人物简介： 梁金玲， 女， 1974年生， 博士、教授。主要从事应用数学专业复杂网络、 基因调控网络、 神经网络、时滞系统、鲁棒控制等方向的研究。2006 年，获得东南大学教学工作优秀奖（排名第 1 位）。目前主持江苏省杰出青年基金、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金各一项；入选 2012 年度教育部 “新世纪优秀人才支持计划” ，同年被遴选为江苏省“333 工程”中青年科学技术带头人。

一些看似不太相关的东西一旦结合，往往能产生意想不到的结果，就像数学模型与生物信息学。

最近几十年，尤其是 2000 年以后，随着基因测序技术的日趋成熟，其成本不断下降，加上一些新技术的诞生，生物学的发展非常迅速。现在，在美国国家生物技术信息中心和欧洲生物信息研究所维护的公共数据库，基因数据已经超过 100 万组，而且这些数据还在迅速增多。

另一方面， 虽然目前科学家获得了很多基因数据，但真正得到利用的，却只有很少一部分。原因在于，对于很多数据，生物学家并不知道怎么用，难以从一大堆数据中去挖掘这些数据所代表的生物学机理。

这正是东南大学数学系教授梁金玲“闯入”生物学领域，研究基因调控网络的动力学行为，并试图为基因时间序列数据建立数学模型的原因。

那么，建立数学模型的方法，将如何帮助生物学家呢？

梁金玲举了个例子：森林干燥的时候， 容易起火。应该如何预防呢？最原始的方法，就是请很多人去巡逻，一旦发现有火灾的苗头，就及时扑灭。不过，一小片森林，这样做可能还行，但是森林很大的时候，显然没法做到处处都有人巡逻，就会疏漏百出。这种情况下，就可以运用数学模型的方法：通过收集过去多年的火灾发生及森林相关数据，比如火灾发生的时间、规模，以及森林中的水分、温度、风级，然后把这些数据与火灾发生的情况联系起来，做成一个数学模型，以后把森林相关数据输入模型后，就能大致预测出，森林的哪些区域、在什么时候可能发生自然火灾，从而指导防灾工作。

现在，生物学家面对的就是一个极大的“数据森林”，亟需数学家利用海量基因数据建立数学模型并分析其动力学行为，从而帮助生物学家找到他们想要的线索。

从博士阶段开始，梁金玲就着手研究人工神经网络的动力学行为、复杂网络的同步现象以及基因调控网络的综合。当前，她正试图利用生物时间序列数据建立数学模型，来帮助生物学家分析基因活动的复杂机理。

在基因组时代，梁金玲为生物学研究带来的数学方法将会发挥更大的作用：基因数据库以及已有的其他基因研究成果是一个巨大的宝藏，只要有了恰当的分析工具，生物学家就可以用较低的成本，发现很多生理机制背后的基因成因，从而弄清楚一些疾病为何会发生，这些疾病又该如何治疗。

梁金玲曾在英国从事博士后研究。她说，这段经历对于她的学术生涯有很大的影响，与不同文化背景下的同学和导师交流使她的思路更加开阔，也让她更加了解独立能力在学术研究以及人生道路上的重要性。

现在，梁金玲已经在东南大学执教多年，教学过程中她一直向学生强调，科学研究特别是应用数学这个领域，接触到的相关学科可能是陌生的，需要不停地补充新知识，不停地学习，独立思考和学习新知识的能力很重要。‍

梁金玲说，每个学生都是不同的天才。她想教给学生的，不仅是知识，更要培养他们思考的能力，让他们知道应该怎样去学习，让他们了解人生应该如何去选择。