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科研失败的概率远高于成功 精选

已有 10672 次阅读 2018-2-23 07:45 |个人分类:个人经历|系统分类:科研笔记| 科研, 失败, 成功, 概率, 参数

科研失败的概率远高于成功


蒋继平


2018年2 月22日


我们从事的科学研究, 不管是为了解决一个实际问题, 还是证明一个原理

,一般都是先提出一个假设, 然后根据这个假设来设计试验步骤。


在生命科学领域的科学试验一般要涉及到若干参数。 这些参数都是与生命生

长发育有关的因子。这些因子包含: 1。 营养成分, 2。 温度范围, 3。 光照时间; 4。 光照强度,5。 生物的生长期, 6。 湿度,7。 其他因子因不同的试验而不同。


一个试验只能采用一组参数。


因为我们不知道这些参数是不是最佳组合,所以, 要得到最佳结果, 就要

进行许多次的不同组合的试验。最后, 经过多次不同组合的试验, 终于找

到了最佳组合。假如是经过三次不同组合的试验获得最佳结果, 那么,失败

的概率是三分之二, 成功的概率是三分之一。 要是经过五次不同组合的测

试获得最佳组合, 那么成功的概率是五分之一, 失败的概率是五分之四。


现在让我用一个具体的例子来进一步说明我的意思。


公司老板要我建立一个温室青椒茎腐病的抗性筛选方法。 导致青椒发生茎腐

病的致病菌是植物致病疫霉。这个菌通过它的游动孢子侵染青椒的根部而

使青椒生病。


接到这个科研任务, 我首先假设在某种环境条件下,致病疫霉的某个孢子浓

度最能区分青椒的抗性。


根据这样的假设, 我首先选择第一组参数来验证我的假设。


因为老板要求建立温室的筛选方法, 所以,试验植物都是生长在温室的环境

下。因而, 温度和光照就是温室的温度和光照。


除了温度和光照这两个参数外, 我的第一组试验参数是: 苗龄: 4叶期;湿

度: 100% 24小时; 孢子浓度:每毫升一万个孢子;接种剂量:每株一毫升;接种后一个星期鉴定试验结果。


一个星期后, 我发现一些感病对照没有生病。这样的结果不理想。所以 ,

这个试验失败了。因而, 修改参数再来测试。


第二个试验的参数只是把孢子浓度增加十倍, 即每毫升10万个孢子, 其他

的参数仍然和第一次的一样。


一个星期后, 我发现一些抗性植株也生病了。这个结果也不理想, 所以,

试验又失败了。只得再次修改参数重试。


第三次的参数把孢子浓度定在每毫升五万个孢子, 其他的参数仍然和上面的

一样。


一个星期后, 我发现仍然有少数抗性植株生病。 这还是不理想。但是, 总

的结果比上两次有明显的改善。


修改参数再来。 这次把苗龄的参数由四叶期变成: 四叶期, 六叶期和八叶

期。其他的参数不变。试验的结果是: 六叶期苗龄组给出最佳的感性和抗性

的差异结果。看到这样的结果, 老板基本上已经满意了。


为了验证是否已经找到最佳组合, 我再次修改参数进行试验:


以后几次的参数是:孢子浓度:三万, 五万和七万;苗龄:四叶期, 六叶期和八叶期, 其他的参数还是一样。 结果是孢子浓度五万和苗龄六叶期给于最佳结果。


看到这样的结果, 我们一致认为试验已经成功。也就是对青椒茎腐病进行温

室抗性筛选的最佳方法是: 用五万孢子浓度的菌剂, 对六叶期苗岭的青椒植株注射一毫升菌剂,接种后保持24小时的饱和湿度,在接种后至少一个星期进行抗性检测。


从上面的例子可以看出, 这个科学实验的失败和成功的概率是:7:1!


除了这个例子外, 在我的职业生涯中, 其它的科学实验也是差不多,反正是失败的概率远远大于成功。可以这么说, 一次就成功的科学实验的概率几乎是零。反过来说, 科学实验的成功是建立在多次失败的基础上的。





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