長期以來，生化反應系統的建模與分析依賴于馬氏假設，即反應物的隨機運動不受以前狀態的影響，而僅受當前狀態的影響。然而，這種無記憶的假設是非常理想化的，實際的反應系統是帶有記憶的，例如許多生物學實驗已經證實：分子記憶廣泛存在于基因表達調控系統中，并對基因表達水平有重要影響。由于分子記憶能夠導致非馬氏反應運動學，以及由于經典的馬氏理論不能夠直接應用于非馬氏反應過程的建模與分析，從而導致許多理論挑戰。經過對非馬氏生化反應系統的多年研究，作者建立起一套實用的理論與方法，主要包括靜態廣義化學主方程（stationary generalized chemical master equation）、靜態廣義福克-普朗克方程（stationary generalized Fokker-Planck equation）和靜態廣義線性噪聲逼近（generalized linear noise approximation），揭示出：盡管各個反應物的暫態動力學可能是非馬氏的，但生化反應系統的整個微觀變量隨時間演化最后都變成馬氏變量，不管反應網絡的拓撲如何復雜以及不管特征化分子記憶的等待時間分布的形式如何復雜。這三種一般性格式開辟了研究復雜生物分子系統的新方向，具有寬廣的應用前景，特別是能夠幫助人們發現新的生物學知識。