目的运动生理学是一个古老的学科。现代运动生理学在还原论的路线上走到了各种组学的极致,但在数据整合的方法上乏善可陈。本文从第一原理出发,将数学的自相似、心理学的表现原理和物理学的无标度网络引入运动生理学,试图建立有效的数据整合新方法。方法 1.关于两个数的比较,还原论讨论差值,整体论讨论比值,后者的自然度量单位就是黄金分割常数。2.统计物理学Boltzmann定律用对数揭示微观状态数与微观整合得到的宏观熵的关系。心理物理学Weber-Fechner定律用对数揭示客观世界和客观世界整合得到的主观世界的关系。我们引入黄金分割常数为底的对数(称为黄金对数),发现了取黄金对数不变的自相似常数Sigma(0.710439287156503)。3.对于起止参数界定的过程,本文用两个参数比值的黄金对数来表征这个过程(称为过程对数),并将过程对数的绝对值称为两个参数的定量差异(QD)。QD用(α,β,γ)三个阈值定量表征了功能的剂量关系曲线。Weber定律揭示QD存在最小值α。维持功能稳定发挥的负反馈机制称为功能内稳态(FSH)。处于/远离FSH的功能称为正则/失调功能。正则功能对应于剂量关系曲线的平台期,任意两点的QD小于显著性阈值β。失调功能对应于剂量关系曲线的上升或下降区,两点的QD大于显著性阈值β或γ称为显著性或非常显著性差异。根据自相似常数Sigma可以将功能阈值(α,β,γ)分为细胞分子功能、组织器官功能、整体功能和整体高级功能四大类,功能的级别越高,阈值越小。4.对于生理参数构成的数据空间,本文用两个参数的过程对数定量表征数据空间的拓扑特征(称为拓扑空间)。对于两个拓扑空间,本文用两个空间相应过程对数的比值定义自相似指数(SSE),通过揭示SSE序列的QD揭示两个拓扑空间的拓扑差异。所有QD都没有达到显著性阈值的两个拓扑空间称为自相似。局部QD超过显著性阈值对应的参数揭示两个拓扑空间拓扑差异的生物标志物,可以揭示表性原理和无标度网路。本文将以上定量拓扑方法称为Sigma算法。结果 1.机体整体习惯性活动构成的无标度网络:网络越紧致,健康水平越高。2.健康满足时间自相似:忘我的境界越高,健康水平越高。3.不健康是自相似的破缺:自私的境界越高,健康水平越低。4.BMJ数据再分析:中高强度运动加重痴呆病情。5.细胞的整体功能决定细胞的基因表达和蛋白质激活:存在细胞正则功能特异的信号转导通路(称为正则通路)。6.机体的整体活动决定机体的健康状况:机体整体正则功能在靶组织建立的正则通路可以通过细胞分泌建立全身细胞的同样的正则通路。7.当日能量消耗超过一定阈值的习惯性活动构成决定机体疾病风险的必需活动,当日能量消耗最高的习惯性活动称为最佳活动。最佳活动决定机体的寿命。最佳活动当日能量消耗越高,机体寿命越长。8.任何活动都可以形成必需活动。必需活动是良药。结论基于比值、过程对数、定量差异、Sigma常数和自相似指数的Sigma算法可以用于整合运动生理学数据。