1、计算神经遗传学建模（CNGM）：探索大脑奥秘的新途径

计算神经遗传学建模（CNGM）：探索大脑奥秘的新途径

在当今科技飞速发展的时代，脑科学、分子生物学和计算智能等领域取得了显著的进步，产生了大量关于大脑功能、大脑相关遗传学、脑部疾病以及新型计算智能方法的数据、信息和知识。这些进展为一个全新的科学领域——计算神经遗传学建模（CNGM）的诞生提供了强大的动力。

1. 进化中的大脑：CNGM的动机

“进化”在不同的语境中有不同的含义。在本文中，“进化”（evolving）相较于“演化”（evolutionary）具有更广泛的意义。“演化”通常涉及个体系统群体在多代中的变化，而“进化”主要关注个体系统在其生命周期内结构和功能的持续改变。

在生物系统，特别是人类大脑中，进化过程在不同层面都有体现：
1. 量子层面 ：粒子始终处于复杂的进化状态，同时处于多个位置，其状态由概率定义。
2. 分子层面 ：DNA、RNA和蛋白质分子不断进化并相互作用，这一领域的科学研究被称为生物信息学。
3. 细胞层面 ：如神经元细胞的所有代谢过程、细胞生长和分裂等都是进化过程。
4. 细胞集合层面（神经网络层面） ：一组细胞（神经元）协同工作，定义了集合或网络的功能，例如声音感知。
5. 大脑认知层面 ：当执行某些认知功能时，如语言处理、视觉模式识别、推理和决策等，可以观察到神经元群体之间的复杂动态相互作用。
6. 个体群体层面 ：物种通过进化不断发展，这一过程启发了被称为进化计