生命理论化是指通过严谨的理论框架，形式化、建模并解释生命现象的一系列科学和概念性方法。这一方法依赖数学、计算和物理工具，旨在捕捉从分子到生态系统等不同尺度下生物系统的复杂性。与单纯的经验观察或实验不同，理论化强调发现生命活动背后的普遍规律、预测性模型和统一原理，通常涉及动力系统、网络、先进统计学或数值模拟等手段。
应用场景与实例
生命理论化在种群动态建模、达尔文进化、系统生物学及神经网络理解等领域具有广泛应用。例如，可用于揭示流行病传播、形态结构形成或基因调控等机制。理论模型有助于预测医疗干预效果、提升农业遗传选育效率或模拟微生物群落适应过程。
主要软件工具、库与框架
常用工具包括MATLAB、Python（系统生物学领域的SciPy、NumPy、NetworkX、PySB等库）、R（统计建模）、COPASI、CellDesigner及BioNetGen（生化网络模拟）。大规模模拟还需高性能计算（HPC）平台支持。
最新进展与趋势
近年来，机器学习和人工智能在大规模组学数据分析及生命系统建模中的集成日益显著。多尺度与混合模型、跨学科交叉应用成为新趋势。理论化正扩展至合成生物学、个性化医疗和预测生态学等前沿领域，推动生命科学向更加整合与预测性方向发展。