以序列来耦合层次
andalloftocellulartitionorfunction。层次的不断集合最终在不同层次体现
integratedudy整合研究
tianiellularlevelre层次之间的偶联关系强度不同，可形成共振的相关系数更大
ia耦合方式
亚层的形成有助于层次形成，如细胞膜的通道蛋白
不同化学分子的组合作为层次，重要的是寻找规律，量化可用其浓度（隐马尔科夫）？还是回溯层次序列？这就符合微分方程的层次耦合？
organizetemanner合理组织
avarietyoficaltoolworkanalysis图论和网络分析provideadeepunder
torway都是概率，不同环境有不同的概率空间即不同偏向
sbehavior
interactionbeties
相互作用即外在性质决定内在的个体存在
s集合，这是一种算术体系
oos分子作用及分子层次组成亚层，这最终可理解为基本单位，即我们的概念，可以解释功能
traould，ulus
ergefronalingpaties
cellasis鲁棒性即还原性，这是一种倾向。细胞倾向稳态
tells。反作用力即楞次定律决定生命存在，所有都与相互作用相关
pyionoffunctionianlevel不仅是生理学的指标变化可量化，其指标的变化所形成的群也是量化的一种，反正是寻找
多层次，还有时间维度。不同尺度适用不同法则
不同的行为如通道蛋白的开合也是一种序列，这启发我们将复杂事物01化，再组合成序列，最后不同层次耦合，如通道蛋白的开合也代表了一定的基因表达，即不同层次耦合
还原论是一种局部近似，对于更高层次就无能为力，倘若我们从低次项不断反向推导，可否最终还原成一定函数的幂运算？即反泰勒分解？
蛋白有其抗体来模糊计算，序列有其对应的反义序列对应。
接下来是相关性分析
分解代谢是0，合成代谢是1，生命活动是一系列的序列及其运算
代谢构成一个统一的整体，即1和0之间的转换，同时还有模式化的转化，即结构化的转换
不同过程也是一种耦合：吸收-代谢-排泄
精细的调节机制，调节代谢的强度、方向和速度即概率的不同指向
各种代谢物均具有各自共同的代谢池：基础或者节点
atp是机体能量利用的共同形式，机制的共同形式是序列
各具特色：途径不同、功能各异
不同的组织的分布，功能是高层次的耦合
细胞水平-激素-整体：递增的层次，其中中间层次的出现似乎可以从演化来解释，整体层次就像我们现实中的高级管理人员，讲究管理的艺术，既有以下制下，也有使大家往一个方向发力；尺度越小，封闭性越大，这也有利于区域化，发挥边际效应
糖、脂类、蛋白质代谢间的联系：确定基本单位，构建关系，且其可在更大的维度耦合，就如数学的自洽，他们可映射为多维的过程，但最终是收敛的，这体现于相互转变关系。但完全的平移转换是不可以的，不然就可拓扑到一体，那就没有分别了
概率的转换是必要的，在特殊的情景会出现不可逆，这说明了一些转换的不可能
大脑是理解这些序列的绝佳模型，如大脑感知运动是通过各种不同强度和性质的信号集合的处理，并且在更大的维度能够选择性的读取信息及关注重点
任一供能物质的代谢占优势，常能抑制和节约其他物质的降解，因为其耦合于同一能量体系
代谢的相互联系是物质的高维，同样是波函数
这可有统计来模拟
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