定量生物学，是在混沌、复杂的生命过程中抓住高层次逻辑的尝试。在自学与大学学习中，我深感其中奥妙，并怀着好奇参加了清华-北大定量生物学暑期培训班，一览一众老师的风采。
三天紧凑的课程涵盖数学、物理、化学多领域，涉及动力学模拟、机器学习、统计模型等方法，为我了解定量生物学打下了基础锚点。
作为生物定量最坚实的理论基础，数学模型是这次培训的中心。
从动力方程开始，李志远老师讲述了计算生态学的研究。“所有的模型都是错误的，但其中一些可能实用”，李老师从最简单的出生-死亡模型，逐步引入关键参数，最终深入探讨微生物在铁载体分泌与捕获中的博弈行为，由浅入深地展示模型构建的逻辑。不断在理论与现实的矛盾中寻找生机，在混沌与震荡中找准规律，这正是定量生物学的底色。
邢建华老师带来了AI的具体认知与技术的内在因素。从机器学习在动力学模型构建中的运用，到高维数据处理的数学浅析，邢老师带领我们纵览AI算法的广阔应用。在与AI的交叉领域上，定量生物学与相关算法的融合正面临着可解释性弱、缺少生物意义的难题，但也蕴藏着巨大机遇。邢老师始终秉持严谨的治学态度——他强调，研究者必须严肃对待数据，而非“玩弄数据”。正如他在所言，在学科初期的混乱时代，探究研究范式本身，就是一项值得深耕的事业。
涂豫海老师为我们阐述了算法与公式可解释性的核心概念。他从化学反应计算入手，演算平方项如何对应生物反应中的重复过程，从而有效提升proof reading的准确性；又以早期Hopfield模型为例，揭示参数"记忆"模式的内在数学规律。在他的严谨计算下，化学原理与数学计算的定量推导出生命精确的一面，让我明白了未来生物数据建模中可解释性的重要性。
韩敬东老师一反传统研究范式，以“看面相”的面部特征作为生理指标的数据来源。通过图像处理，她开发的机器学习模型能够精准捕捉人脸对称性、温度分布等细微特征。尽管这类模型的抗干扰能力仍需提升，但机器学习在识别细节关联方面的强大能力确实令我印象深刻。
究其根本，物理作为现实世界物质的底层，是解释生物问题的底层逻辑。
从物理的视角出发，林杰老师为同学们揭示了生命现象的新认知维度。那些稍显陌生的物理公式，精准捕捉了生命现象的本质特征。老师对生物相分离的成因分析、蛋白质液滴老化过程的定量建模等深入讲解，让我深刻体会到物理定量方法对生物学研究的指导价值。林老师风趣幽默的授课风格与游刃有余的学术驾驭，更展现出一位理论扎实的研究者特有的学科自信。
生物体系中的基础物理--布朗运动有何特殊之处？Jae-Hyung Jeon老师为我们带来了精彩的统计建模课程。从数据平均方式的选取，到六种统计模型的比较分析，Jeon老师生动展示了定量生物学研究生命细节的方法论，让我对如何对生命科学问题的建模有了更直观的认识。
生物学的底色还在于宏观的观察。作为生命科学的老本行，对生理现象的观察也需要定量的赋能。
梁希同老师讲述了从定量角度对头足类动物生理机制的研究。这些生物与人类在神经发育方面有着迥异进化史。在研究过程中，引人入胜的不只是125层神经网络带来的对乌贼变色规律的捕获，更有这类生物令人叹为观止的智慧：海洋生物生存策略，在与人的互动中颇为有趣。而梁老师充满激情的讲解，不仅展现了他对行为研究的热情，更让我意识到动物生理学不限于小鼠模型，生命研究的内在驱动，正是对不同生命行为本质的好奇。
Adrienne Roeder老师为我们系统介绍了植物形态学研究。作为最为“纯粹”的生物学领域之一，观察与建模分析在这里完美结合。植物芽形态发生规律与计算机建模结果相互验证的过程令我印象深刻；课堂热烈的提问互动更营造出浓厚氛围。最终每个人将观察到的植物形态剪裁成纸质模型，我们在向众人讲解成果的过程中理解了这些形态特征。
在培训期间，天南海北的学子亦结下了深厚友情。我结识了温州大学与西湖大学的同学，互相了解了彼此的研究兴趣与学习、生活的差异，增进了对彼此的学校特点与未来发展规划的理解。特别是在与北大学长的讨论中，同学们彼此补充的问题与学长的详尽解答，不仅完善了我对定量生物学研究机构的认识，也让我对下一学年的学习重心有了新的思考。
回顾这次培训，以前在科普读物中所见到的知识逐渐锚定下来。不同于对结果的了解，这次培训以分析的过程激励着我，让我更加迫切地想要回到母校，去做出一些实际的东西。
