>

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