Random-with-constraints: построение минимальных моделей для высокоразмерной биологии

Биологи и физики имеют богатую традицию моделирования динамики живых систем с помощью простых моделей, состоящих из нескольких взаимодействующих компонентов. Несмотря на заметный успех этого подхода, остаётся неясным, как использовать такие тонко настроенные модели для изучения сложных биологических систем, состоящих из многочисленных гетерогенных взаимодействующих компонентов. Одной из возможных стратегий укрощения этой биологической сложности является принятие идеи о том, что многие наблюдаемые биологические поведения являются «типичными» и могут быть смоделированы с помощью случайных систем, которые учитывают биологически мотивированные ограничения. В данном обзоре рассматриваются недавние работы, показывающие, как этот подход может быть использован для установления тесных связей с экспериментами в биологических системах — от нейронаук до экологии и эволюции и далее. В совокупности эти работы позволяют предположить, что парадигма «random-with-constraints» представляет собой перспективную новую стратегию моделирования для воспроизведения экспериментально наблюдаемых динамических и статистических признаков в высокоразмерных биологических данных и предлагает мощную философию минимального моделирования в биологии.