复杂系统生物学 - 版本历史

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	* {{cite journal\|title=Synthesis and Analysis of a Biological System\|journal=Genome Informatics Series\|number=Sers 10\|pages=352–353\|oclc=203735966\|year=1999\|last1=Kurata\|first1=Hiroyuki\|last2=Taira\|first2=K\|last3=Kitano\|first3=H}}		* {{cite journal\|title=Synthesis and Analysis of a Biological System\|journal=Genome Informatics Series\|number=Sers 10\|pages=352–353\|oclc=203735966\|year=1999\|last1=Kurata\|first1=Hiroyuki\|last2=Taira\|first2=K\|last3=Kitano\|first3=H}}

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		+	:系统生物学及相关跨学科领域正在兴起，近年来基于各类疾病的组学研究成果频出。作者整理了这份结合多门教材、多篇经典论文的学习路径，供你入门参考。
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		+	=== 集智课程推荐 ===
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		+	:本课程以实际研究工作的例子来阐述什么是系统科学，内容丰富，可以帮助学习者把数学物理学的概念思想分析方法用于具有系统科学特点的实际问题。
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		+	====[https://campus.swarma.org/course/1348 Scaling in Biology and Society]====
		+	:本课程中，讲解在生物系统和社会系统中的规模特性。

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−	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与[[本体论]]的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的复杂层次结构，例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“'''元系统'''”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K.D. Palmer K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续[[动力系统]]<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数五部分来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现[[元胞自动机]]是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。	+	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与[[本体论]]的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的复杂层次结构，例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“'''元系统'''”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K.D. Palmer K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续[[动力系统]]<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数五部分来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机]] cellular automata 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现[[元胞自动机]]是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。

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	'''<font color="#ff8000"> 复杂系统生物学 Complex system biology （CSB）</font>'''是数学和理论生物学的一个分支或子领域，研究生物有机体结构和功能的复杂性，以及生物和物种的出现与进化，重点研究生物网络及其内部的复杂相互作用<ref>{{cite book \|author1=Sprites, P \|author2=Glymour, C \|author3=Scheines, R \|year=2000 \|title= Causation, Prediction, and Search: Adaptive Computation and Machine Learning \|edition=2nd \|publisher=[[MIT Press]] \|isbn=}}</ref>，以及生命所必须的基本关系与关系模式<ref>Donald Snooks, Graeme, "A general theory of complex living systems: Exploring the demand side of dynamics", ''Complexity'', vol. 13, no. 6, July/August 2008.</ref><ref name="Bonner">Bonner, J. T. 1988. The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. Princeton: Princeton University Press.</ref><ref name="ReferenceA">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958a \| title = A Relational Theory of Biological Systems \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 3\| pages = 245–260 \| doi=10.1007/bf02478302}}</ref><ref>{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| year = 2006 \| title = Robert Rosen's Work and Complex Systems Biology \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 16 \| issue = 1–2\| pages = 25–34 \| doi=10.1007/s10516-005-4204-z}}</ref><ref name="Rosen">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958b \| title = The Representation of Biological Systems from the Standpoint of the Theory of Categories \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 4\| pages = 317–341 \| doi=10.1007/bf02477890}}</ref>。因此，CBS是一个旨在发现和建模生命所必需的关系模式理论科学领域，它与复杂系统理论和系统生物学方法有部分重叠<ref name="springerlink">{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| last2 = Brown \| first2 = R. \| last3 = Glazebrook \| first3 = J. F. \| year = 2007 \| title = Categorical Ontology of Complex Spacetime Structures: The Emergence of Life and Human Consciousness \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 17 \| issue = 3–4\| pages = 223–352 \| doi = 10.1007/s10516-007-9011-2 \| citeseerx = 10.1.1.145.9486}}</ref>；这是因为后者主要局限于生物组织和有机体的简化模型，以及对与生物学复杂性相关的哲学或语义问题的一般性考虑。此外，人们把广泛的抽象理论复杂系统作为应用数学的一个领域进行研究，无论其是否与生物学、化学或物理相关。		'''<font color="#ff8000"> 复杂系统生物学 Complex system biology （CSB）</font>'''是数学和理论生物学的一个分支或子领域，研究生物有机体结构和功能的复杂性，以及生物和物种的出现与进化，重点研究生物网络及其内部的复杂相互作用<ref>{{cite book \|author1=Sprites, P \|author2=Glymour, C \|author3=Scheines, R \|year=2000 \|title= Causation, Prediction, and Search: Adaptive Computation and Machine Learning \|edition=2nd \|publisher=[[MIT Press]] \|isbn=}}</ref>，以及生命所必须的基本关系与关系模式<ref>Donald Snooks, Graeme, "A general theory of complex living systems: Exploring the demand side of dynamics", ''Complexity'', vol. 13, no. 6, July/August 2008.</ref><ref name="Bonner">Bonner, J. T. 1988. The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. Princeton: Princeton University Press.</ref><ref name="ReferenceA">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958a \| title = A Relational Theory of Biological Systems \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 3\| pages = 245–260 \| doi=10.1007/bf02478302}}</ref><ref>{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| year = 2006 \| title = Robert Rosen's Work and Complex Systems Biology \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 16 \| issue = 1–2\| pages = 25–34 \| doi=10.1007/s10516-005-4204-z}}</ref><ref name="Rosen">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958b \| title = The Representation of Biological Systems from the Standpoint of the Theory of Categories \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 4\| pages = 317–341 \| doi=10.1007/bf02477890}}</ref>。因此，CBS是一个旨在发现和建模生命所必需的关系模式理论科学领域，它与复杂系统理论和系统生物学方法有部分重叠<ref name="springerlink">{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| last2 = Brown \| first2 = R. \| last3 = Glazebrook \| first3 = J. F. \| year = 2007 \| title = Categorical Ontology of Complex Spacetime Structures: The Emergence of Life and Human Consciousness \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 17 \| issue = 3–4\| pages = 223–352 \| doi = 10.1007/s10516-007-9011-2 \| citeseerx = 10.1.1.145.9486}}</ref>；这是因为后者主要局限于生物组织和有机体的简化模型，以及对与生物学复杂性相关的哲学或语义问题的一般性考虑。此外，人们把广泛的抽象理论复杂系统作为应用数学的一个领域进行研究，无论其是否与生物学、化学或物理相关。

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−	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. 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Palmer K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续[[动力系统]]<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数五部分来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现[[元胞自动机]]是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。	+	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与[[本体论]]的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的复杂层次结构，例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“'''元系统'''”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K.D. Palmer K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续[[动力系统]]<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数五部分来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现[[元胞自动机]]是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。

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 * [[Norbert Wiener]]
-==笔记==
+==参考文献==
 {{Reflist|colwidth=30em}}
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-===其他文献===
+==其他文献==
 * {{cite journal | last1 = Ahmed | first1 = E. | year = 2006 | title = On modeling the immune system as a complex system | url = | journal = Theor. BioSci. | volume = 124 | issue = 3–4| pages = 413–8 | bibcode = 2008arXiv0801.0847A | arxiv = 0801.0847 | doi = 10.1016/j.thbio.2005.07.001 | pmid = 17046369 }}

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−	'''<font color="#ff8000"> 复杂系统生物学 Complex system biology （CSB）</font>'''是数学和理论生物学的一个分支或子领域，研究生物有机体结构和功能的复杂性，以及生物和物种的出现与进化，重点研究生物网络及其内部的复杂相互作用<ref>{{cite book \|author1=Sprites, P \|author2=Glymour, C \|author3=Scheines, R \|year=2000 \|title= Causation, Prediction, and Search: Adaptive Computation and Machine Learning \|edition=2nd \|publisher=[[MIT Press]] \|isbn=}}</ref>，以及生命所必须的基本关系与关系模式<ref>Donald Snooks, Graeme, "A general theory of complex living systems: Exploring the demand side of dynamics", ''Complexity'', vol. 13, no. 6, July/August 2008.</ref><ref name="Bonner">Bonner, J. T. 1988. The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. Princeton: Princeton University Press.</ref><ref name="ReferenceA">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958a \| title = A Relational Theory of Biological Systems \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 3\| pages = 245–260 \| doi=10.1007/bf02478302}}</ref><ref>{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| year = 2006 \| title = Robert Rosen's Work and Complex Systems Biology \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 16 \| issue = 1–2\| pages = 25–34 \| doi=10.1007/s10516-005-4204-z}}</ref><ref name="Rosen">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958b \| title = The Representation of Biological Systems from the Standpoint of the Theory of Categories \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 4\| pages = 317–341 \| doi=10.1007/bf02477890}}</ref>~~。因此，CBS是一个旨在发现和建模生命所必需的关系模式理论科学领域，它只与复杂系统理论和被称为系统生物学的生物学的系统方法有部分重叠~~<ref name="springerlink">{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| last2 = Brown \| first2 = R. \| last3 = Glazebrook \| first3 = J. F. \| year = 2007 \| title = Categorical Ontology of Complex Spacetime Structures: The Emergence of Life and Human Consciousness \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 17 \| issue = 3–4\| pages = 223–352 \| doi = 10.1007/s10516-007-9011-2 \| citeseerx = 10.1.1.145.9486}}</ref>；这是因为后者主要局限于生物组织和有机体的简化模型，以及对与生物学复杂性相关的哲学或语义问题的一般性考虑。此外，人们把广泛的抽象理论复杂系统作为应用数学的一个领域进行研究，无论其是否与生物学、化学或物理相关。	+	'''<font color="#ff8000"> 复杂系统生物学 Complex system biology （CSB）</font>'''是数学和理论生物学的一个分支或子领域，研究生物有机体结构和功能的复杂性，以及生物和物种的出现与进化，重点研究生物网络及其内部的复杂相互作用<ref>{{cite book \|author1=Sprites, P \|author2=Glymour, C \|author3=Scheines, R \|year=2000 \|title= Causation, Prediction, and Search: Adaptive Computation and Machine Learning \|edition=2nd \|publisher=[[MIT Press]] \|isbn=}}</ref>，以及生命所必须的基本关系与关系模式<ref>Donald Snooks, Graeme, "A general theory of complex living systems: Exploring the demand side of dynamics", ''Complexity'', vol. 13, no. 6, July/August 2008.</ref><ref name="Bonner">Bonner, J. T. 1988. The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. Princeton: Princeton University Press.</ref><ref name="ReferenceA">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958a \| title = A Relational Theory of Biological Systems \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 3\| pages = 245–260 \| doi=10.1007/bf02478302}}</ref><ref>{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| year = 2006 \| title = Robert Rosen's Work and Complex Systems Biology \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 16 \| issue = 1–2\| pages = 25–34 \| doi=10.1007/s10516-005-4204-z}}</ref><ref name="Rosen">{{cite journal \| last1 = Rosen \| first1 = R. \| year = 1958b \| title = The Representation of Biological Systems from the Standpoint of the Theory of Categories \| url = \| journal = Bulletin of Mathematical Biophysics \| volume = 20 \| issue = 4\| pages = 317–341 \| doi=10.1007/bf02477890}}</ref>。因此，CBS是一个旨在发现和建模生命所必需的关系模式理论科学领域，它与复杂系统理论和系统生物学方法有部分重叠<ref name="springerlink">{{cite journal \| last1 = Baianu \| first1 = I. C. \| last2 = Brown \| first2 = R. \| last3 = Glazebrook \| first3 = J. F. \| year = 2007 \| title = Categorical Ontology of Complex Spacetime Structures: The Emergence of Life and Human Consciousness \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 17 \| issue = 3–4\| pages = 223–352 \| doi = 10.1007/s10516-007-9011-2 \| citeseerx = 10.1.1.145.9486}}</ref>；这是因为后者主要局限于生物组织和有机体的简化模型，以及对与生物学复杂性相关的哲学或语义问题的一般性考虑。此外，人们把广泛的抽象理论复杂系统作为应用数学的一个领域进行研究，无论其是否与生物学、化学或物理相关。

	[[File:Complex-adaptive-system.jpg\|right\|thumb\|276px\|一个复杂自适应系统的网络表示]]		[[File:Complex-adaptive-system.jpg\|right\|thumb\|276px\|一个复杂自适应系统的网络表示]]

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-===参考文献引用===
+===其他文献===
 * {{cite journal | last1 = Ahmed | first1 = E. | year = 2006 | title = On modeling the immune system as a complex system | url = | journal = Theor. BioSci. | volume = 124 | issue = 3–4| pages = 413–8 | bibcode = 2008arXiv0801.0847A | arxiv = 0801.0847 | doi = 10.1016/j.thbio.2005.07.001 | pmid = 17046369 }}
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 * {{cite journal |author=Israel G |title=On the contribution of Volterra and Lotka to the development of modern biomathematics |journal=History and Philosophy of the Life Sciences |volume=10 |issue=1 |pages=37–49 |year=1988 |pmid=3045853}}
-* Israel, G., 2005, "Book on mathematical biology" in [[Ivor Grattan-Guinness|Grattan-Guinness, I.]], ed., ''Landmark Writings in Western Mathematics''. Elsevier: 936-44.
+* Israel, G., 2005, "Book on mathematical biology" in Ivor Grattan-Guinness, ed., ''Landmark Writings in Western Mathematics''. Elsevier: 936-44.
 * Jordan, D.W.; Smith, P., ''Nonlinear ordinary differential equations'', 2nd ed. O.U.P., 1987.

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−	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与本体论的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等复杂层次结构。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“元系统”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>~~。它也不同于K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义~~<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>~~，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续动力系统~~<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用五组a（状态、启动状态、输入和输出集/~~字母、转换函数）来定义~~<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> ~~实现元胞自动机是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。~~	+	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与本体论的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的复杂层次结构，例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“'''元系统'''”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K.D. Palmer K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续[[动力系统]]<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数五部分来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现[[元胞自动机]]是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。

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−	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的网络连通性这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与本体论的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等复杂层次结构。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“元系统”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续动力系统<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用五组a（状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数）来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现元胞自动机是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。	+	大多数复杂系统模型通常是根据统计物理学、信息论和非线性动力学的概念来制定的；这些方法并不关注或者说不包括与组织、拓扑属性或代数拓扑有关的复杂性的概念部分，如基因组、交互体和生物有机体的[[网络连通性]]这些重要概念<ref name="Rosen" /><ref>^ Heylighen, Francis (2008). "Complexity and Self-Organization". In Bates, Marcia J.; Maack, Mary Niles. Encyclopedia of Library and Information Sciences. CRC.</ref><ref>"abstract relational biology (ARB)". PlanetPhysics. Retrieved 2010-03-17.</ref>。近年来，人们把以信息论、网络拓扑/抽象图论概念为基础的两种互补方法在神经科学和人类认知等领域结合起来<ref name="springerlink" /><ref>http://hdl.handle.net/10101/npre.2011.6115.1 Wallace, Rodrick. When Spandrels Become Arches: Neural crosstalk and the evolution of consciousness. Available from Nature Precedings (2011)</ref>。人们普遍认为，组织的复杂程度存在一种应与本体论的现实层次相区别层次结构<ref name="springerlink" /><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 2001a \| title = The Basic Problem of the Theory of Levels of Reality \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 12 \| issue = 3–4\| pages = 261–283 \| doi = 10.1023/A:1015845217681 }}</ref><ref>{{cite journal \| author = Poli R \| year = 1998 \| title = Levels \| url = \| journal = Axiomathes \| volume = 9 \| issue = 1–2\| pages = 197–211 \| doi=10.1007/bf02681712\| pmid = 8053082 }}</ref>，现代等级分类的分类方法也承认生物圈的例如：生物领域和生物圈、生物的界、门、纲、目、科、属和种等复杂层次结构。由于生物体具有动态性和组成的可变性、内在的“模糊性”、自生属性、自我繁殖的能力等等，生物体不符合一般系统的“标准”的定义，因此它们在功能和结构上都是“超级复杂”的；因此，在CSB中，生物体只能被定义为一种简单动态系统，“元系统”<ref name="springerlink" /><ref>[http://pespmc1.vub.ac.be/MST.html Metasystem Transition Theory], Valentin Turchin, Cliff Joslyn, 1993-1997</ref>。这样一个有机体、物种、“生态系统”等等的元系统定义 ,如自生系统理论中所述的系统的系统<ref>[http://archonic.net Reflexive Autopoietic Systems Theory]</ref>。它也不同于K·D·帕尔默在元系统工程中提出的定义<ref>[http://archonic.net/incosewg/ppframe.htm Meta-system Engineering], Kent D. Palmer, 1996</ref>，即生物体不同于具有固定输入输出转换函数的机器和自动机，或不同于具有固定相空间的连续动力系统<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>，这与笛卡尔哲学思想相反；因此，尽管“非确定性自动机”和“模糊自动机”也被定义了，但生物体不能仅仅用五组a（状态、启动状态、输入和输出集/字母、转换函数）来定义<ref>Hoff, M.A., Roggia, K.G., Menezes, P.B.:(2004). Composition of Transformations: A Framework for Systems with Dynamic Topology. ''International Journal of Computing Anticipatory System's'' 14:259–270</ref>。然而，棋盘自动机 tessellation automata或[[元胞自动机 cellular automata]] 提供了一种直观的、可视化的/计算的视角来洞察较低层次的复杂性，因此已经成为一种越来越流行的离散模型，研究领域包括可计算理论、应用数学、物理、计算机科学、理论生物学/系统生物学、癌症模拟和微观结构建模。利用[[遗传算法]]<ref>The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutchfield and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics\|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)</ref><ref>Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA'96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)</ref><ref>{{cite journal \| doi = 10.1073/pnas.0307811100 \| last1 = Peak \| first1 = West \| last2 = Messinger \| first2 = Mott \| year = 2004 \| title = Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants \| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA \| volume = 101 \| issue = 4\| pages = 918–922 \|bibcode = 2004PNAS..101..918P \| pmid = 14732685 \| last3 = Messinger \| first3 = SM \| last4 = Mott \| first4 = KA \| pmc = 327117}}</ref> 实现元胞自动机是一个桥接棋盘自动机和CSB中的高层次复杂性方法之间差距的新兴领域。

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