除了生統、生信、計生、理論生態和數量遺傳外，為何數學語言在生物學中的應用不如化學和物理學那麼廣？

數學語言在生物學中的應用會是種趨勢么？

這個問題的回答真是吃力不討好，能理解的人不多，質問的倒不少。

其實問題改成問: 為什麼物理和化學上那些數學公式在生物學中用不上？這樣會更加啟發研究者的思維。

不要扯那麼多數學公式了，我們就看看物理和化學中與時間相關的公式有一大籮筐，單一個動力學就不少。注意: 劃重點的是時間在普通物理化學實驗中是個參數，實驗本身外部的約束條件或參數往往是靜態的，條件本身不會隨時變化的，否則那就不是在討論或研究普通三維實體空間內的物質關係了。

我們再看看普通的生命複雜系統，即使是一般的生物，其內外環境的條件影響因素是和物理和化學實驗那般固定不變的嗎？這些約束參數都隨時間變化而變化，你再按物理或化學實驗方式討論生物內部生命物質相互作用的進程有意義嗎？以進程為參數建立相關模型或公式你認為有普遍意義嗎？

這種死腦瓜般的函數論思維根本用不到生物學中！生物學中的各種影響參數與生物體活性或行為結果的關係只有多因果對應關係，在數學上屬於非映射非線性關係，要解決這隻能引入新的抽象代數理論，專門研究關係域的一門理論。

今後的生物學不懂數學的請讓路，單靠做實驗永遠建不起生命理論的高樓大廈。

謝邀，作為一個生物背景轉生信的同學想談談自己的理解。

1.本科教學中對於數學、計算機的缺失。考慮到整個研究生群體的教育背景。以普通一本學校為例（也就是我的母校），我們只學c語言和微積分。在研究生課程剛開始老師諮詢中也會發現大多數學生在本科階段是接受了少量的數理知識（80%只接受不超過高數、c語言、生物統計學三門）。造成在後續的學習中，這方面的基礎不牢。

2.就是生物體內部的體系與影響因素過於複雜，這一點其他答主也闡述得很明白了。我想舉一個例子就是PCA主成分分析，一個影響因素對整體的影響可能只有百分之十幾，同時在一個研究對象中可能有十幾甚至幾百個影響因素，如果把一個影響因素看成一個維度就可能出現十幾甚至上百維度。一些分類和聚類演算法往往涉及到很多非線性，所以是非常複雜的。

3.我覺得在生物中大量運用數學肯定是一個趨勢。這方面大家如果有興趣，可以了解一下最近比較熱門的轉錄組分析，看一下轉錄組分析中涉及到很多統計學的知識。例如read counts的計數和go功能富集涉及到的超幾何分析。同時目前人工智慧和機器學習越來越多的應用於生物學習中，相信未來會越來越多。

3.最後談一下個人感想，生物中越來越多，運用數理及計算機知識是一件好事，說明分析的數據越來越大及分析層次越來越多，同時也可以越來越依賴於自動化處理。但對生物研究生而言，往往會造成生物的門檻降低。一個計算機背景從事生物研究往往會造成降維打擊。所以看好生物行業未來的發展，但不看好生物研究生，特別是做實驗的研究生未來出路的發展。

1. 因為生命系統的複雜性以及背後的網路調控不是物質系統能比的。

2. 生物學現象和規律最終需要實驗驗證，因此數學運算和預測是輔助。

3. 生物本科專業學習的數學，絕大部分是數學二甚至數學二水平都沒有，研究生，博士階段也不會專門的訓練數學能力。

4. 未來5-10年看不到數學像物理化學那樣，大規模用於生物學研究的跡象。

5. 雖然數學和統計學，生信未來會越來越重要，但是我還是堅持認為只憑藉數學物理學化學信息學就能搞定生物學問題是不可能的事。除非基礎數學有大的發展。