生命科学理论研究十分必要。

在数据海洋的今天，重新重视理论研究十分必要。这是最近《自然》杂志上的一篇论文，数据或研究结果重点是真实可靠，但没有理论的数据很难推动学术进步，尤其是掌握第一手数据的学者，应该勇敢地提出理论。重视理论研究应该成为当今生命科学领域重要的文化，以适应数据爆发的当今时代。理论允许错误，这应该成为一种共识，最大的错误就是不敢提出理论，或者过分重视数据忽视理论研究。

Biology must generate ideas as well as data (nature.com)

大约20年前，西德尼·布伦纳(Sydney Brenner)在接受诺贝尔奖时对生物学提出了一个警告。“我们正淹没在数据的海洋中，却又在忍受着知识的饥渴”这句话出自分子生物学的一位创始人之手，他将线虫秀丽隐杆线虫作为一种模式生物。今天的生物学这句话更有现实意义。

今天的生物学研究，无论是学术报告，还是发表论文，研究本身都已经被数据代替了。很多时候，去参加一个研究讲座，你会感觉自己被数据淹没了。一些发言者似乎认为，如果要得到重视，就必须释放大量数据。框架被忽略了，以及为什么要收集数据，正在测试哪些假设，什么想法正在浮现。研究人员似乎不愿意得出生物学的结论或提出新想法。同样的情况也发生在论文中。

描述和数据收集是必要的，但不是研究的全部。学术研究还需要想法，即使是试探性的想法，同时还要认识到，随着事实和论据的积累，想法也会发生变化。

为什么研究人员在想法上有所保留?也许担心提出一个想法可能会被证明是错误的，这可能会损害他获得晋升或资助的机会。但正如达尔文所言:“错误的事实对科学的发展是非常有害的，因为它们往往会持续很长时间。但是错误的观点，如果有一些证据支持，也不会造成什么伤害，因为每个人都从证明它们的错误中获得有益的快乐。当这样做的时候，一条通向错误的道路就关闭了，而通向真理的道路往往同时打开了。”也就是说，获取正确的事实很重要，但新想法新思路是有价值的，只要它们是基于合理的证据，并经得起纠正。

不要误解。我们需要新技术产生的数据来促进对世界的理解。“无假设研究”的重要性是众所周知的。培根在1620年将其作为“经验方法”的一部分提出。在他的著作《Novum Organum》中主张，建立科学真理的第一步应该是通过系统的观察来描述事实。但这只是第一步。例如，如果达尔文在描述了雀喙的形状和大小之后就停止思考，而没有继续提出自然选择进化的观点，那就太遗憾了。

下一步是从数据中提取知识。为了重新聚焦于这一目标，我们必须改进我们的工作流程，更加强调理论，并转变我们的研究文化。

如何深入研究生物问题的新技术和新方法的工程师和实验人员。只有通过对生物学的深入了解，而不仅仅是收集越来越多的数据，重要的问题才可能会被提出。这样的问题将维持研究人员不断探索数据的热情，直到模式和知识出现，也将影响收集到的数据。

还有其他必要的步骤。开发适当分析工具，包括数据挖掘和机器学习程序。确保数据是可用的、正确注释的和公开共享的。模拟生物现象所涉及的分子和细胞成分，以便分析动态行为和相互作用。有时只写下方程而不寻求解可能是有帮助的，因为它对模型构建施加了更严格的要求。

还需要更多理论。如进化生物学家比尔·汉密尔顿和约翰·梅纳德·史密斯，以及遗传学家芭芭拉·麦克林托克和弗朗西斯·克里克。他们的论文充满了丰富的生物直觉，读起来令人愉悦。这种思维方式将加速从描述到知识的转变。理论学家可以在考虑生命系统中的信息流方面找到肥沃的土壤，这可以帮助他们更好地理解泛滥的生物数据。

寻求以理论和知识为主导可能需要研究文化的转变。应该鼓励理论化，理论应该包含在实验论文中，以便将数据置于上下文中。这样做的尝试不应被编辑斥为无用的猜测。正如达尔文所说，允许思想被攻击、被摒弃或被修改。一种“领域的暴政”有时会抑制产生与当前共识不同的解释，但这是错误的。如果新想法不令人满意，那么它们将很快被淘汰，并取得进展。

不应该容忍错误的事实，但期刊和研究资助者应该对合理的新想法和解释持开放态度，特别是如果它们与当前的共识不同。评审委员会应该容忍他们考虑提拔或资助的人的一些想法被证明是错误的。

这种方法不仅会促进研究，而且会促进教学。如果学生们被告知生物是有思想的，并且这些思想值得讨论，他们会更有动力，更有灵感。