​​生物模型种类主要包括数学模型、物理模型、概念模型、计算机模型和活体实验模型​​，它们通过简化或模拟生物系统，帮助研究者揭示生命现象的规律。​​数学模型​​通过方程量化动态过程（如种群增长），​​物理模型​​以实体装置模拟结构（如人工心脏），​​概念模型​​用图表描述系统关系（如基因网络），​​计算机模型​​依托算法模拟复杂行为（如生态系统），而​​活体模型​​（如果蝇、小鼠）则直接观测真实生物反应。

1. ​​数学模型​​：利用微分方程、概率统计等工具，例如Logistic模型预测种群数量变化，或Lotka-Volterra模型分析捕食关系。这类模型擅长处理动态量化问题，但依赖简化假设。
2. ​​物理模型​​：通过构建实体装置模拟生物结构或功能，如3D打印器官模型用于手术训练。优势是直观可视，但难以完全复现生物复杂性。
3. ​​概念模型​​：以流程图、网络图等形式抽象表达系统关系，如光合作用示意图或信号传导通路。适合教学和理论框架构建，但缺乏定量分析能力。
4. ​​计算机模型​​：结合算法和大数据模拟超复杂系统，例如基于Agent的模型（ABM）模拟流行病传播，或分子动力学模拟蛋白质折叠。计算资源需求较高，但可处理海量变量。
5. ​​活体实验模型​​：使用模式生物（斑马鱼、线虫等）研究基因功能或疾病机制，结果贴近真实，但涉及伦理和成本问题。

选择模型需权衡研究目标、成本与伦理，​​交叉使用多类模型​​（如先用概念模型设计框架，再以计算机模型验证）能显著提升研究效率。