名词解释

ANN

参见人工神经网络。

B细胞（B-cell）

能产生抗体的细胞。

CAS

参见复杂适应系统。

DNA

脱氧核糖核酸的缩写，基因的分子结构。所有活细胞都有（或曾有）编码细胞生长和分裂的必要信息的DNA。DNA分子是由脱氧核苷酸组成的长链。一些DNA分子由数百万个脱氧核苷酸组成。

DNA聚合酶（DNA polymerase）

以现有DNA为模板，将脱氧核苷酸连接到一起合成DNA分子的酶。

DNA序列（DNA sequence）

构成DNA分子的脱氧核苷酸的特定序列。

Ⅱ型事物

形成过程需要指令的事物。

IPCS

选择性迭代概率计算，复杂引擎的一种更正式的说法。

Ⅰ型事物

形成过程不需要指令的事物。

MHC

参见主要组织相容性。

mRNA

参见信使RNA。

RNA

核糖核酸的缩写。核苷酸的多聚体，结构非常类似于DNA，但在细胞中有不同的功能。类似于DNA, RNA也编码信息。

RNA剪接

细胞中许多RNA分子最初是合成为更大的前身分子。改变这些前身分子的方式之一是去掉至少一个内含子。去掉内含子并重连RNA分子就称为剪接。

RNA聚合酶（RNA polymerase）

将核苷酸连到一起合成RNA的酶。

T4

一种噬菌体。

T细胞

一种能产生T细胞受体的免疫系统细胞类型。一些T细胞能检测和摧毁体内受病毒感染的细胞；还有一些则调控不同免疫系统细胞的行为。

T细胞受体（T-cell receptor, TCR）

T细胞表面产生的蛋白质。T细胞受体结合细胞膜上MHC蛋白质“表达”的外来多肽（氨基酸链）抗原。参见MHC。

ZIP文件（ZIP file）

使用ZIP压缩算法压缩的文件。ZIP文件比源文件小。源文件可以通过将ZIP文件解压恢复。

α-粒子（Alphaparticle）

由两个质子和两个中子组成的原子。

氨基酸（Amino acids）

蛋白质分子的化学构成。氨基酸可以单独存在也可以连接成链。

氨基酸侧链（Aminoacid side chain）

氨基酸的中心结构由两个碳原子和一个氮原子结合在一起组成。端部的碳是“酸”基的一部分，中间的碳与氢原子以及另一个化学结构结合，氮原子是氨基的一部分。与中间的碳连接的化学结构称为侧链。

白细胞（Leukocyte）

血液或组织中的免疫细胞，也称为白血球。

贝纳德流（Bénard cells）

将薄层液体从底部或顶部均匀加热形成的规则循环对流模式。

贝叶斯（Bayesian）

由托马斯·贝叶斯开创的统计学分支。这种数学理论融入了存在先验概率分布的思想（在收集任何数据之前概率就已经存在）。

贝叶斯最优（Bayes optimal）

从贝叶斯统计的角度来看最优的统计结果。

编码（Code）

将一种信息形式转化成另一种形式的规则。例如，摩斯码将点线形式和字母相互转化。基因编码将DNA中的核苷酸序列转化成蛋白质中的氨基酸序列。

表型（Phenotype）

生物学概念，泛指生物的生理特征。

布尔（Boolean）

从乔治·布尔（1854）的著作中衍生出来的数学或逻辑概念。布尔函数可以取两个值：真或假（1或0）。

程序（Program）

计算机可以执行以完成特定任务的指令。

催化

由于某种物质的参与导致化学反应速率的变化称为催化。化学反应不会消耗反应的催化剂。催化剂通常能让反应在更低的温度下进行。在生物学中，酶是对特定反应具有高度特异性的蛋白质催化剂。

单体（Monomer）

小的化合物单元，是名为多聚体的大型分子的组成模块。多聚体由多个单体组成。参见多聚体。

蛋白质（Protein）

由一条或多条氨基酸单体链组成的生物多聚体。蛋白质负责细胞中的大部分活动，包括结构的创建和化学反应的催化。

蛋白质合成（Protein synthesis）

蛋白质在细胞中的组装过程。蛋白质中的氨基酸序列完全由相应的信使RNA的核苷酸序列决定。

蛋白质组（Proteome）

细胞中蛋白质相互作用的网络。

点突变（Point mutation）

涉及一个比特位或一个核苷酸的自发突变。

迭代（Iteration）

反复进行的过程，每次循环的结果作为下一次循环的起点。

定律（Law）

通常为简单的数学关系，一般很成熟，但不一定。

动量（Momentum）

运动质量沿相同方向相同速度持续运动的趋势。动量的值等于质量与速度的乘积。

动作电位（Actionpotential）

特殊的离子流模式，伴随着沿神经元（神经细胞）传递的电压变化。动作电位是神经元与其他神经元和肌肉细胞交流的主要方式。

对流环（Convectioncell）

液体或气体底部加热顶部冷却时出现的协同运动。暖液（气）流上升，冷液（气）流下降，形成规则模式。贝纳德流就是一种对流环。

多聚体（Polymer）

由大量相似或相同的“单体”连接到一起形成。就好像珍珠项链。

多肽（Polypeptide）

氨基酸链，在本书中这个词可以与蛋白质互换。

多肽自发折叠（Spontaneous folding of apolypeptide）

氨基酸链自发折回自身形成紧凑的结构。链的3维结构取决于氨基酸以及周围液体的相互作用。通过这种方式，所有氨基酸序列都有特有的紧凑形状。

多糖（Polysaccharides）

大分子多聚体，单体是单糖（糖）。

反向传播（Back propagation）

一种训练人工神经网络的方法。这种方法需要知道所期望的网络输出数值，并且将节点加权输入转化为输出的数学函数（激活函数）是可微的（在微积分中，可微函数在定义域的任意点都存在导数）。

非平衡结构（Nonequilibrium structure）

不处于平衡态的系统中出现的结构。这类结构通常需要有通过系统的持续能量流。没有能量流，结构就会耗散。

分子（Molecule）

由至少两个原子通过化学键结合组成的结构。分子通常具有与其原子成分完全不同的性质。

分子拼砌（Moleculartiling）

分子砖组装到一起形成结构的过程。

分子运动（Molecularmotion）

与热运动相同。分子的自发运动，表现为温度。

分子砖（Molecular tiles）

人造的化学结构，通常由DNA构成，置于溶液中时能通过自发组装物理结构执行计算。

封闭系统（Isolatedsystem）

在热力学中，如果没有能量（或物质）能进入或离开系统，就说系统是封闭的。

符号序列（Sequences of symbols）

符号组成的一维序列。

负熵（Negentropy）

系统的熵与系统的最大（平衡态）熵之间的差值。

复杂适应系统（Complex adaptive system）

各部分之间互动，并且对过去的互动具有（一定的）记忆的系统。在这类系统中，未来的互动部分取决于过去的互动。

复杂性（Complexity）

对事物的复杂程度进行量化的未严格定义的概念。事物的复杂性通常被认为是系统或对象的组分数量以及组分之间的各种互动的某种函数。

复杂引擎（Engine of complexity）

所有（广义达尔文意义上的）进化过程都具有的计算循环。框图见图5.2。这个循环一旦实现，将能组装复杂的指令。

概率计算（Probabilistic computation）

至少包括一个随机步骤的计算。即使每次运行的输入相同，概率计算每次运行也会产生不同的结果。

构造引擎（Engine of construction）

类似于复杂引擎的循环，只是在选择之前没有复制。这个循环能产生惊人的事物，但不像复杂引擎那样具有创造性。

还原性条件（Reducing conditions）

还原因子占主导的状态（参见氧化/还原）。在生物圈中最常见的氧化因子是氧分子，最常见的还原因子则是没有与氧结合的氢。还原性大气包含氢分子、氨（氮与氢结合）、甲烷（碳与氢结合）、和少量氧分子。

海森伯测不准原（Heisenberg uncertainty principle）

原子尺度的粒子特定的物理属性对无法同时确定。一个例子是对粒子在空间中的位置测量越精确，对动量的测量就越不精确，反过来也是一样。

寒武纪（Cambrian period）

5．42　亿年前到4.88亿年前的一段地质时期。寒武纪地层是具有明显动物化石的最古老的地层。在比寒武纪更古老的地层中，动物化石很小而且罕见，很难与现代动物学分类关联。

寒武纪海洋（Cambrian sea）

寒武纪地质时期的海洋。

核苷酸（Nucleotide）

RNA的单体化合物，DNA的单体通常也这么称呼。DNA的单体的正式名称是脱氧核苷酸。参见单体。

核苷酸链（Nucleotide chain）

核苷酸组成的链，其中一个核苷酸的糖基与下一个核苷酸的磷酸基通过化学（共价）键相连。

核糖体（Ribosomes）

细胞中包含的分子结构，是细胞中合成蛋白质的场所。

红皇后（Red Queen）

在协同进化系统中，每个物种都必须不断进化，以维持相对于系统中其他物种的适应性。这个词源自刘易斯的《爱丽丝镜中奇遇记》中的红皇后赛跑。皇后在爱丽丝身边边跑边说，“你看，你必须全力奔跑，才能保持不动。如果你想去别的地方，奔跑的速度就必须至少再快一倍。”

宏观态（Macrostate）

物理系统在比原子大的尺度上的状态。系统的宏观态由压力、温度、和外观等属性刻画。

化学不稳定（chemical Labile）

不稳定的化合物很容易分解。

化学性（Chemical）

与原子或分子相互作用有关的现象或条件。

混沌理论（Chaos theory）

分析对初始条件具有敏感依赖性的动力系统的行为的数学分支。

基因（Gene）

DNA的功能单元。大部分时候这个词指的是编码形成某种蛋白质所必需的信息的DNA段。

基因表达（Gene expression）

基于基因序列生成某种蛋白质。

基因网络（Genetic network）

在细胞中一些基因生成的蛋白质调控其他基因蛋白质的生成，这样形成的调控网络称为基因网络（基因通过生成的蛋白质调控其他基因）。

基因型（Genotype）

生物的基因组构成的类型。

基因重组（Geneticrecom bination）

DNA分子断开和重连的细胞过程，新的DNA分子由两个或更多原来的DNA分子的段组成。

基因组（Genome）

一个生物的所有DNA序列。所有生物（除非是同卵双胞胎或克隆）都有独一无二的基因组。

脊索动物（Chordates）

脊索动物是一种包括脊椎动物在内的大的动物门类，也包括尾索动物和头索动物。脊索动物都有被称为脊索的发育结构，是脊椎动物背脊骨的前身。

计算（Computation）

输入通过设备产生相应输出的过程。计算通常有多个步骤。

计算链条（Computational chains）

前后相连的计算，一个计算的输出作为下一个计算的输入。

钾通道（Potassiumchannel）

让钾离子而不让其他离子通过生物膜的蛋白质结构。

简单计算（Computationally simple）

很容易从短输入计算出来。这里的容易指的是计算只需少量步骤和计算资源。

简单输入（Simple input）

一般表示短输入。如果输入不是序列，则表示输入规模较小。

胶束（Micelle）

由一大类结构类似洗涤剂的分子形成的结构。这类分子的一端亲水，另一端疏水。当置于水中时倾向于形成拉长的球体（胶束），亲水端朝外，疏水端朝内，将水排斥在胶束外面。

节点（Node）

网络的汇合点。节点可以是与其他节点连接或互动的任何东西。

结构（Structure）

同有序一样，与随机相对。在结构中各部分有固定（或者至少不随机）的关系。

进化（Evolution）

这个词有多重意义。最简单的是进步的变化。这本书极少使用这个意义；它定义得太模糊。另一个是达尔文式变化，意指生物谱系的遗传变化。第三个意义，也是这本书中最常用的，是与复杂引擎有关的变化。这是广义的不限于生命系统的达尔文式变化。

进化发育生物学（EvoDevo）

试图基于分子调控机制推演或重构生物结构的进化史的生物学分支。

进化计算（Evolutionary computation）

利用了复杂引擎的计算。

进化认识论（Evolut ionary epistemology）

一种哲学流派，认为知识以类似自然选择的过程进化。参见认识论。

进化适应（Evolved fit）

适应的出现有多种途径。如果是通过复杂引擎的方式，就称为进化适应。

进化算法（Evolutionary algorithm）

包括“遗传算法”在内的一类计算机算法，其中融合了复杂引擎。

静息电位（Restingpotential）

未受刺激的情况下跨细胞膜的电位。

局部最小/大（Localminimum/maximum）

在具有峰谷的地形中，有一个山谷是最低点，一个山峰是最高点。局部最小是比最低点高但周围的地势都相对更低的山谷。

巨噬细胞（Ma—crophage）

白细胞的一种，类似阿米巴虫，在体内巡逻，吞噬碎屑和细菌。

抗体（Antibody）

适应性免疫系统产生的特殊蛋白质。当体内出现外来分子时，抗体能高度特异性地与其结合。抗体由B细胞产生，在血液和淋巴中循环。有些抗体也可以通过分泌产生。

抗原（Antigen）

免疫系统响应的分子（通常是蛋白质或多糖）。通常这种响应是抗体或T细胞受体与抗原的结合。

柯尔莫哥洛夫复杂性（Kolmogorov complexity）

参见算法信息。

可数性（Countability）

（数学中的）可数集指的是元素个数不多于自然数的集合。不可数集指的是元素个数多于与自然数一一对应的集合。可数集具有可数性。

库仑定律（Coulomb’slaw）

两个点电荷之间的斥力正比于电荷大小的乘积，反比于两者之间距离的平方。

跨膜通道（Membrane channel）

嵌在细胞膜上选择性允许小分子或离子通过膜的蛋白质。

扩增（Amplification）

埃里克·拜因霍克尔用这个词描述在社会的进化中，商业计划等富含信息的产物的传播和增殖。

离散（Discrete）

不连续；颗粒化；元素具有分离的值。在离散系统中，元素相互区隔。

离子（Ion）

具有（正的或负的）净电荷的原子或分子。

离子泵（Ion pump）

嵌在细胞膜上能转移特定离子通过膜的蛋白质。泵需要化学能来源以执行动作。

离子通道（Ion channel）

嵌在细胞膜上能选择性让特定离子通过膜的蛋白质。

理论（Theory）

对现象的解释。理论可以是猜测性的，也可以是严格确证的。

理想气体定律（Universal gas law）

气体的压力、体积和温度有如下关系：PV=nRT。其中P是压力，V是体积，T是温度，R是决定单位的常数，n是气体的量。

量子力学（Quantum mechanics）

描述和解释极小尺度的物理现象的数学理论。

临界状态（Critical state）

小的扰动能引发大的变化的系统状态。

磷脂（Phospholipid）

生物膜的主要成分。

磷脂双层（Phospholipid bilayer）

磷脂形成的双层结构。磷脂双层是生物膜的基本结构。

逻辑门（Logic gate）

实现布尔函数的物理设备。参见布尔函数。

慢增长（Slow growth）

深度的特性。深度对象要从简单（短）输入产生，只能通过深度计算。

酶（Enzyme）

对特定反应具有高度特异性的蛋白质催化剂。酶也调控它们催化的化学反应。自然界的酶都由活细胞产生。参见催化。

密码子（Codon）

mRNA中3个相邻核苷酸的组合。参见信使RNA。4种核苷酸3个一组总共有64种排列（AAA、AAG、ATC，等等）。每种排列称为一个密码子。其中61种对应蛋白质中特定的氨基酸，还有3种是“终止”密码子。

幂律（Power law）

一种数学关系，描述事件的频率正比于事件规模的某次幂。当现象遵循幂律，小事件比大事件要常见得多。

免费的结构（Structure for free）

形成结构无需遵循指令。

免疫（Immunity）

生物依靠免疫系统建立起稳固的分子和细胞防疫，保护生物免受特定抗原的感染。免疫包括天生免疫和适应性免疫。

模板（Template）

用来形成互补结构的物理结构。在DNA复制过程中，DNA双螺旋的一条链作为新链的模板。这个词与元胞自动机中的种子行具有相同的意义。

摩尔定律（Moore’s law）

新发布的微处理器的晶体管数量每两年增长一倍的经验法则。这个法则在40多年里都一直有效。

目的性信息（Purposeful information）

具有意向性的结果或产物的特定信息组织。目的性信息是“为了”某事物。

钠离子通道（Sodium channel）

允许钠离子通过生物膜的蛋白质结构。

囊泡（Vesicle）

在生物学中，由生物膜形成的封闭球状结构称为囊泡。囊泡中含水。人工磷脂双层也可以形成囊泡。

能量（Energy）

能量和熵是经典热力学的两个基本属性。能量与质量以及变化的势有关。第一热力学定律说的是能量既不能创生也不能消灭，但可以改变形式。

能量守恒（Conservation of energy）

热力学第一定律：能量既不能创生也不能消灭（但是可以转换形式）。参见能量。

拟子（Meme）

在文化中，通过人际传播的思想、行为或风尚。这个词是理查德·道金斯在《自私的基因》中提出，用于讨论文化的进化。拟子类似于遗传学中的基因，但没有同等的结构或精确定义。

牛顿万有引力定律（Newton’s Law of gravity）

物质相互吸引，两个物质（点）的引力正比于质量的乘积，反比于两者距离的平方。

配子体（Gametophyte）

能产生精子或卵细胞的植物或植物组织。植物表现单倍体（一份染色体）繁殖和二倍体（两份染色体）繁殖交替的生命循环。单倍体繁殖的植物称为配子体；二倍体繁殖的植物称为种子植物。几乎所有常见的植物都是种子植物，对于种子植物，配子体是花粉（雄性）或花中的特定组织（雌性）。

平衡态结构（Equilibrium structure）

系统处于平衡态时所呈现的结构。这种结构不会变化，但一些会表现出重复运动，就像钟摆或围绕太阳运转的行星。

启动子序列（Promoter sequences）

细胞中蛋白质转录因子结合的DNA段。转录因子的结合会改变RNA聚合酶启动相邻DNA段的RNA副本的合成。参见转录因子。

前身分子（Precursor molecules）

分子都是由化学反应产生。在化学反应中前身分子反应生成产物分子。前身分子也称为反应物。在生物细胞中，反应物本身又是其他反应物的化学反应产物。从而在最后的分子产生之前有很长的反应链条。这个链条上的任何反应物都可以认为是最后的产物的前身分子。

氢键（Hydrogen bond）

一个分子中与氧或氮原子（共价）结合的氢原子同另一个分子中与氧或氮原子结合的氢原子之间相互吸引。氢键将不同的分子（或大分子的不同部分）连接到一起，强度约为共价键的1/10。

确定性（Deterministic）

完全由状态决定，没有选择，没有不确定性。

确定性混沌

这个词指的是可以用确定性方程描述的不可预测的行为。对于这

（Deterministic chaos）

种情形，如果要预测很远的未来，对初始条件的测量需要有无穷精度。参见混沌理论。

确定性计算（Deterministiccomputation）

相同输入总是产生相同输出的计算。

群体遗传学（Population genetics）

遗传学的分支，研究混杂繁殖生物群体中基因频率的变化。群体遗传学从数学上描述生物进化的原理。

热力学（Thermodyna-mics）

研究能量和做功的物理学分支。

热力学第二定律（Second law of thermodynamics）

封闭系统的熵要么增加要么保持不变。另一种说法是热量总是从热往冷传递。

热力学第一定律

能量既不能创生也不能消灭，但能改变形式。参见能量。

热力学平衡（Equilibrium in thermodynamics）

如果外界没有输入，系统宏观上就不会有变化的状态。在平衡态所有力和势都处于平衡。

热运动（Thermal motion）

微小结构的自发运动，温度的物理表现。

人工神经网络（Artificial neural network）

一种计算模型，由几层简单的处理单元（节点）组成，每个节点从前一层的节点获得输入。第一层接受输入数据，每个节点将输出传送到后一层的节点。节点输出是对节点的所有输入进行加总或其他简单变换。典型的ANN有3层。

人工神经网络权重（Weights of an ANN）

人工神经网络的节点有多个输入，但输入的权重不一定相同。一些输入相对来说影响更大。权重是与输入值相乘的数值，决定输入有多重要。权重为0意味着输入被完全忽视。参见人工神经网络。

人类中心论（Anthropocentrism）

认为人类最重要，或者以人类为中心的看问题的立场。

认识论（Epistemology）

关注知识的本质和范畴的哲学分支。

冗余（Redundancy）

系统中的重复。在计算机科学中，具有冗余的数字对象可以被压缩而不会损失信息。

塞平斯基三角形（Sierpinski gasket）

由各种大小三角形组成的图样，通过反复应用异或布尔函数生成。参见异或。

三元超级网（Tripartite supernetwork）

参见超级网络。

山峰函数（Hill function）

画成3维很像对称的山峰的数学函数。

熵（Entropy）

熵和能量是经典热力学的两个基本属性。当能量一定，熵度量的是无做功能力的程度。在统计力学中，熵度量的是系统的随机或无序的程度。当系统处于平衡态，系统的熵处于最高值，系统无法做功。参见香农熵。

深度（Depth）

在这本书中意指几个数学度量，包括“逻辑深度”（丹尼特）和“计算深度”（卢茨）。通俗的说，深度度量的是从简单输入计算出数字对象的困难程度。

神经元（Neuron）

神经细胞。身体中组成神经和神经节的细胞，并且负责身体中的长距离通信。

神经元群选择（Neuronal group selection）

杰拉德·埃德尔曼提出的大脑形成和功能的理论。在这个理论中，大脑的总体生理结构由遗传决定，但神经元连接的细节由生长和发育过程中的细胞选择决定。在这个过程中，神经元群自组织成功能模块。在大脑初步形成后，突触选择继续作用于功能模块以及单个神经元。

神经元通信模式（Neuronal communication patterns）

生物神经元相互之间的通信网络。

生物钟（Circadian clock）

以大约24小时为周期的生物化学反馈环。大部分细胞都至少具有一个生物钟。

适应性地形（Adaptive landscape）

以3维方式展现某个问题的许多可能答案的值的方式。画出来的适应性地形很像卡通中的山地。

适应性免疫（Adaptive immunity）

体内出现感染后被激活的免疫系统部分。激活的免疫系统针对身体遇到的特定疾病产生出针对性的分子机制。

噬菌体（Bacteriophage）

一种感染细菌细胞的病毒。

收敛式进化（Convergent evolution）

最初很不一样的生物进化出很类似的特征。典型例子包括世界不同区域的沙漠植物都进化出了能进行光合作用的茎干，叶子则变成了不进行光合作用的刺。

双螺旋（Double helix）

细胞中DNA的分子形状。双螺旋由两条DNA分子单链相互环绕而成，中间通过多个氢键相连。两条DNA链的核苷酸序列互补，如果一边是“A”另一边则是“T”，一边是“G”另一边则是“C”。

算法（Algorithm）

执行某个过程或解决某个问题的一组指令。算法通常指的是能让计算机执行特定动作的一系列命令。

算法随机

不可压缩，无论何种计算都无法减少不可压缩对象的大小。

算法信息

在计算机科学中很有用的一种信息度量。比特位串的算法信息内容可以通俗地认为是输入通用计算机后能生成该位串的最短可能的位串的长度。

随机变异（Random varation）

生物学中指的是没有预设效果的DNA变异。

随机的（Stochastic）

概率性的，部分或完全随机；具有随机的要素。

随机数发生器（Random number generator）

通常指的是输出随机数的算法。如果计算机是确定性的（几乎所有计算机都是），则输出的是伪随机数。

随机性（Randomness）

当前或之前状态的知识不能为将来的事情提供信息。

随机序列（Random sequence）

顺序不可预测的符号列。

天生免疫（Innate immunity）

在生物接触特定的致病生物之前就存的防疫感染的机制。由于有天生免疫，大部分可能的感染都没有发生。

停机问题（Halting problem）

在计算机科学中有时候无法知道正在进行的计算是否最终会产生输出还是会一直进行下去永不产生输出。

通用计算机（Universal computer）

能编程模拟其他任何计算机的计算机。个人电脑就是通用计算机。

突变（Mutation）

生物DNA或遗传算法编码的自发或随机变化。

突变率（Mutation rate）

突变发生的频率。

图灵机（Turing machine）

阿兰·图灵于1936提出的一种假想的机器，用于证明计算机科学中的一些定理。图灵机根据少量简单的规则操作条带上的符号。它是现代计算机的思想先驱。

脱氧核苷酸（Deoxynucleotide）

DNA的化学单元。脱氧核苷酸通常也简称核苷酸。

网络（Network）

由相互连接的节点组成的结构。节点可以是任何东西。

网络的稳定状态（Stable states of a network）

许多网络都具有动态行为。当动态网络进入不变的状态，就称为稳定状态。外界输入经常会改变或破坏稳定状态，导致向新状态的转移。

微观态（Microstate）

系统在原子或分子尺度上的所有瞬时位置和动量。

物质（Matter）

宇宙中具有静质量和体积的“东西”。通常这意味着其由原子组成。物质具有质量，质量又通过爱因斯坦质能方程E=mc2与能量相关联（其中E是能量，m是质量，c是光在真空中的速度）。

系统（System）

任何具有边界的事物。

细胞（Cell）

生物的基本组织单元。细胞被生物膜包裹，DNA决定其中表达的蛋白质。

细胞的超级网络（Supernetwork in cells）

细胞具有生物化学反应网络、基因调控网络以及蛋白质相互作用网络（蛋白质组）。这三个网络组成了界定生物细胞的超级网络。

细胞质（Cytoplasm）

细胞中位于细胞膜和细胞核（如果细胞有核）之间的成分。

香农度量（Shannon measure）

香农信息。

香农熵（Shannon entropy）

香农信息。

香农信息（Shannon information）

香农基于各种可能性的概率提出的信息的数学定义；与统计力学的熵的定义密切相关。

协同进化（Coevoution）

至少2种物种一起进化，物种进化以应对其他物种的进化。典型的例子包括，羚羊进化得速度越来越快，以逃脱豹子的追捕，而豹子为了追逐羚羊也进化得速度越来越快；花进化出红色管状花以吸引蜂鸟，蜂鸟则进化出长喙从管状花中吸取花蜜。

新科学系统（NKS systems）

NKS是“新科学”的缩写。这个词是由斯蒂芬·沃尔弗拉姆提出，用来描述用简单规则和输入产生出明显的复杂性的逻辑系统。

信使RNA（Messenger RNA, mRNA）

RNA的一种形式，将DNA序列复制为核糖体，RNA的核苷酸序列决定组成多肽的氨基酸序列。

信息（Information）

一个简单的定义是“符号模式传递的意义”。更严格的数学定义是香农信息和算法信息。参见香农信息和算法信息。

信息体（Information body）

为了传递意义以某种方式组织的符号集。

形态（Morphological）

形状或形式。

选择性剪接（Alternative splicing）

细胞中的一种修改RNA的方式。在剪接过程中RNA分子在两点被截断，中间部分被移除。当同一个RNA发生多处剪切时，剪切点可以以不同方式连接，导致RNA不同的中间区域被移除。剪接最终会产生怎样的RNA取决于剪切点被怎样组合到一起。结果是从单个基因可以产生出选择性的RNA。

学习（Learning）

涉及概率的数据获取，无需记忆具体的例子。

学习算法（Learning algorithms）

让计算机能够学习的程序。

压缩（Compression）

将信息载体通过计算转换成更小的对象，并且压缩后的对象能够通过计算还原成原来较大的形式（解压）。

压缩深度（Compression depth）

数字对象的可逆压缩所需的计算资源（时间或空间）的数学度量。

氧化/还原（Oxidation/reduction）

电子在分子之间发生转移的化学反应。在氧化/还原反应中，如果一种反应物（参与反应的分子）被氧化，另一种则被还原。获得电子的反应物被还原，失去电子的反应物则被氧化。

遗传码（Genetic code）

DNA（和mRNA）中核苷酸的顺序与蛋白质中氨基酸的顺序的对应规则。mRNA的核苷酸每次读取3个，每3个核苷酸（1个密码子）对应于多肽中一个特定的氨基酸。参见密码子和mRNA。

遗传算法（Genetic algorithm）

模仿生物进化的“突变”和“重组”的计算机算法，属于进化算法的一种。

遗传性变异（Heritable variation）

在同种类的自然种群中总是存在基因差异。整个种群的这种差异称为遗传性变异。群体中每个成员的基因组都有微小的差异。参见基因组。

异或（XOR）

一种布尔函数，当且仅当输入有一个为1时结果为1，否则结果为0。参见布尔函数。

意向性立场（Intentional stance）

丹尼尔·丹尼特提出的术语，用来描述人们将人类动机的语言应用于自然界中的情形。例如：“鱼有尾巴是为了在水里游泳。”

意义（Meaning）

当一个对象或行为对某物或某人具有特定的影响，意义就出现了。意义意味着某个对象对于其他对象具有重要性。

有序（Order）

随机的对立面。有序表明模式或结构的存在。

与（AND）

一种布尔函数（参见布尔函数），当所有输入为1时输出值为1（真），否则为0（假）。

元胞自动机（Cellular automaton）

“元胞”组成的1维、2维或多维网格。元胞自动机根据规则周期性更新状态，新的状态取决于元胞本身以及相邻元胞的当前状态。

原核生物（Prokaryote）

基于原核细胞的生物。原核细胞比真核细胞简单，没有细胞核。细菌是最常见的原核生物。

原子（Atom）

与化学有关的最小物质单位。每种元素的原子都有特定数量的质子和电子。

折返（Reentry）

杰拉德·埃德尔曼用这个词来描述“脑区之间并行进行的信号动态交换，使得脑区在时间和空间上持续关联。”折返利用神经元群内部和之间的大规模并行往返连接组成的庞杂网络。埃德尔曼进一步将折返描述为一种大脑中持续的高层次选择形式。

真核生物（Eukaryote）

基于真核细胞的生物。真核细胞要比原核细胞复杂得多，包含大量内部结构，包括细胞核和线粒体。所有高等生物（植物、动物和真菌）都由真核细胞组成。

整体适应（Nonlocalized adaptation）

丹·阿什洛克提出的词，用来描述在基于计算机的协同进化系统中观察到的普遍的能力提高。

指令（Instruction）

以某种方式组织，能使特定的事情发生或建立起某种结构的信息。

质粒（Plasmid）

从染色体DNA分离并且独立复制的DNA分子。质粒能携带各种蛋白质的基因编码。

质量（Mass）种子行（Seed row）

物质的基本属性。质量度量物体对加速的阻碍，也决定物体对其他质量物体的引力有多强。质量与重量密切相关，但不是专门针对地球。元胞自动机的第一行。参见元胞自动机。

重组（Recombination）

生物学和进化算法中使用的术语。在生物学中指的是两个DNA分子截断然后交互重连的过程。在计算机科学中有类似的意义，不过重组的是数据结构而不是DNA。重组也称为“交叉”。

主要组织相容性（Major histocompatibility, MHC）

一组基因及其编码的细胞表面蛋白质从原则上决定组织类型和移植相容性。MHC蛋白质在体内几乎所有细胞上都有，在T细胞对外来抗原的识别中扮演了重要角色。

转录（Transcription）

RNA合成。在分子遗传学中，转录指的是复制DNA序列形成RNA序列的过程。

转录因子（Transcription factor）

调控从DNA模板合成RNA的蛋白质。通常是通过与DNA结合并与RNA聚合酶相互作用实现。

转移RNA（transfer RNA, tRNA）

将氨基酸组合成核糖体并根据mRNA的核苷酸序列进行排列的一类RNA分子。

转译（Translation）

在分子遗传学中，转译指的是蛋白质的合成过程。

转座酶（Transposase）

负责从DNA大分子上剪切出一小段DNA并插入新位置的酶。

转座子（Transposon）

由转座酶从DNA大分子上剪切出来并插入新位置的一段DNA。转座子经常携带有编码转移它的转座酶所需的基因。如果是这种情况，转座子就有高度的独立性，在适当的条件下可以转移到新的细胞甚至不同的物种。

状态（State）

系统组分的特定的组合形态。

状态概率（State probability）

系统出现特定状态的可能性。

自催化集（Autocatalytic set）

斯图尔特·考夫曼用这个词描述化学反应组成的网络，其中一些化学成分是一些化学反应的催化剂。如果化学成分的种类足够多，并且其中有很大一部分是网络中化学反应的催化剂，则只要有适当的化学输入，网络就能一直自我维持下去。

自然选择（Natural selection）

在达尔文式进化中，自然决定哪些生物生存下来并繁育下一代。

自组织临界性（Selforganized criticality）

系统趋向介于稳定和不稳定之间的平衡状态。

自组装（Selfassembly）

多个部件无需外界帮助组合到一起形成结构的过程。这其中“没有组装者”，通常是热运动将部件移入位置。

最多1（One-max）

一个简单的算法问题，用程序将0/1串转化成同样长度的全1串，但没有明确告诉计算机如何识别1。如果允许做加法，进化算法可以轻松实现。

最佳击球点（Sweetspot）

击打棒球时，如果球棒的特定部位击中球，球会飞得更远，击球手的手也不会痛。球棒的这个部位称为最佳击球点。这个词用在其他背景下意指很大范围中一个有很好特性的小区域。