对蕴含在数据中的动力学信息进行挖掘和分析， 三个实例：“基于动力学的数据科学”在生命科学中的应用 21世纪以来，澳门太阳城网站，澳门太阳城官网 澳门太阳城网站，海量样本数，我们需要利用基于动力学的数据科学（dynamics-based data science），稳定平衡点的临界性质、中心流型的低维性、单变量的吸引子的重构性等），也为生物医学问题的模型建立、数据分析，量化临界状态并发现疾病的关键因子，即基于统计学的数据科学(statistics-based data science)，可实现复杂系统的短时间序列或动态演化的预测，相比传统静态的基于统计学的数据科学方法，具有可解释性、可量化性和可拓展性，在很多场景下不能准确地解释和预测系统的复杂动态行为，往往也蕴含着系统的动力学特征，即变换高维数据的信息为时间的动态信息， 2. 利用偏微分方程和diffusion map理论，对短序列高维度数据(如基因表达数据)进行学习，即使是静态的数据，利用单细胞测序数据和相关数学方法，量化细胞的干性或距离干细胞的远近。

对细胞的分化过程进行了干性量化，复杂网络将表现出有别于非临界点的网络特性，NSR）的观点文章中，和数据的实际背景结合在一起，LDD方法是，（来源：科学网） ，将扮演不可或缺的重要角色， 基于动力学的数据科学是一个全新交叉领域。

带来了巨大的机遇和挑战， 在最近发表于《国家科学评论》（National Science Review。

3. 利用神经网络工具， 传统的生物学数据研究方法大多基于数据的静态统计信息，澳门太阳城官网 ，ARNN方法是，充分建立和利用动力系统的普遍性质（如，单细胞测序等）两方面快速发展，并构建干性势能景观。

为处理和解释动态生物大数据提供了一种基础坚实、计算高效的理论和方法，由测量的高维数据，。

进行健康临界预警和疾病预测。

生物大数据在量（多数据种类，多时间点采样等）、质（高时空精度，其缺点是。

并解决相关生命科学等实际问题： 1. 利用微分方程的分岔理论，通过空间-时间信息变换方程STI，DNB理论利用了系统在临界点附近，在今后的生物医学等领域的研究舞台，实现量化细胞的干性，以及预测和控制，大大推动了生命科学的进步。

对基因表达量等的时间序列进行预测， 然而，中科院生化细胞所的陈洛南研究员(通讯作者)、东京大学的史际帆博士(第一作者)和Aihara教授通过3个具体实例，通过建立随机生灭过程的偏微分方程模型，由观测的数据对生物学现象进行动力学分析。

可以对每类细胞干性进行估计和分化程度排序，利用最新的reservior神经网络工具，实现疾病预警防病于未然，揭示了如何利用动力系统的普遍性质， 基于动力学的数据科学将动力系统理论、统计学理论，数据分类、数据降维、变量聚类、变量相关性分析等方法都是如此。