遗传平衡定律，奠定了群体遗传学研究的基础
1遗传性疾病和疾病的遗传学过程，这是一个耦合体，是网络的整体表达的描述。其可以继续分化为更小颗粒度的层次如发生机制，遗传规律，流行病学等等，这些层次也可以内部分化为其他层次，通过层次的相似性使得相对独立的各个层次耦合形成网络
2疾病是网络表达的正常形态，只是其整体的本征是概率的积累超过一定阈值使得病征出现。遗传病的发生率就是整体的概率，其可以分化为网络的概率矩阵，细化到各个层次。任何性质都是比较才能得出的，即我们需要观察其处于分布函数的具体位置，只有相对性才有意义
3aa的常染色体和x^ay性染色体的量子层次是符合孟德尔遗传定律的1:2:1，其上则是双重基因的9:7，这是一个分布的结果，我们可以往上堆积不断升维，其本质是概率，其形成的网络只有在概率坍缩形成路径，即概率的积累超过一定阈值，才可以有一定的症状，如疾病。疾病和正常形态是类基因的量子的网络表达
4表观遗传是基于基因的概率表达，环境作为一个整体本征，在具体的机体会扩散为一定的网络。概率的调节就是一种分配，遗传因素和环境的作用是如同麦克斯韦方程组
5假设：疾病的治疗就是一个网络耦合的过程，只要特定药物即本征扩散的网络对原有机体的网络的互补耦合达到一个阈值（打分矩阵），就可以治愈。这是一个复杂的序列匹配，需要个体化的路径寻找，使得整体的概率网络的本征足够精确。概率就是相对比例
6遗传病的遗传因素在疾病发生、发展和康复中的作用，这是分子层次的概率网络
7复杂网络从量子的层次出发，一步一步的积累数据，最后整体耦合，信息的全息使得一沙一世界
8多层次：单基因病；多基因病；染色体病；体细胞遗传病；突变的多层次：碱基对（易位，倒位，缺失，重复）染色体结构或数目异常
9遗传病一般具有垂直传递、先天性、家族性等主要特点，在家族中的分布具有一定的比例；这是网络的性质，家族聚集性是网络的集中表达
10阴阳，即1/0，是量子的序列比对，是现实世界的本源分解，是极大量级的运算。道生一，一生二，二生三，就是模式的在层次的涌现，模式的模式就是如同语言的规则。运算速度是一种本征。畅通是网络正常运转的前提。启动子，增强子是本征
11基因复制，表达和基因修复是同一过程，虽然工具酶可能不一样，但如同忒修斯之船，正是不断的与外界进行交换才能保证个体的延续性。我们可以看作是多宇宙学说的幸存者观测即人择原理，都是网络的选择性表达，收敛的速度决定寿命。我们倾向于认为大概率的延续是本体，这是抵抗时间变化的变化。都是量子式的片段表达
12生命，是机体的各个层次的表达的本征，必须限定在一定范围，不然就会发散衰变，这是极为精确的。复制提供动力
13组合携带信息，组合本身就是信息，如同dna双链。静态的组合有一定的涌现如基因，重复序列（不同长度的次数不同，有一定的分布），回文结构是耦合的结构；动态则是形成网络，现实是网络的不同表达，是概率坍缩成为路径，就量子层次，是无限的基因的表达背后和组合表达的变化。这是图论的，利用集合关系。与网络的分布相关，特定的中心节点可以驱动变化，可以表达成为一定的生物行为，如细胞类型变化。改变这些中心节点的序列，或许就是改变整体的网络，这是一种软件的编程
14层次的耦合使得网络具有一定的稳定性，如dna到蛋白质的简并性
15特定基因型对疾病的易感性是概率。不完全显性和不规则显性可以视为概率的表达；共显性是多个基因组合的量子层次
16dna和rna的耦合：表达和调控
17层次的博弈是一种必然，纳什均衡是一种倾向，但这是理想的情况，是不可能达到的，因为一切都在变化。如战争，局部有胜有负，但其有一定的本征即输赢。同时战争作为政治的延续，揭示整体层次的复杂耦合
18数据可视化是一种整体本征，将大量级的杂乱数据提取本征，这是网络的概率涌现，可以寻找高维结构：趋势和内部关系。网络的运算可以参考图像处理，是整体本征的运算。蛋白质结构是序列的结构
19符号是高维的序列结构，如同基因的启动子增强子，是语言的本征结构。符号的运算是依照逻辑的路径得出的可以比较确信结果的方法。如同我们的数学证明过程，本质上是宇宙的一种模拟，其过程是组合的网坍缩的结果
20数学运算的本质是加减，这是量子层次1/0，但这是大数据量级的。我们只能理解高维的数据，于是就有了微积分，机器语言—汇编语言—高级语言—自然语言—思维。层次的叠加，遍历是升维。语法与语义是本征的结构，函数是类似逻辑的组合方式，不同变量是不同层次，作为网络结构，其可以继续叠加形成更大的复杂网络
21网络的作用对象颗粒度越小，其线性性质越好，并非是感冒和发烧这样，而是如同抗凝剂对照抗血小板制剂治疗急性缺血性脑卒中的有效性和安全性，足够限定的条件可以得出比较确定的结果，这是还原论。整体论则是强调
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