博文
《我们离“人造生命”还有多远？》的网上讨论
|||
《我们离“人造生命”还有多远？》的网上讨论
网友：You are way off the mark. Venter's work is not as far-reaching as many think, but it is still an important accomplishment. Synthetic biology has huge future, so is systems biology. Molecular biology is, as Walter Gilbert stated long ago, dead (Nature 421, 315-316).
量子猫回复：
我没有看过Walter Gilbert的文章。我的几个主要观点，都以系统生物学为基础，只不过没有用相应的术语。在短文章中不可能向一般读者介绍清楚这些概念，只涉及了那些比较容易被理解的部分。比如信号传导，我这里用几个蛋白因子的相互作用来说明。我们现在了解有限，这方面的研究难度很大。对转基因的看法，也是基于系统生物学的概念。人造生命的前景，更是系统生物学的概念了。
但脱离了对生物系统基本组件的分离和结构信息的获得，系统生物学只能是空壳，也会死掉的。我前面贴子强调了冯诺依曼(John Von Neumann)的一句话，“生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程.” 这是科学理解包括生命系统在内的任何复杂系统的一个基本原则。冯等以纯数学的方式，为量子理论构造了逻辑基础。冯的理念基础来自于普适的数学，适用于任何系统。这也是量子理论的核心。
网友：被量子猫说的那个人工生命好象基本就属于骗骗人大。是不是这样啊。到底怎样啊。我觉得部分取材不能否定其是人工生命吧。话说我要说创造了一个完全属于我的，有突破性的程序，你也不能责怪我我用的是 MS 的 VC 开发的，而不是我自己编写的程序开发语言吧。
量子猫回复：
关键是我们对自然生命那套程序所知甚少，局部修改的成功率越来越低。
最大的困难，在于，我们在弄清楚一个最基本的可以工作的程序方面有一些无法突破的障碍。更不用说自己独立设计编制一个可以工作的程序了。虽然最简单的程序可能只有几百个模块。我以前在《科学史上最锐利的激情》那篇文章提及，需要数学家的介入来解决基本理论问题，先把可以工作的模型或框图构造出来。这种数学模型的复杂性远远超过了现在系统生物学的那种粗浅的图景或概念。需要拓扑学和微分几何的专家介入。
不过你的贴子对我很有启发，可以用更形象的比喻把问题说清楚
网友：“你从哪里看出来需要拓扑和微分几何来搞基因模型？我觉得它们是没有什么关系的事情”
量子猫回复：
生物系统只是一维DNA模板结构的复杂的多层次多维度的网状动态调控的拓扑结构。
我们对某些样本的一维的结构信息已经全部知道，生物系统只是这个一维结构信息的复杂的多层次多维度的网状动态调控模块构成的拓扑结构。一维的结构信息可以按某种规则映射成二维、多维。
生物系统的复杂结构仅是通过单一规则（以中心法则为底层法则）构建起来的。所以可以用微分几何来处理。这与纤维丛联络或规范场有些类似。
解开这个复杂结构，很有助于生物系统真实的调控网络的各个动态模块的解析和人工构建。
网友：我觉得＂创造生命＂应该是假装生物不存在，用非生物材料创造出可以自我复制的细胞来。要不然转基因，培养金鱼啥的不都可以叫创造＂人工生命＂了。
量子猫回复：
John Von Neumann，“生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程。” 但是不同的材料，构造出来的东西是不一样的。有的是分子，有的是岩石，有的是生物，有的是社会。具体的结构形式也是可以不一样的，如果一样，是分形。但所有演化过程是一样的。
如果没有足够的背景，理解不了冯诺依曼这句话，讨论再多也弄不清楚。
网友：“粗浅的图景或概念”是因为当前所知甚少。凭几个数据点却画出了精细图景那才是有问题哪。数学家创造不出新的数据来。
量子猫回复：
问题的关键在于由已知的一维DNA结构信息到整个系统的构造，严格来说这是一个条件充分的数学问题。数据点有助于整个系统结构的解析和验证，但没有对系统的整体结构的估计，仅有数据点也是没有用的。当然现在数据点还不能说充分，但你要知道在哪些地方获得数据点才有助于问题的解决。可惜现在，大家对困难的但关键的数据点都本能地回避，因为可能资金和时间投入很大但结果很少或没有结果，我已经说过，有的还涉及技术创新的问题。这是研究不能进展的关键。
网友：有了一定的数据才有建模的基础。不然用一个通用的模型需要大到不现实的数据点量。我想现在的困难不是数学问题。
或许你没有自己思考我上面说的“由已知的一维DNA结构信息到整个系统的构造，严格来说这是一个条件充分的数学问题。”但对这个图景不清楚的话数学家也很难给出数学描述。充分的数据有利于这个模型的建立。
或许我上面的话“现在数据点还不能说充分”让你误解了。我指的是关键数据不充分。
分子生物学早已是数据的海洋（Science 主编的话），把问题掩盖了。各种书都越编越厚，唯恐不全，从而让一般的研究人员根本没有精力和可能性可以Review整个图景，并看到问题所在。除非你一开始就是从最基础的问题开始关注的，可以清楚哪些是重复性的细节，那些是要点、关键。
网友：“量子猫感到那些东西很神秘深奥，就认为生命科学也非靠它们不可。”
量子猫回复：
这是谣言，我的看法是：最深奥的最不可思议的东西往往都是最简单的。不是捅破那层窗户纸有多困难，只是找到窗户的位置极为困难。很多时候你可能还需要梯子。甚至人梯，而且可能是多个。
网友：“如果有两个学科隔得比较远、几乎没人对两个行当都了解，那么你把它们扯到一起忽悠出新理论的时候就会非常安全。”
量子猫回复：
你自己要有能力区分忽悠和真正的创新，而不是坐失良机，或跟着别人起哄，助纣为孽。
（转自2010年5月24日《新语丝读书论坛》）
https://blog.sciencenet.cn/blog-112551-328069.html
上一篇：复活节假期美国洛杉矶、圣地亚哥、纽约之旅流水账
下一篇：我们离“人造生命”还有多远？
